A transformação digital com inteligência artificial deixou de ser uma promessa de futuro para se consolidar como parte integrante da infraestrutura do trabalho contemporâneo, transformando funções em diversos setores e, consequentemente, impulsionando novas demandas profissionais.

Nesse cenário de mudanças, destaca-se uma valorização crescente de carreiras que atuam como ponte entre o volume de dados e a tomada de decisão estratégica, focando na escalabilidade e no crescimento sustentável dos negócios.

Um levantamento realizado pelo Infojobs reforça essa tendência ao indicar que, em 2026, a familiaridade com a tecnologia será um requisito obrigatório em dezenas de funções, abrangendo desde cargos técnicos e administrativos até áreas criativas e comerciais.

Principais Oportunidades na Área de Dados

Segundo David Neves, gerente de conteúdo educacional da instituição, cinco frentes profissionais devem concentrar as principais oportunidades:

• Engenharia de dados (Data Engineering)

Responsável por coletar, organizar e disponibilizar grandes volumes de informação com qualidade e segurança, sustenta ambientes cada vez mais complexos e garante que modelos e análises funcionem de forma confiável.

• Governança de dados (Data Governance Specialist)

É a capacidade de estruturar políticas, padrões e processos que garantam qualidade, segurança e confiabilidade dos dados. Essa profissão sustenta qualquer estratégia orientada a dados e IA, aliada ao compliance.

Essa carreira ganha força à medida que empresas precisam justificar decisões com transparência, reduzir riscos regulatórios e escalar uso de dados com responsabilidade.

A Evolução do Profissional de Dados

• Engenharia de analytics (Analytics Engineer)

Surgiu para resolver um problema recorrente: dados inconsistentes, métricas desalinhadas e baixa confiança nos números. Atua na padronização, organização e governança das métricas.

• Engenharia de machine learning (Machine Learning Engineer)

Conecta experimentação e escala. Transforma modelos desenvolvidos por cientistas de dados em soluções robustas, integradas a produtos, sistemas e processos internos.

• Engenharia de IA (AI Engineer)

Despontando como a evolução natural das carreiras em dados, transforma bases estruturadas em sistemas inteligentes que operam em produção, responsáveis por arquitetar e monitorar soluções que integram machine learning, LLMs e agentes de IA aos produtos.

O profissional de dados assume um papel mais estratégico, conectando tecnologia, contexto e julgamento humano, assegurando a qualidade das bases e integrando dados a produtos e decisões de alto impacto.

Mercado em Crescimento e Com Demandas Exigentes

A demanda por profissionais de dados continua alta, mas a ênfase recai sobre aqueles que vão além do domínio técnico das ferramentas. Profissionais que conseguem resolver problemas reais conectando dados e IA ao desenvolvimento estratégico se destacam em um mercado cada vez mais automatizado.

Para os aspirantes a essa área, David Neves orienta a começar resolvendo problemas reais, mesmo que em pequena escala, aprendendo a relacionar dados às decisões do dia a dia. O campo não se restringe somente a especialistas em exatas, mas a profissionais que sabem interpretar contextos, fazer boas perguntas e gerar impacto por meio das informações.