Engenheiro de Dados

Horário de trabalho

A maioria dos engenheiros de dados trabalha em tempo integral, normalmente cerca de 40 horas por semana, embora prazos relacionados a grandes lançamentos de produtos ou migrações de dados possam implicar em jornadas mais longas ou, ocasionalmente, trabalho fora do horário comercial quando um pipeline falha inesperadamente. A função é quase inteiramente realizada no computador, seja no escritório ou remotamente, muitas vezes em diferentes fusos horários, em equipes distribuídas. Alguns engenheiros de dados ficam de plantão em rodízio para responder caso um pipeline de dados crítico falhe durante a madrugada, já que muitos pipelines funcionam continuamente para manter painéis e sistemas de IA alimentados com dados atualizados. A maioria trabalha como funcionários em tempo integral em empresas de tecnologia, mas um número crescente atua como consultores ou prestadores de serviços, ajudando várias empresas a modernizar seus sistemas de dados.

Funções típicas

• Projetar e construir pipelines de dados que transfiram dados das fontes para os sistemas de armazenamento
• Desenvolver e manter processos de ETL (extração, transformação e carregamento) para limpar e reorganizar dados brutos
• Criação e gerenciamento de data warehouses e data lakes que armazenam informações em grande escala
• Escrever consultas SQL complexas e otimizar bancos de dados para garantir velocidade e confiabilidade
• Automatizar fluxos de trabalho de dados para que os pipelines sejam executados dentro do cronograma, sem intervenção manual
• Monitorar os fluxos de trabalho para identificar falhas, atrasos ou problemas de qualidade dos dados e corrigi-los rapidamente
• Colaborar com cientistas de dados e analistas para entender quais dados eles precisam e como
• Garantir a segurança dos dados, a privacidade e a conformidade com regulamentações como o GDPR ou a HIPAA
• Documentar fontes de dados, definições e a arquitetura do pipeline para que outras equipes possam utilizá-las
• Testar novas fontes de dados e integrar APIs de terceiros aos sistemas existentes
• Otimização dos custos de infraestrutura em plataformas de nuvem à medida que o volume de dados cresce
• Resolução de problemas relacionados a discrepâncias de dados e identificação da origem dos erros

Responsabilidades adicionais

• Avaliação e adoção de novas ferramentas de dados, estruturas e serviços em nuvem
• Estabelecer políticas de governança de dados para que os dados permaneçam consistentes e bem identificados entre as equipes
• Orientar engenheiros e analistas juniores sobre as melhores práticas para trabalhar com dados
• Participar de revisões de código para manter o código do pipeline limpo e fácil de manter
• Coordenar com as equipes de TI e de segurança as questões relacionadas a controles de acesso e proteção de dados
• Estimativa do custo e do cronograma de novos projetos de infraestrutura de dados
• Manter-se atualizado sobre novas tecnologias de bancos de dados e estruturas de computação distribuída
• Apoio às escalas de plantão para responder a interrupções urgentes no fornecimento de dados

A manhã de um engenheiro de dados geralmente começa com a verificação de painéis e alertas para garantir que os pipelines de dados da madrugada tenham sido executados com sucesso. Se algo falhar, isso se torna a prioridade número um: rastrear o erro nos logs para descobrir se um sistema de origem sofreu alterações, se um servidor ficou sem espaço ou se os próprios dados chegaram com erros de formatação. Quando tudo parece estar em ordem, ele pode participar de uma reunião rápida com cientistas de dados ou analistas para saber quais novos dados são necessários para um projeto futuro.

O meio-dia costuma ser dedicado a escrever e testar códigos, criar um novo pipeline para importar dados de uma fonte recém-adicionada, reescrever uma consulta SQL lenta para que um painel carregue mais rápido ou reestruturar uma tabela do banco de dados para facilitar o uso por outras equipes. Os engenheiros de dados alternam frequentemente entre programar, revisar o pull request de um colega de equipe e pesquisar como uma nova ferramenta ou serviço em nuvem poderia resolver um problema complexo de forma mais eficiente.

As tardes costumam ser dedicadas à colaboração e ao planejamento. Um engenheiro de dados pode se reunir com um engenheiro de aprendizado de máquina para garantir que os dados de treinamento estejam chegando no formato correto, discutir uma nova fonte de dados com uma equipe de negócios ou documentar como um pipeline funciona, para que não se torne um mistério para quem for responsável por sua manutenção no futuro. Antes de encerrar o dia, ele verifica se as tarefas agendadas estão configuradas para serem executadas corretamente durante a madrugada e anota tudo o que precisar de acompanhamento no dia seguinte.

Competências interpessoais

• Grande capacidade de resolução de problemas e pensamento analítico
• Atenção aos detalhes, já que pequenos erros nos dados podem causar grandes problemas posteriormente
• Comunicação clara com equipes técnicas e não técnicas
• Organização e capacidade de gerenciar vários pipelines e projetos ao mesmo tempo
• Paciência e persistência ao depurar problemas complexos e difíceis de rastrear
• Colaboração e trabalho em equipe entre as equipes de ciência de dados, engenharia e negócios
• Capacidade de adaptação a ferramentas e tecnologias em constante evolução
• Gerenciamento do tempo e definição de prioridades diante de prazos conflitantes
• Curiosidade sobre como os sistemas se encaixam de ponta a ponta
• Responsabilidade e prestação de contas pela confiabilidade de suas tubulações
• Disposição para documentar o trabalho de forma clara, de modo que os outros possam compreendê-lo
• Sente-se à vontade para trabalhar tanto de forma independente quanto como parte de uma equipe de engenharia maior

Competências técnicas

• SQL e projeto de bancos de dados relacionais
• Linguagens de programação como Python, Java ou Scala
• Ferramentas de ETL e de pipeline de dados, como Apache Airflow, dbt ou Informatica
• Estruturas de big data, como Apache Spark, Hadoop ou Kafka
• Plataformas em nuvem, incluindo AWS, Google Cloud Platform e Microsoft Azure
• Soluções de data warehouse, como Snowflake, BigQuery ou Redshift
• Modelagem de dados e projeto de esquemas para dados estruturados e não estruturados
• Sistemas de controle de versão, como o Git, para gerenciar o código do pipeline
• Conhecimento sobre governança de dados, regulamentações de privacidade e melhores práticas de segurança
• Conhecimentos básicos sobre fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e sobre como os modelos utilizam os dados

• Engenheiro de tubulação: dedica-se à construção e manutenção dos sistemas que transportam dados de um lugar para outro
• Engenheiro de Análise: Faz a ponte entre a engenharia de dados e a análise, preparando os dados especificamente para painéis e relatórios
• Engenheiro de Big Data: Especializado no tratamento de conjuntos de dados extremamente grandes ou em constante evolução, utilizando sistemas distribuídos
• Engenheiro de Dados em Nuvem: Cria e gerencia a infraestrutura de dados em plataformas de nuvem, como AWS ou Azure
• Engenheiro de Dados em Streaming: concentra-se em fluxos de dados em tempo real, como sistemas de rastreamento ao vivo ou de detecção de fraudes
• Engenheiro de Dados de Aprendizado de Máquina: Cria pipelines projetados especificamente para alimentar modelos de IA e AM com dados
• Engenheiro de Plataforma de Dados: desenvolve a infraestrutura e as ferramentas gerais das quais outros engenheiros de dados dependem
• Arquiteto de banco de dados: projeta a estrutura geral e a estratégia de armazenamento dos dados de uma organização

• Empresas de tecnologia e software
• Empresas de comércio eletrônico e varejo
• Empresas do setor de serviços financeiros e bancários
• Sistemas de saúde e empresas de tecnologia da saúde
• Empresas de streaming de mídia e entretenimento
• Empresas de transporte compartilhado, entregas e logística
• Órgãos governamentais e equipes de dados do setor público
• Empresas de consultoria especializadas em dados e análises
• Provedores de computação em nuvem, como AWS, Google Cloud e Microsoft
• Universidades e instituições de pesquisa
• Organizações sem fins lucrativos que monitoram dados de impacto
• Startups que desenvolvem novos produtos de IA e dados

Os engenheiros de dados assumem uma responsabilidade real, pois, quando os pipelines falham, tudo o que vem a jusante falha junto com eles: os painéis ficam em branco, os modelos de IA são treinados com dados desatualizados ou incorretos e as decisões de negócios podem ser tomadas com base em informações erradas. Essa pressão para construir sistemas confiáveis e precisos significa que o trabalho exige testes cuidadosos e a disposição de levar as falhas a sério, em vez de simplesmente contorná-las.

Como muitos pipelines operam ininterruptamente e outras equipes dependem de dados atualizados diariamente, os engenheiros de dados às vezes ficam de plantão fora do horário normal para resolver problemas urgentes, especialmente em empresas onde os fluxos de dados alimentam produtos ativos ou sistemas financeiros. O trabalho também pode se tornar altamente técnico e voltado para os detalhes, exigindo longos períodos de depuração concentrada, o que alguns consideram gratificante e outros, desgastante.

O setor evolui rapidamente, com novas ferramentas de nuvem, frameworks e melhores práticas surgindo constantemente, à medida que os volumes de dados continuam crescendo e a adoção da IA se acelera. Os engenheiros de dados que desejam manter seu valor profissional precisam continuar aprendendo ao longo de suas carreiras, já que uma ferramenta que hoje é padrão pode ser substituída em poucos anos, e as empresas esperam, cada vez mais, que os engenheiros compreendam como seus pipelines se conectam aos sistemas de aprendizado de máquina.

• Crescimento explosivo na demanda por dados limpos e confiáveis para treinar modelos de IA e aprendizado de máquina
• A ascensão das plataformas de dados nativas da nuvem, que estão substituindo os bancos de dados tradicionais instalados localmente
• O uso crescente de dados transmitidos em tempo real para detecção de fraudes, personalização e logística
• Maior adoção de data mesh e de modelos descentralizados de propriedade de dados
• Expansão das ferramentas automatizadas de monitoramento da qualidade dos dados e de observabilidade
• A crescente importância das regulamentações de privacidade de dados está definindo a forma como os dutos são construídos
• O crescimento das ferramentas “low-code” e “no-code”, que permitem que mais pessoas criem fluxos de trabalho simples
• Convergência das funções de engenharia de dados e engenharia de aprendizado de máquina
• Maior uso de formatos de tabela aberta, como o Apache Iceberg e o Delta Lake
• Maior ênfase na otimização de custos à medida que o armazenamento e o processamento de dados na nuvem ganham escala

Muitos engenheiros de dados cresceram gostando de quebra-cabeças, jogos de lógica e tudo o que envolvesse organizar informações, fosse codificar por cores uma estante de livros, criar planilhas elaboradas por hobby ou descobrir a maneira mais eficiente de classificar uma enorme coleção de cartinhas colecionáveis. Eles costumavam se sentir atraídos por matemática, aulas de informática e videogames que valorizavam o pensamento sistêmico e a otimização.

Outros descobriram desde cedo o gosto por construir coisas, seja com conjuntos de montagem, programas de computador ou sites simples, e sentiam uma satisfação especial em pegar algo desorganizado e fazer com que funcionasse de maneira harmoniosa e eficiente. Muitos eram aqueles amigos que acabavam resolvendo os problemas técnicos de todo mundo, apreciando discretamente o processo de rastrear uma falha até sua causa raiz.