Engenheiro de dados/engenheira de dados
Instantâneo
Os engenheiros de dados desenvolvem a arquitetura necessária para tratar, gerir e armazenar grandes quantidades de dados que serão utilizados pelos cientistas de dados para análise. Concebem a infraestrutura e mantêm condutas e armazéns de dados para tirar partido desses dados para obter benefícios estratégicos.
Como engenheiro de dados/engenheira de dados, você é o arquiteto da infraestrutura de dados de uma organização. Seu trabalho envolve projetar, construir e manter sistemas robustos para coletar, processar, armazenar e disponibilizar grandes volumes de dados (Big Data). Você garante que os cientistas de dados tenham acesso a dados limpos, organizados e confiáveis para realizar suas análises e modelos preditivos, contribuindo diretamente para a tomada de decisões estratégicas da empresa.
- • Desenvolver e implementar a arquitetura de dados, incluindo pipelines de dados, data warehouses e data lakes.
- • Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados.
- • Otimizar o desempenho dos sistemas de dados para garantir a eficiência e escalabilidade.
Onde esta profissão tem procura
Escassez e excedente de mão de obra comunicados, por ano. Publicado para grupos profissionais, não para títulos de emprego individuais.
Os números abrangem Especialistas em tecnologias da informação e comunicação — 75 profissões, incluindo esta.
Com escassez: Bulgária, Bélgica, Chipre, Eslovênia e mais 6.
Escassez mais prolongada: Áustria, 3 anos.
Selecione um território no mapa para ver os seus números.
Sobre esta fonte›
Fonte: ELA/EURES, escassez e excedente de mão de obra. Os dados são publicados ao nível do grupo profissional e abrangem a Europa. As edições diferem na estrutura do anexo e nos países abrangidos, pelo que uma diferença entre anos nem sempre significa que o mercado de trabalho mudou. Os países a cinzento não foram comunicados, o que não é o mesmo que estar em equilíbrio.
O que significam estas palavras
As quatro coisas apresentadas nesta secção
- Procura comunicada
- Se os empregadores comunicam que precisam de pessoas para esta profissão — uma avaliação publicada por um organismo nacional ou da UE, não uma contagem.
- Para onde caminha
- Em que sentido se prevê que o emprego nesta profissão evolua nos próximos anos, com base numa projeção oficial.
- Vagas
- Aproximadamente quantas vagas surgem — devido ao crescimento e à saída de pessoas da profissão.
- Remuneração típica
- Quanto ganham normalmente as pessoas nesta profissão onde a fonte publica essa informação. Um campo em branco não significa que o trabalho não seja remunerado; significa que ninguém publica esse dado para esse local.
Uma medida é omitida quando ninguém a publica para esse local, em vez de ser apresentada como zero.
Para que lado o mercado pende para si
- A seu favor
- Mais vagas do que candidatos — os empregadores competem por profissionais.
- Equilibrado
- Vagas e candidatos estão praticamente equilibrados.
- Competitivo
- Mais candidatos do que vagas — conte com concorrência.
- Dados contraditórios
- As fontes divergem, ou o mesmo grupo profissional tem falta numa zona e excesso noutra.
Cada fonte conduz a uma destas quatro opções, para que exista um único vocabulário a aprender. O que difere são os dados que estão na sua base, apresentados por baixo de cada veredicto — um rácio medido entre vagas e candidatos a emprego, ou uma avaliação publicada por um organismo nacional.
Como esta profissão se compara com outras no mesmo país
- Forte
- Entre as mais fortes em that country
- Boa
- Mais forte do que a maioria das profissões em that country
- Mista
- Cerca da média em that country
- Fraca
- Mais fraca do que a maioria das profissões em that country
Esta é uma classificação dentro de um país, não uma pontuação que possa ser comparada entre países — os registos utilizados por dois países contabilizam pessoas diferentes, pelo que o mesmo número tem significados diferentes em cada um. É também por isso que uma profissão pode estar entre as mais fortes de um país e ainda assim aparecer como Competitivo: lidera num mercado que, no geral, está muito concorrido.
De onde vêm estes dados
Cada valor é publicado por um instituto nacional de estatística, um serviço público de emprego ou um organismo da UE, e cada cartão indica a fonte e o período abrangido. Alguns locais são contabilizados mensalmente, outros são avaliados uma ou duas vezes por ano, pelo que dois locais no mesmo mapa podem referir-se a momentos diferentes — a data é sempre apresentada.
Nada disto prevê as hipóteses de uma pessoa; descreve um mercado.
Procura comunicada · Remuneração típica · Para onde caminha (Portugal, Espanha, França, Luxemburgo, Suíça, Alemanha)
| Procura comunicada | Remuneração típica | Para onde caminha | |
|---|---|---|---|
| Portugal | Excedente comunicado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Espanha | Não comunicado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| França | Não comunicado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxemburgo | Não comunicado | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Suíça | Escassez comunicada ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemanha | Escassez comunicada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publicado para grupos profissionais, não para títulos de emprego individuais.
Você orienta estudantes, clientes ou funcionários? Use estes dados ocupacionais na sua organização.
Perspectiva futura para engenheiro de dados/engenheira de dados
engenheiro de dados/engenheira de dados está entrando em um período de transformação. Com uma exposição de 42% para ferramentas de IA, essa função não está sendo substituída, está evoluindo. O domínio das novas ferramentas digitais será a chave para se manter à frente.
Como estas pontuações são calculadas?
O Índice de Resiliência (0–100) estima o quão estruturalmente protegida está esta ocupação contra automação e disrupção de IA, com base em análise ao nível de tarefas. Pontuações mais altas significam mais tarefas que dependem de julgamento humano. A Exposição à IA mostra o percentual estimado de horas de tarefas que as capacidades de IA atuais poderiam afetar. São indicadores estruturais derivados do modelo, não previsões sobre segurança no emprego individual.
Como engenheiro de dados/engenheira de dados poderia mudar à medida que a adoção da IA cresce?
Várias áreas de tarefas podem mudar para fluxos de trabalho assistidos por IA, pelo que a requalificação se torna mais importante.
Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.
Várias áreas de tarefas podem mudar para fluxos de trabalho assistidos por IA, pelo que a requalificação se torna mais importante.
Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.
Estimativa baseada em modelo. Use-o como um sinal de planejamento, não como uma garantia.
Compare isso com o seu perfil
Como a IA pode mudar esse papel
Interpretação determinística e baseada em modelos dos sinais de papel atuais – não uma garantia de substituição.
O que ainda depende das pessoas
A maioria das tarefas aqui pode ser assistida por IA em vez de puramente humana.
Onde a IA pode se tornar um copiloto
- efetuar redução de dimensionalidade
- desenvolver aplicações de tratamento de dados
- gerir arquitetura de dados informáticos
Tarefas mais expostas à automação
- processar dados
- gerir dados de investigação
- utilizar técnicas de processamento de dados
Sinais vitais e vetores de IA
Vetores de exposição de IA
0-100%Exposição a análise assistida por IA, reconhecimento de padrões e tarefas de modelagem preditiva
Exposição a geração de conteúdo, aumento criativo e ferramentas de grandes modelos de linguagem
Exposição a automação física, robótica e deslocamento de tarefas conduzido por sensores
Exposição a automação de fluxo de trabalho, software de suporte à decisão e digitalização de processos
Detalhes técnicos
O NexFuture v3.0 estima a exposição à automação diretamente a partir dos grupos de competências essenciais da ESCO, ponderada pela massa de competências e calibrada em relação a âncoras de especialistas. As pontuações são estimativas probabilísticas, não garantias. Consulte o White Paper de Metodologia do NexFuture para todos os detalhes.
Mede a exposição à automação. Não mede o salário, a procura nem quantos empregos existem perto de si.
O que as pessoas nesta função geralmente fazem
Tecnologia digital
Um dia típico como engenheiro de dados/engenheira de dados
09 09:00 · Manhã desenvolver aplicações de tratamento de dados
10 10:30 · Meio da manhã desenvolver processos de tratamento de dados
12 12:00 · Meio-dia executar técnicas de armazenamento de dados
14 14:00 · Tarde gerir arquitetura de dados informáticos
15 15:30 · Final de tarde gerir dados
17 17:00 · Conclusão projetar bases de dados em nuvem
A ordem das tarefas é ilustrativa. Os dias individuais variam.
O que você precisa para fazer este trabalho
As habilidades, os conhecimentos e as ferramentas exigidos por esta função — e os traços e benefícios que vêm com ela.
-
utilizar técnicas de processamento de dados
Recolher, tratar e analisar dados e informações pertinentes, armazenar e atualizar adequadamente os dados e representar os valores e dados através de gráficos e diagramas estatísticos.
-
desenvolver processos de tratamento de dados
Utilizar ferramentas TIC para aplicar processos matemáticos, algorítmicos ou outros processos de manipulação de dados, a fim de criar informação.
-
utilizar bases de dados
Utilizar ferramentas de «software» para gerir e organizar dados num ambiente estruturado que consista em atributos, tabelas e relações, a fim de consultar e alterar os dados armazenados.
-
gerir dados quantitativos
Recolher, processar e apresentar dados quantitativos. Usar os programas e métodos adequados para validar, organizar e interpretar dados.
-
armazenar dados e sistemas digitais
Utilizar ferramentas de software para arquivo de dados, efetuando a sua cópia e salvaguarda, a fim de garantir a sua integridade e evitar a perda de dados.
-
executar técnicas de armazenamento de dados
Aplicar modelos e ferramentas, como o processamento analítico em linha (OLAP) e o processamento de transações em linha (OLTP), a fim de integrar dados estruturados ou não estruturados de fontes, com o objetivo de criar um depositário central de dados históricos e correntes.
-
gerir dados de investigação
Produzir e analisar dados científicos recolhidos a partir de métodos de investigação qualitativos e quantitativos. Armazenar e guardar os dados em bases de dados de investigação. Favorecer a reutilização de dados científicos e conhecer os princípios de gestão de dados abertos.
-
gerar conjuntos de dados
Gerar uma coleção de conjuntos de dados novos ou existentes que sejam constituídos por elementos separados, mas que possam ser manipulados como uma unidade.
-
gerir dados
Administrar todos os tipos de recursos de dados ao longo do seu ciclo de vida através da definição de perfis de dados, de análises e da normalização, bem como da resolução, limpeza, reforço e auditoria de identidades. Assegurar que os dados são adequados ao fim a que se destinam, utilizando ferramentas informáticas especializadas para o cumprimento dos critérios de qualidade dos dados.
-
efetuar redução de dimensionalidade
Reduzir o número de variáveis ou características de um conjunto de dados em algoritmos de aprendizagem automática, através de métodos como a análise de componentes principais, a fatorização de matrizes, métodos de autocodificação e outros.
-
desenvolver aplicações de tratamento de dados
Criar um software personalizado para tratamento de dados, selecionando e utilizando a linguagem de programação informática adequada para que um sistema TIC produza os resultados exigidos com base num input previsto.
-
gerir arquitetura de dados informáticos
Supervisionar os regulamentos e utilizar técnicas informáticas para definir a arquitetura dos sistemas de informação e controlar os processos de recolha, armazenamento, consolidação, organização e utilização de dados numa organização.
-
projetar bases de dados em nuvem
Aplicar princípios de design com vista à criação de bases de dados adaptáveis, elásticas, automatizadas e fracamente acopladas que utilizem infraestruturas de computação em nuvem. Procurar eliminar eventuais pontos únicos de falha através da conceção de base de dados distribuídas.
-
processar dados
Introduzir informações num sistema de armazenamento e recolha de dados através de processos como a digitalização, a introdução manual de dados ou a transferência eletrónica de dados, a fim de tratar grandes quantidades de dados.
armazenamento de dados
Os conceitos físicos e técnicos da forma como o armazenamento de dados digitais está organizado em regimes específicos, tanto a nível local, como discos rígidos ou memórias de acesso aleatório (RAM), como à distância, através de redes, da Internet ou da nuvem.
dados não estruturados
As informações que não estão dispostas de forma predefinida ou que não têm um modelo de dados predefinido, sendo difícil compreender e encontrar padrões nas mesmas sem utilizar técnicas como a análise de dados.
modelos de dados
As técnicas e os sistemas existentes utilizados para estruturar elementos de dados e mostrar relações entre eles, bem como métodos de interpretação das estruturas e relações de dados.
sistemas de gestão de bases de dados
As ferramentas para a criação, atualização e gestão de bases de dados, como a Oracle, a MySQL e o Microsoft SQL Server.
tecnologias em nuvem
As tecnologias que permitem o acesso a hardware, software, dados e serviços através de servidores e redes de software remotos, independentemente da sua localização e arquitetura.
SAS Data Management
O programa informático SAS Data Management é uma ferramenta para a integração de informações provenientes de múltiplas aplicações, criadas e mantidas por organizações, numa estrutura de dados consistente e transparente, desenvolvido pela empresa de software SAS.
Teradata Database
O programa informático Teradata Database é uma ferramenta para a criação, atualização e gestão de bases de dados, desenvolvido pela empresa de software Teradata Corporation.
- analítica de dados
- ciências informáticas
- estatística
Engenheiro de dados: como se qualificar e onde estudar
O que normalmente é necessário para se qualificar: nível de escolaridade, onde é uma profissão regulamentada e onde estudar.
Licenciatura ou equivalente
582 programas em 23 países ensinam as competências essenciais desta profissão. Além disso, há 139 cursos curtos, cada um desenvolvendo uma única competência.
Alguns exemplos, ensinados no idioma desta página:
Estes são 4 de 721.
Fontes
- 1. Source: Direção-Geral do Ensino Superior (dges.gov.pt).
Caminhos de crescimento e funções semelhantes
Explore planos de carreira típicos, competências adjacentes e funções semelhantes para planear a sua próxima transição.
Onde engenheiro de dados/engenheira de dados se encaixa?
Pontuações de similaridade baseadas na sobreposição de habilidades dos dados da ESCO.
Analista de dados
16% semelhançaOperador de registo de dados/Operadora de registo de dados
13% semelhançaDiretor de dados/Diretora de dados
11% semelhançaprogramador de Internet das Coisas/programadora de Internet das Coisas
11% semelhançaGestor de informação e conhecimento informático/Gestora de informação e conhecimento informático
11% semelhançaCientista de dados
11% semelhançaPara organizações
Os dados desta página a serviço de seus alunos, clientes e funcionários.
Perguntas frequentes
Quais habilidades técnicas são essenciais para um engenheiro de dados?
Como o trabalho de um engenheiro de dados se diferencia do trabalho de um cientista de dados?
Quais são as oportunidades de carreira para engenheiros de dados?
Engenheiro De Dados/Engenheira De Dados — quanto se ganha nos Estados Unidos?
Fontes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dados atualizados em 3 de outubro de 2026 Sobre nossos dados