Desenvolver considerações relacionadas ao objeto da presente publicação nos veio à mente após leitura de artigo de Joe Davis, cientista do MIT, traduzido e publicado no caderno Ilustríssima da Folha de São Paulo , onde ele defende o retorno a uma visão unificada do conhecimento.
Segundo o autor "até muito recentemente os avanços tecnológicos pareciam vir sempre acompanhados por grande fragmentação do conhecimento em temas artificialmente concisos e categorias especializadas".
A proposta de tornar os laboratórios científicos e os campos de pesquisa cada vez mais interdisciplinares, o que Davis ressalta ser uma tendência nos últimos dez anos, vem ao encontro da necessidade de tratar os novos temas que vem surgindo juntamente com as novas tecnologias de uma forma ampliada e em múltiplas dimensões.
Esta é a linha de raciocínio que está por trás do conceito do profissional híbrido: aquele que compreende processos que não correspondem exatamente à sua área de formação e de atuação.
Conforme postulado em publicação a este respeito, não se trata de um profissional multi-tarefas que acumula diversas funções administrativas. O profissional híbrido congrega áreas de expertise que, até pouco tempo atrás, eram desempenhadas separadamente por diversos especialistas, mas que agora são exercidas de forma unificada por meio de uma ou mais pessoas em nível estratégico.
A função mais próxima que nos vem à mente, quando falamos de profissionais híbridos, é a do Cientista de Dados, considerada a mais promissora dentre todas as carreiras nas empresas nos próximos três anos.
Já falamos a respeito deste profissional em publicações anteriores, vamos agora tecer considerações complementares a partir de uma recente e breve pesquisa que fizemos tendo como fonte ofertas de emprego publicadas no Linkedin.
Cabe ressaltar então que não são perfis oriundos da academia, são demandas reais provenientes de empresas que têm necessidades específicas e estão procurando profissionais para atende-las.
Que tipo de profissional as empresas estão buscando?
Profissional analítico que tenha as habilidades técnicas para resolver problemas complexos — e a curiosidade de explorar quais são os problemas que precisam ser resolvidos.
Pessoas com capacidade analítica, vontade de trabalhar com dados e com visão de negócios para ajudar a empresa a enfrentar seus desafios complexos e a criar soluções utilizando técnicas de Inteligência Artificial buscando eficiência operacional em toda a cadeia.
Especialista para apoiar e suportar as áreas de negócio no sentido de utilizar as informações analíticas para definição de estratégias e apoio às decisões.
Quais são as suas responsabilidades?
Explorar os dados e criar insights, criar modelos estatísticos aplicando inteligência sobre os dados, entender necessidades internas e produzir análises que auxiliem a responder questões estratégicas, utilizar Machine Learning e Big Data para criar novos produtos e visões.
Fazer interface com as áreas de negócio para definição de KPI's e relatórios gerenciais, e garantir que a extração de todos os dados seja apresentada de forma clara e objetiva, criando mecanismos necessários para facilitar e permitir o acesso de usuários no-tech aos dados processados.
Planejar e executar projetos de Data Mining / Analytics para implantação de soluções sistêmicas analíticas (descritivas, preditivas e prescritivas), baseadas em métodos, técnicas e algorítmos de Inteligência Computacional e Estatística, visando a gestão proativa aplicada aos diversos negócios da empresa.
Quais os requisitos exigidos para a função?
Conhecimento avançado em linguagens e ferramentas analíticas (R, Python, Spark, SAS. SPSS, …..).
Conhecimentos em modelos e soluções para Machine Learning (Azure Machine Learning, Amazon Machine Learning) e em solução de computação em nuvem (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure).
Conhecimento de métodos estatísticos de apoio à decisão, tais como probabilidade, inferência estatística, estatística multivariada, …..).
Estaríamos com as considerações precedentes falando então sobre uma busca utópica do “profissional unicórnio”, um ser especial como o animal mitológico dotado de força e pureza, e que tudo sabe?
Não nos parece ser o caso. O profissional híbrido, então, é ainda muito mais um conceito que aplica-se à implementação de ambientes unificados de conhecimento nas organizações, mas que deve estar sustentado em profissionais especializados como o cientista de dados e na sua interação com os gestores tradicionais do ambiente do negócio.
As empresas devem neste sentido adotar estratégias para o desenvolvimento de novas competências junto aos seus quadros internos, ampliando o conhecimento de seus gestores e a sua capacidade de interagir com os profissionais especializados a serem agregados ao negócio, como o cientista de dados.
Afinal, como já falamos em publicações precedentes, o que importa para a empresa é que seus gestores tenham a capacidade de aproveitar os insightsassociados aos cenários produzidos, derivados de dados dos ambientes interno e externo, para tomar as decisões estratégicas relevantes para agregação de maior valor ao negócio.
[author] [author_image timthumb='on']https://docmanagement.com.br/wp-content/uploads/2017/02/newton-thumbnail.jpg[/author_image] [author_info]Newton Fleury
Autor, consultor e professor com foco em inovação e estratégia, processos de negócio, gestão da informação e do conhecimento e tecnologias de apoio à gestão.[/author_info] [/author]
