Mesmo projetos de transformação digital bem planejados podem falhar sem o suporte de talentos qualificados. Segundo o relatório Building Future-Forward Tech Teams 2025, da Robert Half, 87% dos líderes de tecnologia têm dificuldade em encontrar candidatos adequados e 45% temem que a falta de capital humano comprometa a adoção de novas tecnologias. As maiores lacunas estão em IA, machine learning e ciência de dados (44%).
Enquanto isso, a pressão aumenta: 97% dos líderes de tecnologia afirmam que suas empresas estarão em uma grande iniciativa de transformação digital nos próximos dois anos. Nesse cenário, funções como engenheiro de dados, cientista de dados e engenheiro de IA são críticas, mas ainda são confundidas umas com as outras.
Este artigo vai esclarecer as diferenças entre esses perfis, mostrar o que impulsiona sua demanda e indicar como os líderes tech podem contratar esses profissionais com precisão. Confira!
Funções e responsabilidades dessas três profissões tech
Engenheiros de dados, cientistas de dados e o engenheiro de IA assumem papéis estratégicos, mas ainda são frequentemente confundidos. A falta de padronização nas descrições de cargo, somada à visão limitada sobre o real escopo de cada função, leva muitas empresas a procurar um “profissional coringa” capaz de atender, ao mesmo tempo, demandas de infraestrutura, produto e estratégia, algo que raramente funciona na prática e gera frustração em contratações e projetos. Para não cair nesse erro, veja a seguir as principais funções e responsabilidade desses cargos:
Engenheiro de Dados
Responsável por coletar, transformar e armazenar dados com segurança. Cria pipelines, integra plataformas e garante que os cientistas de dados tenham acesso a informações organizadas e confiáveis.
- Trabalha com ETL (Extract, Transform, Load), bancos de dados relacionais e não relacionais, e arquiteturas em nuvem;
- Habilidades críticas: Python, SQL, NoSQL, Spark, segurança da informação.
Cientista de Dados
Transforma dados em insights acionáveis para o negócio. Por exemplo, o cientista de dados prevê a probabilidade de churn de clientes e indica estratégias de retenção:
- Responsável por análises estatísticas, modelagem preditiva e visualização de dados;
- Habilidades críticas: Python ou R, estatística, machine learning, ferramentas como Power BI e Tableau.
Engenheiro de IA
Especialista em desenvolver, testar e implantar modelos de machine learning e IA. Atua na ponte entre ciência de dados e engenharia de software.
- Converte modelos em APIs, automatiza pipelines de ML e garante escalabilidade;
- Habilidades críticas: Python, Java, C++, estatística avançada, experiência em cloud e DevOps.
Por que essas funções estão em alta?
Essas funções estão em alta porque as empresas nunca geraram, coletaram e usaram tantos dados como agora e a pressão para transformá-los em valor real é cada vez maior. O avanço da IA generativa ampliou essa corrida, tornando urgente a criação de produtos inteligentes e a automação de processos críticos com base em análises avançadas.
Só para se ter uma ideia, nos Estados Unidos, segundo levantamento da Deloitte estima-se que a força de trabalho em tecnologia crescerá ao longo da próxima década a uma taxa duas vezes maior que a da força de trabalho geral, passando de 6 milhões de empregos em 2023 para 7,1 milhões em 2034. A taxa de desemprego em tecnologia segue muito abaixo da média nacional, reforçando o apetite contínuo por esses profissionais.
E não é só isso. De acordo com a pesquisa da Deloitte, o mercado também se tornou extremamente competitivo: 70% dos trabalhadores técnicos recebem múltiplas ofertas, enquanto anúncios de vagas que exigem habilidades em inteligência artificial generativa cresceram mais de 1.800%. Assustador esses dados, não? Então, vamos descobrir o que está por trás deles a seguir:
O que impulsiona a demanda por esses profissionais?
Três vetores explicam o crescimento explosivo por esses perfis que já podemos ver estão correlacionados:
- Dados como vantagem competitiva: É isso mesmo, só para se ter uma ideia 97% das empresas brasileiras já tomam decisões baseadas em dados. Quem não estrutura essa prática perde velocidade estratégica e mercado;
- IA em escala: A adoção de IA deixou de ser apenas piloto e passou a impactar operações críticas, de automação inteligente à personalização em tempo real. Isso exige profissionais que entendam não só de código, mas de integração e negócios;
- Velocidade da disrupção tecnológica: A “meia-vida” de algumas habilidades tech é de apenas 2,5 anos, segundo estudo da Harvard Business Review. Ou seja: contratar bem é só metade do jogo; é preciso garantir aprendizado contínuo.
Como contratar esses três profissionais com precisão?
Apesar da escassez de profissionais da área tech, é preciso ser rigoroso no recrutamento e seleção desses perfis. A seguir elencamos algumas dicas do que olhar para garantir que esses cargos tech sejam bem preenchidos:
O que testar em cada perfil?
Engenheiro de Dados
- Hard skills: pipelines de dados, ETL/ELT, SQL, modelagem de dados, uso de ferramentas de orquestração (Airflow, dbt) e nuvem (AWS, GCP, Azure).
- Soft skills: pensamento estruturado para lidar com complexidade, colaboração com times de produto e engenharia, clareza na comunicação de gargalos técnicos e visão de impacto no negócio ao projetar arquiteturas.
Engenheiro de IA
- Hard skills: deploy e escalabilidade de modelos, práticas de MLOps (MLflow, Kubernetes), frameworks de IA (PyTorch, TensorFlow) e otimização custo x acurácia.
- Soft skills: mentalidade crítica para equilibrar inovação e eficiência, resiliência para lidar com experimentos falhos, capacidade de traduzir limitações técnicas em linguagem acessível e alinhamento com as necessidades estratégicas da empresa.
Cientista de Dados
- Hard skills: análise exploratória, estatística, modelos preditivos, visualização (Power BI, Tableau) e storytelling com dados.
- Soft skills: curiosidade analítica, habilidade de contar histórias que gerem engajamento, comunicação clara com diferentes áreas e senso crítico para transformar dados em recomendações práticas para tomada de decisão.
A importância do alinhamento entre pessoas, produto e tecnologia
Engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de IA não entregam resultados sozinhos. A verdade é que contratar os melhores talentos e implementar as ferramentas mais avançadas não garante impacto algum se não houver alinhamento com produto, engenharia e estratégia. É aqui que muitas iniciativas de transformação digital falham: acreditam que tecnologia, por si só, é a solução quando, na prática, o que sustenta mudanças reais é a integração entre pessoas, processos e tecnologia.
Sem essa orquestração, times altamente qualificados acabam presos em silos, projetos emperram e a promessa de inovação se transforma em custo sem retorno. Quer ver só?
Digamos que um banco tradicional decidiu implementar um assistente virtual para reduzir custos de atendimento. O time de tecnologia investiu pesado na plataforma de IA, mas não envolveu as áreas de produto nem os times de atendimento desde o início. O resultado foi um chatbot que não entendia os principais problemas dos clientes e, pior, não estava integrado aos sistemas internos para resolver solicitações de fato.
Nesse caso, a ausência de alinhamento custou caro: a tecnologia foi implementada, mas sem conexão real com as necessidades do produto e sem preparar as pessoas que lidariam com o novo processo. Em vez de eficiência, a empresa colheu insatisfação e perda de credibilidade.
Mas quando há sintonia entre pessoas, processos e tecnologia a engrenagem gira sem atrito. É nesse ponto que a transformação digital deixa de ser discurso e começa a gerar valor estratégico de verdade.
Para além de atrair e cuidar do capital humano tech da empresa, veja outras prioridades dos CTOs para os próximos anos.
