Introdução

Primeiro reivindicado como o trabalho mais sexy do século 21 (https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century), a ciência de dados perdeu recentemente o glamour dos estágios iniciais (https://hbr.org/2022/07/is-data-scientist-still-the-sexiest-job-of-the-21st-century), e parece criar trabalho (por exemplo, limpeza de dados, implantação, manutenção) em vez de reduzi-lo e facilitar a tomada de decisões.

Depois de mais de uma década, ainda há muita entropia e incerteza na definição de funções, responsabilidades e trajetórias de carreira para aspirantes a profissionais de dados que são parcialmente imprevisíveis .

Muitas organizações ainda lutam para serem centradas em dados e têm expectativas irrealistas sobre o que a ciência de dados pode oferecer: por exemplo, elas contratam cientistas de dados que se ajustam como engenheiros de dados, arquitetos de dados ou administradores de banco de dados, e a ciência de dados é adiada para o próximo sprint .

No cenário contemporâneo, mesmo pessoas talentosas e motivadas estão deixando a ciência de dados:

• https://towardsdatascience.com/today-i-quit-data-sciences-here-are-7-reasons-why-15c29e51d032
• https://www.youtube.com/watch?v=M5v1nXiUaOI&ab_channel=JomaTech
• https://ryxcommar.com/2022/11/27/goodbye-data-science/

• falta de orientação
• falta de projetos orientados a valor e de alto ROI
• exaustão de ser superqualificado para engenharia de planilhas e consultas SQL

No que diz respeito ao 1% restante (incluindo MAANG), há algum espaço (e dinheiro!) para ciência de dados real e tangível. No entanto, a disciplina está no escopo da Ciência Aplicada e acho que esse é o termo que em breve substituirá a Ciência de Dados em futuras vagas e descrições de cargos.

Equipe de Engenharia

Um engenheiro de equipe (https://staffeng.com/guides/what-do-staff-engineers-actually-do) ou líder técnico ou gerente de engenharia é a etapa natural de progressão na carreira para engenheiros de software, engenheiros de DevOps, engenheiros de dados e arquitetos de soluções , e a maioria das pessoas envolvidas no ramo de TI de uma empresa.

O fato de você ter resolvido muitos problemas relacionados à tecnologia (por exemplo, microsserviços, APIs, ingestores de dados, dequers, …) fornece a experiência necessária para planejar a atividade antecipadamente, estimar o esforço e prever riscos relacionados ao desenvolvimento de recursos e evolução do produto.

Como engenheiro de equipe, você é responsável por dar orientação técnica à empresa e injetar contexto de engenharia nas decisões organizacionais, estabelecendo padrões e melhores práticas.

Você será um consultor técnico para projetos, atribuirá casos de uso a engenheiros iniciantes e os apoiará no ciclo de vida de desenvolvimento por meio de revisões de código, aprovação de solicitação pull e sessões de orientação.

Em seu tempo livre, você cria seu perfil do GitHub como se fosse uma obra de arte e contribui para projetos de código aberto em tecnologia. Você é um iniciante na construção de coisas melhores, mais rápidas e mais fortes.

Questões estratégicas para descobrir se uma carreira em Engenharia de Pessoal é uma boa opção para você:

1. Gosto de resolver problemas de otimização e escalabilidade?
2. Sinto alívio ou satisfação ao resolver um problema técnico?
3. Estou pronto para ser responsável pelo commit ou pull request aprovado que causou um bug na produção?

O gerenciamento e propriedade do produto é a área responsável por otimizar os valores do produto, definindo e adaptando continuamente o roteiro e a visão do produto.

É a progressão de carreira natural para analistas de dados e analistas de produtos que fazem testes A/B e descoberta de produtos. Eles investigam a fricção do cliente e os pontos de contato no funil de aquisição, analisam as taxas de conversão e criam métricas em várias direções:

• Crescimento e Ativação
• Noivado
• Retenção
• Felicidade do usuário
• receita

As pessoas do produto são responsáveis ​​por satisfazer as necessidades dos usuários finais (partes interessadas externas), bem como pessoas de negócios/investidores (partes interessadas internas) e são tradicionalmente chamados de CEOs do produto: eles são responsáveis ​​pelo sucesso ou fracasso de um recurso lançado/ serviço/produto.

Se você está fadado ao gerenciamento de produtos, está atualizado com as últimas tendências em negócios e tecnologia com o que leu:

• https://hbr.org/
• https://techcrunch.com/
• https://www.fastcompany.com/

Questões estratégicas para descobrir se uma carreira em Produto é uma boa opção para você:

1. Quero ser responsável por um KPI que atenda ao OKR da empresa?
2. Sou capaz de gerenciar as partes interessadas internas e internas, bem como interagir com indivíduos muito diferentes, como vendedores, designers e engenheiros?
3. Sou adequado para tomar decisões e priorizar mesmo em situações ambíguas e pouco claras?

A ciência aplicada é uma unidade de negócios focada em projetos de P&D que colocam a empresa na vanguarda da pesquisa com tecnologias e metodologias ainda não maduras para serem padronizadas, implantadas na produção e comercializadas.

Como um cientista aplicado (de pesquisa), você é constantemente chamado a derrubar a ordem estabelecida e imaginar novas formas de fornecer serviços com tecnologias de ponta como AR, VR, blockchain, computação quântica e muito mais.

Se você olhar para vagas em empresas líderes como Zalando

ou Amazônia

Você encontrará tais nomenclaturas (no lugar de Data Science) porque essa é a direção que os grandes players estão tomando para o futuro próximo.

Como um cientista aplicado (pesquisa), você se mantém informado sobre:

• https://www.nature.com/
• https://www.scientificamerican.com/
• https://towardsdatascience.com/
• https://paperswithcode.com/

As questões estratégicas para embarcar nesta jornada são:

1. Tenho medo de saltos no escuro que consistem em adotar novas abordagens para resolver um problema?
2. Tenho paciência para fazer longos experimentos sem pequenas vitórias e geralmente com alto risco de fracasso?
3. Estou disposto a mergulhar fundo em tópicos específicos (por exemplo, PNL, Visão Computacional) e perder a visão geral de para onde o mercado está indo?

Minha previsão para 2023 é que a ciência de dados logo desaparecerá do mercado de trabalho, não porque careça de especificidade (a ciência aplicada também é ampla), mas porque precisa de mensurabilidade e, portanto, da capacidade dos humanos de comparar e avaliar valor.

É por isso que vejo Engenharia de Software (Engenharia de Equipe) e Propriedade do Produto (Gerenciamento de Produto) como alternativas válidas para uma carreira aleatória em Ciência de Dados.

Eles abordam questões claras e inconfundíveis como:

• Os clientes estão usando o serviço X? A que distância do alvo? [PM]
• O sistema Y é seguro, confiável e rápido? Quanto é o atraso? [SE]

Não estou dizendo que você deve descartar uma carreira em ciência de dados ou ciência aplicada a priori em 2023, mas esteja ciente de que a maioria das vagas disponíveis não deveria ser para cientistas de dados, então você pode acabar crescendo como engenheiro de equipe ou gerente de produto goste você ou não.

Que este artigo guie os aspirantes a cientistas e engenheiros de dados em suas jornadas: perseverança e determinação podem levá-lo a quase todos os lugares, mas saber no que você pode ser excepcional e um autêntico sentimento de satisfação pode realmente torná-lo imparável e levá-lo a algum lugar que outros não podem .