Os melhores empregos em machine learning em 2026 e como conseguir um

Quando a maioria das pessoas ouve as palavras “machine learning”, a primeira coisa que vem à cabeça é ciência de dados.

Chamado de “o trabalho mais sexy do século XX” pela Harvard Business Review em 2011, o campo da ciência de dados cresceu muito na última década. Estudantes, recém-formados e profissionais de várias áreas têm se apressado para entrar no setor e conseguir um emprego na área de ciência de dados. Muitos deles conseguiram isso só fazendo cursos online e aprendendo sozinhos o conteúdo.

A quantidade de dados que as organizações coletam tem crescido muito nos últimos anos, levando ao surgimento de muitas novas funções de machine learning. 

Neste artigo, vamos falar sobre algumas opções de carreira que envolvem machine learning e que valem a pena seguir em 2026.

Os 7 melhores empregos em machine learning

Abaixo, destacamos alguns dos principais empregos em machine learning em 2026. Também selecionamos algumas das habilidades essenciais que você vai precisar para trabalhar nessas funções e cursos que podem te ajudar a conseguir os empregos relevantes. Se você está procurando as melhores oportunidades de machine learning no setor de dados, dê uma olhada nas vagas do DataCamp para encontrar funções que combinam com suas habilidades.

1. Cientista de dados

Primeiro, vamos ver o papel de um cientista de dados pra entender o que esse trabalho realmente envolve.

Cientistas de dados são pessoas que trazem valor comercial para uma organização com a ajuda de dados. 

Como cientista de dados, você deve ser capaz de coletar, pré-processar e analisar grandes quantidades de dados para desenvolver insights que resolvam um problema de negócios. Você também vai precisar usar técnicas de modelagem de machine learning para criar previsões que impulsionem o crescimento dos negócios.

Habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados:

Espera-se que os cientistas de dados tenham um bom domínio de pelo menos uma linguagem de programação - geralmente R ou Python. Você também deve saber extrair e mexer com dados usando SQL, criar algoritmos de machine learning e analisar conjuntos de dados usando técnicas estatísticas. Pacotes Python como Numpy, Pandas, Matplotlib e Keras são comumente usados por equipes de ciência de dados em empresas para análise de dados e construção de modelos. É uma boa ideia aprender a trabalhar com esses pacotes, pois alguns entrevistadores de ciência de dados testarão seus conhecimentos sobre eles.

Se você quer desenvolver suas habilidades em ciência de dados e conseguir um emprego na área, a DataCamp tem dois ótimos programas para te ajudar a começar: Ciência de dados com Python e Ciência de dados com R.

Como cientista de dados, você também vai precisar transformar os requisitos de negócios em modelos funcionais de machine learning. Pra fazer isso, você precisa entender bem a área em que trabalha. Se você quer trabalhar com marketing, por exemplo, é uma boa ideia aprender algumas métricas e termos de marketing que são usados com frequência, pois isso vai te ajudar a entender melhor o problema do negócio antes de fazer uma análise.

Pegue este curso de análise de marketing da DataCamp pra adquirir conhecimento específico na área e se destacar dos outros aspirantes a cientistas de dados.

Para entender melhor o que as empresas esperam dos cientistas de dados, dá uma olhada nesta lista de vagas da HP:

De acordo com o Glassdoor, em 2026, o salário médio de um cientista de dados nos EUA será de US$ 143 mil a US$ 197 mil por ano. Em grandes empresas de tecnologia como Googlee Metae Apple, esse número sobe pra uma média de US$ 170.000, chegando a quase US$ 300.000 pra quem ganha mais. 

2. Engenheiro de MLOps

Os engenheiros de MLOps colocam em produção e escalam modelos preditivos criados por cientistas de dados. O trabalho deles é transformar o código da ciência de dados num produto final funcional com o qual os usuários possam interagir.

Aqui vai um exemplo do tipo de tarefa que você vai fazer como engenheiro de MLOps:

Você entra numa companhia aérea e os cientistas de dados criam um algoritmo de machine learning pra prever quais usuários têm mais chances de comprar seguro de voo. O modelo inteiro é criado em um Jupyter Notebook, e você precisa colocá-lo no site da empresa.

O sistema que você criar deve ser capaz de redirecionar os clientes para diferentes pontos de contato no site com base nas ações deles. Por exemplo, se o algoritmo de machine learning achar que o cliente provavelmente vai comprar um seguro, ele vai ser redirecionado para uma página da web com diferentes planos de seguro de voo. 

Depois de colocar o algoritmo de machine learning pra funcionar, você precisa implementar um processo pra monitorar o desempenho do modelo o tempo todo. Os dados do mundo real estão sempre mudando, então o modelo preditivo pode se deteriorar. As métricas e os registros precisam ser verificados de vez em quando pra entender onde as coisas estão dando errado e, se o modelo não estiver funcionando bem na produção, talvez seja preciso retreiná-lo.

Você também precisa fazer o controle de versão dos dados e modelos quando for necessário. Qualquer alteração no conjunto de dados de treinamento ou no algoritmo preditivo precisa ser programada, e as versões anteriores devem ser mantidas para garantir que possam ser restauradas a qualquer momento.   

Por fim, como engenheiro de MLOps, você precisa garantir que o sistema que você cria é seguro e que nenhum dado confidencial do usuário é comprometido. Para conseguir isso, você pode implementar mecanismos de controle de acesso, verificar se a infraestrutura criada está de acordo com as políticas de conformidade e introduzir recursos eficazes de geração de relatórios de modelos.

Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de MLOps:

Como engenheiro de MLOps, você geralmente não vai precisar criar um algoritmo preditivo do zero. Mas, ainda assim, você vai precisar trabalhar com bibliotecas de machine learning como Tensorflow, Keras e PyTorch, então não esqueça de adicioná-las ao seu conjunto de ferramentas.

Você também precisa entender os fundamentos dos algoritmos de ML, já que grande parte do seu trabalho envolve refatorar os códigos dos cientistas de dados e deixá-los prontos para produção.

Por fim, como sua principal tarefa é automatizar fluxos de trabalho de machine learning, você precisa entender conceitos de desenvolvimento de software e MLOps, como pipelines de CI/CD. 

Pra entender melhor o que as empresas esperam de um engenheiro de MLOps, dá uma olhada nessa lista de vagas de engenheiro de MLOps da Manifold:

O salário médio de um engenheiro de MLOps nos EUA é de US$ 164.000 por ano.

3. Engenheiro de machine learning

Enquanto o trabalho de um cientista de dados gira em torno da criação de modelos preditivos, um engenheiro de machine learning cria produtos de IA escaláveis com os quais os usuários finais podem interagir. 

Existem algumas diferenças entre um engenheiro de machine learning e um cientista de dados.

Os cientistas de dados escrevem código principalmente em R ou Python, analisam dados e criam modelos preditivos para resolver os problemas comerciais de uma empresa. Grande parte do trabalho deles é super estatístico e gira em torno de gerar insights de negócios.

Por outro lado, os engenheiros de machine learning são responsáveis por construir e treinar pipelines de machine learning. Às vezes, eles também fazem tarefas de MLOps, tipo colocar esses modelos em produção e ficar de olho e treinar de novo os algoritmos de previsão quando for preciso. 

Aqui está um exemplo do tipo de tarefa que você vai fazer como engenheiro de machine learning:

Você é contratado por uma empresa de streaming de música e entra para a equipe de produtos. Você precisa criar um pipeline de sistema de recomendação e enviar esse modelo para produção. O aplicativo que você implantar deve coletar os dados dos usuários e dar a cada cliente recomendações personalizadas com base nas preferências musicais deles. Você também precisa ficar de olho no desempenho do modelo e treinar de novo o sistema de recomendação quando for preciso.

Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de machine learning:

Os engenheiros de machine learning estão na interseção entre a ciência de dados e a engenharia de software e devem ter conhecimento em ambas as áreas. Se você quer virar um engenheiro de machine learning, não esquece de aprender estatística, probabilidade e os fundamentos da modelagem de machine learning. 

Você também precisa entender os princípios da engenharia de software, como abstração, modularidade e controle de versão, já que vai criar aplicativos escaláveis com os quais os usuários finais interagem. 

Por fim, como engenheiro de machine learning, você precisa saber sobre MLOps e entender bem as melhores práticas envolvidas na implantação de modelos de ciência de dados na produção.

Aqui está uma captura de tela da lista de vagas para engenheiro de machine learning do Spotify:

De acordo com a Indeed, o salário médio de um engenheiro de machine learning nos EUA é de US$ 162.000 por ano. Mas, grandes empresas como Metae Netflixe Apple oferecem um salário base de mais de US$ 180.000 para um cargo de engenheiro de ML, que é equivalente aos salários dos cientistas de dados.

Se você quer aprender as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de machine learning, o curso Fundamentos de Machine Learning com Python da DataCamp é uma ótima opção. Fundamentos de Machine Learning com Python é um ótimo lugar pra começar.

Você também pode ler este artigo para saber mais sobre o papel de um engenheiro de machine learning e como você pode se tornar um. 

Isenção de responsabilidade: Tem muita sobreposição entre as funções de um cientista de dados, engenheiro de machine learning e engenheiro de MLOps. Embora este artigo explique as três funções com base nas suas definições tradicionais, as empresas podem contratar pessoas para esses cargos de forma intercambiável. 

4. Consultor em Ciência de Dados

Como consultor de ciência de dados, você vai trabalhar com uma empresa de consultoria para desenvolver soluções de machine learning e inteligência artificial para os clientes deles. 

Em uma função típica de ciência de dados, você trabalha para uma única empresa em um domínio fixo e resolve problemas de negócios dentro da organização. Mas, como consultor, você vai trabalhar em vários projetos com clientes de diferentes setores.

Existem dois tipos de consultores de ciência de dados. O primeiro é um consultor de estratégia de machine learning que desenvolve uma estratégia baseada em IA para resolver o problema de um cliente, mas não a implementa de fato. Empresas de consultoria de ponta, como a McKinsey e a BCG, se encaixam nessa categoria, e seus consultores pensam em soluções em vez de realmente construir sistemas completos.

O segundo tipo de consultor de ciência de dados é o construtor. Empresas como a Deloitte e a Accenture se encaixam nessa categoria, e seus cientistas de dados realmente implementam produtos de IA totalmente funcionais para seus clientes.

Habilidades necessárias para se tornar um consultor de ciência de dados:

Tem muita coisa em comum entre o papel de um cientista de dados padrão e o de um consultor de ciência de dados. Espera-se que ambos saibam como criar algoritmos de machine learning, analisar grandes quantidades de dados e agregar valor comercial com sua experiência.

Mas, muitas vezes, também se espera que os consultores de ciência de dados tenham habilidades incríveis de comunicação e apresentação, já que eles interagem com os clientes. O maior ponto forte de um consultor é a capacidade de transformar dados em insights práticos que pessoas sem conhecimentos técnicos possam entender facilmente. 

Se você está interessado em se tornar um consultor de ciência de dados e gostaria de aprimorar suas habilidades em narrativa de dados, você pode fazer o curso o cursoConceitos de Comunicação de Dados da DataCamp.

Além disso, como os consultores trabalham em muitos projetos diferentes para vários clientes, eles precisam saber usar um monte de ferramentas. Por exemplo, enquanto a maioria das empresas exige R ou Python como pré-requisito para um cargo em machine learning, a McKinsey geralmente quer que os candidatos sejam bons nas duas linguagens para se tornarem consultores. 

Aqui está uma captura de tela da descrição do cargo de consultor de ciência de dados da McKinsey:

De acordo com o Glassdoor, o salário médio de um consultor de ciência de dados é de US$ 118.000 por ano. Mas, grandes empresas de consultoria, tipo a McKinsey e BCG, pagam aos seus consultores de ciência de dados uma média de US$ 160.000 a US$ 200.000 por ano.

5. Pesquisador científico em machine learning

Enquanto um cientista de dados cria modelos de machine learning para gerar valor comercial, um cientista pesquisador cria soluções personalizadas de IA do zero. Um pesquisador de machine learning trabalha em uma universidade ou em uma grande empresa como o Google, que financia pesquisas.

A pesquisa em machine learning é bem teórica, e os pesquisadores geralmente se concentram em desenvolver novos modelos de machine learning ou melhorar o desempenho dos algoritmos que já existem. 

Tem um contraste bem grande entre quem trabalha com machine learning e os cientistas que fazem pesquisa.

Na pesquisa de ML, mesmo um aumento pequeno de 0,2% na precisão do modelo pode ser visto como um avanço e vale a pena escrever um artigo sobre isso. Por outro lado, alguém que está trabalhando pra implementar uma solução de machine learning pra uma organização não se importaria muito com um pequeno aumento no desempenho, principalmente se isso custasse tempo e poder computacional da empresa. 

Além disso, enquanto os profissionais da indústria de machine learning costumam ser generalistas, capazes de gerenciar fluxos de trabalho de projetos de ponta a ponta, os pesquisadores são altamente especializados em um único aspecto da área e continuam a fazer descobertas nessa área específica. 

Habilidades necessárias para se tornar um cientista pesquisador em machine learning:

Como os pesquisadores de machine learning são acadêmicos superespecializados, geralmente precisam ter mestrado ou doutorado, saber escrever artigos científicos e conhecer pelo menos uma linguagem de programação. Também é preciso ter habilidades em machine learning em áreas específicas, como otimização ou análise de regressão.

Aqui está uma captura de tela da descrição do cargo de cientista pesquisador em machine learning do Google:

De acordo com o Glassdoor, o salário médio anual de um cientista pesquisador em machine learning é de US$ 151.124.

Se você quer virar um cientista pesquisador de machine learning, mas não sabe por onde começar, dá uma olhada no o curso de aprendizadoCientista de machine learning com Python do DataCamp. 

6. Engenheiro de Visão Computacional

Como engenheiro de visão computacional, você vai desenvolver modelos de detecção de objetos, reconhecimento facial e estimativa de pose para vários casos de uso organizacionais. 

Se você fosse trabalhar numa empresa que desenvolve soluções de segurança, por exemplo, você poderia ter que criar um sistema de detecção de invasões para identificar e impedir ameaças de forma rápida.

O papel de um engenheiro de visão computacional é super especializado, já que a área de foco deles é limitada a um único domínio. As empresas que contratam engenheiros de visão computacional geralmente esperam que eles criem uma solução inovadora na área ou melhorem as soluções já existentes.

Isso é diferente de um papel mais geral, tipo engenharia de ML, onde modelos pré-treinados ou pacotes já prontos podem ser usados pra resolver um problema de negócios.

Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de visão computacional:

Para se tornar um engenheiro de visão computacional, você precisa ter sólidos conhecimentos de programação e algum conhecimento dos princípios da engenharia de software. Aprenda a resolver questões de DSA (Estruturas de Dados e Algoritmos), pois elas são frequentemente solicitadas em entrevistas. 

Como você vai criar aplicativos de visão computacional, precisa saber como transformar os requisitos da empresa em um produto final. Então, espera-se que você tenha algum conhecimento sobre design de sistemas. 

Por fim, aprenda cálculo, estatística, otimização matemática e álgebra linear, pois esses são os fundamentos dos algoritmos de machine learning. Se você é iniciante em machine learning e não tem o conhecimento matemático básico necessário, pode começar fazendo o curso de DataCamp. Introdução à Álgebra Linear.

Se você quiser entender melhor as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de visão computacional, dê uma olhada nesta lista de vagas da Tesla:

De acordo com a Indeed, o salário médio de um engenheiro de visão computacional é de US$ 124.000 por ano. Em empresas como Meta e Apple, esse valor pode chegar a US$ 150.000 a US$ 200.000 por ano.

7. Instrutor de Machine Learning

Depois de ficar craque na área, você pode começar a criar conteúdo sobre o assunto para ensinar quem quer aprender sobre machine learning. O campo do machine learning é bem amplo, e muitos estudantes de diferentes origens estão tentando aprender sozinhos o assunto online.

Sites de aprendizagem online como o DataCamp estão sempre procurando instrutores que possam atender às necessidades desses alunos, e você pode se inscrever a qualquer momento se inscrever para ser instrutor na plataforma.

O YouTube e a Udemy também são ótimos lugares para começar se você tem tópicos específicos em mente que gostaria de compartilhar com a comunidade de machine learning.

Todas essas são ótimas maneiras de criar uma fonte de renda passiva com sua experiência, sem deixar seu emprego de tempo integral.

Habilidades necessárias para se tornar um instrutor de machine learning:

Como instrutor de machine learning, você precisa ter ótimas habilidades de comunicação e ser capaz de explicar conceitos supertécnicos para um público que não entende muito disso. Geralmente, espera-se que você tenha alguma experiência trabalhando na área de machine learning, mas isso nem sempre é um requisito obrigatório, desde que você possa mostrar que tem conhecimento suficiente sobre o assunto que está ensinando.

Aqui está uma captura de tela de uma lista de vagas para instrutor de machine learning publicada por uma plataforma de ensino online chamada FourthBrain:

De acordo com o Glassdoor, o salário médio anual de um instrutor de machine learning nos EUA é de US$ 124.812. Mas, como a maioria das empresas contrata instrutores como freelancers ou paga com base na receita do curso, esse valor pode variar. Por exemplo, os melhores instrutores de machine learning na Udemy, como Jose Portilla, ganham mais ou menos US$ 1 milhão a US$ 4 milhões apenas com seus cursos online.

Decidindo sobre uma carreira em machine learning

Como você pode ver pelas opções de carreira listadas acima, o machine learning é uma área com muitas oportunidades para pessoas de diferentes origens. Os empregos nesse setor pagam muito bem, com um salário anual de US$ 100.000 na parte mais baixa da tabela salarial. 

A ciência de dados é uma das opções de carreira se você está procurando um cargo em machine learning, mas não é a única. É importante escolher uma função que esteja alinhada com seus objetivos e valores, então dedique tempo para selecionar o trabalho que você achar mais interessante.

Por exemplo, se você curte se comunicar com as pessoas diariamente e é super persuasivo por natureza, provavelmente se sairia bem como consultor ou instrutor de ciência de dados. Mas, se você é mais técnico e curte programar e criar produtos completos, vale a pena pensar em seguir carreira em machine learning ou engenharia de MLOps.

Funções especializadas, como pesquisa em machine learning, podem proporcionar carreiras gratificantes se você tiver inclinação para uma área específica, como reconhecimento de voz ou visão computacional. Já pensou como seria legal ajudar a desenvolver o sistema de detecção de objetos da Tesla pra melhorar as capacidades de direção autônoma dos carros? Se sim, um trabalho na área de engenharia de visão computacional pode ser ideal para você.

No fim das contas, todas as funções de machine learning pagam bem e têm espaço para crescimento e aprimoramento contínuos. Nenhum trabalho é melhor que o outro, e a decisão final sobre a carreira depende só dos seus interesses e habilidades.