Como eu consegui o meu primeiro emprego como Engenheiro de dados.
E como a comunidade me ajudou.
Background
Tive contato com computadores desde cedo, e entre uma partida de CS e outra, comecei a fuçar em HTML. Fui evoluindo e com o tempo brincando com PHP e MySQL. Mas o melhor foi que eu aprendi a aprender, afinal, acredito que como quase tudo na vida, seja uma questāo de treino. Por necessidade acabei me tornando um desenvolvedor full stack na minha própria empresa (focada em Digital Sigange B2B), pois eu era o único Dev dela.
Primeiro contato com DS
Em uma das exploradas para desenvolver novos produtos para a empresa, me deparei com os Chatbots em meados de 2017. Fui em um Meetup da Chatbots Brasil e assisti uma apresentaçāo sobre NLP e Tensor flow. Achei fantástico! Porém, a parte mais conceitual da palestra acabou me assustando um pouco e pensei que aquela matemática toda não era pra mim.
Burnout
Em 2018 veio o burnout. Empreender é interessante, mas eu nāo estava mais aguentando aquela sensaçāo de nāo me desligar. Mesmo desenvolvendo as plataformas da empresa, já nāo me sentia mais estimulado, pois apesar de eu lançar novas versões, no fundo resolvia o mesmo desafio. Nunca planejava férias e tinha que ficar de alerta aos fins de semana. Soma-se isso à toda parte burocrática e gerencial de um negócio. Mas o que fazer? Largar uma empresa própria de 10 anos e ir pro mercado de trabalho?
Mercado de trabalho, here I go!
Comecei a ver meus amigos programadores com bons salários e trabalhando em projetos muito legais. Então tomei uma decisāo: me aventurar no mercado de trabalho! Porém já nāo gostava mais de programar front e back end. Foi aí que me lembrei daquela tal de inteligência artificial e decidi cair de cabeça. Deixei aquele pensamento de que aquilo era muito complicado pra mim, afinal eu gosto de estudar… só precisaria ter paciência para estudar matemática e estatística.
Estudos
Comecei a devorar todos os cursos grátis de estatística e matemática que via pela frente. Ouvia vários podcasts e assistia muitos canais no YouTube. Conheci o nanodegree da Udacity e achei bem legal o programa de Data Scientist, me inscrevi quando senti que havia aprendido o suficiente de estatística. Encontrei um amigo e comentei empolgado que estava estudando DS e que logo seríamos colegas de profissāo, afinal, ele é engenheiro de dados. Na época, ele comentou que ciência era legal mas engenharia estava com mais demanda, pois as empresas queriam ter cientistas mas nāo tinham a estrutura necessária ainda. O papo foi construtivo e rendeu uma boa introducāo a computaçāo distribuída, Big Data e afins.
Módulo 3
Terminei o módulo 1 do nanodregree bem empolgado, havia aprendido a explorar dados e aplicar meus primeiros modelos supervisionados. Precisei me esforçar bem pra entender a parte teórica e estatística/matemática. Cheguei no módulo 2 e, com ele, nos modelos nāo supervisionados. Consegui acompanhar muito bem e fiquei feliz com o resultado. Porém, foi o Módulo 3 que me trouxe aquela sensaçāo boa de programar novamente. Ali eu tive o contato prático com a tal de computaçāo distribuída do elefantinho amarelo (risos) Map e Reduce, Hive, Spark e etc, devido ao meu background eu tive uma certa facilidade pra assimilar essas tecnologias. A parte de DS nessas plataformas foi legal, mas me interessei mais pela arquitetura em si. Essa empolgaçāo fez com que o módulo 4 virasse um tanto quanto moroso e chato por se tratar de exploraçāo de dados com R.
Mercado de trabalho
Apesar de não gostar de R, consegui finalizar o curso. Montei meu CV e comecei a me inscrever nas vagas de DS que encontrava. Quase nunca era chamado e quando era, sentia certo receio do recrutador por eu nāo ter experiência na área, nāo ter atuado no mercado e, principalmente, por eu nāo ter graduaçāo (comecei o curso de Design Digital mas por conta da correria da empresa acabei abandonando). Vi que os recrutadores estavam dando prioridade para pessoas graduadas em cursos relacionados a matemática. Foi batendo um desânimo… pô Record, cadê as vagas de 15k e a facilidade de entrar na área? Comecei a me inscrever em vagas de Dev com uma certa tristeza. Percebi que uma grande desvantagem que eu tinha era a falta de network, além do meu amigo eu nāo conhecia mais ninguém na área. Mas como começar esse network?
Conhecendo a galera
Lembra dos Podcasts que citei? Adicionei todos os participantes no LinkedIn e logo de cara achei o pessoal bem atencioso, eles me responderam e a grande maioria se dispôs a me ajudar. Achei bem estranho pois eu venho de uma comunidade de JavaScript/ Dev que em geral é muito tóxica, principalmente com quem está começando. Dentre os contatos, alguns membros do Data Hackers me incentivaram a participar do slack da comunidade.
Slack do Data Hackers
Entrei nesse tal de slack da comunidade Data Hackers e me surpreendi novamente! Nāo imaginava encontrar uma comunidade tāo preocupada em ajuda mútua. Nāo existia aqueles papinhos de meu framework é melhor que o seu, que a minha linguagem é melhor, entre outras coisas desnecessarias. Todas as dúvidas, mesmo as mais simples, sāo respondidas com respeito e geram uma discussāo proveitosa. Essa maturidade me deixou confortável para interagir e logo fui puxando papo com uma galera. Isso me ajudou muito a tomar outra decisāo: me focar em Engenharia de dados. Pois conversando com o pessoal eu pude perceber que meu perfil era muito mais de engenheiro do que cientista e aquilo que meu amigo havia falado era verdade, a demanda estava bem em alta. Resolvi trocar o meu foco e utilizar a comunidade como atalho para ganhar experiência. O canal de engenharia de dados do slack virou praticamente o wallpaper do meu pc. Qualquer thread que aparecia eu lia e pesquisava sobre a tecnologia envolvida na pergunta. Isso fez com que eu fosse assimilando muita experiência da galera. Era um prato cheio, em cada thread havia o nome de uma tecnologia, o porque usar e todas as dificuldades relacionadas. O canal de Jobs foi excelente também. Nele eu tinha acesso a quem postou a vaga e logo ia puxando papo, assim, conseguia entender melhor as stacks utilizadas pelas empresas e os desafios. Essas conversas me renderam um guia do que estudar.
Ouvindo o episódio 12 do Data Hackers (Aprendizado e o futuro da educaçāo) — confira aqui — eu percebi que a comunidade nāo ajuda apenas aos mais iniciantes, mas o pessoal mais experientes também. Como eu disse anteriormente, ninguém perde tempo carteirando ninguém, o que torna a comunidade leve e as threads profundas.
O emprego
Realmente o mercado de Engenharia estava aquecido, o que fez com que eu conseguisse mais entrevistas. Encarei cada uma delas como uma oportunidade de aprender e aumentar meu network. Mesmo nāo recebendo uma resposta positiva, eu sempre tentava manter contato com o recrutador para entender o que faltava. Novamente o slack me ajudou a conseguir contato direto com os recrutadores, onde já conseguia entender os desafios e a stack antes das entrevistas. Outra coisa que me ajudou foi conseguir, por meio de alguns membros da comunidade, alguns testes de empresas pra aprender e receber os feedbacks. A cada entrevista eu me sentia mais confortável e confiante para conversar sobre DE. Eu sempre comentava nas entrevistas sobre a comunidade e isso também ajudava a quebrar um pouco do gelo. Até que rolou uma proposta para trabalhar de DE na Tembici, uma das maiores empresas de bike sharing da América Latina. E você acha que a minha interaçāo na comunidade diminuiu depois disso? Na verdade até aumentou! Nāo tem um desafio ou tecnologia que a gente implemente lá que eu nāo vá buscar referências e experiências na comunidade.
Agradecimentos
Gostaria de aproveitar e agradecer primeiramente meu amigo Danilo Souza que me ajudou muito no processo inteiro! Também a comunidade em geral, aos produtores de conteúdo de tecnologia, ao Felipe Simione por me dar uma oportunidade e aos Data Hackers Allan Sene, Pietro e Jones Madruga, que me ajudaram mais diretamente. O Madruga, coincidentemente, foi contratado pela empresa e agora é meu CTO. Eita mundo pequeno!
Obs: Quem quiser pode me adicionar no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/danpolocain ou me procurar no Slack do Data Hackers. Nos vemos por aí!
