Este trabalho é bem pago porque poucas pessoas sabem como entrar nele.

O tipo à minha frente no café não parecia alguém que ganhasse mais do que um médico interno. Hoodie desbotada, ecrã do telemóvel rachado, portátil coberto de autocolantes. Falava baixo, quase aborrecido, enquanto explicava a um amigo como acabara de recusar um trabalho de 180.000 dólares por ano. “Reuniões a mais”, encolheu os ombros, bebendo o espresso como se não fosse nada. O amigo ficou a olhar para ele, de olhos arregalados. “Mas… o que é que tu fazes, afinal?” Ele sorriu. “Eu audito pipelines de dados para equipas de IA. Ninguém sabe muito bem como contratar para isto.”

Vi-os arrumarem as coisas e irem embora, a pensar em quantos empregos assim estarão escondidos à vista de todos.

Empregos que pagam muito bem não por serem glamorosos.

Mas porque quase ninguém percebe por que porta é suposto entrar.

O emprego de mina de ouro silenciosa de que ninguém fala

Há toda uma categoria de trabalho que, vista de fora, parece quase invisível: infraestrutura de dados e a “canalização” digital aborrecida. Um desses papéis explodiu discretamente nos últimos cinco anos: analytics engineer e especialista em pipelines de dados. Não soa sexy. Não aparece nos sonhos de infância. E, no entanto, as empresas atiram propostas de seis dígitos a pessoas que sabem transformar dados caóticos em informação limpa que as equipas conseguem, de facto, usar.

Este trabalho fica a meio caminho entre engenheiro de software, analista de dados e tradutor do negócio. E é precisamente essa mistura estranha que o faz pagar tão bem.

Veja-se a Lina, 29 anos, que fazia apoio ao cliente numa empresa SaaS. Era boa com Excel, curiosa sobre como o produto funcionava, e pedia sempre acesso a dashboards. Um dia, um product manager mencionou, casualmente, que a “camada de dados estava partida” e que ninguém confiava nos números. Essa frase mudou-lhe a vida.

Começou a andar sempre perto do único engenheiro de dados da empresa, que estava sobrecarregado. Aprendeu um pouco de SQL nas pausas de almoço. Depois veio a pandemia, a equipa encolheu, e alguém precisava de reconstruir as métricas do produto. Ela avançou, meio aterrorizada. Dois anos depois, é analytics engineer noutra empresa, 100% remota, a ganhar o triplo do salário antigo. O título oficial soa vago. O impacto, não.

Este tipo de trabalho paga bem por uma razão simples: as empresas estão a afogar-se em dados e a passar fome de clareza. Um cientista de dados tradicional consegue construir modelos; um engenheiro de software tradicional consegue programar funcionalidades. O analytics engineer vive naquele meio confuso. Desenha os modelos de dados, escreve as queries, limpa a confusão e garante que o dashboard do CEO não está a mentir. Isso exige competências técnicas, curiosidade pelo negócio e um prazer estranho em depurar o caos dos outros.

A maior parte das pessoas ou acredita que “não é técnica o suficiente”, ou acha que este caminho exige um mestrado em informática. Por isso nem tenta. O salário sobe, a procura sobe, e a porta fica meio aberta - quase ninguém repara.

Como é que as pessoas entram, na prática, neste tipo de trabalho

O caminho normalmente não começa com um diploma de prestígio. Começa com um gesto pequeno, quase aborrecido: alguém decide ser dono de um número. Um KPI. Um relatório. Uma dor de cabeça recorrente que ninguém quer mais. A entrada neste nicho bem pago é quase sempre igual: aprende-se a falar a linguagem dos dados onde já se trabalha.

Isso pode significar pedir acesso à base de dados em vez de esperar por um Excel estático. Ou reconstruir um relatório recorrente com SQL e uma ferramenta de BI gratuita. Ou inscrever-se num curso online curto e aplicá-lo imediatamente a algo real no trabalho. Provas pequenas valem mais do que teoria longa.

O maior erro é esperar por permissão ou por um programa perfeito chamado “Torna-te Analytics Engineer em 6 Semanas”. Isso raramente existe dentro das empresas. Muitas vezes, os gestores nem sabem que este papel tem um nome. Só sabem que estão cegos e que cada reunião vira um debate sobre qual número é “o certo”.

Todos já passámos por isso: abres três relatórios e nenhum bate certo. Em vez de encolher os ombros e seguir em frente, quem entra nesta área decide perseguir a fonte da verdade. Oferece-se para limpar uma métrica. Depois outra. Depois um dashboard inteiro. Um dia acorda e percebe que é a pessoa não oficial da infraestrutura de dados. O título e o salário costumam vir depois.

A verdade simples: ninguém faz isto todos os dias, desde o início, com confiança total. Até analytics engineers sénior andam a pesquisar sintaxe, a ler documentação e a pedir ajuda em grupos de Slack. A diferença é que se sentem confortáveis em não saber durante algum tempo.

“Não fui contratado por ser um génio”, diz o Mário, 32 anos, hoje a liderar modelação de dados numa fintech em fase de scale-up. “Fui contratado porque tinha mostrado, na empresa anterior, que conseguia pegar num sistema de tracking todo desorganizado e transformá-lo em números em que os fundadores confiavam. Eles viram que eu não tinha medo de coisas partidas.”

• Começa por aprender SQL básico e uma ferramenta de BI num problema real da empresa.
• Liga-te a uma métrica crítica: churn, conversão, retenção, ativação.
• Documenta o que corriges, com capturas de ecrã e exemplos de antes/depois.
• Partilha isso internamente e, mais tarde, transforma-o num portefólio para funções externas.
• Usa o título “analytics engineer” ou “especialista em pipelines de dados” quando te candidatares.

Porque é que a porta parece trancada quando não está

Há uma barreira psicológica estranha à volta deste tipo de trabalho. Visto de fora, as palavras parecem pesadas: “data warehouse”, “pipeline de ETL”, “modelação em dbt”, “governance”. As pessoas imaginam salas escuras cheias de doutorados a escrever código indecifrável. A realidade numa terça-feira à tarde costuma ser menos dramática: alguém a tentar perceber por que razão as vendas de ontem não batem certo com o dashboard e a seguir o bug passo a passo.

A indústria também não ajuda. Os anúncios pedem muitas vezes cinco stacks diferentes de ferramentas, dez anos de experiência e três buzzwords por linha. Isso assusta exatamente as pessoas curiosas e motivadas que poderiam crescer depressa na função.

Uma vantagem silenciosa desta área é que as ferramentas estão a tornar-se mais amigáveis. Modern data stacks como Snowflake, BigQuery, dbt, Fivetran, Airbyte, Looker, Metabase e outras estão cada vez mais point-and-click em torno do SQL mais duro. Dá para começar com select statements simples e evoluir. Não precisas de construir sistemas distribuídos de raiz para seres útil.

As pessoas raras que conseguem ver para além do jargão, focam-se nos fundamentos e praticam em dados reais e desarrumados ganham muito. São as que entendem que “Qual é a nossa retenção real?” não é uma pergunta filosófica. É um problema de modelação de dados com um retorno muito concreto.

Muitos candidatos dão um tiro no pé durante o recrutamento. Falam vagamente sobre “adorar dados” em vez de descrever claramente como pegaram numa métrica partida e a tornaram fiável. Aos recrutadores não lhes interessa tanto se gostaste de um bootcamp; interessa-lhes que consigas explicar, com calma e clareza, como o tracking de eventos flui para tabelas, como essas tabelas viram modelos e como esses modelos viram decisões de negócio.

“A melhor candidata júnior que alguma vez contratei guiou-me por uma página de Notion onde tinha documentado o projeto dela”, diz a Aya, responsável de dados numa startup de ecommerce. “Ela tinha feito scraping de dados fictícios de uma loja, carregou-os num warehouse gratuito, construiu alguns modelos em dbt e depois mostrou-me os dashboards. Nada era perfeito. Tudo era real.”

• Traduz o jargão para linguagem simples no CV e nas entrevistas.
• Mostra o fluxo: fonte → dados brutos → tabelas limpas → dashboards → decisão.
• Admite o que ainda não sabes e descreve como aprendes quando ficas bloqueado.
• Usa projetos paralelos, ferramentas internas ou trabalho voluntário como prova de competências.
• Apoia-te em comunidades: grupos de Slack, fóruns, meetups locais, coortes online.

Um trabalho que recompensa quem gosta de vitórias “invisíveis”

Este trabalho não é para toda a gente. Os melhores analytics engineers e especialistas em pipelines de dados que conheci têm uma particularidade de personalidade: gostam genuinamente de tornar o trabalho dos outros mais fácil, mesmo quando ninguém aplaude. A recompensa é ver a reunião semanal passar de “Qual número está certo?” para “Ok, agora que confiamos no número, o que fazemos?”

Preferem correções de longo prazo a remendos heroicos de madrugada. Importam-se quando uma definição não é clara. Passam duas horas, com gosto, a alinhar o que “utilizador ativo” significa de facto - para não passarem os dois anos seguintes a discutir isso.

Cada vez mais, este conjunto de competências também está a tornar-se a espinha dorsal de equipas de IA. Os modelos só são tão inteligentes quanto os tubos que os alimentam. Dados limpos e bem modelados são, de repente, o superpoder silencioso por detrás de chatbots, sistemas de recomendação, deteção de fraude. Quem sabe desenhar estes tubos está a entrar em funções sénior, a liderar plataformas de dados e até a migrar para produto.

O dinheiro acompanha a responsabilidade. E a liberdade também: equipas remote-first, horários flexíveis, capacidade de mudar de indústria sem recomeçar do zero.

Podes ler isto e pensar: “Isto nunca poderia ser eu, não sou técnico o suficiente.” Essa é a tragédia escondida deste tipo de trabalho. A porta não está realmente trancada; está apenas rotulada numa linguagem que a maioria das pessoas nunca aprendeu a ler. Se já te importas com a forma como os números são produzidos, se alguma vez sentiste uma satisfação estranha ao corrigir uma folha de cálculo partida, estás mais perto do que pensas.

Da próxima vez que um relatório não bater certo com a realidade no teu trabalho, repara em quem, discretamente, decide seguir o problema até à origem. Em muitas empresas, essa pessoa é quem estará a ganhar muito mais dentro de três anos. Só ainda não sabe o nome do seu futuro cargo.

Ponto-chave	Detalhe	Valor para o leitor
A remuneração alta vem da confusão	Poucas pessoas entendem a mistura de competências por detrás de analytics engineering e trabalho de pipelines de dados	Ajuda-te a perceber por que este caminho é menos concorrido e melhor pago
O caminho de entrada é confuso, não linear	A maioria começa por corrigir uma métrica ou relatório no emprego atual	Mostra que podes começar onde estás, sem uma reinvenção total de carreira
Prova vale mais do que credenciais	Projetos reais, correções documentadas e explicações claras contam mais do que diplomas	Dá-te um roteiro prático para construir um portefólio que chama a atenção

FAQ:

• Pergunta 1 O que é exatamente um analytics engineer?
  
• Resposta 1 Um analytics engineer desenha e mantém os modelos de dados, transformações e pipelines que convertem dados brutos em tabelas fiáveis para análise e dashboards.
  
• Pergunta 2 Preciso de um curso de informática para entrar nesta área?
  
• Resposta 2 Não. Muitas pessoas vêm de gestão, marketing, operações ou finanças e depois aprendem SQL, modelação de dados e ferramentas modernas através de cursos e prática no trabalho.
  
• Pergunta 3 Quanto tempo demora até ser “empregável”?
  
• Resposta 3 Com esforço focado em SQL, um warehouse, uma ferramenta de modelação e uma ferramenta de BI, pessoas motivadas conseguem muitas vezes funções júnior ou promoções internas em 6–18 meses.
  
• Pergunta 4 Que competências devo aprender primeiro?
  
• Resposta 4 Começa por SQL, por perceber tabelas e joins, conceitos básicos de modelação de dados e uma ferramenta de visualização como Looker, Metabase ou Power BI.
  
• Pergunta 5 Posso praticar sem acesso a dados da empresa?
  
• Resposta 5 Sim. Usa datasets públicos (Kaggle, dados governamentais, dados abertos de ecommerce), carrega-os num warehouse com escalão gratuito e reconstrói dashboards de negócio realistas como prática.