24 de out de 2018

Quais são os principais trabalhos na área de IA e data science?

Udacity Brasil

Cada vez mais a ciência de dados e a inteligência artificial (IA) ganham espaço e relevância no cotidiano das empresas. No entanto, por se tratar de uma área relativamente nova, não raro surgem dúvidas sobre que tipos de trabalho esses profissionais podem desenvolver.

Uma atitude comum, principalmente em empresas pequenas, é concentrar todas as funções de uma equipe de ciência de dados em um único profissional, mas isso nem sempre é produtivo. “Um time equilibrado e multidisciplinar faz a diferença”, explica Bruno Abdelnur, especialista em ciências de dados e IA da VAGAS.com.

Para ele, é importante que a pessoa escolha uma especialidade dentro da área. Antes disso, porém, existem conhecimentos básicos que devem ser compartilhados por todos que pretendem seguir pelo caminho da ciência de dados: uma base sólida em estatística, familiaridade com linguagens de programação (como Python) e de consulta (como SQL) e flexibilidade para atuar com ferramentas disponíveis no mercado.

Além disso, um olhar calibrado para os negócios tem se tornado grande diferencial. “Em áreas relacionadas a tecnologia se espera que todo mundo tenha essa visão e entenda como a empresa funciona e quais são as prioridades, para que possa dar uma opinião”, diz Pedro Dellagnelo, head de produto da Revelo, que recruta profissionais de tecnologia.

Munida desses skills, a pessoa interessada em trabalhar com ciência de dados e inteligência artificial pode optar por uma série de possibilidades que essa área oferece. A seguir, com a ajuda de especialistas, detalhamos algumas delas.

O que é ciência de dados e machine learning? Especialistas da Udacity Brasil explicam!

Engenheiro de dados

O engenheiro de dados realiza um trabalho de base: é ele quem vai coletar e estruturar os dados para que sejam analisados e tratados posteriormente. “O engenheiro de dados é uma pessoa que coloca os bancos de dados em uma estrutura que faça sentido para a empresa e que mostre como lidar com a complexidade daquele universo”, explica Pedro.

Ele dá o exemplo dos aplicativos de transporte ou de delivery de comida, que lidam com milhões de dados que podem ser usados pelas empresas responsáveis. Nesse sentido, Luiz Braz, cientista de dados da VAGAS.com, fala em uma “expertise de construção” dos engenheiros de sua equipe. “Eles deixam as informações em modelos prontos para serem utilizados pelos produtos da empresa”, diz.

Cientista de dados

Se o engenheiro de dados desempenha um papel de preparação, o data scientist é quem vai analisar e minerar os dados. Isso significa olhar para as informações disponíveis e encontrar insights que ajudem outras equipes da empresa a tomarem decisões boas e seguras sobre os negócios o que muitas vezes envolve habilidades estatísticas.

Pedro defende que uma dose de rigor científico também é muito bem-vinda para o cientista de dados entender o que faz sentido. “Essa pessoa vai trazer o que pode ser deduzido das informações, vai gerar perguntas e respondê-las. Quanto mais dados, mais perguntas. E isso não é tão simples, porque o jeito como se estrutura a análise é importante para não chegar em resultados contaminados.”

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Especialista de produto

Esse é o cargo que Bruno desempenha na VAGAS.com. Como especialista de produto, ele é responsável por descobrir novas ferramentas para IA e data science dentro do mercado de RH, no qual a empresa atua. “Meu papel é ajudar a trazer uma visão de negócio, alinhada com os outros times de produto, e descobrir oportunidades por meio da ciência de dados”, explica.

Para isso, ele realiza experimentos com os produtos da empresa e junto a clientes e parceiros, sempre buscando no mercado as segmentações que podem ser exploradas. “É uma área que envolve muita experimentação, então as empresas precisam ter certo nível de maturidade para encarar projetos que envolvem testes de hipóteses. E nem tudo funciona”, avalia Luiz.

Business Intelligence

Visto como um posto mais tradicional, o cargo de BI compunha o quadro das equipes de tecnologia da informação em empresas mais antigas. A despeito disso, Pedro conta que a procura por profissionais desse tipo cresceu muito nos últimos meses. “Há várias formas de um BI se encaixar dentro de uma organização”, diz ele.

Um profissional de BI pode ser responsável por coletar dados brutos de diversas fontes (redes sociais, históricos de pesquisa e compras na internet, cookies, transações financeiras etc) e analisá-los estrategicamente. Para Pedro, esse é um trabalho voltado para a geração de informações e exige intimidade com bancos de dados.

Luiz acredita que essa é uma expertise diferente da de um cientista de dados, apesar de partir de um background profissional parecido. “Enquanto o cientista de dados foca em trazer inteligência artificial e data science para os produtos, esses times têm um foco maior em analytics e organização das informações da empresa.”

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Outros cargos

Outra papel desempenhado na área de IA e data science é o de engenheiro de machine learning. O trabalho é mais complexo, buscando entender como as máquinas processam e aperfeiçoam uma análise, retroalimentadas pelos próprios resultados, e como criar os modelos preditivos apropriados. A função desse profissional é criar, usar e testar algoritmos para compreender qual abordagem funciona melhor para alcançar os efeitos esperados, como prever uma demanda.

A criação desses algoritmos também pode ser um dos objetivos dos pesquisadores em ciência de dados. São eles que produzem conhecimento científico e patentes na área, sempre procurando soluções inovadoras. Neste artigo, a pesquisadora da IBM Ana Paula Appel contou um pouco sobre sua rotina de trabalho à Udacity.

Pedro avalia que tanto empresas quanto candidatos confundem todas essas esferas do trabalho com IA e ciência de dados. “Dentro dessas carreiras que ficam muito quentes no mercado, muita gente decide que ‘virou’ alguma coisa. Ou seja, a pessoa adota um título porque está na moda, independente do que ela fez antes na carreira”, diz.

Segundo ele, o trabalho real com inteligência artificial é o nível em que muitas empresas almejam chegar, mas nem sempre possuem as ferramentas necessárias, como bons softwares. “Existe uma separação do que é BI, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Esta última já é o estágio de robotização dos processos, ou seja, de ter a máquina tomando as decisões que um ser humano tomaria”, explica.

Crescimento do mercado

Ter clareza sobre os postos possíveis dentro da área é fundamental, já que esse mercado novo e em ascensão busca profissionais experientes e especializados. “Para quem está começando vale muito a pena investir na formação. Quanto mais você se especializa, maiores são as chances de conseguir uma boa colocação em um ambiente competitivo”, diz Luiz.

Para isso, além dos cursos online – e a Udacity tem uma escola dedicada à inteligência artificial –, Pedro indica sites de competição de data science, como o Kaggle, que têm sido cada vez mais considerados nos currículos.

“Se você provar que participou de desafios, mesmo como amador, isso ajuda a mostrar capacidade.” É um bom movimento para quem vive aquele loop de não conseguir uma vaga porque não tem experiência e não agregar experiência sem conseguir uma vaga.

Assista ao webinar: De aprendiz a mestre em machine learning no Kaggle

Outra estratégia, segundo Pedro, é mudar o foco da busca de emprego. “Empresas de tecnologia são um alvo muito importante. É o caso de Nubank, iFood e Rappi, que têm já uma cultura de analisar dados. Porém, a grande oportunidade está nas empresas gigantes de outros setores. Bancos, redes hospitalares e seguradoras têm uma montanha de dados e muito potencial para insights que façam a diferença.”

Ele avalia que “todo mundo acordou junto” no mercado de IA e data science, por isso, apesar da competitividade e do nível de exigência parecerem altos, as oportunidades tendem a aumentar. “É um mercado grande, com muito espaço para crescer e que ainda vai se revolucionar”, diz.

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Sobre o autor
Udacity Brasil

A Udacity, conhecida como a "Universidade do Vale do Silício", é uma plataforma online e global que conecta educação e mercado para ensinar as habilidades do futuro – de data science e marketing digital à inteligência artificial e desenvolvimento. Hoje, há mais de 7 mil alunos ativos no país e 50 mil pelo mundo.