O salário médio de um Engenheiro de Dados no Brasil é de R$ 8.479,39.
As especialidades com os melhores salários são Engenheiro de Equipamentos em Computacao, Engenheiro de Aplicativos em Computacao e Engenheiros de Sistemas Operacionais em Computacao.
Essas informações são baseadas nas 7489 contratações que aconteceram no último ano, em todo o Brasil.
Especialidade | Salário médio |
---|---|
Engenheiro de Equipamentos em Computacao | R$ 18.527,71 |
Engenheiro de Aplicativos em Computacao | R$ 15.923,62 |
Engenheiros de Sistemas Operacionais em Computacao | R$ 15.227,44 |
O trabalho do engenheiro de dados envolve organizar, estruturar e otimizar grandes volumes de informações, com o objetivo de respaldar análises e decisões estratégicas. Em seu dia a dia, o profissional configura fluxos que capturam, limpam, transformam e carregam dados.
O profissional também cria sistemas que integram dados, como bancos de dados, APIs e até sensores em dispositivos conectados. Além disso, organiza e limpa as informações para eliminar duplicidades, inconsistências e dados irrelevantes.
Outra parte do trabalho envolve garantir a segurança e a governança dos dados. O engenheiro implementa políticas de acesso e conformidade, protegendo informações sensíveis e atendendo a regulamentações de proteção de dados. Em paralelo, ele monitora a performance dos sistemas para evitar falhas e garantir que os dados estejam sempre disponíveis e processados em tempo hábil.
Os objetivos na carreira de um engenheiro de dados podem variar dependendo do contexto específico e das metas individuais de cada profissional. No entanto, geralmente, os engenheiros de dados buscam alcançar uma série de metas e aspirações que contribuem para o seu crescimento e sucesso na área.
Um dos principais objetivos para um engenheiro de dados é dominar as habilidades técnicas necessárias para coletar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados de maneira eficiente e eficaz. Isso pode incluir o domínio de várias tecnologias e ferramentas, como bancos de dados SQL e NoSQL, sistemas de processamento de dados em tempo real, frameworks de big data como Hadoop e Spark, linguagens de programação como Python e R, entre outros.
Além disso, os engenheiros de dados muitas vezes buscam desenvolver habilidades de modelagem de dados e design de arquitetura de dados que lhes permitam criar soluções escaláveis e robustas para os desafios de armazenamento e processamento de dados enfrentados pelas organizações.
Outro objetivo importante para os engenheiros de dados é entender as necessidades e os objetivos de negócios das organizações em que trabalham, para que possam projetar e implementar soluções de dados que atendam a essas necessidades de maneira eficaz. Isso pode envolver trabalhar em estreita colaboração com outras equipes, como analistas de negócios e cientistas de dados, para entender os requisitos de dados para projetos específicos e garantir que as soluções desenvolvidas atendam a esses requisitos.
Além disso, os engenheiros de dados muitas vezes buscam contribuir para o avanço da área por meio da pesquisa e do desenvolvimento de novas técnicas e tecnologias de processamento e análise de dados. Isso pode envolver a participação em conferências, a publicação de artigos em revistas especializadas e a colaboração com outros profissionais da área.
A carreira de engenheiro de dados na prática é dinâmica e desafiadora, oferecendo uma variedade de oportunidades para profissionais que gostam de lidar com dados em escala e resolver problemas complexos.
No dia a dia, um engenheiro de dados trabalha em estreita colaboração com equipes multidisciplinares, incluindo cientistas de dados, analistas de negócios e desenvolvedores de software. Eles são responsáveis por projetar, implementar e manter infraestruturas de dados que suportam a coleta, armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de informações.
Isso pode envolver o desenvolvimento de pipelines de dados, que são sistemas automatizados para mover dados entre diferentes fontes e destinos, a criação e manutenção de bancos de dados escaláveis e eficientes, e a implementação de algoritmos de processamento de dados em tempo real para lidar com fluxos de dados em constante mudança.
Além disso, os engenheiros de dados geralmente lidam com questões de qualidade e segurança dos dados, garantindo que as informações coletadas sejam precisas, consistentes e protegidas contra acessos não autorizados.
À medida que avançam em suas carreiras, os engenheiros de dados podem assumir papéis de liderança, supervisionando equipes de engenharia de dados e definindo a estratégia de dados de uma organização. Eles também podem se envolver em projetos de pesquisa e desenvolvimento, explorando novas tecnologias e técnicas para lidar com os desafios emergentes na área de dados.
A formação e as exigências do mercado de trabalho para um engenheiro de dados refletem a complexidade e a diversidade das habilidades necessárias para atuar nessa área altamente especializada.
Geralmente, um engenheiro de dados possui formação acadêmica em áreas como Ciência da Computação, Engenharia de Software, Estatística, Matemática, Engenharia de Dados ou áreas relacionadas. Um diploma de bacharel é comum, mas muitos profissionais também têm nível avançado de estudos, como mestrado ou doutorado, especialmente para papéis mais sênior ou de liderança.
Além da formação acadêmica, as exigências do mercado de trabalho para um engenheiro de dados incluem um conjunto diversificado de habilidades técnicas e conhecimentos especializados. Isso pode abranger:
Conhecimento em linguagens de programação: Forte habilidade em linguagens como Python, R, Java, Scala, SQL, entre outras, é essencial para manipular, processar e analisar dados.
Experiência em bancos de dados e tecnologias de armazenamento de dados: Compreensão profunda de bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), bem como de ferramentas de armazenamento em grande escala, como Hadoop, Spark, MongoDB, entre outras.
Habilidades em processamento e análise de dados: Capacidade de criar pipelines de dados eficientes para coleta, limpeza, transformação e análise de grandes volumes de informações, tanto em lote quanto em tempo real.
Conhecimento em infraestrutura de TI: Compreensão dos princípios de arquitetura de sistemas distribuídos, computação em nuvem e segurança de dados para projetar e implementar infraestruturas escaláveis e seguras.
Habilidades de modelagem de dados e design de arquitetura: Capacidade de projetar modelos de dados eficazes e sistemas de armazenamento otimizados para atender às necessidades específicas de uma organização.
Pensamento analítico e resolução de problemas: Capacidade de analisar dados complexos, identificar padrões e tendências significativas, e desenvolver soluções criativas para desafios de negócios relacionados a dados.