Por Thiago Nicolussi e Gabriel Sivieri*

 

Quem já tentou montar uma equipe de Data Science ou de Modelagem Matemática sabe a dificuldade de encontrar cientistas de dados com conhecimento em Estatística, Machine Learning e Análise de Dados. Este profissional completo tornou-se um verdadeiro "unicórnio" (termo cunhado para descrever esses peritos raríssimos), no dinâmico mercado da Inteligência Artificial em que as novidades surgem diariamente.

 

Hoje, encontramos especialistas em apenas uma área, sem visão ampla do negócio como um todo. Alguns são muito bons em infra, outros entendem de web.  O resultado deste profissional especialista é "raso", não tem profundidade para oferecer uma solução de negócio completa. E demanda dos gestores abstração das informações para que ele consiga executar as tarefas.

 

Na Tevec, especializada em comportamento de demanda por meio de Inteligência Artificial, adotamos uma política de Recursos Humanos focada em desenvolver as pessoas, capacitá-las. O resultado é que o profissional acredita na missão e se engaja muito mais.

 

Valorizamos o trabalho em equipe e incentivamos a troca de conhecimentos, de modo que um supra o que falta no outro. Também lançamos muitos desafios para o funcionário sair da zona de conforto e buscar aprimoramento nas especialidades que faltam.

 

A estrutura de competências proposta pelo RH ajuda a medir o percentual de desenvoltura de cada um nos projetos. Os próprios funcionários avaliam como se comportaram, quais foram os pontos positivos e onde precisam melhorar.

 

Optamos por dividir nossa equipe de modelagem matemática em duas, uma de cientistas de dados e outra de engenheiros de Machine Learning. Isso possibilitou uma abordagem mais organizada no dia a dia e um maior foco nas áreas de especialização necessárias para a construção de sistemas de previsão.

 

Com essa divisão é possível estabelecer os papéis e responsabilidades de cada equipe. O time de engenheiros de Machine Learning tem foco em produto (software), enquanto a turma de Data Science tem foco em customer service.

 

Para esclarecer, enquanto os engenheiros de Machine Learning se preocupam em fornecer as ferramentas de forma simples e prática para a condução de análises e construção de modelos, a equipe de Data Science utiliza essas ferramentas para continuamente aprimorar os modelos e pipelines de cálculo colocados à disposição dos clientes.

 

Um diferencial da politica de RH da Tevec muito apreciado pelos funcionários é o espírito de equipe, a interação de crescimento com um time – fato incomum nesta área em que o normal é receber um desafio e resolvê-lo individualmente.

 

O mesmo vale para o fato da atividade de modelagem matemática permitir uma exploração sem conhecimento prévio dos caminhos e dos resultados, exigindo enorme criatividade. Ao contrário de empresas com estrutura estagnada, com produto fixo, onde o profissional é obrigado a dar continuidade a um conceito já determinado; aqui, os funcionários opinam, agregam, veem suas ideias implantadas.

 

Outro feedback positivo se refere a nossa constante busca por inovação, trazendo sempre o que há de mais recente no mercado mundial para enriquecer nossos produtos. Com isso, nosso pessoal recebe muita capacitação e tem uma curva de aprendizado gigante em pouco tempo.

 

Enfim, inovação, troca de experiências, sinergia, capacitação, ambiente saudável e boa remuneração são os ingredientes da nossa fórmula para criar e reter os Unicórnios.

 

* Thiago Nicolussi e Gabriel Sivieri são gerentes de produto na Tevec, especializada em comportamento de demanda por meio de Inteligência Artificial