O Profissional de Data Science na visão da Aquarela

Olá pessoal, como prometido, segue aqui nossas impressões sobre o processo de contratação de cientista de dados na Aquarela. Por que estamos fazendo isso? Porque sabemos o quão frustrante é não ter um retorno de nossas informações, ou pelo menos um feedback da submissão. Já vivemos muito disso em editais e na época de bolsas de estudo.

Este artigo é, sobre tudo, para aqueles que nos confidenciaram suas informações da vida profissional em nosso processo de seleção 07 – 2017. Ainda, sendo bem transparentes, fomos surpreendidos com a quantidade de currículos enviados e isso nos causou um atraso considerável no processo. Queríamos garantir que todas as informações fossem analisadas e respondidos adequadamente. Nosso trabalho é analisar!

Principais percepções:

  • Para vagas mais definidas, como para Back-end e Front-end, houveram candidatos com perfis muito similares, já para analista de dados, foi bem difícil encontrar parecidos pois é de fato algo ainda sem uma formação específica. Isso fez com que a tarefa de análise fosse ainda mais complexa.
  • Muitas vezes, o currículo que chega na nossa mão não expressa detalhadamente a vida profissional, acadêmica ou social do candidato. Assim, os perfis que mais nos chamaram a atenção foram aqueles que apresentaram claramente experiência nas tecnologias citadas e com publicações de estudos de caso reais. Também, alguns transformaram o próprio CV em um dashboard de habilidades (muito interessante).
  • Há uma grande tendência na migração de carreira para Data Science, mais de 85% dos candidatos se mostram dispostos a fazer este processo de troca de áreas técnicas e negócios para esse campo.
  • Nestes últimos anos trabalhando diretamente com Data Science, vemos que os perfis dos analistas advindos do quadrante de negócio apresentam uma curva menor para atingir o planalto de produtividade (plateau de produtividade) nas análise de dados em relação aos perfis do quadrante técnico, possivelmente pela prática de atividades de comunicação, redação de textos e apresentação de resultados e pelo salto na usabilidade das ferramentas de Analytics nos últimos meses.
  • Não foi possível (pelo menos ainda) afirmar algo consistente sobre uma formação (diploma) ideal para análise de dados, tivemos pessoas excelentes da engenharia, física, administração, estatística, etc. O que é mais aparente, usando uma metáfora, é que o os perfis mais desenvolvedores criam a guitarra e os perfis mais de negócio e de Data Science, tocam a guitarra e ainda cantam. Existem músicos que fazem a própria guitarra a própria músicas, mas são raros.
  • O inglês é um dos conhecimentos menos comuns dos candidatos, o mesmo continua sendo um diferencial. Data Science é um dos processos mais intensivos de comunicação na atualidade, sobre tudo na  tangibilidade de conceitos abstratos, o inglês é necessário em todos os aspectos e um ponto chave no processo de autodidatismo.
  • Alguns perfis se adaptam bem à vaga de análise de dados, mas não ao perfil de empresa startup (ver na continuação).

Perfil das Startups

Além dos conhecimentos básicos profissionais já amplamente conhecidos, vale a pena um parecer sobre as diferenças dos ambientes de trabalho corporativos e das startups.

  • Carreiras em startup não se encaixam em modelos acadêmicos e nem corporativos, havendo dificuldade até de atribuir cargos nas mesmas. Pois, as coisas acontecem de forma tão dinâmica que as funções ficam mais amarradas as tarefas definidas para semana do que algo planejado, sequencia em estruturas.
  • Risco da distância geográfica. O alto grau de complexidade do trabalho e dinâmicas com dados ainda exige (pelo menos para nós) muito a interação presencial já que grande parte do conhecimento está sendo desenvolvido internamente.
  • Para uma startup cada novo membro representa muito para o todo do grupo, se de um lado em grandes organizações alguns profissionais se sentem apenas um número, em startups eles se tornam praticamente membros da família. Por isso levamos tão a sério esse processo aqui.
  • Startups são times de vôlei de praia. Se necessário é preciso sacar, bloquear, se jogar na areia, pegar sol e chuva e como os recursos nem sempre são abundantes às vezes podem parecer até futevôlei que é a expressão máxima da habilidade dos jogadores se virando com o que tem. Quem o faz, é por pura paixão. Isso pode causar muitas e severas quebras de expectativas, além da insatisfação laboral. O quanto isso é importante pode ser percebido nesta análise, por meio de Data Analytics, de otimização de gestão de pessoas.
  • Startups, antes da tecnologia, são essencialmente empresas gestoras de conhecimento, só que de forma muito mais dinâmica e fragmentada do que ambientes de grande porte. No caso da Aquarela, estamos trabalhando na fronteira de processos de engenharia e machine learning no país e esse padrão de necessidade de gestão do conhecimento se repete continuamente. Neste artigo aqui escrevemos como funcionam os diferentes níveis de gerenciamento de dados até à sabedoria organizacional e o diferencial competitivo.

Recomendações

Dando um sul para aqueles que querem atuar como analistas de dados, seguem algumas sugestões de atividades:

  • Busque dados públicos para gerar análises, preferencialmente com informações do nosso país para aprender e a ensinar.
  • Foque em conceitos mais do que em ferramentas, ferramentas mudam muito rápido, conceitos ficam com vocês.
  • Invista no inglês para que ele se torne seu amigo no longo prazo.
  • Refine sua redação e gramática, tanto em português como em inglês voltado a descrição de gráficos, tendências e possíveis interpretações.
  • Uma forma de facilitar o aprendizado é participando das comunidades de ciência de dados. Por exemplo, Data Science Floripa.
  • Aprimore seus conhecimentos em R, Python ou Scala. Aqui um post falando sobre R e Python.
  • Defina uma área dentro de ciência de dados para produzir os cases, aqui no blog já escrevemos com algumas sugestões.
  • Estude seriamente o Linux, por quê? porque ele é muito legal e útil, nós usamos o Ubuntu e CentOS.
  • Procure estar próximo, fisicamente, dos ambientes das empresas de análise, por mais virtual que seja o mundo a conversa olho no olho ainda faz e fara toda a diferença.
  • Busque formas de comprovar seu perfil autodidata, transforme seu CV em um dashboard criativo usando técnicas de visualização.
  • Caso tiver um perfil apenas acadêmico ou apenas empresarial, sugerimos mesclar, só acadêmico ou só empresarial são perfis mais fracos.
  • Utilizar o processo de ensino para fixar conceitos e práticas com as ferramentas, conseguir expressão o conhecimento em linguagem clara e didática é fundamental. Tornar as coisas simples é o trabalho de todos os cientistas.
  • Para quem quer acelerar o processo, criamos um curso intensivo que acontecerá em São Paulo no dia 07 e 08 de agosto. As informações no link.

O nosso muito obrigado

Foi muito difícil fazer uma escolha com tantos candidatos ninjas e dispostos a crescer conosco. Encaramos este processo não somente como um preenchimento de uma vaga, mas um primeiro contato (em muitos casos) com pessoas de diversas partes do Brasil. A vontade era de poder admitir mais umas quinze pessoas pelo menos nesta onda de contratação, contudo, encaminhamos diversos currículos para nossos parceiros e alguns até já estão sendo empregados. Sim, queremos todos trabalhando e gerando riquezas para esse país!

Caso alguém não tenha sido contactado, por gentileza entre em contato conosco (pelo email daniela.zanesco@aquare.la ou redes sociais).

Desejamos manter contato com as pessoas, abertos para direcioná-las para um caminho de desenvolvimento pessoal e profissional, bem como potencializar os indivíduos que entraram para o nosso time.

Saudações do time de RH da Aquarela!

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Autores:

Joni Hoppen – Fundador da Aquarela Advanced Analytics, professor e palestrante na área de Ciência de Dados, mestre em Sistemas de Informação pela universidade de Twente na Holanda, focado em processos de rápida prototipação de Big Data Analytics. Linkedin

 

Daniela Zanesco – Psicológa responsável pelos processos de clima organizacional e de contratação na Aquarela. Linkedin

 

 

 


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3 comentários sobre “O Profissional de Data Science na visão da Aquarela

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