🥇Data Engineer e Data Scientist: o que fazem e quanto ganham

Junto com Elena Gerasimova, chefe da faculdade “Ciência de Dados e análise” na Netologia, continuamos a explorar como os Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados interagem e como se diferenciam.

Na primeira parte, falamos sobre as principais diferenças entre Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados.

Neste material, vamos discutir quais conhecimentos e habilidades os profissionais devem ter, que tipo de formação é valorizada pelos empregadores, como são as entrevistas de emprego, e quanto ganham engenheiros de dados e cientistas de dados.

O que os cientistas e engenheiros devem saber

A formação relevante para ambos os especialistas é Ciência da Computação.

Qualquer especialista em dados — seja um cientista de dados ou analista — deve ser capaz de demonstrar a validade de suas conclusões. Para isso, é imprescindível conhecer estatística e matemática básica relacionada à estatística.

O aprendizado de máquina e ferramentas de análise de dados são indispensáveis no mundo moderno. Se ferramentas habituais não estiverem disponíveis, é necessário ter habilidades de aprendizado rápido de novas ferramentas, criando scripts simples para automatizar tarefas.

É importante ressaltar que um especialista em dados deve comunicar efetivamente os resultados da análise. Isso pode ser facilitado por visualização de dados ou resultados de pesquisas e verificação de hipóteses realizadas. Os especialistas devem ser capazes de criar diagramas e gráficos, utilizar ferramentas de visualização, e compreender e explicar dados de painéis.

Para o engenheiro de dados, três áreas se destacam.

Algoritmos e estruturas de dados. É importante desenvolver habilidades na escrita de código e no uso de estruturas e algoritmos fundamentais:

análise da complexidade de algoritmos,
capacidade de escrever código compreensível e mantido,
processamento em lote,
processamento em tempo real.

Bancos de dados e armazenamentos de dados, Business Intelligence:

armazenamento e processamento de dados,
projetando sistemas integrados,
Data Ingestion,
sistemas de arquivos distribuídos.

Hadoop e Big Data. Os dados estão se tornando cada vez mais abundantes, e nos próximos 3 a 5 anos essas tecnologias serão necessárias para cada engenheiro. Além disso:

Lagos de Dados,
trabalho com provedores de nuvem.

Aprendizado de Máquina será amplamente utilizado, e é importante entender quais problemas de negócios ele ajudará a resolver. Não é necessário saber criar modelos (os cientistas de dados fazem isso), mas é preciso entender sua aplicação e os requisitos correspondentes.

Quanto ganham engenheiros e cientistas de dados

Renda de engenheiros de processamento de dados

Na prática internacional o salário inicial geralmente é de $100.000 por ano e aumenta significativamente com a experiência, segundo dados do Glassdoor. Além disso, as empresas costumam oferecer opções de ações e bônus anuais de 5 a 15%.

Na Rússia no início da carreira, o salário geralmente não é inferior a 50 mil rublos nas regiões e 80 mil em Moscovo. Nesta fase, não é necessário experiência, exceto pela formação concluída.

Após 1 a 2 anos de trabalho — a faixa de salário é de 90 a 100 mil rublos.

A faixa aumenta para 120 a 160 mil após 2 a 5 anos. Fatores como especialização, tamanho de projetos, trabalho com big data e outros aspectos são acrescentados.

Após 5 anos de trabalho, é mais fácil procurar vagas em departamentos relacionados ou se candidatar a posições altamente especializadas, como:

Arquiteto ou desenvolvedor sênior em um banco ou telecomunicações — cerca de 250 mil.

Pre-Sales em um fornecedor, com cuja tecnologia você trabalhou mais intensamente — 200 mil mais bônus possível (1 a 1,5 milhão de rublos).

Especialistas em implementação de Enterprise business applications, como SAP — até 350 mil.

Renda de cientistas de dados

Pesquisa de mercado da empresa ‘Normais Pesquisas’ e da agência de recrutamento New.HR mostra que os especialistas em Data Science recebem, em média, salários mais altos do que os analistas de outras especialidades.

Na Rússia, o salário inicial de um cientista de dados com até um ano de experiência é a partir de 113 mil rublos.

Atualmente, a conclusão de programas de treinamento também é considerada como experiência de trabalho.

Após 1 a 2 anos, esse especialista pode já receber até 160 mil.

Para um funcionário com 4 a 5 anos de experiência, a faixa salarial aumenta para 310 mil.

Como são as entrevistas

No ocidente, graduados em programas de formação profissional passam pela primeira entrevista, em média, cinco semanas após a conclusão da formação. Cerca de 85% encontram trabalho em três meses.

O processo de entrevistas para as vagas de engenheiro de dados e cientista de dados praticamente não difere. Normalmente, consiste em cinco etapas.

ResumoCandidatos com experiência prévia não relacionada (por exemplo, em marketing) precisam preparar uma carta de apresentação detalhada para cada empresa ou ter recomendações de um representante dessa empresa.

Triagem técnicaNormalmente ocorre por telefone. Consiste em uma ou duas perguntas complexas e tantas outras simples relacionadas ao stack atual do empregador.

Entrevista de RHPode ser realizada por telefone. Nesta fase, o candidato é avaliado quanto à adequação geral e à capacidade de comunicação.

Entrevista técnicaNa maioria das vezes, é presencial. O nível dos cargos varia entre as empresas, e os nomes das posições podem ser diferentes. Portanto, nesta fase, são avaliados especificamente os conhecimentos técnicos.

Entrevista com o diretor técnico / arquiteto principalEngenheiros e cientistas de dados ocupam posições estratégicas, e em muitas empresas, são novos. É importante que o colega potencial seja apreciado pelo líder e compartilhe a mesma visão.

O que pode ajudar cientistas e engenheiros a crescer na carreira

Há muitos novos instrumentos disponíveis para trabalhar com dados. E poucos dominam todos eles igualmente bem.

Muitas empresas não estão dispostas a contratar funcionários sem experiência. No entanto, candidatos com uma base mínima e conhecimento dos principais instrumentos podem adquirir a experiência necessária se se dedicarem ao aprendizado e ao desenvolvimento pessoal.

Qualidades úteis para engenheiros de dados e cientistas de dados

Vontade e habilidade de aprenderNão é necessário correr atrás de experiência ou mudar de emprego por causa de uma nova ferramenta, mas deve-se estar disposto a se mudar para uma nova área.

Busca pela automação de processos rotineirosIsso é importante não apenas para a produtividade, mas também para manter a alta qualidade dos dados e a velocidade de entrega ao consumidor.

Atenção e entendimento do que está 'por trás das cortinas' dos processosUm especialista que possui visão ampla e conhecimento profundo dos processos resolverá a tarefa mais rapidamente.

Além de um excelente conhecimento de algoritmos, estruturas de dados e pipelines, é necessário aprender a pensar em termos de produtos — ver a arquitetura e a solução de negócios como um todo.

Por exemplo, é útil escolher um serviço conhecido e imaginar um banco de dados para ele. Em seguida, pensar em como desenvolver ETL e DW que o preencham com dados, quais serão os consumidores e o que é importante para eles saberem sobre os dados, além de como os compradores interagem com os aplicativos: para busca de emprego e relacionamentos, aluguel de carros, aplicativo para podcasts, plataforma educacional.

As posições de analista, cientista de dados e engenheiro são muito próximas, portanto, a transição de uma área para outra pode ser mais rápida do que entre outras áreas.

De qualquer forma, aqueles que têm algum histórico em TI encontrarão mais facilidade do que aqueles que não têm. Em média, adultos motivados reavaliam e mudam de emprego a cada 1,5 a 2 anos. Aqueles que estudam em grupo e com um mentor se adaptam mais facilmente do que aqueles que dependem apenas de fontes abertas.