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Mudando de carreira

Por: Arthur Cesarino

O que aprendi mudando minha carreira para dados.

A área de dados só cresce a cada dia. Existem muitas vagas no Brasil e no mundo, e muitas vezes a demanda por profissionais especializados não é suprida. Acredito que hoje, as posições de dados (engenharia, ciência, etc) são o novo ‘hype’ do momento. Eu, assim como muitas pessoas, me apaixonei por dados no momento em que comecei a pesquisar a infinidade de aplicações que eram desenvolvidas nesta área, desde machine learning e deep learning, até analytics e tomada de decisão. Apesar de compartilhar semelhanças com a área de TI no geral (desenvolvedores, engenheiros de software, etc), existe uma gama enorme de hard skills específicas dessa área que é preciso se ter para ingressar nesse meio.

Hoje trabalho como engenheiro de dados na Suécia. Antes de vir para a Europa, trabalhei como engenheiro de software focado em mainframe, cientista de dados, analytics engineer e engenheiro de dados.

Muitas pessoas me perguntam sobre como transicionar a carreira para a área de dados e de fato essa é uma pergunta muito relevante, principalmente se tratando de uma área com uma infinidade de recursos disponíveis. Eu sei: é muito complicado sair de uma área que você está acostumado para tentar algo novo. Mas se é algo que vale a pena: se joga, aprende e persiste porque no final, dá certo!

Por esses motivos, quero contar um pouco da experiência que eu tive ao migrar de área e espero ajudar as pessoas que estão passando por esse momento de carreira. É um momento extremamente importante, onde tudo é incerto, mas tenho certeza que ao se fazer um planejamento sólido, entrar em qualquer área fica bem mais fácil.

O foco deste artigo não é falar exatamente o que você precisa estudar para ser um cientista ou engenheiro de dados, mas sim dar um overview do que é necessário para transacionar e que pode ser aplicado não só para dados, mas para qualquer outra carreira de TI.


Um pouco sobre a minha história

Eu comecei a minha carreira em 2017 como estagiário em um grande banco Brasileiro, trabalhando como desenvolvedor mainframe (sim, mainframe ainda existe, tá?). Durante esse período, tive a oportunidade de aprender bastante sobre tecnologia no geral, conhecer muitas pessoas que ficaram para a vida como amigos e colegas e principalmente entender sobre como a área de desenvolvimento funcionava e o dia a dia de um desenvolvedor/engenheiro de software.

Trabalhei durante 3 anos e meio nesta área, até que comecei a notar que estava ficando estagnado. Essa área claramente não era pra mim e não gostava de trabalhar com desenvolvimento (e muito menos com Java!). Estudava muito pouco por fora e isso acabava afetando o meu desempenho dentro do trabalho.

Foi aí que eu comecei a estudar machine learning como hobbie e me apaixonei. Nesse momento, decidi que gostaria de trabalhar com isso e foquei em usar meu tempo livre fora do trabalho para estudar e tentar conseguir uma vaga de entry level na área. No final das contas, deu certo: depois de me preparar por 3 meses (estudando MUITO mais do que eu deveria e é saudável), consegui uma vaga de cientista de dados júnior e, desde então, minha carreira decolou.

Quero transicionar para a área de dados: e agora?

Acho que o mais importante é definir em qual área você quer trabalhar dentro de dados. Existem uma infinidade de ‘subáreas’, mas as que têm um maior número de vagas são: Analista de dados, engenheiro de dados e cientista de dados.

Esses três cargos possuem semelhanças entre eles, mas o foco de estudo muda substancialmente. Logo, é muito importante saber o que cada um deles faz, e focar os estudos para a área que você está tentando entrar.

Com a área em mente, como conseguir de fato transicionar? Na minha opinião, é necessário três coisas:

  1. Identificar quais skills te faltam. Para isso, recomendo pesquisar vagas no Linkedin para as posições que você se interessa e saber quais skills os recrutadores pedem. Isso sempre vai mudar de acordo com cada empresa, é claro, mas normalmente vão ter sempre algumas skills essenciais que TODAS as vagas pedem. Comece com elas.
  2. Plano de estudo. Após identificar as skills que você precisa aprender, bole um plano de estudo para conseguir ter consistência e aprender tudo o que você precisa. Lembre-se: melhor do que estudar 10 horas por dia e não conseguir manter nem por duas semanas, 1 hora por dia e com consistência vai fazer você ter resultados incríveis no longo prazo, além de ser algo muito mais sustentável.
  3. Networking. Acho que como em qualquer área, conhecer pessoas que atuam na área que você busca mudar faz MUITA diferença na sua carreira. Faça conexões com pessoas, seja ativo em comunidades, e mais importante: pergunte! Tire todas as suas dúvidas, peça dicas e continue sempre buscando aprender.

Beleza. Sei o que eu preciso estudar, bolei um plano de estudo maneiro e conheço pessoas que trabalham na área nas quais eu possa buscar um certo tipo de mentoria. E agora?

Movimentação lateral é o seu melhor amigo!

A melhor chance que você tem é fazer uma movimentação lateral na empresa que você já trabalha. Se você já trabalha em tecnologia, o melhor caminho é ficar atento às vagas internas da empresa e ser transparente com o seu gestor! Normalmente, antes das vagas serem publicadas, são abertos processos internos para conseguir suprir internamente as vagas com pessoas que já estão na empresa.

Esse foi o meu caso: após estudar e me sentir preparado, fui atrás de gestores da área de dados e perguntei se eles não tinham nenhuma vaga aberta para que eu pudesse tentar. Isso deu certo: passei pelo processo inteiro de cientista de dados e acabei conseguindo transacionar internamente para a área que eu queria! 

Movimentação lateral é uma ótima opção de início pois normalmente, vagas externas pedem experiência na área e isso pode ser algo que te barre pelos filtros de RH. Quando você tenta uma vaga em uma empresa que você já trabalha, tem uma chance muito boa de você ser considerado para a vaga mesmo sem ter a experiência que eles pediram para pessoas de fora.


Branding pessoal

Pode parecer papo do coach quântico, mas de verdade: trabalhe a sua imagem. Quando você quer transicionar de área, você tem que lembrar que vai ter que ter algum diferencial para substituir a experiência que você não tem. Com isso, existem algumas recomendações para favorecer a sua imagem e melhorar as suas chances de ser chamado para uma entrevista:

  1. Linkedin.Sempre atualize o seu perfil no Linkedin, se conecte com a maior quantidade de pessoas que você conseguir (principalmente da área que você quer migrar) e faça um perfil voltado para a área que você quer. Por mais que você já possua anos de experiência em alguma outra área, transicione seu linkedin para a área de dados. Isso ajuda bastante o seu perfil a ser achado pelos profissionais de RH.
  2. Portfólio Pessoal. Isso aqui é o mais importante de tudo: tenha um bom portfólio pessoal. Principalmente se você já tem experiência com TI (que foi o meu caso), ter projetos pessoais (artigos, open source, projetos no github, etc) te ajuda muito a mostrar que, por mais que você ainda não tenha trabalhado com dados diretamente, você pode aplicar o conhecimento que você aprendeu em projetos relevantes e usar a sua experiência prévia para ser um profissional diferenciado.
  3. Certificações. Como em qualquer área de TI, ter certificações te ajuda muito a ser escolhido pelo RH. Existem várias certificações de cloud voltada para dados (como a GCP Professional Data Engineer, AWS Machine Learning Specialty, etc). Entretanto, não tire a certificação apenas por ter um papel em casa: ter a certificação tem que ser apenas o resultado do seu estudo. É só um bônus você ser certificado. No final, saber fazer sempre vai contar mais.

Sempre calcule os riscos!

Transicionar de área significa focar todo o seu tempo de estudo em uma coisa que pode ser completamente diferente do que você faz hoje. Logo, sempre vai existir o risco de isso acabar afetando o seu trabalho atual. Você pode acabar ficando para trás em termos de conhecimento e isso pode ser algo ruim no longo prazo caso você não consiga mudar de carreira.

Principalmente para movimentações laterais, é preciso sempre ter muito cuidado e transparência ao abordar o seu atual gestor para montar um plano de transição. A ideia de um gestor é ser uma pessoa que pensa na sua carreira e te ajuda, mas nem sempre pode ser o caso. Logo, tenha sempre um plano B caso as coisas não sigam do jeito que você planejava!

Conclusão

Apesar de parecer algo muito complicado, tendo um bom planejamento, consistência e conhecendo pessoas que possam te dar um direcionamento, é só questão de tempo para conseguir migrar! Muita das vezes você vai precisar dar o famoso ‘um passo para trás para dar dois pra frente’, mas isso é algo que, pensando a longo prazo, vale muito!

Cada pessoa tem uma realidade diferente, mas tenho certeza que tendo consistência de estudar um pouquinho a cada dia vai te fazer chegar mais perto do seu objetivo. Não tenha medo de botar a mão na massa também: com tecnologia, o que mais te ajuda a aprender é fazendo e errando. 

Quer aprender a subir um cluster no dataproc e rodar um job de spark? vai lá e tenta configurar, sobre, faz um script básico de spark e processa algum dado! (lembre-se de estabelecer um limite de gastos antes disso, por favor! Quem nunca recebeu um billing de algo que não esperava rs).

Quer aprender a como subir uma infra legal no kubernetes e orquestrar um pipeline de dados com airflow? Sobe um minikube no teu computador pessoal ou um cluster de kubernetes em alguma Cloud e mete a mão na massa! Errando bastante, pesquisando, e principalmente tirando suas dúvidas com pessoas da área, vão fazer você aprender em uma velocidade muito maior do que apenas ter um aprendizado passivo assistindo aulas.

Consistência é a chave para qualquer tipo de aprendizado e eu espero poder ter ajudado um pouco! Estou sempre aberto para ajudar as pessoas que querem vir para dados. Então qualquer dúvida sobre carreira nesta área, roadmap de estudos, etc, manda uma mensagem no Linkedin que eu ajudo sempre que eu puder!

Um feliz 2022 e bora pra frente!


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