Mais de metade dos empregos listados pelo site de carreiras americano Glassdoor, na última edição do ranking “Best Jobs in America” estão relacionados com tecnologia. Até aqui nada de extraordinário, não fosse o facto dos data scientists (cientistas de dados) liderarem a lista das profissionais mais promissoras e com maior procura no mercado. Na Era do Big Data, organizar, extrair e interpretar informação a partir de uma imensa amálgama de dados é considerado vital pela generalidade das empresas. Não é por isso de espantar que o Harvard Business Review tenha classificado também a profissão de data scientist como “a mais sexy de 2016”. Sexy porque é cada vez mais vital para as empresas. Sexy porque as há oportunidades de emprego permanentemente em aberto. E sexy também porque os bons data scientists são raros como jóias e difíceis de encontrar.
Portugal não foge à regra. Nem na tendência de criação de emprego nesta área, nem na dificuldade em contrarar profissionais com as competências certas. São frequentemente comparados a “unicórnios” porque encontrar a pessoa certa, com as competências essenciais para ser um bom data scientist - conhecimentos estatísticos, programação, machine learning, gestão de bases de dados, técnicas de visualização, capacidade analítica, conhecimento detalhado de sectores-chave da indústria e uma boa capacidade de comunicação fazem parte do “pack” - está longe de ser fácil. Um bom data scientist pode vir de qualquer área de formação base.
Margarida Ruela, de 26 anos, é a prova disso. A data scientist da Feedzai, a startup que usa big data para combater fraudes financeiras a nível global, cursou engenharia Biomédica e chegou a tentar uma carreira na área da consultoria, mas é entre o imenso volume de dados que diariamente analisa que se sente feliz. “É um trabalho por vezes solitário e onde podemos estar dias, semanas ou até meses a extrair e analisar dados sem conseguirmos o que procuramos e ser que o data set que definimos nos leve a alguma conclusão. Mas é muito gratificante podermos pegar numa amálgama de dados e ler uma história a partir deles”, revela.
Para Margarida, a função do data scientist é antes de mais fazer as perguntas certas e “regra geral quando se demora a obter resultados ou conclusões, é porque o set de análise que definimos para analisar determinado problema não é o correto e temos de olhar para o problema de outra forma e a partir de outra questão”. Razão pela qual, a jovem cientista reconhece que além das competências académicas formais nos domínios da estatística, da matemática, das tecnologias, do raciocínio analítico, “é fundamental ter uma plasticidade muito grande, persistência, capacidade de adaptação e abertura para ver e analistas os problemas de várias óticas”, para ser um bom data scientist.
Paulo Marques, co-fundador da Feedzai e atual chief technological officer (CTO) da empresa confirma-o. A empresa que ajudou a fundar analisa diariamente grandes volumes de dados em tempo real – o equivalente a dois mil milhões de dólares em transações financieiras por dia – para evitar fraudes. O sucesso da Feedzai é baseado num sistema de machine learning criado e gerido por data scientists. Tudo porque, no que toca a detetar fraudes “as máquinas falham demasiadas vezes”, garante Paulo Marques que enfatiza “homens e máquinas falham isoladamente. Juntos minimizam erros e os data scientists são essenciais a esse processo”. Por essa razão, o gestor está continuamente a tentar contratar profissionais com este perfil. Na sua equipa tem atualmente 15 data scientists e a ideia é que o número continue a aumentar, “assim se consiga encontrar os profissionais certos para esta função”, explica.
Competências transversais
Domínio de dados estatísticos e preditivos, orientação tecnológica, domínio de ferramentas big data são, não raras vezes, demasiadas competências para exigir a um só profissionais. Mas é ditos que se trata quando se fala de data scientists e por isso é que é difícil encontrá-los. Paulo Marques recruta a nível nacional e internacional, onde a profissão já está mais instituída e os profissionais mais treinados, mas não procura apenas especialistas em tecnologias. “Normalmente recrutamos pessoas com doutoramento e em muitos casos encontramos bons data scientists em profissionais com formação base nas áreas da engenharia informática, nas matemáticas, mas também na engenharia biomédica, que é uma boa fonte destes profissionais pela formação transversal que contempla”, explica.
Na Microsoft, a procura de data scientists também é permanente, a nível global e em Portugal. Fonte da direção de Recursos Humanos da empresa tecnológica explica que “o número de profissionais bons nesta área é insuficente para as necessidades da empresas e do negócio”. A transversalidade do conhecimento específico exigido aos candidatos não facilita o processo de recrutamento antes de mais “porque é uma área recente e o mercado é muito competitivo”, mas também porque os data scientists não se deixam atrair pela “marca” da empresa, “mas sim pelos projetos em que poderiam trabalhar ao integrá-la”. A empresa não tem dúvidas de que se trata de uma profissão emergente e que deverá manter o nível de procura e de valorização salarial nos próximos anos.
Tatiana Leitão da Silva, consultora sénior da Michael Page Information Technology, atesta a tendência. “Esta é de facto uma das profissões mais promissoras do futuro, em mercados internacionais e em Portugal, que está a acompanhar a tendência”, explica acrescentando que a profissão já é “atualmente das profissões com maior aumento de procura no país. Entre os sectores que mais recrutam data scientists estão, segundo a especialista, startups de várias áreas, empresas de consultoria e organizações de core financeiro. “este tipo de perfil é sobretudo solicitado pelas empresas que recolhem, analisam, prevêem comportamentos e comunicam a empresas clientes dessa informação” acrescentando que “os dados que trabalham apoiarão decisões que poderão ter impacto direto no negócio”.
Um dos aspetos curiosos associados à função de data scientist é a capacidade que a profissão tem demonstrado em atrair um público feminino, ao contrário de outras funções associadas ao universo tecnológico. O CTO da Feedzai reconhece que “ainda há um grande estigma em relação à informática, mas esta profissão em particular, ainda que envolva tecnologia implica um contacto muito grande com os clientes, perceber os dados, contextualizá-los. Um data scientist é um detetive que olha para os dados à procura de pepitas de ouro que garantam resultados e este enquadramento da função agrada muito às mulheres por não ser apenas puramente tecnológico”.