Por muitos anos a única forma de crescer na carreira era se tornando gerente, mas tudo vem mudando com o avanço do mercado de tecnologia e da carreira em Y. Hoje é possível crescer tanto como um gestor quanto como um especialista nas empresas, refletindo uma nova realidade em que posições técnicas, como Staff Engineers, Cientistas de Dados e Analistas de dados estão ganhando destaque e valor nas organizações.

Essa evolução pode ser observada em diversas empresas de tecnologia que implementam estruturas de carreira mais flexíveis, permitindo que profissionais desenvolvam suas habilidades especializadas, como em Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Machine Learning, ao mesmo tempo em que consideram oportunidades de crescer na carreira como liderança.

Gerente ou especialista? Descubra qual caminho seguir na área de dados

A área de dados está em constante evolução, oferecendo diversas oportunidades de carreira para profissionais interessados em trabalhar com tecnologia (inclusive para aqueles que desejam migrar de carreira). Duas das principais opções são seguir como gerente ou como especialista, cada uma com suas próprias características, desafios e recompensas.

Neste artigo, vamos explorar as diferenças entre essas duas atuações e entender como funciona a carreira em Y, que permite crescer em ambos os caminhos.

O que faz um gestor na área de dados?

Um gestor de dados é responsável por liderar equipes e projetos relacionados à área de dados. Suas principais responsabilidades incluem:

• Definir estratégias e objetivos para a área de dados

• Gerenciar recursos e orçamentos

• Coordenar o trabalho de analistas, engenheiros e cientistas de dados

• Comunicar-se com outras áreas da empresa para entender suas necessidades e fornecer insights baseados em dados

• Garantir a qualidade e a segurança dos dados

Para ser um bom gerente de dados, é preciso ter habilidades de liderança, comunicação e visão estratégica. Conhecimentos técnicos também são importantes, mas não tão aprofundados quanto os de um especialista.

Quer entender melhor sobre lideranças em dados? Escute nosso episódio de podcast sobre o tema no link:https://open.spotify.com/episode/13eInDXdC81eyuzhfgUmgy

O que faz um especialista na área de dados?

Já um especialista em dados é alguém que possui conhecimentos profundos em áreas específicas, como engenharia de dados, ciência de dados ou machine learning.

Algumas das principais responsabilidades de um especialista incluem:

• Um especialista em Data Science vai precisar dominar habilidades relacionadas ao desenvolvimento de algoritmos e modelos de machine learning

• Um especialista em Engenharia de Dados vai precisar ter sólidos conhecimentos em arquiteturas de dados, atuando na construção e evolução de pipelines para coleta, processamento e armazenamento de dados

• Um especialista em análise de dados vai precisar ter o domínio de técnicas de análises de dados com o objetivo de encontrar insights relevantes e participar do processo de tomada de decisão

• Um especialista em MLOps vai precisar ter sólidos conhecimentos no gerenciamento de modelos de Machine Learning em produção, incluindo observabilidade de modelos e otimização de algoritmos

Para ser um especialista em dados, é fundamental ter sólidos conhecimentos em programação (como Python e SQL), estatística e matemática. Habilidades em apresentações e visualização de dados também costumam ser são importantes para transmitir resultados de forma clara para diferentes públicos.

Quer saber mais sobre profissionais especialistas, ou Staff+ ? Ouça nosso episódio de podcast sobre o tema: https://open.spotify.com/episode/3ul37YJskNvt7oJfRFSk0Z

Observe que os exemplos de atuação de especialistas variam muito a depender da área de especialidade, tendo como base as "hard-skills” específicas de cada frente de atuação. No caso dos gestores vemos atuações mais semelhantes e generalistas, tendo como base "soft-skills".

Como funcionam as carreiras em Y?

As carreiras em Y são uma tendência no mercado de tecnologia, permitindo que os profissionais cresçam tanto no caminho gerencial quanto no técnico. Empresas como Spotify, Netflix e Google já adotam esse modelo, criando frameworks de progressão de carreira que valorizam o impacto e a senioridade em ambas as vertentes.

O Brasil também não está para trás, e empresas como Nubank, Ifood, Hotmart e Grupo Boticário já são casos de sucesso devido a versatilidade e flexibilidade das carreiras técnicas em Y.

Geralmente na carreira em Y as empresas classificam os profissionais em 2 grandes grupos, os chamados "Contribuidores Individuais” ou IC's (que incluem estagiários, assistentes, analistas, e todos aqueles profissionais que no dia a dia tem o foco majoritário em suas próprias entregas) e os chamados Gestores (que incluem supervisores, coordenadores, gerentes, diretores e todos aqueles profissionais que no dia a dia tem o foco na gestão das equipes).

Obs: Se você ainda está em busca do primeiro emprego na área de dados acompanhe esse post: https://www.datahackers.news/p/guia-primeiro-emprego-dados

Benefícios das carreiras em Y

Adotar um modelo de carreira em Y traz diversos benefícios tanto para as empresas quanto para os profissionais. Alguns deles são:

• Valorização de diferentes perfis e habilidades

• Maior flexibilidade e opções de crescimento

• Retenção de talentos técnicos que não desejam seguir o caminho gerencial

• Criação de exemplos e referências para profissionais mais júniors

• Aumento da colaboração entre especialistas e gerentes

Implementar um framework de progressão transparente geralmente ajuda a criar uma cultura de aprendizado contínuo e crescimento. Isso os motiva os profissionais assumir mais responsabilidades e gera um ambiente de evolução constante.

Na área de dados quem ganha o maior salário, o gestor ou o especialista?

Na área de dados, tanto gestores quanto especialistas podem ter salários elevados, mas o profissional que ganha mais depende de diversos fatores, como o nível de responsabilidade, a experiência, a localização geográfica e o porte da empresa.

Para entender mais a fundo essa diferença vamos apresentar alguns dados da pesquisa State of Data Brazil, realizada pela comunidade Data Hackers em parceria com a Bain & Company, que atualmente é considerada a principal pesquisa sobre carreira e salários na área de dados do Brasil.

Analisando os números de forma “fria" é normal pensar que gestores tem maiores salários, mas no gráfico abaixo é possível notar que existem gestores com salários abaixo de profissionais em nível Pleno. Isso acontece porque o gráfico não segmenta nenhum dos fatores que influenciam os salários, como tempo de experiência, localização geográfica, mercado de atuação e porte da empresa.

Porém quando olhamos de uma forma mais detalhada, é possível observar que os gestores geralmente precisaram de um maior tempo de experiência para chegar a esta posição.

Repare que cerca de 27% dos gestores entrevistados na pesquisa tinha mais de 10 anos de carreira, enquanto nos profissionais de nível pleno essa taxa foi de apenas 3%.

Existem outros tipos de carreira além da carreira em Y?

Sim, além da carreira em Y, existem diversos outros tipos de trajetórias profissionais que as organizações podem adotar para o desenvolvimento de seus colaboradores.

Vejam alguns exemplos que encontramos:

1. Carreira Linear

É o modelo tradicional de ascensão profissional, no qual o colaborador sobe progressivamente em uma hierarquia vertical dentro da empresa, assumindo cargos cada vez mais altos e de maior responsabilidade.

Características:

• A trajetória é hierárquica, com promoções frequentes.

• O crescimento é geralmente associado a um aumento de autoridade e responsabilidade.

• Foco em posições de liderança e gestão.

Exemplo: Um analista que se torna supervisor, depois gerente e, eventualmente, diretor.

2. Carreira em Y

A carreira em Y divide a progressão profissional em dois caminhos principais: um técnico e outro de gestão. Esse modelo foi criado para permitir que profissionais altamente qualificados tecnicamente possam crescer sem necessariamente assumirem cargos de liderança.

Características:

• Oferece duas opções: a progressão como gestor (gerência) ou como especialista (carreira técnica).

• O profissional escolhe entre continuar como especialista em uma área técnica ou seguir o caminho de liderança e gestão.

Exemplo: Um engenheiro pode optar por se tornar gerente de projetos (caminho de gestão) ou seguir como especialista sênior (caminho técnico).

3. Carreira em W

Esse modelo combina a carreira em Y com mais flexibilidade, permitindo que o profissional transite entre os papéis de especialista e de gestor ao longo da carreira. Ou seja, em vez de seguir um caminho fixo, o profissional pode experimentar os dois papéis.

Características:

• Oferece maior mobilidade entre os caminhos de especialista e gestão.

• Incentiva o desenvolvimento de habilidades híbridas (técnicas e de liderança).

• Permite que o profissional mude entre as áreas de atuação ao longo da carreira.

Exemplo: Um colaborador pode alternar entre posições de especialista técnico e gerente de equipe conforme suas preferências e habilidades.

4. Carreira em T

A carreira em T se refere ao desenvolvimento de um profissional que tem uma base ampla de conhecimento em várias áreas (a barra horizontal do "T") e uma profundidade específica em uma área de especialização (a barra vertical do "T").

Características:

• O profissional possui um conhecimento abrangente, mas também uma especialização profunda em um campo específico.

• A versatilidade é valorizada, pois o profissional pode colaborar em diversas áreas da empresa, além de ser um especialista.

Exemplo: Um desenvolvedor de software que tem habilidades em várias linguagens de programação, mas se especializa em uma delas, como Python, para resolver problemas complexos.

5. Carreira em X

A carreira em X destaca profissionais que possuem habilidades técnicas avançadas e também forte capacidade de liderança e comunicação, sendo capazes de conectar e integrar diferentes áreas da empresa, atuando como "facilitadores" entre equipes.

Características:

• Combinação de habilidades técnicas, gerenciais e de comunicação.

• Habilidade para atuar como "ponte" entre áreas técnicas e administrativas.

Exemplo: Um profissional que não apenas lidera uma equipe, mas também entende profundamente as questões técnicas e sabe como comunicá-las de maneira eficaz para diferentes áreas da empresa.

6. Carreira Horizontal

Nesse modelo, o profissional não busca necessariamente subir na hierarquia, mas sim movimentar-se lateralmente dentro da organização ou adquirir novas competências em outras áreas, sem focar diretamente na ascensão vertical.

Características:

• Foco no desenvolvimento de novas habilidades e conhecimentos em diferentes áreas.

• As mudanças de posição não são acompanhadas por aumento de autoridade ou hierarquia.

• Valoriza a polivalência e a capacidade de atuar em diferentes setores.

Exemplo: Um funcionário de marketing que se move lateralmente para trabalhar na área de vendas, aprendendo novas funções, sem buscar necessariamente uma promoção.

7. Carreira Proteana

Esse modelo de carreira é autogerida pelo profissional e focada em seus valores, interesses e objetivos pessoais, em vez de seguir um plano de carreira tradicional ou definido pela organização. O termo "proteana" vem de Proteu, uma divindade grega capaz de mudar de forma.

Características:

• O profissional toma as rédeas de sua carreira, com foco em flexibilidade e autonomia.

• Baseia-se em mudanças constantes e adaptação às circunstâncias pessoais e do mercado.

Exemplo: Um colaborador que decide mudar completamente de área, como um engenheiro que se torna empresário ou um advogado que decide seguir uma carreira artística.

8. Carreira em Rede (Network Career)

Esse modelo envolve o desenvolvimento de uma carreira por meio da criação de uma rede de conexões profissionais. Em vez de seguir um caminho rígido ou tradicional dentro de uma organização, o profissional utiliza sua rede de contatos para mover-se entre diferentes projetos, empresas e funções.

Características:

• Baseado em conexões e networking.

• Permite uma trajetória mais dinâmica e diversificada.

• Foco na troca constante de conhecimentos e experiências entre profissionais.

Exemplo: Um consultor freelancer que trabalha em vários projetos para diferentes empresas e constrói sua carreira com base em relacionamentos e contatos.

Como escolher seu caminho na área de dados?

Se você está começando na área de dados ou pensando em mudar de carreira, é importante refletir sobre seus interesses, habilidades e objetivos de longo prazo. Algumas perguntas que podem te ajudar nesse processo são:

• Você prefere liderar pessoas e projetos ou se aprofundar em aspectos técnicos?

• Quais são suas habilidades e conhecimentos mais fortes?

• Que tipo de impacto você quer gerar na empresa e na sociedade?

• Como você imagina sua carreira daqui a 5 ou 10 anos?

Não existe uma resposta certa ou errada. O importante é escolher um caminho que esteja alinhado com seus valores e que te permita crescer e contribuir da melhor forma possível. E lembre-se: em modelos de carreira em Y, é possível transitar entre as vertentes gerencial e técnica ao longo do tempo, conforme seus interesses e oportunidades.

Referências e recursos adicionais:

• The Engineering/Manager Pendulum

• What is a Staff (or Staff-Plus or Principal) Engineer

• Who are Staff, Principal, and Distinguished Engineers?

• The Skills Map of Senior Tech Career Progression

• Spotify Technology Career Steps

• Dropbox Career Framework