AI Engineer vs Cientista de Dados

Com a explosão do ChatGPT, surgiu uma nova carreira: o AI Engineer. Mas qual a diferença para o Cientista de Dados? E qual vale mais a pena em 2025?

TL;DR: Resumo Rápido

O que Faz um AI Engineer

O AI Engineer constrói produtos e sistemas que usam IA. Seu foco é:

• Integrar LLMs em aplicações
• Construir chatbots e assistentes
• Implementar sistemas de RAG
• Criar agentes de IA autônomos
• Deployar modelos em produção

# Dia típico de AI Engineer
09:00 - Daily standup
09:30 - Debugar pipeline de RAG
11:00 - Code review de PR
12:00 - Almoço
13:00 - Implementar novo agente de IA
15:00 - Reunião com produto sobre feature
16:00 - Otimizar prompts para reduzir custos
17:30 - Documentação e planning

O que Faz um Cientista de Dados

O Cientista de Dados extrai valor de dados através de análise e modelagem:

• Análise exploratória de dados
• Construir modelos preditivos
• Criar dashboards e relatórios
• Testes A/B e experimentação
• Comunicar insights para stakeholders

# Dia típico de Cientista de Dados
09:00 - Revisar métricas do A/B test
10:00 - Análise de dados de churn
12:00 - Almoço
13:00 - Reunião com marketing sobre insights
14:00 - Feature engineering para modelo
16:00 - Treinar e avaliar modelo
17:00 - Preparar apresentação de resultados

Comparativo Detalhado

Habilidades Técnicas

Salários no Brasil (2025)

Por que AI Engineer paga mais? Oferta e demanda. Há poucos profissionais qualificados e muitas empresas querendo implementar IA generativa.

Mercado de Trabalho

Tendências para 2025:

AI Engineer:
📈 Demanda explodindo (+200% em 2 anos)
🏢 Vagas em toda empresa de tech
🌍 Muito trabalho remoto disponível
💰 Salários subindo rapidamente

Cientista de Dados:
📊 Demanda estável, mercado maduro
🏢 Vagas mais em empresas data-driven
📍 Mais vagas presenciais/híbridas
💰 Salários estabilizados

Qual Escolher?

Escolha AI Engineer se você:

• ✅ Gosta de construir produtos
• ✅ Vem de engenharia de software
• ✅ Quer trabalhar com LLMs e GenAI
• ✅ Prefere implementar vs analisar
• ✅ Quer os maiores salários do mercado

Escolha Cientista de Dados se você:

• ✅ Gosta de análise e estatística
• ✅ Tem background em matemática/física
• ✅ Quer extrair insights de dados
• ✅ Gosta de comunicar com business
• ✅ Prefere trabalho mais analítico

O Caminho Híbrido

Muitos profissionais estão fazendo a transição de Data Scientist para AI Engineer. Se você já é DS, pode aproveitar seu conhecimento de dados e adicionar skills de LLMs.

# Roadmap: DS → AI Engineer

Você já tem:
✅ Python
✅ Manipulação de dados
✅ Conceitos de ML

O que aprender:
📚 APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic)
📚 Prompt Engineering
📚 RAG e Vector Databases
📚 LangChain/LlamaIndex
📚 Deploy (Docker, Cloud)

Tempo estimado: 2-3 meses

Comparativo de Projetos

Projeto típico de AI Engineer

# Chatbot de Suporte com RAG

Objetivo: Automatizar 40% dos tickets de suporte

Stack:
- FastAPI (backend)
- LangChain + GPT-4
- Pinecone (vector DB)
- React (frontend)

Métricas de sucesso:
- Tickets automatizados
- CSAT do chatbot
- Tempo médio de resposta

Projeto típico de Cientista de Dados

# Modelo de Predição de Churn

Objetivo: Identificar clientes em risco de cancelar

Stack:
- Pandas/NumPy (análise)
- Scikit-learn (modelo)
- Metabase (dashboard)
- Jupyter (desenvolvimento)

Métricas de sucesso:
- Precision/Recall do modelo
- Revenue saved
- Ações de retenção geradas

Conclusão

Ambas são excelentes carreiras. A escolha depende do seu perfil:

• Construir produtos com IA → AI Engineer
• Analisar dados e gerar insights → Cientista de Dados

Se você é desenvolvedor e quer os maiores salários e demanda do mercado, AI Engineer é a escolha clara para 2025.