Como se tornar um data scientist freelancer (parte 1)

Introdução

Segundo o Glassdoor, a procura por trabalho remoto aumentou 360%. A forma como o mundo trabalha mudou profundamente, especialmente em ciência de dados e desenvolvimento de software. Como dá para ver pelos números, muitos profissionais estão correndo atrás para acompanhar o que essa mudança traz de novidade.

Muitas empresas migraram para o modelo remoto, que permite aos funcionários investir mais tempo na vida pessoal sem perder produtividade nem compromisso com a empresa. Para quem está buscando emprego ativamente, surgiu uma variedade de novas oportunidades não só no próprio país, mas também no exterior. Dá para dizer que empregadores e profissionais encontraram uma situação ganha-ganha, baseada em flexibilidade e confiança.

Com as vantagens do home office ficando cada vez mais conhecidas, muita gente passou a se perguntar se agora é a hora de experimentar o trabalho como freelancer. Como resultado, plataformas online de freelas, como a Upwork, ganharam muita popularidade.

Hoje, a Upwork tem cerca de 900 vagas em ciência de dados. Esse número já é bem alto, mas, como data scientist, você também pode entrar em outros tipos de projetos de desenvolvimento de software que não se limitam à área de dados, o que amplia ainda mais o horizonte para quem quer ser freelancer. Se você está começando na área, confira nosso guia completo sobre como se tornar um data scientist para mais detalhes. 

Como freelancer em data science, você vai encontrar uma grande variedade de projetos interessantes publicados por empresas e pessoas físicas. As vagas já trazem o valor e a data desejada de entrega, o que facilita decidir se vale a pena assumir o projeto ou não. Claro, você não precisa trabalhar em um projeto por vez. Dá para definir suas próprias regras e gerenciar seu tempo como preferir para alcançar máxima eficiência sem sacrificar o equilíbrio entre vida pessoal e profissional.

Trabalhar como freelancer, no entanto, também tem desvantagens, como a ausência de benefícios corporativos, e vale a pena considerar isso com seriedade antes de dar o passo.

Vantagens e desvantagens de ser um data scientist freelancer

Ao trabalhar como freelancer, você está, na prática, construindo sua própria marca. Além de concluir as tarefas que aceita, também é sua responsabilidade desenvolver essa marca, planejar receitas e despesas e tomar todas as decisões, como escolher as licenças de software que vai usar.

Ter sucesso como freelancer exige bastante trabalho, mas, assim como em outras formas de contratação, existem prós e contras. 

Vantagens

1. Você pode trabalhar de qualquer lugar, desde que tenha conexão com a internet.
2. Você escolhe os trabalhos que quer assumir, com condições que façam sentido para você.
3. Você mesmo planeja sua carga de trabalho e suas férias, e trabalha o quanto sua energia e seu tempo permitirem. Se quiser atuar como data scientist freelancer em meio período, também vai encontrar projetos que ocupam apenas algumas horas do seu dia.
4. Como freelancers atuam globalmente, às vezes conseguem aproveitar oportunidades com remuneração melhor do que teriam localmente em seus países.
5. Dada a variedade de tarefas, como freelancer você pode desenvolver competências em diferentes frentes, em vez das atividades mais monótonas que podem aparecer em um emprego tradicional. Além disso, suas habilidades de pesquisa e desenvolvimento tendem a evoluir rápido, já que você as pratica diariamente na busca ativa por trabalhos.

Desvantagens

1. Freelancers têm obrigações tributárias que precisam acompanhar por conta própria, o que pode ser complicado, principalmente para quem está começando.
2. Falta de benefícios. Como você vai tocar o próprio negócio, não haverá uma empresa oferecendo os benefícios usuais de CLT. Isso significa que você terá que providenciar algumas coisas, como plano de saúde.
3. Projetos podem levar mais tempo do que o esperado ou o cliente pode querer concluir antes. Com o tempo, isso vai desenvolver sua adaptabilidade, mas, no curto prazo, pode gerar sensação de instabilidade na sua vida profissional.
4. Você vai encontrar ótimos clientes, e também alguns que podem causar dor de cabeça. Em qualquer caso, é preciso deixar o cliente satisfeito. As notas que eles dão nas plataformas e as avaliações públicas que podem publicar impactam bastante suas chances de ser contratado por outras empresas no futuro.
5. Fusos horários. Em alguns casos, você pode precisar se adaptar ao fuso do país do cliente, o que pode afetar sua rotina pessoal.
6. Muitas vezes você não terá um colega trabalhando ao seu lado, o que pode trazer momentos de solidão. É importante cuidar da sua saúde mental e das suas necessidades sociais; caso contrário, motivação e saúde podem cair aos poucos.
7. Sempre há o risco de topar com clientes que não cumprem as condições combinadas, inclusive de pagamento. Em geral é uma possibilidade pequena, mas é algo para manter no radar e tomar as devidas precauções para garantir um tratamento justo.

Competências de um freelancer em data science

Como freelancer, você vai precisar de uma boa combinação de soft skills e hard skills. Seu conhecimento técnico, claro, tem papel central, mas outros aspectos, como habilidades sociais, domínio do idioma e noções de contabilidade, também são cruciais.

Hard skills

Habilidades técnicas

Muitas habilidades de data science vêm de formações em ciência da computação, TI, matemática e estatística. No entanto, não se limitam a essas áreas, já que também podem ser adquiridas em diferentes carreiras de engenharia. As habilidades básicas exigidas de todo data scientist são:

1. Programação e pacotes
2. Visualização de dados
3. Machine learning
4. Probabilidade e estatística
5. Álgebra linear
6. Tratamento e preparação de dados

Domínio de idiomas

Boa proficiência em idiomas é base para uma comunicação eficiente. Como freelancer, você vai trabalhar com clientes de diferentes países. Se você der uma olhada nas vagas em qualquer plataforma, vai ver que a maioria, senão todas, estão em inglês. 

Ajuda muito ter um nível de inglês que permita entender as demandas e responder aos clientes por escrito. Em algum momento, porém, um nível limitado pode não ser suficiente. Em projetos médios e grandes, normalmente será preciso fazer chamadas de vídeo antes, durante e depois do projeto. Na seleção, clientes priorizam candidatos com quem conseguem se comunicar sem ruídos. Por isso, se o inglês não é seu idioma nativo, melhorar essa habilidade pode ser uma grande vantagem.

Contabilidade

Freelancers precisam pagar impostos e taxas, que variam conforme o país de residência. À medida que o negócio cresce, os tipos de tributos podem mudar. É essencial ter boas noções de contabilidade e acompanhar alterações na legislação fiscal, pois o descumprimento pode gerar problemas legais.

Soft skills 

O conjunto de habilidades chamadas de ‘soft skills’ pode ser a chave para conquistar a confiança do cliente. Veja as que você precisa dominar para ter sucesso como freelancer:

Comunicação

Um denominador comum entre bons freelancers é a forma clara e diferenciada de se comunicar. Antes de aceitar um trabalho, é importante que freelancer e cliente entendam as demandas e necessidades um do outro. As duas partes precisam se comunicar com clareza para evitar ambiguidades e mal-entendidos desde o início.

Negociação

Aprender a negociar exige experiência. Negociações às vezes são delicadas e devem ser feitas com respeito. O freelancer aprende isso na prática. É importante expor suas necessidades e expectativas sem ser brusco e, se erros acontecerem, tirar aprendizado deles. O objetivo deve ser sempre chegar a cláusulas contratuais justas para ambos os lados.

Inteligência emocional

Antecipar como o cliente vai se sentir diante de um problema ajuda você a planejar soluções e a melhor forma de apresentá-las. Também podem surgir situações em que o cliente não consegue expressar bem o que pensa por diferentes motivos. Nesses casos, a empatia do freelancer pode fazer o cliente se sentir compreendido e em boas mãos.

Abstração

Abstração é uma habilidade muito usada por engenheiros e cientistas: pensar um problema complexo e dividi-lo em componentes simples de alto nível. Ao focar nesses componentes mais simples, fica mais fácil abordar problemas complexos. 

Clientes podem não ter tanto conhecimento técnico quanto um freelancer e, mesmo quando têm, podem ter dificuldade para entender todas as etapas do trabalho. Por isso, freelancers precisam ser capazes de apresentar um resumo claro da abordagem e da arquitetura do projeto — e é aí que entra a abstração. Clientes valorizam receber uma visão geral objetiva do processo, o que ajuda a construir uma ponte sólida entre as partes. 

Principais plataformas para encontrar trabalhos de data science como freelancer 

Sites de freelas conectam quem publica vagas e quem presta serviços. Neles, você pode filtrar oportunidades para adequar a busca às suas habilidades. Todas as etapas do projeto acontecem nessas plataformas, inclusive o pagamento final, o que as torna ferramentas muito úteis e confiáveis para profissionais. Veja abaixo as principais plataformas para vagas em data science hoje.

Upwork

Há aproximadamente 900 vagas abertas relacionadas a data science na plataforma, como mostra a página de data science da Upwork. As contratações na Upwork costumam ser concluídas rapidamente. As negociações podem durar de alguns minutos a uma semana. Isso significa que você pode ter cerca de mil oportunidades em ciência de dados para se candidatar toda semana.

Toptal

Diferente de outras plataformas, a Toptal realiza uma entrevista técnica rigorosa com todos os candidatos. Como resultado, apenas os 3% mais bem avaliados são aceitos. Isso garante que somente freelancers de alto desempenho e profissionais façam negócios por lá.

Fiverr

O que diferencia a Fiverr é que, nessa plataforma, geralmente são os freelancers que oferecem serviços específicos em planos básico, padrão e premium. Assim, a dinâmica do negócio tende a ser mais estável do que em outras plataformas, já que o freelancer define exatamente qual tarefa vai executar, em quanto tempo e por qual valor.

Conclusão 

Começar sua jornada como data scientist freelancer pode ser desafiador, mas pode render uma carreira gratificante em ciência de dados, com a independência de ser seu próprio chefe. Fique de olho na parte 2, onde vamos trazer um roadmap detalhado para se tornar data scientist, dicas adicionais e respostas para perguntas frequentes. Enquanto isso, você já pode começar hoje mesmo se inscrevendo na nossa Data Scientist Career Track.