Wictor Souza Martins

Boa tarde! Vou dar minha visão de quem trabalha com engenharia de dados há um tempo e também com experiência em processamento de imagens. Todo o hype de IA/ML só funciona se tiver dado bom, disponível e confiável chegando até o modelo. Pipeline de ingestão, versionamento de dataset, qualidade e rastreabilidade dos dados são a base de qualquer modelo. Sem uma boa engenharia por trás, o cientista de dados passa boa parte do tempo preparando os dados. Por isso, o mercado tá valorizando tanto esse perfil: empresa que investe em plataforma de dados escala o time de ciência de dados/IA muito mais rápido. As principais habilidades que o mercado está valorizando hoje são ferramentas de processamento distribuído como o Apache Spark, infraestrutura como código dentro da parte de DataOps/DevOps, Governança de dados incluindo data catalog, data steward, data quality e observability. Sobre sua dúvida específica: Eu não abandonaria totalmente o nicho de imagens médicas, eu migraria o foco pra engenharia por trás desse domínio. O conhecimento do contexto é tão valorizado quanto o conhecimento técncio. Você já entende o domínio, que é raro, e isso é um diferencial gigante. A combinação de domínio de processamento de imagens e engenharia de dados sólida tende a pagar melhor do que qualquer um dos dois isolados, porque é um perfil escasso.