O modelo global de competências para o mundo digital

Aprendizagem de máquina (Machine learning) MLNG

Desenvolvimento de sistemas que aprendem através da experiência e do uso de dados.

Níveis de responsabilidade para esta habilidade

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Notas orientativas

As atividades podem incluir, entre outros:

  • avaliação de modelos quanto ao seu desempenho, robustez e tendências
  • seleção e uso de métricas para avaliar os resultados
  • diagnóstico e resolução de problemas, antes e depois da implantação
  • antecipação das implicações organizacionais dos modelos de machine learning em relação à ética, tendências, privacidade e proteção de dados
  • estabelecimento da rastreabilidade dos resultados produzidos pelos sistemas de machine learning.

Compreendendo os níveis de responsabilidade desta habilidade

Onde níveis inferiores não são definidos...
  • Tarefas e responsabilidades específicas não são definidas porque a habilidade requer um nível mais alto de autonomia, influência e complexidade na tomada de decisões do que é normalmente esperado nesses níveis. Você pode usar as declarações de essência para entender as responsabilidades genéricas associadas a esses níveis.
Onde níveis mais altos não são definidos...
  • Responsabilidades e accountability não são definidas porque esses níveis mais altos envolvem liderança estratégica e influência organizacional mais ampla que vai além do escopo dessa habilidade específica. Veja as declarações de essência.

Desenvolver habilidades e demonstrar responsabilidades relacionadas a essa habilidade

Os níveis definidos mostram a progressão incremental em habilidades e responsabilidades.

Onde níveis inferiores não são definidos...

Você pode desenvolver seu conhecimento e apoiar outras pessoas que têm responsabilidades nesta área:

  • Aprender conceitos e princípios-chave relacionados a essa habilidade e seu impacto em sua função
  • Executar habilidades relacionadas (veja as habilidades SFIA relacionadas)
  • Apoiar outras pessoas que estão realizando tarefas e atividades de nível superior
Onde níveis mais altos não são definidos...
  • Você pode progredir desenvolvendo habilidades relacionadas que são mais adequadas a níveis mais altos de liderança organizacional.

Mostrar/ocultar descrições e níveis extras.

Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 2

Nível 2 - Auxilia: Essência do nível: Presta assistência a outras pessoas, trabalha sob supervisão rotineira e usa critérios próprios para resolver problemas rotineiros. Aprende ativamente por meio de treinamento e experiências no trabalho.

Aplica determinadas técnicas de machine learning aos dados, sob a orientação de liderança técnica. Analisa e reporta descobertas e corrige problemas simples, usando algoritmos implementados em estruturas e ferramentas de software padrão.

Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 3

Nível 3 - Aplica: Essência do nível: Executa tarefas variadas, às vezes complexas e não rotineiras, usando métodos e procedimentos padrão. Trabalha sob direção geral, possui alguma liberdade e gerencia seu próprio trabalho dentro dos prazos. Aprimora proativamente as habilidades e o impacto no local de trabalho.

Aplica técnicas de machine learning existentes a novos problemas e conjuntos de dados. Avalia os resultados e o desempenho dos sistemas de machine learning. Identifica problemas e recomenda melhorias nos sistemas de machine learning e nos dados nos quais eles se baseiam.

Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 4

Nível 4 - Possibilita: Essência do nível: Realiza diversas atividades complexas, apoia e orienta outras pessoas, delega tarefas quando apropriado, trabalha de forma autônoma sob orientação geral e contribui com conhecimentos especializados para atingir os objetivos da equipe.

Dado um problema e um conjunto de dados bem descritos, avalia se machine learning é capaz de fornecer uma solução eficaz. Implementa algoritmos desenvolvidos por terceiros. Oferece aconselhamento sobre a eficácia de técnicas específicas, com base nos resultados do projeto e pesquisas mais amplas. Contribui para o desenvolvimento, avaliação, monitoramento e implantação de sistemas de machine learning. Compreende e aplica regras e diretrizes específicas do setor, e antecipa riscos e outras implicações da modelagem.

Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 5

Nível 5 - Garante, aconselha: Essência do nível: Fornece orientação autorizada em seu campo e trabalha sob ampla direção. Responsável pela entrega de resultados significativos do trabalho, desde a análise, passando pela execução, até a avaliação.

Projeta, implementa, testa e aperfeiçoa arquiteturas e sistemas de machine learning. Seleciona técnicas com base em um amplo conhecimento dos pontos fortes, fracos e desempenho esperado em diferentes abordagens. Estabelece boas práticas no desenvolvimento, avaliação, monitoramento e implantação de sistemas de machine learning.

Aprendizagem de máquina (Machine learning): Nível 6

Nível 6 - Inicia, influencia: Essência do nível: tem influência organizacional significativa, toma decisões de alto nível, molda políticas, demonstra liderança, promove a colaboração organizacional e aceita a responsabilidade em áreas-chave.

Conduz o desenvolvimento de novas abordagens e recursos organizacionais para projetar, treinar e avaliar sistemas de machine learning. Define padrões e abordagens para a aplicação e rastreabilidade de sistemas de machine learning para solução de problemas de negócio e supervisiona a sua implementação. Projeta e supervisiona as políticas organizacionais sobre a criação, treinamento e uso de sistemas de machine learning.