Como começar uma carreira em ciência de dados na era da IA

Como montar uma carreira em ciência de dados que resista ao tempo, num momento em que a tecnologia muda tão rápido? Foi essa a pergunta que um estudante universitário fez a Stephanie Kirmer, cientista de dados com quase 20 anos de mercado e uma década na área de dados. A resposta dela — publicada no Towards Data Science — virou um guia honesto para quem está começando, sem promessas falsas de estabilidade.

Diversifique os setores, não apenas as tecnologias

O primeiro conselho é ampliar o leque de indústrias. Ciência de dados e engenharia de machine learning têm aplicações fantásticas em praticamente todos os setores — saúde, governo, organizações sem fins lucrativos. Estágios são a melhor forma de descobrir o que cientistas de dados fazem em cada área, e ler descrições de vagas e conversar com quem já atua ajudam a entender as expectativas reais.

Ética é parte do trabalho

Kirmer defende que educar colegas sobre o uso ético dos dados é responsabilidade do cientista de dados — assim como evitar que a empresa cometa crimes financeiros é papel do contador. “É incrivelmente fácil” para organizações sem conhecimento de dados avançarem com IA ignorando os riscos, e cabe ao profissional ser a voz que protege segurança, saúde, privacidade e bem-estar das pessoas.

O que diferencia júnior de sênior

No fim das contas, o trabalho é resolver problemas. Quem começa recebe os problemas já definidos pela liderança; em um bom cargo, há autonomia para escolher estratégia e métodos. A diferença entre nível de entrada e nível sênior é a capacidade de reconhecer o arquétipo de um problema, caçar respostas em dados bagunçados e executar um plano com rigor estatístico. Essa habilidade — e não o domínio de uma ferramenta específica — é o que abre portas em qualquer setor.

Não se especialize demais (e use IA com critério)

Construir modelos de fronteira não é o caminho para uma carreira duradoura para a maioria. Tecnologias mudam, e a recomendação é flexibilidade e versatilidade no início. Sobre LLMs: Kirmer propõe usá-los para o que são bons — escrever código, por exemplo — sem abdicar do pensamento crítico. A regra prática dela: se o objetivo da tarefa é aprender, ou se você consegue fazer melhor que o modelo, faça você mesmo.