O Gargalo não é a tecnologia, são as pessoas.
Vivemos um paradoxo no mercado corporativo. Nunca foi tão fácil acessar tecnologias de ponta, processamento em nuvem é barato, bibliotecas de IA são open-source e ferramentas de BI são intuitivas. No entanto, a taxa de fracasso em projetos de dados continua alarmante.
Por que isso acontece?
Ao longo de uma experiência empreendedora muito extensa, aprendi uma verdade universal: a ferramenta não se implementa sozinha.
Para transformar terabytes de dados brutos em decisões que geram receita, você precisa de especialistas em ciência de dados, engenharia e analytics. E encontrar esses profissionais, hoje, é procurar uma agulha em um palheiro global.
Se você tem um projeto crítico — uma migração de Data Lake, uma implementação de IA generativa ou um dashboard vital para a diretoria —, este artigo é o seu guia de sobrevivência. Vamos analisar onde estão esses talentos, quanto eles custam e, o mais importante, quanto tempo você vai levar para tê-los operando.
O primeiro passo para encontrar o profissional certo é entender contra quem você está competindo.
Antigamente, sua empresa competia pelo engenheiro de dados com a empresa do prédio vizinho. Hoje, você compete com uma startup do Vale do Silício, um banco de Londres e uma tech de Berlim.
O profissional de dados brasileiro é extremamente valorizado lá fora. Ele é tecnicamente robusto, criativo na resolução de problemas e, para a empresa estrangeira, é "barato" (ganhar em Dólar ou Euro é vantajoso para o talento, mas custa menos que um local para a empresa gringa).
Isso gerou um vácuo no mercado nacional.
Os especialistas em ciência de dados seniores — aqueles que resolvem problemas complexos e não apenas copiam código da internet — estão sendo assediados diariamente no LinkedIn.
Isso nos leva aos canais de busca.
Se você decidir seguir o caminho da contratação interna ("Build"), precisará garimpar nos lugares certos. Esqueça os portais de emprego genéricos.
É o canal padrão, mas está poluído. Um bom Engenheiro de Dados Sênior recebe de 5 a 10 abordagens de recrutadores por dia. Para chamar a atenção dele, sua marca empregadora precisa ser muito forte e o salário, agressivo.
Eventos como The Developer's Conference (TDC), Data Hackers ou meetups locais de Python/R. É aqui que os apaixonados por técnica estão. O problema: exige tempo de relacionamento. Você não contrata em um evento; você cria conexão.
Para quem busca especialistas em ciência de dados, olhar o portfólio no Kaggle (plataforma de competições de Data Science) ou no GitHub é essencial. É lá que você vê se a pessoa sabe escrever código limpo ou se só sabe teoria.
Empresas como a Data Facts, que faz essa consultoria. Nós já fizemos o trabalho duro de encontrar, filtrar, testar e contratar esses profissionais. Eles já estão "em casa".
Vamos ser pragmáticos. Digamos que você aprovou o budget e abriu a vaga hoje para um Cientista de Dados Sênior ou um Engenheiro de Dados Pleno/Sênior.
Aqui está a realidade do cronograma, baseada na média de mercado e na minha experiência alocando squads na Impulso:
Resultado: Só após 90 dias (3 meses) esse profissional começa a entregar valor real tático e operacional.
Pergunta: Seu projeto crítico pode esperar 3 meses para começar a andar?
Diante da dificuldade e do custo de contratar seniores, muitos gestores pensam: "Vou contratar dois juniores e treiná-los".
Na Gama Academy, formamos milhares de profissionais de tecnologia. Eu acredito no potencial do júnior. Porém, para projetos críticos, isso é arriscado.
Se você colocar apenas aprendizes para construir um prédio (seu Data Lake), a parede vai subir torta.
Para um júnior atingir autonomia operacional — aquele ponto em que você não precisa revisar tudo o que ele faz —, leva-se de 1 a 2 anos.
O Time Ideal: A composição de sucesso é a mescla. Você precisa de Seniores (pilar de sustentação) para guiar a estratégia e arquitetura, e Juniores/Plenos para executar a operação e ganhar tração.
Para você orçar seu time interno, compilei uma média salarial baseada em guias de mercado (como Robert Half, Glassdoor e pesquisas setoriais de tecnologia no Brasil).
Valores estimados para contratação CLT (Gross Salary) ou PJ equivalente de mercado.
1. Júnior:
R$5.000,00 até R$8.000,00
2. Pleno:
R$9.000,00 até R$14.000,00
3. Sênior / Tech Lead:
R$15.000,00 até R$25.000,00+
1. Júnior:
R$6.000,00 até R$9.000,00
2. Pleno:
R$10.000,00 até R$16.000,00
3. Sênior / Specialist:
R$17.000,00 até R$28.000,00+
1. Júnior:
R$4.000,00 até R$7.000,00
2. Pleno:
R$8.000,00 até R$12.000,00
3. Sênior:
R$13.000,00 até R$18.000,00+
Nota: Profissionais com inglês fluente que trabalham para fora ganham esses valores multiplicados por 1.5x ou 2x, o que pressiona o teto salarial no Brasil.
Somando salários, encargos, equipamentos e licenças, manter um Squad interno de alta performance é um investimento fixo mensal altíssimo.
A Alternativa Data Facts: De 3 Meses para 2 Semanas
Aqui entra a lógica de eficiência que defendemos na Data Facts.
Nós resolvemos a equação de Tempo x Qualidade x Risco.
Como já temos os profissionais contratados, avaliados e, o mais importante, trabalhando juntos, nós cortamos a etapa de Hunting, Triagem e Onboarding Técnico.
Encontrar especialistas em ciência de dados não é impossível, mas é caro e demorado.
Para projetos de longo prazo e sustentação ("Core Business"), faz todo sentido você construir seu time interno aos poucos, contratando juniores e formando casa.
Mas para projetos críticos, onde o time-to-market define quem ganha e quem perde, esperar 3 meses para começar é um luxo que poucas empresas podem ter.
Se você tem o desafio e o orçamento, mas falta o braço direito técnico, a Data Facts é o parceiro que conecta esses dois pontos em tempo recorde.
Não deixe seu projeto esfriar na gaveta do RH.