O profissional invisível da tecnologia que sustenta decisões milionárias e recebe altos salários

A expansão da inteligência artificial e do Big Data no Brasil consolidou o Engenheiro de Dados como a base estratégica de qualquer projeto analítico. Diferente do cientista, que interpreta as informações, o engenheiro constrói a “estrada digital” por onde os dados trafegam de forma segura, limpa e escalável.

O que faz um engenheiro de dados?

Primeiramente, este profissional projeta e mantém sistemas que coletam dados brutos de diversas fontes (APIs, bancos de dados, sensores) e os transformam em formatos prontos para análise. Ele é o responsável por criar os pipelines de ETL (Extração, Transformação e Carga), garantindo que a informação chegue ao destino sem erros. No Brasil, esse especialista atua na linha de frente para evitar que as empresas tomem decisões baseadas em dados inconsistentes ou desatualizados.

Em seguida, o engenheiro gerencia a infraestrutura de armazenamento, escolhendo entre Data Lakes ou Data Warehouses conforme a necessidade de velocidade e volume. Ele também implementa monitoramento e automação para detectar falhas nos fluxos de dados em tempo real. Portanto, sua atuação técnica assegura que a infraestrutura de dados seja robusta o suficiente para suportar modelos complexos de aprendizado de máquina e relatórios executivos.

Competência técnica valorizada pela indústria garante altos salários e escassez de profissionais qualificados – Créditos: depositphotos.com / welcomia

Qual o salário médio deste profissional?

Atualmente, a remuneração reflete a alta complexidade técnica e a escassez de profissionais qualificados no mercado brasileiro em 2025. Grandes bancos, fintechs e multinacionais disputam esses talentos oferecendo salários que superam a média de outras carreiras de tecnologia. De fato, a proficiência em ambientes de nuvem e processamento distribuído é o principal fator de valorização salarial.

O resumo das informações salariais por nível de senioridade pode ser visualizado na tabela a seguir:

Quais as competências técnicas mais exigidas?

Para ter sucesso, o engenheiro deve dominar linguagens de programação versáteis e dialetos avançados de consulta de dados. O mercado brasileiro exige conhecimentos sólidos em computação em nuvem (AWS, Azure ou GCP) e a capacidade de lidar com grandes volumes de dados através de processamento distribuído. A seguir, veja a lista de competências técnicas essenciais exigidas pelas grandes empresas:

• Domínio profundo de SQL e programação em Python ou Scala.
• Experiência com ferramentas de Big Data como Apache Spark e Airflow.
• Conhecimento em modelagem de dados e arquiteturas de Cloud Computing.
• Habilidade em automação de infraestrutura e práticas de DevOps (CI/CD).

Além das habilidades técnicas, a capacidade de colaborar com cientistas e analistas de negócios é fundamental para entender quais dados geram valor real. O engenheiro precisa traduzir requisitos de negócio complexos em arquiteturas técnicas eficientes e de baixo custo. Consequentemente, o domínio de ferramentas de governança de dados e conformidade com a LGPD tornou-se um requisito obrigatório em 2025.

Linguagem clássica da programação volta ao topo e garante salários acima da média no Brasil – Créditos: depositphotos.com / welcomia

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Como iniciar a carreira na área de dados?

O ingresso nesta função geralmente ocorre por meio de graduações em Ciência da Computação, Engenharia ou Sistemas de Informação. Visto que a prática é o maior diferencial, o mercado no Brasil valoriza candidatos que possuem certificações oficiais de provedores de nuvem, como a Google Professional Data Engineer. Por fim, construir um portfólio no GitHub com pipelines reais e projetos de integração de dados ajuda a atrair o olhar dos recrutadores.

A experiência prévia como desenvolvedor back-end ou administrador de banco de dados facilita a transição para a engenharia de dados. Participar de comunidades ativas e realizar cursos focados em tecnologias de processamento em tempo real acelera o aprendizado das ferramentas modernas. Em 2025, focar em DataOps e na integração de dados para IAs generativas será o grande motor de crescimento para os profissionais de elite.

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