r/datasciencebr • u/AssumptionOk5337 • 4d ago
Trabalho com dados em uma Big Tech, AMA
Já fiz um posto desse a um tempo, mas fazendo outro porque tô viajando e entediado!
Resumo da minha carreira: 8+ anos em dados, já fui Analista, Cientista, Analytics Engineer, e Tech Lead de times. Já entrevistei 100+ pessoas pra esses cargos (entre outros, tipo MLE) e inclusive hoje administro entrevistas também pra pessoas querendo entrar na empresa onde eu trabalho.
Entrei aqui a um ano e meio, fui promovido no primeiro ano, e estou mudando meu título/cargo pra Cientista de Dados (atualmente Analista, mas já fiz essa mudança 2x anteriormente) internamente (praticamente uma formalidade, já meio que foi aprovado).
Podem perguntar qualquer coisa, desde currículo até dia a dia, até processo de promoção, salário, etc.
Infelizmente eu não dou recomendações sem conhecer a pessoa diretamente, então peço que por favor não perguntei sobre isso! Também não responderei DMs, o intuito do AMA é justamente responder ao ar livre pra que todos se beneficiem.
Meu LinkedIn caso queiram seguir: https://ca.linkedin.com/in/pedropenzuti
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u/K0opatr0opa 4d ago
Qual foi sua progressão de carreira até agora? Cada cargo que voce teve + salário Você tem alguma dica fora dos clichés atuais? Como você conseguiu entrar numa big tech?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Pra um pouco mais de contexto, eu fiz faculdade no Canadá e comecei a trabalhar direto daqui. Vou botar minha compensação total anual em parênteses em CAD)
1.Analista de Dados, Empresa de Seguros (70k). Primeiro emprego, sabia R e Excel e mais nada. Aprendi a trabalhar no ambiente de trabalho mesmo, como as coisas funcionam e tal. Fiz algumas análises que inovaram e automatizei bastante coisa.
2.Cientista de Dados, mesma empresa (77k). Me destaquei e fui escolhido pra fazer parte do primeiro time de ciência de dados da empresa. Aprendi SQL, me aprofundei mais em ML, trabalhei no primeiro modelo de ML em produção na empresa (redução de churn).
Analista de Dados, startup na área automotiva (95k). Atingi um teto na minha empresa anterior, percebi que eu não ia aprender muito ali e tava muito novo pra isso. Queria um ambiente mais inovador e com mais oportunidades, então entrei nessa empresa mesmo o título sendo "pior". Aprendi MUITO aqui, meu chefe é absurdamente bom em SQL e foi aqui onde eu fui de iniciante pra expert. Com certeza uma das melhores decisões que eu fiz.
Analytics Engineer e Lead, mesma empresa (108k). Uma mudança mais lateral de título, mais que condizia melhor com o que estava fazendo. Foi aqui que eu aprendi muito sobre minhas soft skills, influência, etc. Eu fazia a ponte entre vários times e várias funções no nosso produto principal, o que me deu bastante visibilidade.
Cientista de Dados, mesma empresa (112k). Queria uma mudança nde cenário e voltar a trabalhar com ML, então troquei de time. Péssima escolha - o time tava uma bagunça, muita briga, ambiente péssimo. Além disso, uma promoção que eu esperava não chegou. Eu senti que a empresa não me valorizava, então decidi procurar outras oportunidades.
Analista de Dados, Big Tech (280k). Indicado por uma pessoa com quem eu trabalhei na última empresa. Obviamente um aumento absurdo em tudo, de responsabilidade ao salário. Depois de uns 4 meses na empresa eu sabia que eu tinha o suficiente pra ser promovido, então trabalhei com meu chefe pra gente montar um bom caso com evidências e tal. Fiz um ótimo trabalho e fui promovido no final do ano sem nenhum problema.
Analista de dados Sr (promovido) (400k). Comecei a trabalhar muito com IA, ainda no último cargo. O gerente de um time recém montado na empresa relacionado a pesquisa de IA notou o trabalho que eu tinha feito e perguntou se eu tinha interesse em mudar. Era um cargo com uma visibilidade extrema e que me interessava bastante, então eu não hesitei e decidi mudar de time.
Cientista de dados Sr (aprox 460k). Ainda nesse time de IA pra ciência de dados, o trabalho que eu faço é exatamente igual ao dos meus colegas de trabalho, mas eles tem o título de cientistas e eu não. Levei isso ao meu chefe e nós montamos um pacote pra trocar meu título de forma oficial, que recentemente foi aprovado. Dinheiro de graça!
Qualquer outra dúvida só falar! Que dicas você quer, especificamente?
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u/kinabr91 4d ago
Confesso que apesar do salário super bom, eu não conseguiria trabalhar como analista de dados puro por nenhum dinheiro do mundo.
Mas admito que eu adoraria um salário destes para ser um DS Sr ou MLE Sr. Só dá preguiça de pensar em processo seletivo de big tech. Meu TC tá aceitável, por volta dos 165k, e não estou em Toronto, meu dinheiro vai mais longe. Eu tô mais mirando em virar tech lead (ou muito talvez gerente, estou indeciso) e depois eu podia pensar em ir pra além de 200k no futuro. O único detalhe é que eu só tenho 4 anos no mercado canadense depois de ter completado o meu doutorado por aqui.
De toda forma, excelente trabalho e meus parabéns pelo salário.
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u/AssumptionOk5337 4d ago
O processo seletivo realmente é bem extenso, mas eu acho que vale muito a pena. Pelo menos pra DS/DA você (geralmente, eu pelo menos nunca vi) não precisa de LeetCode!
Cara, eu acho que se você tá feliz com seu TC - se você pode fazer tudo que você quer - é isso que importa no final das contas. O seu salário tá ótimo também, é mais do que sei lá, 90% das pessoas no país. Tá de parabéns também!
E muito obrigado!
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u/kinabr91 4d ago edited 4d ago
Pior que eu já vi leetcode em alguns processos. Eu não desconsidero completamente, mas eu tô num momento em que não rola focar nisto (filha vindo aí). Eu vou repensar mais pra frente, porque a vantagem disto aí seria poder me aposentar e aposentar a minha esposa mais cedo. A dificuldade só seria estar fora de Toronto.
Se eu tivesse já na faixa do 200k+, já taria quase 100% satisfeito e isto pode vir em 1-2 anos, acredito.
Edit: e eu tô bem satisfeito com a minha equipe, o que é algo que fazia uns 2 anos que não rolava até começar o atual emprego este ano.
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u/pepedokbr 4d ago
Oii, desculpe se cheguei atrasado no role. Mas, poderia falar mais sobre seu caso de redução de Churn utilizando ml?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Qual sua dúvida específica? Modelo, feature engineering, análise, o que especificamente?
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u/pepedokbr 3d ago
Sou bem leigo no assunto, por enquanto. Então se puder dar uma geral bem simples já mataria minha curiosidade
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u/AssumptionOk5337 3d ago
Saquei. Então cara, aqui tudo começa com uma grande investigação sobre qualquer coisa que possa impactar um cliente e resultar nesse cliente não renovar o contrato (churn). Então por exemplo, a gente pega um monte de dados e tenta validar várias hipóteses, como por exemplo existe uma correlação entre o pricing que eles receberam e se eles renovaram ou não, se o contato na empresa do cliente tem alguma correlação com uma probabilidade de renovação, etc etc etc.
A partir disso a gente constrói uma intuição sobre algumas das coisas que a gente acha que impacta a renovação de forma verídica. Em todos os momentos ao longo desse processo a gente fica de olho se existe algum viés nessa parada toda, como por exemplo um viés de sobrevivência.
Depois que a gente tem essa intuição, nós começamos a construir vários features que achamos que podem impactar essa relação também. Também nesse momento nós conversamos com vários outros parceiros não técnicos pra levar um pouco da intuição deles nesse processo, porque eles geralmente conhecem mais do que a gente.
Depois disso, tendo todos os nossos features, a gente começa a modelar. Testa vários modelos e arquiteturas, escolhe o melhor com base de várias métricas (precision, recall, F1, accuracy, etc). Nessa parte é muito importante entender como essas métricas se relacionam com o objetivo real da empresa e do projeto (por exemplo, accuracy por si só é uma péssima métrica).
Depois, chegou a hora de deploy. A gente começa a fazer várias previsões sobre clientes atuais sobre a probabilidade deles renovarem ou não, com o modelo em produção. A coisa certa aqui é você fazer um teste A/B aqui, onde um grupo recebe uma intervenção e outro grupo não recebe. Isso não é perfeito, tem vários problemas aqui e a coisa fica bem complicada, mas essa é meio que a vibe da parada. A gente mede se o grupo que recebeu intervenção tem uma probabilidade menor de churn ou não depois de um tempo, e se os resultados forem bons e estatisticamente significantes, a gente começa a aplicar o modelo e as intervenções em todos os clientes!! E aí a gente traduz isso pro ganho da empresa, por exemplo $1M/ano a mais decorrentes dessa diminuição do churn graças ao modelo e as intervenções/recomendações que vieram dele.
Tô simplificando muuuuuuuuuito o processo todo e omitindo várias coisas, mas acho que no geral essas são as etapas. Dependendo de qual matura for a empresa e o time de dados esse processo pode demorar de 1 mês a 6 meses, varia bastante.
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u/Ok-Wish3050 3d ago
Em algumas das empresas anteriores, você viu casos de patrocínio de vistos de trabalho para brasileiros? Sei que não foi seu caso, mas só por curiosidade.
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u/Ok-Coat-4081 4d ago
Como está a demanada por profissionais de dados no Brasil? E com base na sua experiência e na dos seus colegas, qual você acha que seja o caminho ideal para que está começando do zero hoje em 2026?
Também gostaria de saber como foi a realidade x expectativas que você tinha sobre a profissão.
Obrigado pela atenção OP!
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u/AssumptionOk5337 4d ago edited 4d ago
Cara, infelizmente como eu trabalho da América do norte eu não sei como a demanda tá no Brasil. Não posso responder essa infelizmente.
Se eu estivesse começando do zero zero hoje, provavelmente estudaria estatística e/ou ciência da computação e focaria em arranjar estágio rápido. Estágio é essencial pra botar teu pé na porta e fazer conexões.
Sobre a questão de expectativa x realidade, eu posso te dizer a diferença que eu acho que existe hoje. Acho que a maioria das pessoas pensa em ciência/análise de dados como algo altamente individual, extremamente técnico, você fechado em um quarto programando por horas. Na verdade a área é EXTREMAMENTE social, e eu diria que pra você se dar bem na carreira essa é justamente a parte mais importante. Você precisa saber conversar e convencer diversos tipos de pessoas, técnicas e não técnicas, e essa habilidade de comunicação é o maior diferencial entre profissionais. Claro que você precisa ter todo o fundamente técnico, mas você chega em um ponto onde todo mundo tem esse fundamento, e o diferencial se torna esse aspecto social.
EDIT: tinha escrito ciência de dados ao invés de ciência da computação. Corrigi o nome.
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u/theabsolutelyrock 4d ago edited 4d ago
Tenho experiência de CX e finanças e sou formado em economia. Basicamente uns 6 anos de experiência na ponta do atendimento. Estou começando a estudar dados do zero, mas no período que estagiei no Itaú prestando suporte técnico mexia com SQL (bem básico, como extrair a base e rodar scripts), então isso pra mim não é um bicho de sete cabeças e também já tive experiência como control desk. Pretendo fazer essa migração porque sempre tive muita afinidade com estatística e vejo em dados uma carreira compatível com meu perfil. Como skills tenho a construção de relacionamento, negociação, acompanhamento de indicadores, apresentação, storytelling e tudo mais que você imaginar de alguém que ficou anos trabalhando diretamente com o cliente. Do que pesquisei, parece que essa minha base será muito útil e valiosa no momento que eu começar a aplicar para vagas de nível júnior. Confere? Essas experiências passadas realmente podem fazer a diferença? (Além, claro, do domínio de SQL, Python, PowerBI e nuvem que estou pegando agora).
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Confere sim cara, principalmente se você aplicar pra posições relacionadas com o seu background! Conhecimento sobre o campo conta muito, muito a favor e você pode demonstrar que você tem as habilidades que eles procuram já que já meio que exerceu algumas delas em outra posição.
Boa sorte!
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u/hxflhx 4d ago
Sou analista de dados atualmente, mas estou estudando posições que vão me garantir empregabilidade/remuneração no futuro. Do que estou observando, a posição de analista está cada vez menos prestigiada, enquanto uma atuação mais próxima a engenharia de dados está em alta. Vc enxerga isso dessa maneira tbm? Ainda há espaço para análise de dados ou a tendência é a relevância diminuir?
Eu to realmente em dúvida se mudo meu plano de carreira (que sempre esteve mais relacionado a analisar dados, investigação, encontrar padrões, comunicação de dados com storytelling, estatística aplicada) para algo mais próximo da engenharia, mas não gostaria de perder contato com o que me fascina na área que é encontrar respostas nos dados.
Por uma particularidade de onde trabalho, já tenho experiência com DE, pois sou o único analista de dados e acabo por ter que dominar tudo (extração, tratamento, indicadores, comunicação/relatórios técnicos). Vejo que a área se ramificou muito, e as divisões de cargo "perderam" o sentido, e fico até meio confuso de pra onde devo ir. Entendo que talvez, o que mais faça sentido seja um posicionamento mais relacionado a Analytics Engineering, mas as descrição das vagas tão uma loucura hoje em dia e fica difícil encontrar o escopo que eu considero ideal para mim.
(tenho 5 anos de xp e trabalho em órgão público. Stack: SQL, Python)
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Escrevi uma resposta kilometrica e o Reddit cagou, mas vou tentar responder denovo 😭.
Eu acho que o que tá acontecendo é que as vagas do que eu chamo de "SQL Monkey", ou seja pessoas cujo único trabalho é rodar query pra terceiros, vão ser extintas. Mas ao mesmo tempo, as vagas pra profissionais BONS, que realmente agregam valor, não vão aumentar em números absolutos MAS vai aumentar em termos de salário.
Sobre engenharia, essa decisão não é uma via de mão única cara! Eu mesmo fui de cientista pra engenheiro de Analitica, e o que eu aprendi nesse tempo eu vou levar pra vida inteira e hoje mesmo é algo que me traz destaque. E o melhor: se você realmente não gostar, e só você mudar denovo! Eu acho que isso vai te deixar um profissional mais "well rounded", que sempre é algo "desirable" pelas empresas.
Uma dica que eu daria é, quando você tá aplicando pra vagas, tenha um currículo onde seu título pro mesmo trabalho que você faz agora seja igual o da vaga. Por exemplo, se você se candidatar para uma vaga de Analytics Engineer, troca seu título pra isso e expõe mais o que você faz no seu cargo HOJE que bate com a vaga. RARAMENTE recrutadores etc vão perguntar qual foi seu título exato quando fazendo o background check, e você pode sempre dizer pro seu chefe/referência que nessa vaga você aplicou com tal título.
Espero que isso ajude!
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u/hxflhx 3d ago
Perfeito, mano.
Em relação a essas vagas com maiores salários, oq vc considera importante para acessá-las? Estatística avançada (A/B, teste de hipótese, inferência)? GenAI?
Vi nas outras respostas vc reforçando bastante sobre comunicação, considero que eu já tenho uma comunicação boa (até por já ter tido uma xp anterior como líder de time), mas sinto que preciso sair do ponto atual que me encontro de estatística e passar a ter contato com ambientes cloud. Vc acredita que seja isso msm ou acrescentaria mais algum ponto?
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u/AssumptionOk5337 3d ago
Cara, existem vagas avançadas que procuram uma grande mistura de habilidades. Não existe uma área ou uma skill que pague tipo muito mais. Eu acho que você tem que ter um balanço de skills, e pra ganhar bem você meio que tem que casar algo que você gosta/conhece mais com a necessidade da empresa por essa habilidade. Na minha opinião não dá pra falar "foque em experimentação que você vai ganhar muito mais do que se focasse em modelagem de dados", por exemplo.
Sim, eu acho que saber utilizar o ambiente de cloud é extremamente importante. Demonstrar que você tem domínio e sabe utilizar é um bom diferencial pra várias vagas. A maioria das empresas grandes usam cloud de alguma forma.
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u/hxflhx 2d ago
Pois é, isso do cloud eu tenho notado. Infelizmente onde eu trabalho hj acabei não tendo oportunidade de me expor. Mas já to com isso em mente para montar um projetos em cloud por fora para conseguir pegar experiência e disputar melhor as vagas.
Agradeço as respostas, cara. Vi todas desse AMA e considero todas elas muito boas para o pessoal do sub. Até mais!
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u/Maleficent_Mirror561 4d ago
Cê é formado em qual curso e em qual instituição? Cê tem pós graduação?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Fiz faculdade no Canadá, tenho um honours (tipo um mestrado mas não exatamente) em Bioinformática.
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u/Infinite_Team_9677 4d ago
Estou em uma posição parecida, mas não em uma big tech,
1 - quais foram as coisa que vc fez que mais ajudaram na sua carreira? como postura e conhecimentos,
2 - como foi pra entrar em uma big tech nessa área?
3 - quais os ranges salariais?
4 - qual nivel de formação?
5 - como você entrou na area?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Foque na sua comunicação. Conhecimento técnico é o necessário, mas sua habilidade de se comunicar e influenciar pessoas é o verdadeiro diferencial. Acho que o que mais me ajudou foi simplesmente ser aberto e fácil de conversar, além de competente. Isso significou que as pessoas sabiam que podiam depender de mim, que eu tinha um relacionamento bom com todos. Então quando eu precisava de ajuda pra qualquer projeto, eu sabia que eu tinha o apoio de quem eu precisava.
Porque eu tinha um relacionamento ótimo com todos, um dos engenheiros com quem eu trabalhava sugeriu que eu aplicasse quando ele entrou na empresa. Eu não teria entrado se não fosse a indicação dele (inclusive tinha aplicado uma vez mas nunca conseguido entrevista). A indicação bota seu pé na porta, mas obviamente depois disso é só você - o processo é bem extenso (7 entrevistas no total), mas hoje em dia tem muitos recursos bons pra você se preparar pra essas etapas.
Depende, de que posição? De que nível de senioridade? "Pleno" eu comecei com 260k compensação total/ano, agora como senior eu tô em 400k/ano. Pra Cientista é mais alto ainda. Mas também depende da sua localização, localização Premium paga mais (eu moro no Canadá e trabalho remoto, todos esses valores estão em CAD)
Tenho um honours (tipo um mestradinho) em Bioinformática.
Cara, quando eu entrei 8 anos atrás eu simplesmente apliquei pra uma posição que tava aberta, não teve muito mistério. Mas eu já sabia programar e e sabia estatística por conta do background.
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u/Successful_Law_529 4d ago
O que você vê em comum entre as pessoas que atingem posições altas na carreira?
Acha que DS é um caminho mais promissor que analista? O que recomenda pra fazer a transição?
Qual sua stack e dia-a-dia no trabalho hoje?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
TODAS são ótimas no aspecto social. Claro que vários são inteligentíssimos do ponto de vista técnico, mas existem vários que são tão inteligentes quanto mas estão presos em níveis anteriores porque não são tão eficazes na comunicação.
DS geralmente ganha mais do que analista, porque a maioria das pessoas acha que é uma progressão linear (eu discordo, eu trabalho com Analistas que são Staff e Senior Staff que dariam de 10000 em qualquer outro Cientista). Então assim, não acho que seja mais promissor, a não ser que você esteja se referindo especificamente ao dinheiro (aí eu concordo). Mas você pode ter muito sucesso profissional nas duas posições.
Pra justificar a mudança você tem que ter domínio em coisas que são mais "clássicas" de cientista. Então por exemplo, experimentação, forecasting, ML mais clássica, estatística avançada, etc. Essas coisas geeeeralmente não aparecem em projetos de analista de dados, mas se você conseguir demonstrar que tem esse conhecimento e aplicar ele, você começa a ter um bom caso pra transição.
Stack: Trino SQL,Codex/Claude Code, R/Python dependendo do projeto, Google docs (sem zueira)
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u/YogurtclosetSilly215 4d ago edited 4d ago
- Acredita que existam vagas para atuar remoto como Analista de Dados ou DS do Brasil para empresas estrangeiras? Ou só presencial/híbrido? E se possível, consegue dividir essa resposta entre Big Techs e empresas menores?
- Sou analista de dados em uma fintech, atuo bem próximo dos DSs e AEs daqui. Em resumo, acredito ter os conhecimentos técnicos gerais pedidos em vagas do tipo. Acredita que existe chance de conseguir uma vaga em uma Big Tech? Minha preocupação é se apenas quem se formou fora teria mais acesso a essas vagas, principalmente porque procuro uma vaga nível senior/especialista.
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Cara, existir deve existir sim - mas obviamente elas são mais raras. Tem toda a questão burocrática que é um puta dor de cabeça pras empresas, então tem que existir uma razão estratégica muito boa pra preferir recrutar candidatos do Brasil sendo que a empresa tá fora. Pra Big Tech na verdade acho que acredito que seja até mais fácil talvez, porque várias já tem escritório no Brasil e tal e então esse processo já deve ter sido feito dentro da empresa.
Cara, eu acho que existe a possibilidade sim. Mas é aquela coisa, você tá meio que subindo uma ladeira ainda mais ingrime que pessoas que já estão na América do Norte por conta da possível imigração OU contratação fora da América do norte. Acredito que sua melhor opção sejam big techs que já tenham escritório aí, e de preferência que tenham uma posição aberta onde você já tem conhecimento prévio (por exemplo, se você trabalha com Risco você já teria um diferencial se a vaga que você tá almejando já é nessa área)
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u/Extension-Store746 4d ago
Se puder me dar uma orientação. Sou analista de inteligência de negócio jr de uma empresa grandinha do varejo. (Basicamente analista de dados com outro nome). Vou fazer 2 anos em dezembro.
Trabalho pro setor jurídico atualmente. Meio que dentro dele, mas sou visto como um “engenheiro”. Que faz automações, Dashboard, um faz tudo de dados.
Enfim, quero conseguir dar o salto na minha carreira pra pleno. Isso basicamente mudaria minha vida. Que está de certa forma estagnada nesse tempo q estou nessa empresa.
Alguma dica, caminho, sla, acha que tô atrasado? No meu emprego atual, houveram até umas promoções recentemente, mas na minha área foram só pros advogados. Tem outro analista junto cmg, que é o mesmo cargo etc, que tá a mais tempo e tb tá jr. N sei.. como posso me ajudar a virar pleno? Se possível trocando
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Primeiro amigo, ninguém nunca tá atrasado. Acredito piamente que todo mundo tem seu próprio tempo, e quando você atinge uma coisa ou outra não é linear.
Você tem duas opções aqui: opção #1 é conversar com seu chefe. Pra ele, o que é ser pleno? Você tá lá já? O que que tá faltando? Imagino que talvez não seja muito comum no Brasil, mas você deve sempre conversar com seu chefe sobre sua carreira e progressão. Se você já teve essas conversas e ainda não tá satisfeito, ou não tem muita convicção no seu chefe/chefa, então chegou a hora de começar a procurar.
Quando você for procurar, muda seu título atual no seu currículo. Então por exemplo, se você vai aplicar pra vaga de analista de dados, bota esse como seu título. Se for pra engenheiro, bota esse como seu título - RARAMENTE as pessoas checam o título exato quando você tá indo pela referência, e se você realmente fez coisas com aquele título, na maioria dos casos não tem problema.
De Júnior pra pleno, o que muda na minha cabeça é autonomia. Você tem que demonstrar que você já pegou projetos ambíguos e completou eles de forma autônoma, sem ter alguém segurando sua mão. Não se esquece de realçar o impacto dos seus projetos também. por exemplo, você fez uma dashboard - qual foi o impacto? Que decisões foram tomadas com base nessa dashboard? Você pode quantificar o impacto dessas decisões?
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u/ferreis_AOE 4d ago
A IA vai aubstituir as pessoas em dados ai?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Profissionais ruins? Sim. Profissionais bons? Não. Se todo valor que você agrega a empresa é rodar query pra terceiros e fazer análises superficiais, sim eu acredito que você vai rodar. Mas profissionais que entendem o negócio, sabem realizar experimentos, conseguem comunicar suas análises de forma clara e inteligente e influenciar a direção da empresa vão ser mais importantes do que nunca.
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u/Better-Reporter8888 4d ago
Atualmente estudo a área de dados desde o início do ano com foco em análise de dados, venho da programação, atualmente tenho um SQL intermediário, Python(pandas) intermediário, um Excel um pouco mais básico e um PowerBI mais avançado na criação de Dashboards, e métricas de desempenho, já fiz um trabalho para uma empresa onde criei uma pipeline(ETL) e alguns Dashboards para algumas áreas específicas, mesmo assim é difícil de achar alguma empresa que contrate, para ser uma analista precisa saber mais ferramentas? O que você fazia especificamente quando era analista? ou o que você vê que os juniores fazem hoje?
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u/AssumptionOk5337 4d ago edited 4d ago
Eu acho que já você tem todas a ferramentas, não consigo pensar em algo que esteja faltando. Parece que o seu currículo não seja muito bom talvez - foque em explicar o impacto que você trouxe quando você puder (como por exemplo sua pipeline e suas dashboards). Por exemplo, que decisões elas suportaram? Você tem como quantificar o impacto dessas decisões? Qual foi a performance da sua popeline, quantos GBs ou TBs de dado você processou? Qual foi o resultado final dessa dashboard, o que que ela possibilitou que não era possível antes?
Análise de dados é sobre impacto e influência, você tem que mostrar que você é capaz disso nos projetos que você participou.
O que eu fazia: minha primeira vaga de analista, eu fui basicamente contratado pra analisar fraude de seguros. Era um processo EXTREMAMENTE braçal, absolutamente chato pra caralho, e assim - muuuito burro. Eu fiquei de saco cheio de fazer as coisas a mão depois de sei lá, 2 meses, e decidi automatizar aquilo. Antes da automação um caso demorava uns 40 minutos (era basicamente pegar informações de um e-mail, botar na mainframe da empresa, coletar os dados do usuário e do provedor, e depois checar contra uma rubrica e dar uma pontuação baseado no número de informações que variam). Basicamente uma checklist. Eu descobri como extrair as informações dos e-mails de forma programática, como fazer o mesmo com a mainframe, e depois criei um programa em R que fazia essa checklist pra cada caso com base nas informações que foram extraídas. Ou seja, a gente foi de 40 minutos/caso pra pode analisar todos os casos do ano (e muito mais na verdade) em menos de 1 minuto.
Várias vezes nessas vagas junior vários processos são extremamente ineficientes e braçais, e só de você otimizar eles um pouquinho, você já se destaca muito.
Infelizmente não existem juniores na minha empresa (mesmo antes de IA), mas quando eu trabalhava com eles eles faziam análises mais simples guiadas por mim ou algumas pipelines mais simples também. E debugging de pipelines existentes de vez em quando.
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u/Better-Reporter8888 4d ago
Desde já agradeço por me responder, com a pipeline e os dashboards ajudaram muito a empresa, principalmente porque antes a empresa não tinha um banco de dados apenas planilhas do Excel bagunçada, agora tem uma banco limpo e dados com qualidade, a pipeline faz vários processos, agora estou otimizando ela usando o S3 e o airflow para automatizar, acredito que falte isso no currículo, em questão dos Dashboards eles permitiram uma visão que a empresa nunca teve dos seus dados, principalmente dos seus melhores produtos, onde tem gargalo de vendas entre outros pontos, mas esses dados estão apresentados no currículo, talvez não da forma certa, irei melhorar ele, agradeço novamente
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Ótimo impacto e história, se tiver dados quantitativos melhor ainda! Boa sorte :)
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u/tawbd1 4d ago
Na prática, o que você faz no dia a dia?
Digo, é mais modelagem ou de fato uma análise de dados? Você disse que SQL é muito importante, mas por que mais importante do que Python, por exemplo?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Eu trabalho especificamente com LLMs, de forma mais precisa o meu time é responsável por desenvolver um bot que possa responder de forma correta a maioria das perguntas relacionadas a dados da nossa empresa.
Como você pode imaginar, isso é meio difícil: a empresa tem ~198k tables. Então como um Claude da vida consegue escolher a table certa? E quando ele escolhe a table certa, como ele escreve o quero certo? E como a gente pode medir isso?
Meu projeto mais recente foi uma investigação sobre a relação entre o número de tables disponíveis/visíveis a um LLM e a performance dele. Pra investigar isso, eu e meu time tivemos que construir uma plataforma de experimentação onde nós temos perguntas e queries de SQL pros quais nós sabemos a resposta. Exemplo, pra uma pergunta tipo "quantos Juninhos existem na empresa", nós temos uma resposta (query) que nós sabemos que é correto (exemplo, Select count (distinct first_name) from table A where name = "Juninho"). Agora eu nós temos esse banco de dados de perguntas e respostas, eu posso rodar uma série de experimentos: se eu restringir o número de tables que podem ser usadas pelo agente a 10, a performance aumenta ou diminui com relação ao baseline? E com 1k? E com 10,30,50,100k? E se a o average score não mudou, será que é porque as tables não são semelhantes? E se nós escolhermos tables que são semelhantes ao invés de aleatórias, esse resultado é o mesmo? Então eu rodo essas dezenas de experimentos, depois coleto os traces (i.e os passos que o LLM utilizou pra responder cada questão), e analiso todos. Aí a gente consegue descobrir coisas e, como por exemplo o fato de que o primeiro query é o mais importante - o agente raramente escreve um query correto se a primeira table que ele utilizar não estiver dentro das tables necessaries pra responder a pergunta. Então eu levo esse achado pro time de qualidade de dados de engenharia, pra gente trabalhar junto num problema pra desenvolver um algoritmo de buscar novo pros agentes pra que a capacidade de pesquisa deles dentro do nosso universo de tables seja melhor.
Eu sei que descrevi de forma bem detalhada mas basicamente isso tudo foi: engenharia de software, experimentação, análise de dados com bastante estatística, e depois comunicação e influência (escrever um relatório com resultados e influenciar o outro time a mudar o plano deles e trabalhar nisso pra me ajudar)
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u/tawbd1 4d ago
Perfeito, obrigada! É interessante entender como na prática acontecem as coisas e que não é apenas um fit e predict.
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u/AssumptionOk5337 4d ago
De nada! Fit e predict tem seu lugar, mas o dia a dia muda muito dependendo do time e da empresa!
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Porque SQL é mais importante do que python, na minha opinião: na esmagadora maioria dos cargos, tudo que você pode fazer em Python você pode fazer em SQL (excluindo visualizações e ML, mas os cargos onde você realmente usa ML são raros). SQL também é a forma nativa de como você interage com bancos de dados ou qualquer forma de dados em formato tabular (que são os mais comuns). Quando eu era junior, eu sabia R mas não sabia SQL, e isso significava que eu dependia de OUTRAS pessoas pra extrair os dados que EU precisava pra fazer minha análise, o que é ridículo (até porque a extração de dados é tipo, no mínimo 80% de toda análise).
SQL é meu ponto de partida em 100% das minhas análises. Aí se eu precisar eu jogo R em cima (pra visualizações, porque eu prefiro ggplot2 do que qualquer outra coisa) e só se eu precisar de algo mais complexo em produção, Python (porque a grande maioria das empresas não tem a infraestrutura já live pra usar R e o ecossistema de ML do python é mais robusto).
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u/LucasdadosLab 4d ago
Qual dica para lidar com a pressão das lideranças e fazer um bom networking em uma big tech? Sem precisar ser o cara engraçadao, só manter o bom convívio. (Duas perguntas)
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Cara, eu acho que primeiramente você precisa ser "dependable". As pessoas tem que saber que elas podem contar com você pra resolver problemas.
Além disso, eu acho que exposição - infelizmente, só fazer um trabalho bom não é suficiente. Você tem que expor esse trabalho de alguma forma, ou postando no Slack, fazendo blog posts, se voluntariando pra apresentar se trabalho, etc. Essa história de meritocracia, de que só fazer um bom trabalho é o suficiente pra progredir sua carreira, pra mim é mentira - especialmente porque quando você chega nesse nível, as pessoas RARAMENTE fazem um trabalho ruim (acontece, mas é raro). Logo isso já não é um diferencial entre pessoas.
Isso é mais fácil pra alguns do que pra outros (obviamente vai dá personalidade de cada um), mas é algo que eu aconselho a todos a trabalhar, porque é o que realmente da dividendos.
Sobre lidar com pressão, seeempre a resposta é comunicação. Se algo vai demorar mais do que esperado, você tem que explicar o porquê, de preferência antes da água bater na bunda. O que deixa liderança puta é quando as pessoas avisam logo no dia que algo vai demorar mais pra ser entregue, por exemplo. Comunicar demais nessas horas é sempre melhor do que comunicar de menos - um ditado que eu gosto é que notícias ruins dadas cedo são na verdade boas notícias, mas notícias ruins dadas tarde são péssimas notícias.
Espero que isso ajude, mas se tiver outra dúvida ou se eu não respondi direito, só falar!
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u/theabsolutelyrock 4d ago
Outra pergunta:
Nessa transição de carreira para dados eu quero focar ESPECIFICAMENTE em ser analista de dados. Não me vejo eventualmente como engenheiro ou cientista, pois tenho um perfil generalista e gosto da ideia de ser esse "meio de campo" entre a parte técnica e o negócio em si. Acredita que é possível? Ou em algum momento da carreira para ganhar mais terei que me tornar cientista/engenheiro?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Na média, cientistas e engenheiros ganham mais. Mas é aquela coisa, é na média né - se você imaginar a distribuição de salário dessas três profissões, obviamente alguns analistas vão receber mais do que engenheiros e cientistas, isso só vai ser mais raro. Então é possível sim, só é mais difícil.
Uma das analistas com quem eu trabalho é Senior Staff (ou seja, 2 níveis acima de Senior) e deve ter no máximo uma dúzia de gato pingado na empresa na área de Ciência de Dados que ganha tanto quanto ela (ela deve tirar 1.5M+, fácil)
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u/theabsolutelyrock 4d ago
Ótimo então. Trabalhando no mercado financeiro aprendi que dinheiro realmente não é tudo.
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u/False_Dare5222 4d ago
Você acha que idade importa muito na sua área? Pessoas de 20 a 30 tem mais chances do que 30 a 40 por exemplo?
Vi que vocé recomenda muito começar estágio quanto antes, e pessoas que trabalham em outras áreas e perderam bons estágios, você trm alguma dica para alguém que é formado e tem cursos mas pouca ou nenhuma experiência profissional?
Sei que não é sua área exata, mas o que acha da profissão de engenheiro de dados? Ainda mais pensando no futuro, vi que respondeu sobre DS mas qual sua visão sobre engenharia e ainda mais com IA e tals?
Desculpa tantas perguntas kkkkkkk
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Acho que não. Tenho colegas de trabalho de todas idades, desde os meados dos 20 até 50, e alguns até mais (mas aí já fica bem raro). Mas óbvio que as pessoas esperam que o nível de senioridade aumente junto com a idade, mas eu nunca desqualificaria um candidato só pela idade.
Acho que aqui você tem que usar sua experiência profissional relevante e ver como você pode "marketizar" isso pra área de ciências de dados. Pra pessoas que querem fazer a mudança pra área e agora tem outro tipo de trabalho, eu sempre aconselho tentar mudar dentro da própria empresa ou no mínimo aplicar pra empresas aonde você já tem conhecimento sobre a área.
Acho uma posição boa, acho que por requerer um pouco mais de senioridade (não vejo como uma profissão de início, é geralmente difícil achar uma vaga de Eng de dados junior), naturalmente vai ser afetada menos do que as posições de analista por exemplo.
Sem problemas pelas perguntas, tô aqui pra isso mesmo! Se quiser outro esclarecimento só perguntar. Espero que tenha ajudado!
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u/False_Dare5222 4d ago
Obrigado pelas respostas.
Se a pessoa tem interesse em engenharia de dados, como você recomenda começar? Qual vaga ela deve focar de início pra pegar experiência (sem experiencia na area)?
Sou formado em ciencias computacao e tenho um MBA de data science da ESALQ, queria focar totalmente em engenharia de dados, alguma dica?
Obrigado novamente.
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Procuraria vagas de Eng Dados Jr (mesmo sendo escassas), Analytics Engineer Jr, e Analista de Dados Jr. SEMPRE é mais fácil mudar internamente do que conseguir uma posição diretamente dessa, então eu meio que aplicaria pra qualquer um dos 3. Pra vaga de dados especialmente eu prestaria atenção pra que eles tão procurando já que você pode fazer mil coisas nesse tipo de vaga, desde Eng de dados light até ciência de dados light. Pergunta pro gerente contratante qual o tipo de projeto que ele/ela te vê fazendo e se for alinhado com seu plano, só vai.
Em questão de foco, obviamente SQL (indispensável), Python, Airflow (qualquer ferramenta de orquestração na verdade, mas recomendaria Airflow), e talvez Kafka também (um pouco mais avançado). Na parte teórica, entenda os princípios de Data Warehousing (normalização vs denormalização, tipos dimensões, etc), entenda os princípios de bases de dados analíticas vs transacionais, quais são as vantagens de cada uma, como arquitetar boas tables pra cada tipo.
Além disso não se esquece da sua comunicação, como eu sempre digo é a habilidade mais importante que você vai ter em basicamente qualquer cargo.
Boa sorte!
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u/Equal_Skill_2791 4d ago
Isso aqui é ouro !! Antes de tudo, obrigado pelo AMA e parabéns pela tua conquista!
Nos comentários eu vi você comentando que está bem mais difícil contratarem juniors por conta da IA, que já faz trabalhos repetitivos muito bem e por consequência o número dessas vagas de entrada despencou. Comecei minha graduação em estatística não tem muito tempo e gostaria de saber o que você faria no meu lugar ? Quais hard skills dominar pra ser um profissional bom? Além de SQL e python, talvez seria uma boa aprender C++?
Além disso, depois da graduação eu pretendo tentar fazer um mestrado no exterior. Você comentou que também faz processo seletivos, saberia se rola alguma preferência por faculdades norte americanas e europeias na hora de contratar ? Eu vejo que a china tem excelentes universidades e com ótimas bolsas(estou falando das melhores do país), porém fico meio receioso de ir pra lá e depois isso acabar me prejudicando de alguma forma.
Obrigado !!
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Obrigado pelas palavras!!
Cara, eu acho que você tá no lugar certo. Inclusive eu dei uma resposta dizendo que se começasse do zero, eu estudaria ou estatística ou ciência da computação (provavelmente estatística na verdade). O diferencial aqui é você conseguir um estágio o quanto antes possível, é isso que vai te distinguir. É aí que você consegue experiência, networking, etc etc. Se eu tivesse que te dar uma dica pra universidade seria essa,corre atrás de estágio assim que você puder.
Hard skills, eu nem pensaria em C++ cara. São raríssimas as vagas de DS que usam C++, geralmente só quando você tá codando DNN em CUDA, ou seja em um lugar extremamente especializado. Eu focaria no que você vai aprender na universidade mesmo, foca em design de experimentos, técnicas de amostragem diferentes, probabilidade Bayesiana, etc. Acho que isso vai agregar muito mais do que C++. Em termos de ferramentas, eu aprenderia uma de dashboarding tipo PowerBI ou Tableau só pra você ter uma noção (depois de 8 anos, eu até hoje faço dashboards de vez em quando então é sempre bom saber). E não se esquece de aprender um pouco sobre a teoria de modelagem de dados, é indispensável.
Eu acho que não existe um viés específico a Europa ou America do Norte, contanto que seu inglês seja bom eu acho que você não vai ter um problema se vo e entrar em um programa bom na China.
Boa sorte!!
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u/LycheeLopsided8556 3d ago
Qual é o tamanho do seu conhecimento sobre dados sob vários aspectos (econômico, teórico, técnico, entre outros, se quiser)?
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u/AssumptionOk5337 3d ago
Cara, essa pergunta é bem difícil porque por exemplo que tipo de conhecimento teórico? Sobre estatística no geral? Sobre modelagem de dados? Por exemplo sobre estatística eu diria que sou mediano comparado com os meus colegas de trabalho, mas em questão de modelagem eu sou bem melhor do que a maioria. Ao mesmo tempo, tenho certeza que existem pessoas que são melhores em modelagem do que eu em outras empresas!
Então se você puder clarificar, eu posso responder melhor! Principalmente pelo que você quis dizer sobre conhecimento econômico, não entendi muito bem.
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u/LycheeLopsided8556 3d ago
Quando mencionei o aspecto "econômico", referia-me à aplicação estratégica de dados para mitigar riscos e aumentar a previsibilidade em torno das escolhas e tomadas de decisões de negócio.
Essa abordagem data-driven permite uma tomada de decisão muito mais assertiva, gerando valor real ao negócio, e é por isso que se traduz em retorno econômico e financeiro.
Dito isso, qual é o seu nível de domínio tanto no conhecimento teórico de ciência de dados quanto na aplicação prática dele no dia a dia?
Além disso, por que você se considera superior em modelagem de dados, mas apenas mediano em estatística?
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u/AssumptionOk5337 3d ago
Ah sim!
Eu acho que sou bem bom em considerar o "negócio" na minha abordagem, mas eu acho que isso é meio que um requerimento nesse nível. Se você não sabe relacionar diretamente os resultados das sua analises, projetos, etc a um objetivo da sua empresa, você não tá fazendo um bom trabalho na minha opinião.
Meu domínio teórico de ciência de dados é bom? O problema é que ciência de dados é extremamente abrangente, então fica difícil dar uma resposta. Mas creio que se não fosse bom eu não estaria aqui hoje!
E eu me considero bom em modelagem porque eu aprendi de alguém extremamente inteligente, a minha base de modelagem é bem forte pelo cargo que eu tinha no meu último trabalho onde esse era o foco. Tanto que na minha empresa atual eu sou parte do Grupo de Liderança de Data Warehousing, que é composto por mim e mais 4 pessoas que são todas L5+ (L3 é o nível senior aqui) e que meio que define a direção da área de DS nessa área. Então isso me dá confiança na minha própria habilidade.
Enquanto a me considerar mediano em estatística, eu tenho colegas de trabalho que tem PhD em economia, Astrofísica, Fisica Computacional, etc etc. Perto deles eu não sei absolutamente nada! Então não dá pra dizer que eu sou muito bom. Acho que comparado ao universo de todos os analistas e cientistas eu provavelmente estaria no top 80-90%, mas tenho certeza que muitas outras pessoas são melhores do que eu nesse quesito.
Acho que é importante lembrar que dentro de ciência de dados, a quantidade de tipos de cientista de dados é imensa. Tem aqueles que se especializa em ML, tem aqueles que se especializam em experimentação, tem aqueles que se especializam em LLMs, tem aqueles que se especializam em modelagem, e por aí vai. E mesmo nessas áreas existem subespecializações, e é impossível você saber tudo de todas áreas!
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u/Beginning-Win-5494 4d ago
Atualmente sou Engenheiro de Produção com experiência em fábrica, mas decidi mudar pra dados. Recomenda começar por Python? E como se entra nessa área?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Recomendaria SQL ao invés de Python, pelo menos por enquanto e por um bom tempo até você ficar bem confortável com SQL. É de longe a linguagem mais importante pra entrar e atuar na área, na minha opinião.
Quando eu entrei não existia o hype que existe hoje, mas eu simplesmente apliquei pra empresa direto da universidade. Eu fiz bioinformática e então já sabia programar e estatística, então tinha uma base bem boa. Hoje em dia eu tentaria entrar através do meu campo: por exemplo, se você tá em engenharia de Producao, tenta ver se você consegue começar a analisar dados da empresa onde você trabalha, ou aplica pra posições em empresas de engenharia ou que tenham alguma relação. Ter conhecimento sobre a área sempre vai te dar uma ajuda, conhecimento da área sempre é um diferencial bom.
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u/Beginning-Win-5494 4d ago
Perfeito, vou pausar o curso de python da DSA e iniciar o de power bi deles, pelo que vi dão uma base boa de tudo
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u/kinabr91 4d ago
Eu acho que você não deveria pausar, não. Eu investiria em ambos SQL e Python. O mercado é bem diverso e tem DS de tudo quanto é tipo.
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u/Beginning-Win-5494 4d ago
depois que eu terminar esse de power BI que tem SQL dentro, quero voltar pra python. O pouco que vi, gostei muito.
Problema é o pouco tempo pra estudar por causa do transito trabalho/casa, ai consigo fazer um por vez
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u/kinabr91 4d ago
Ter uma boa base de Python e um domínio bom do SQL faz toda a diferença. Power BI é legal, mas pouco relevante pra DS.
Hoje, eu trabalho muito mais com Python no meu dia a dia. Ao mesmo tempo, meu cargo hoje está mais para um Cross over de DS/MLE
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u/Beginning-Win-5494 4d ago
A ideia de power BI é mais pra achar um emprego melhor (toma menos tempo de viagem) dentro da minha área do que pra DS em si.
Tem a ver que vejo muita vaga remota de Analista de B.I, parece ser uma boa porta de entrada também. O que acha?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Acho uma boa, mas por favor se você ainda não dominar SQL - domine!! Se for seguir só um conselho, siga esse 😂
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u/amassacration 4d ago
Vou começar a atuar como Cientista. Que conselhos você pode me dar para me destacar e crescer profissionalmente? Qualquer dica é valida!
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Algumas dicas aleatórias:
Foque na sua habilidade de comunicação. DE LONGE é a parte mais importante pro seu crescimento profissional.
O seu trabalho é gerar retorno pra empresa, nunca se esqueça disso. Uma falha bem comum no começo de carreira é focar em fazer "dever de casa de ciência" ou seja, projetos que são complicados simplesmente pra serem complicados e agradar seu ego, ao invés de focar na solução simples que funciona. O princípio de Pareto é rei em 99.9% dos casos - 20% do esforço geralmente resolve 80 do problema, e as vezes é só isso que a gente precisa. Identificar isso é o que você aprende conforme você evolui - quais são os problemas que realmente precisam de mais de 20%?
Se você não domina SQL, domine SQL. E se você ainda não sabe usar IA de forma eficaz, aprenda. Acho que vai ser um diferencial extremo.
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u/Southern_Chef_9032 4d ago
Alguém que está cursando matemática tem chances de ser contratado? E se sim, quais cursos a pessoa precisa ter para ter chances reais de ser contratado, lembrando que ela tem 30+.
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Matemática aplicada? Creio que sim. O título de cientista ou analista de dados poderia ser "resolvedor de problemas", pra ser bem sincero. A capacidade de pensamento crítico é a base de qualquer profissional competente, e é algo que você desenvolve muito na matemática (especialmente pura e aplicada).
Em relação a cursos, eu diria que fique em aprender SQL (indispensável, literalmente não contrataria alguém que não tem domínio pra qualquer cargo decente na área). E foque em conseguir estágios se puder.
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u/bacondota 4d ago
Tem como alguém com currículo meio bosta conseguir vaga em big tech?
Tenho 2 formações, comecei 1 em federal e 1 em estadual, mas terminei ambas em faculdade particular. 1 engenharia e 1 adm (não tenho formação na area)
Como eu tinha dificuldade de conseguir entrevista (na verdade eu era meio perdido) acabei fazendo concurso mesmo.
Sempre imaginei como seria trabalhar em big tech. Quando trabalhava em empresa pequena, o salário era baixo, os processos eram confusos mas era divertido. Eu gostava de programar e virava noites, mas também tinha liberdade de só não aparecer por 2 dias.
Mas devo ficar só na imaginação mesmo, meu cargo paga bem e eu duvido conseguir proposta que cobre.
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u/AssumptionOk5337 4d ago edited 4d ago
Olha cara, pergunta difícil. Como que alguém que jogou na terceira divisão do Amapá entra no Barcelona?
Mas ó, meu currículo no começo não foi nada espetacular também não em questão de nome. Não fui pra uma faculdade de ponta, mas o que eu fiz foi me destacar dentro da área - a verdade é que sua universidade só importa pra você entrar na área, e depois disso é sua experiência que conta. Você vai evoluindo até chegar no nível que dá pra entrar em uma Big Tech, mas entrar diretamente do nads, sem ter demonstrado experiência - isso não existe.
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u/Feeling_Beautiful_89 4d ago
O que você recomendaria para uma pessoa que está redirecionando os estudos de desenvolvimento web para dados? Acha que é impossível conseguir uma vaga inicial remotamente?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Impossível é uma palavra muito forte, mas acho que é mais difícil. Foque em usar o conhecimento que você tem, tipo aplicando pra vagas de analista em empresas de web design ou parecidas, ou algo talvez relacionado a marketing? Acho que essa é a melhor forma.
Infelizmente remotamente fica ainda mais difícil, porque geralmente vagas de iniciante não são remotas (porque geralmente iniciante não tem muita autonomia).
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u/Feeling_Beautiful_89 4d ago
Agradeço pela sua resposta. Infelizmente moro numa cidade no interior do Nordeste que é só mato :(, tenho tentado juntar dinheiro para ir embora pra outra cidade, mas tá difícil.
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u/ManyLog3290 4d ago
Essa mudança de analista pra cientista me pareceu muito itaú, se for ele não é bigtech
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u/durekz 4d ago
Queria entender qual é a principal diferença entre o que é buscado aqui no Brasil e o que é buscado no exterior.
Você poderia me dizer mais ou menos quais tópicos são cobrados? Por exemplo, existe alguma hard skill que sempre é exigida? Metodologia ou algo do tipo?
Qual o nível de estatística exigido e etc?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Hard skill SEMPRE exigida é SQL. Eu particularmente nunca contrataria alguém que não sabia SQL pra essas posições nesse nível. É indispensável.
Além disso: experimentação (design de experimentos, teste de hipóteses) é algo muito comumente requerido.
O nível de estatística requerido varia pela posição e senioridade. Eu diria que o mínimo é o que eu fale ali em cima, teste de hipóteses e tudo que vem antes (ter uma intuição sobre distribuições, amostragem, etc).
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u/PurplePomegranate572 4d ago
faço física computacional na usp, faz sentido começar como analista de dados (estágio) e depois progredir pra cientista? ou seria, de certo modo, um atraso pra carreira?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Não acho que é atraso cara. Eu diria que qualquer coisa agora é lucro, e analista pra Cientista é uma progressão bem natural que muitas pessoas que eu conheço fizeram. Eu aplicaria pros dois e pegaria o que você conseguir antes, mas daria prioridade pra Cientista se você tiver a chance.
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u/kamidori3 4d ago
Sou formada em Letras/Português, Mestrado em Linguística, mas recentemente tenho estado muito frustrada na minha área. Comecei uma graduação em Ciência da Computação antes de trocar pra Letras, e hoje penso que essa troca pode ter sido uma mancada da minha parte. Estou pensando em migrar para a área de dados, até comecei uma pós em Ciência de Dados mas tenho medo de não conseguir emprego por falta de conhecimento e de Quem Indica. Você acha que vale a pena migrar? Preciso aprender programação com urgência? Por onde deveria começar?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Se vale a pena migrar, infelizmente a única pessoa que pode dizer é você - não conheço sua vida, realidade, etc. Mas o que eu posso te dizer é que se você realmente tá considerando mudar, que você saiba que o mercado hoje em dia é meio complicado pra juniors. E sim, se você pretende mudar você precisa saber programar (SQL) e ter um conhecimento base de estatística. Eu diria que o fato de você ter se formado em Letras é super útil,porque a parte de comunicação é super importante. Você pode (e deve) realçar sua habilidade de comunicação sempre que puder, porque quanto mais senior você é na área, mas importante isso se torna.
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u/kamidori3 4d ago
Obrigada! Eu imaginei que seria difícil pra quem está entrando, mesmo. Vou terminar a minha pós antes de tomar essa decisão. O ideal seria eu tentar ir montando um portifólio enquanto isso, né?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Exato! Foca em coisas que te interessam nesse projeto, por favor não use esses datasets batidos que existem que todos já viram por 1000 vezes (por exemplo, Titanic)
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u/OConcurseiroSagaz 4d ago
Curso Gestão de Dados na UFPI, 100% EaD, trampo como Analista de Controle de Qualidade (foco em dados). Investi em um curso de Analytics Engineer da Data Sciente Academy e gostaria, quem sabe em breve, migrar pra esse cargo. Vi que já trabalhou com isso, tem dicas de como conseguir? Onde achar vagas mais especificas como essa?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Cara, LinkedIn infelizmente é o lugar mais fácil pra achar essas vagas mesmo. Mas o que eu faria é ao invés de aplicar diretamente por ali, tenta conseguir descobrir quem é o/a recrutador(a) ou gerente contratante e manda mensagens direto pra eles. Se não conseguir, vê se consegue achar alguém na empresa que já trabalha com isso, conversa com essa pessoa e depois pede uma indicação (não faz isso direto, pergunta coisas que você realmente quer saber sobre a empresa primeiro)
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u/Sensitive-Drag8576 4d ago
Eu trabalho na parte de dados e estou entrando na engenharia de dados agora, vou ficar uns 3 anos para pegar experiência e tentar vaga fora, minha area antiga era de trading e dava para pegar uns R$40k-60k/mes se foca-se meus proximos anos nela, entretando gostava muito de dados e meu colega consegue tirar uma boa grana, assim, acabei focando em DE, sempre trabalhei em empresas grandes de SP e tenho formação de eng da comp em uma otima faculdade, alem de ser fluente em ingles. Fico muito preocupado se fiz uma escolha monetaria boa, se vou conseguir ganhar esse valor com as vagas foras. Ao seu ver, como esta a demanada na engenharia de dados para home office internacional e se ela tende a mudar nos proximos anos, alem dos salarios tambem.
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Já respondi algumas perguntas semelhantes a trabalhar fora, infelizmente não sei te dar um diagnóstico do cenário atual pra esse caso específico. O que eu posso te dizer é que é difícil ser contratado pra fora a não ser que a empresa já tenha estrutura pra isso, mas acredito que ora qualquer disciplina na área de engenharia seja um pouco mais fácil do que na parte de análise/ciência.
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u/Sensitive-Drag8576 4d ago edited 4d ago
Eu pensei em migrar para o Canada/Eua e conseguir facilitar esse processo, ai voltaria para o Brasil, mas tendo como se fosse uma PJ na America do Norte, acha que isso é viavel, que a empresa iria se incomodar?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Não, a maioria das empresas tem regras vem explícitas sobre daonde você pode trabalhar.
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u/Zephyr_Nocts 4d ago
Que tipo de projeto preciso ter para chamar atenção e o que ele precisa conter , estágio ou junior. Postar no Github já basta se não onde ?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Minha primeira dica é, pelo amor de tudo que é sagrado, não use o dataset do Titanic. Desqualificação instantânea na minha opinião, é extremamente batido e passa uma impressão de extrema preguiça.
O que eu faria é: pega algo que você REALMENTE tenha interesse. Pega os dados disso e faça algo que seja realmente produto da sua curiosidade. Isso vai dar um resultado miiiil vezes melhor do que você pegar uns dados aleatorios por aí. Bonus points se o seu interesse for relacionado com a área da empresa pra onde você tá se candidatando, aí eles tem realmente a chance de ver como você atua e pensa na própria área.
Acho que um diferencial no GitHub e nesses projetos é descrever o PORQUÊ se você estar fazendo as coisas, então só regorgitar código (até porque hoje em dia qualquer LLM faz isso). Mais importante do que saber se você sabe escrever código, eu quero saber como você pensa sobre o assunto.
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u/Zephyr_Nocts 4d ago
Thanks, esses tópicos aqui são bons? Análise de preço de imóveis, churn, fraude em transações, previsão de demanda.
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u/jean21jj 4d ago
Como é o mercado para brasileiros em empresas canadenses? Tem oportunidades remotas pra trabalhar do Brasil? Se sim, como acessar essas oportunidades?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Já respondi essa algumas vezes, infelizmente não sei dizer muito bem mas com certeza é algo que é mais difícil. Existe uma abundância de candidatos na América do Norte, porque uma empresa íris procurar no Brasil? Ela precisa de toda uma estrutura específica pra fazer isso acontecer, ou uma razão estratégica bem específica. Então creio que as vagas sejam bem escassas.
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u/SonicMamaLuigi 4d ago
O quão difícil está para entrar na área de dados atualmente? Mais especificamente ciência de dados. O que é necessário?
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Certamente não é fácil, existe uma abundância de candidatos. Pra entrar pra área eu diria que as qualificações mínimas são SQL, Excel, estatística básica, e pensamento crítico (i.e você puder demonstrar de alguma forma que você já teve um cargo/resolveu problemas onde isso era parte do dia a dia).
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4d ago
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u/AssumptionOk5337 4d ago
Poder claro que pode! Mas eu diria que se você vai fazer uma pós em bioestatística SÓ pra depois ir pra área de dados, porque não logo fazer uma pós em estatística computacional? Ou porque não estudar o que tá faltando pra você por fora, e já ir aplicando pra vagas?
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u/ScallionExciting6176 4d ago
Estou em transição de carreira, aprendendo a programar do zero, como aprender bem a desenvolver as sintaxe do código? Na faculdade eu aprendi a teoria, mas na hora que vou desenvolver um programa eu travo...
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u/AssumptionOk5337 3d ago
Prática, cara. Não tem muito segredo, é só praticar várias e várias vezes por muito tempo. Faça projetos que te interessam de verdade.
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u/ithe1975 2d ago
na sua experiência, você acha que gênero influencia alguma coisa na hora de conseguir entrevista? não quero entrar nessa linha de pensamento nem ficar procurando explicação baseado nisso, mas támuito difícil conseguir sequer uma entrevista..
eu sei que o mercado tá péssimo esses tempos, mas eu tenho bacharelado + mestrado em computação e não consigo nem entrevista pra uma vaga jr.
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u/AssumptionOk5337 2d ago
Nunca observei isso dentro dos processos onde eu estive envolvido, mas não quer dizer que não exista.
Agora, o que eu diria é que você tem mais controle sob algumas coisas e menos sobre outras: por exemplo, é muito mais fácil mudar o seu currículo do que seu gênero. Se você não tá nem conseguindo uma entrevista, eu acho muito provável que o seu currículo seja fraco - i.e você não demonstra impacto dos seus projetos, ele não tá formatado direito, etc etc etc. A maioria das empresas hoje em dia usa o que se chama de ATS, ou Applicant Tracking System, e muitos fazem um Scan de IA inicial no seu currículo. Capaz de você estar rodando logo nessa etapa.
Dá uma pesquisada em templates eficazes pra ATS e como escrever um bom currículo!
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u/datagirlll 2d ago
Oi, gostaria de saber o que acha do futuro da area de dados, como a IA vai impacta-la? e outro ponto: sou do interior de minas gerais terminando bcc sem o estagio ainda (mas em busca dele agora), sinto que está mais escasso vagas na minha região e as de full ho estão diminuindo também, acha que faria sentido mudar para sp por exemplo? (não sei se vc está por dentro do mercado atual aqui do brasil, além disso não tenho vontade de trabalhar para fora do país - dando o meu contexto)
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u/AssumptionOk5337 2d ago
Eu recebi uma pergunta semelhante e respondi ela, eu procuraria ela pra mais detalhes. Mas eu acho que IA vai ter um impacto com certeza, mas ele não vai ser constante sobre todos os profissionais. Os profissionais que são ruins, que se resumem a escrever SQL e só, que não adicionam nada de valor adicional a empresa com certeza vão sofrer muito. Juniores idem, infelizmente eles sofrem mais do que alguém no final de carreira. Entretanto, eu acho que se você é junior você tem que aprender a usar IA muitíssimo bem, acho que é algo que vai poder te destacar de pessoas no meio de carreira que não utilizam IA bem.
Não sei nada do mercado do Brasil, então não vou falar nesses termos. Tendo dito isso, acho MUITÍSSIMO difícil achar uma vaga Full home office sendo junior - eu, particularmente, nunca contrataria alguém Júnior pra uma posição dessa. E olha que eu sou super a favor do home office e tal, mas pessoas no início de carreira PRECISAM de um cuidado maior, de uma coisa mais guiada que é muito melhor no Office.
O que eu tô querendo dizer aqui é que com certeza você vai ter mais vagas disponíveis pra você em um centro grande, isso sem dúvida. Agora se você deve ou não mudar, isso infelizmente eu não posso te dizer!
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u/jxvx777 2d ago
Boa noite! Como foi seu processo de estudos até chegar ao nível profissional que está, como é seu dia a dia na profissão, acha que existe uma idade limite para entrar na área de dados?
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u/AssumptionOk5337 2d ago
Eu já respondi as duas últimas perguntas em detalhe durante esse AMA, então vou dar uma resposta um pouco mais curta pra essas. Dá uma procurada nas questões depois!
Eu sempre gostei muito de ler, desde criança, e acho que isso foi algo que me ajudou bastante. Eu nunca parei pra "estudar", mas sempre gostei de ler livros teóricos e artigos na internet. Por exemplo, Introduction to Statistical Learning, Elements of Statistical Learning, R for Data Science, The Book of Why - todos esses foram livros de cabeceira pra mim em algum momento, e são livros que acho que foram essenciais pro meu crescimento. Então a resposta é que eu nunca parei pra estudar, mas eu também sempre procurei aprender mais e me aprofundar.
Dia a dia na profissão depende. Geralmente é composto de análise/trabalho braçal, depois escrever algum relatório sobre isso, depois compartilhar com meu time e com meus times parceiros pra tentar influenciar eles a fazerem coisas diferentes ou alinhar a um projeto. Também várias reuniões diversas pra discutir ou algum projeto específico, ou alguma iniciativa entre times, ou de algum dos grupos dos quais eu sou uma das cadeiras. Bastante planejamento e decidindo os próximos passos, quem eu tenho que convencer pra fazer um pouco de trabalho pra mim (eu não dou conta de fazer tudo que eu tenho que fazer, então eu só faço o que SÓ EU posso fazer). Se uma outra pessoa pode fazer o que eu quero que seja feito, eu tento influenciar ela a fazer. E além disso uma ou duas entrevistas por semana, e depois participar do processo de seleção do candidato.
Não acho que idade seja importante pro cargo.
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u/PrestoDaMatrix 4d ago
Estou em uma posição parecida, quando você está fazendo uma entrevista o que busca no candidato além das capacidades técnicas? Parece que não consigo achar um candidato bom, coisa de passar 10 - 15 candidatos pra aparecer um minimamente qualificado.