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Como conseguir emprego como Cientista de Dados?

Carlos Melo por Carlos Melo
agosto 6, 2019
em Blog, Data Science
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Uma das perguntas mais frequentes que eu recebo por direct no Instagram é como conseguir um emprego como cientista de dados.

Como padrão, eu percebo que as pessoas (em sua grande maioria) estão 100% focadas em aprender hard skills, ler livros, fazer cursos, mas não sabem como divulgar ou promover suas habilidades e projetos.

Trabalhar em Data Science requer mais que apenas se candidatar a todas as vagas que aparecerem ou cadastrar um currículum em sites de jobs e aguardar passivamente um improvável contato.

Pelo contrário, eu acredito que você tem que se tornar “detectável” pelos radares de headhunters e empregadores potenciais. Como você vai ver, isso envolve assumir uma postura ativa, onde você passa a ser um gestor da sua própria marca pessoal (personal branding).

Como forma de ajudar a todos aqueles que estão nos começo de suas carreiras de cientista de dados, coloquei algumas dicas valiosas que com certeza trarão excelentes resultados para quem quer evoluir nesta profissão tão empolgante.

Pense em você como uma marca

Eu sou um grande defensor da ideia do conceito de personal branding, conceito esse que se popularizou após o livro Personal Branding- Construindo sua marca Pessoal.

No livro, o premiado publicitário Arthur Bender defende a importância de se criar sua marca pessoal, além de fazer um paralelo com as regras do marketing. Quando você cria e fortalece sua marca pessoal, você passa a ser notado como único e passa a ganhar cada vez mais autoridade das pessoas (fisicamente ou nas redes sociais).

“Sua marca pessoal é o que as pessoas dizem sobre você quando você não está na sala” – Jeff Bezos.

Para entender a importância de tudo isso, basta olhar o lado oposto. Imagine quantas pessoas enviam curriculum diariamente para todas as vagas de emprego possíveis. Imagine também quantas pessoas estão oferecendo trabalhos como freelancer em sites similares ao UpWork.

Pois é. Se você não tiver o melhor curriculum do mundo e ter estudado nas melhores faculdades, as chances são que você vai ser desconsiderado antes de qualquer entrevista.

Agora, imagine que é possível você assumir uma postura mais ativa, onde as pessoas compreendem claramente o que você faz e quem você é e os empregadores sabem o que você tem a oferecer. Se você souber claramente pelo que você espera ser lembrado, é possível trabalhar para projetar essa imagem para os outros.

Personal branding é um recurso que vai te diferenciar da grande massa de pessoas, te tornar relevante no mercado e fazer crescer a sua rede de contatos de uma maneira bem valiosa. E a principal estratégia para isso acontecer é você produzir valor, achar maneiras de agregar valor às pessoas, sempre se fazendo a seguinte pergunta:

Esse meu compartilhamento vai contribuir ou não para a minha marca pessoal? Faz sentido eu postar isso?

Você quer ter um “algo a mais” que os outros candidatos, por isso tem que investir em você. Se você quiser ler um texto excelente sobre o assunto e se aprofundar no tema, veja este link aqui.

Lembre-se: o que é postado em sua linha do tempo, reflete como você pode ser visto pelas pessoas.

WELLINGTON PIVETTA

Por que criar um portfólio

Se você não tem experiência na área ou nunca trabalhou com Data Science, a melhor maneira de mostrar para as pessoas que você entende da área é por meio de um portfólio.

Mesmo para aqueles que tem uma vasta experiência trabalhando em outras empresas, um portfólio gera algo importante na percepção das pessoas: sensação de que você é autoridade no assunto.

Portfólio pode ser seus notebooks no Github, artigos no Medium ou até a divulgação de projetos em Instagram.

Vejo muitos dizerem que não publicam seus projetos de Ciência de Dados por acharem que se trata de um problema muito básico ou simples, e isso é um erro gigante! Quando você começa a gerar conteúdo para um portfólio, você demonstra que possui os soft skills desejáveis para um cientista de dados, como:

  • Sua capacidade de comunicar resultados para pessoas não-técnicas;
  • Que você consegue definir um escopo para abordar um problema;
  • Seu senso crítico e linha de raciocínio;

Um portfólio pode ser tanto um blog, repositório no Github ou kernels publicados no Kaggle. Eu recomendo que você use Jupyter notebooks para documentar seus projetos, pois é mais rápido e fácil que escrever um artigo, por exemplo.

Se você está lendo um livro ou fazendo um curso online, comece a gerar notebooks, por mais básico que o projeto pareça ser. Lembre-se: A maioria das pessoas não está fazendo isso. Quando você faz, já se destaca da grande massa.

Que tal tentar replicar o meu notebook do Desafio do Titanic (Kaggle) e publicar ele no Github?

Crie agora seu perfil no LinkedIn

Em uma pesquisa que eu fiz nos stories do meu Instagram, perguntei às pessoas se elas tinham perfil no LinkedIn, e quase metade respondeu que NÃO.

Mesmo entre aquelas que tinham um perfil, pude perceber que grande parte não era ativa na rede ou tinha um perfil incompleto, que não mostrava suas competências e habilidades.

Se você ainda não tem um perfil, eu sugiro que crie um agora mesmo. Se você já tem um perfil, comece a publicar, gerar conteúdo de valor e aumentar sua rede de contatos.

Carlos Melo - Cientista de Dados
Me adicione na sua rede de contatos do LinkedIn.

Aproveite e me adicione por lá também. Sempre estou gerando conteúdo na plataforma e compartilhando informações sobre Data Science e Deep Learning.

LinkedIn, mais que qualquer outro lugar, é onde você vai investir tempo para trabalhar seu personal branding.

Gerar valor em qualquer rede social

Gerar valor não é apenas no LinkedIn ou no seu portfólio. Por que não usar suas outras redes como Facebook e Instagram para gerar conteúdo, mostrar com o que você está trabalhando ou compartilhar coisas de Data Science e Inteligência Artificial?

Esses dias eu estava no LinkedIn e vi uma postagem de uma cientista de dados dizendo que havia sido encontrada por um recrutador do Google, e que ele tinha encontrado seu perfil do Instagram.

LinkedIn Cientista de Dados

Apesar de ter poucos seguidores, ela sempre se mantém divulgando projetos que está trabalhando, mesmo em redes “não-profissionais”. Ela não postou seus projetos com intenção de “ser encontrada”, mas aconteceu de um recrutador da Google fazer contato graças a isso.

Se você me segue no meu Instagram, já percebeu que ele não é impessoal, profissional ou exclusivo para coisas do blog. Ele é a minha vida real, onde mostro o dia-a-dia, minha família, profissão e assuntos de Data Science.

Onde procurar vagas?

Ao tratar sua personal branding, você aumenta consideravelmente sua exposição para o recrutadores e se torna seu próprio Curriculum. Pode ter certeza de que isso aumenta consideravelmente as chances de alguém entrar em contato com você.

Vagas para cientista de dados no site Hipsters.Jobs

Ao mesmo tempo, você vai aplicando para vagas diretamente em sites que têm vagas para cientista de dados. Para isso, os sites mais recomendados são:

  • Stack Overflow Jobs – Se você achava que o Stack Overflow era apenas para saber o motivo do seu código não funcionar, você errou. O site tem uma área completamente dedicada ao anúncio de vagas. Há muita vaga no exterior e várias opções de trabalho remoto. Você encontra inclusive muitas empresas oferecendo vistos de trabalho e ajuda na recolocação em outro país.
  • Revelo – A Revelo veio com uma proposta ousada: substituir os headhunters, modelo de recrutamento padrão hoje em dia. Na plataforma, o candidato se aplica às vagas e a empresa escolhe o perfil que melhor se encaixa na vaga. Aqui, a Revelo faz uma primeira triagem para garantir a qualidade dos candidatos, então vale a pena investir em um Curriculum bem descritivo e com as palavras-chave mais adequadas.
  • Hipsters.Jobs – Se você escuta o podcast Hipsters ou conhece a escola online Alura, provavelmente você conhece a plataforma deles para empregos. Como eles têm uma parceria grande com várias empresas no cenário nacional, é uma excelente opção para quem quer procurar uma vaga de cientista de dados no Brasil.
  • We Work Remotely – Se você sonha com a possibilidade de trabalhar remotamente, a partir de qualquer canto do planeta, este é um dos principais canais com vagas de emprego. We Work Remotely tem apenas vagas para remote work, sendo ideal para os cientistas de dados que preferem a liberdade geográfica ao mesmo tempo que fazem o que amam.
  • UpWork – Agora se você não procura um emprego formal e prefere trabalhar por conta própria, UpWork é a melhor plataforma para freelancers. Você cria seu perfil e informa se prefere trabalhar por hora ou projeto, define a sua disponibilidade e discute diretamente com o cliente todos os detalhes. No UpWork você consegue desde projetos mais longos quanto simples consultorias.

Se você tem alguma outra indicação, compartilhe com o pessoal nos comentários no final do artigo!

Resumo

Para encontrar um emprego como data scientist, você precisa assumir uma postura ativa em relação a você mesmo.

Aplicar para vagas enviando o mesmo Curriculum é algo que todos fazem. Se você não fizer nada para se tornar “encontrável” por empregadores, as chances são de que sua candidatura àquela vaga será filtrada pelo algoritmo de Machine Learning dos sites ou descartada logo nas etapas iniciais do processo.

Eu trouxe algo a mais para você aqui, e espero que entenda a importância do personal branding e da postura ativa o tempo todo e em todas suas redes sociais.

Não existe solução mágica a curto prazo. Por isso que aqueles que conseguem uma vaga em Data Science são aqueles que se destacaram da multidão, que fizeram um algo a mais – e esse algo a mais não foi da noite pro dia.

Lembre que você é aplaudido no palco por meses (ou anos) de trabalho nos bastidores. Comece hoje esse trabalho nos bastidores 🙂

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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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Comentários 4

  1. Isabela says:
    6 anos atrás

    Eu amei!!!

    Responder
  2. Paulo Correia says:
    4 anos atrás

    Muito bom

    Responder
  3. Jonas says:
    4 anos atrás

    Já vivi isso na prática, e olhe que nem posto muito do LinkedIn e no Instagram. Uma recrutadora me convidou para participar de um processo seletivo, eu não fui adiante pois não valia a pena largar meu emprego atual, que é concursado, mas indiquei um colega da Pós e ele foi contratado. Deve estar ganhando pelo menos 50% a mais, trabalhando remotamente.

    Responder
  4. Jonas says:
    4 anos atrás

    Também já recebi convites para dar palestra em duas Universidades e ser Professor em uma delas.

    Responder

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Durante a descida, câmeras de alta resolução e sensores a laser capturavam continuamente o relevo lunar, enquanto algoritmos embarcados processavam as imagens em tempo real para identificar crateras e obstáculos que poderiam comprometer a missão.

Esses algoritmos aplicavam técnicas de detecção de bordas e segmentação, aproximando crateras por elipses e cruzando a análise visual com dados de altímetros. Assim, a IA conseguia selecionar regiões planas e seguras para o pouso, ajustando a trajetória da nave de forma autônoma. 

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(PS: Vi o Sérgio Sacani, do @spacetoday , postando isso primeiro.)

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Já as máquinas não têm alma nem intuição. Para aprender essa mesma tarefa, precisam decompor o problema em camadas hierárquicas: 

Nas primeiras, redes neurais profundas extraem padrões simples (bordas, texturas); nas intermediárias, formas mais abstratas (orelhas, olhos, focinho); e apenas nas finais esses elementos são combinados em conceitos de alto nível como “gato” ou “cachorro”.

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