A inteligência artificial está mudando a cara do trabalho no mundo. Enquanto um terço dos profissionais teme que a automação coloque seus empregos em risco, segundo pesquisa global da consultoria PwC, novos cargos surgem. Um deles é o engenheiro de IA, responsável por projetar, testar e colocar de pé sistemas de inteligência artificial que impactam decisões de negócio. “Diferente do engenheiro de software clássico, que recebe uma especificação para programar, o engenheiro de IA moderno traduz problemas de negócios em arquiteturas de IA escaláveis que geram valor real”, afirma Daniel Lázaro, líder de dados e IA da Accenture na América Latina.

Essa carreira entrou no radar das empresas: segundo um relatório do LinkedIn de janeiro deste ano, a profissão lidera o ranking das que mais crescem no Brasil, impulsionada pela explosão da IA generativa. A oferta, no entanto, não tem acompanhado a demanda. “Existe uma escassez crítica de profissionais capazes de lidar com sistemas complexos e os desafios éticos da IA.”

Enquanto a procura por esses talentos supera em muito a oferta atual no Brasil e no mundo, os salários podem passar de R$ 27 mil. Além disso, na contramão do mercado, o cargo costuma oferecer flexibilidade: no ano passado, cerca de 63,55% das vagas eram remotas e 13,55%, híbridas.

Segundo o relatório do LinkedIn, o tempo médio de experiência para assumir a posição é de três anos e meio. Antes da contratação, os profissionais costumam ocupar cargos como engenheiro de software, cientista de dados ou engenheiro de dados.

Como ocorre em muitas profissões na área de tecnologia, a carreira ainda é marcada por uma acentuada desigualdade de gênero. Em 2025, apenas 10,58% das contratações para engenheiros de IA foram de mulheres, frente a 89,42% de homens.

A seguir, Daniel Lázaro, da Accenture, detalha as principais funções de um engenheiro de IA, o potencial de ganhos e de progressão na carreira, além dos caminhos para realizar uma transição para a área.

O que é um engenheiro de IA?

Na visão tradicional, é o profissional que constrói, testa e implementa modelos de inteligência artificial. Contudo, esse papel evoluiu para o que chamamos de FDE (Forward-Deployed Engineer). O FDE não é apenas um “codificador de algoritmos”, mas um estrategista técnico embarcado no cliente ou na área de negócio. Ele entende tanto de LLMs (Large Language Models) e Agentic AI quanto de perspectiva de negócio.

Diferente do engenheiro de software clássico, que recebe uma especificação para programar, o engenheiro de IA moderno traduz problemas de negócios ambíguos em arquiteturas de IA escaláveis que geram valor real.

Quais são as funções de um engenheiro de IA?

• Orquestração de agentes: Não se trata apenas de treinar um modelo, mas de criar ecossistemas em que agentes de IA autônomos executam tarefas complexas;
• Engenharia de valor: Entende a dor do negócio — seja na mineração ou no varejo — e desenha a solução de IA in loco, não em um escritório remoto de TI;
• Gestão do “digital core”: Garante que a infraestrutura de dados na nuvem seja robusta o suficiente para alimentar a IA generativa com segurança e ética.

Quanto ganha um engenheiro de IA?

É uma das carreiras mais valorizadas da década. Por causa da escassez de talento qualificado, os salários partem de patamares significativamente superiores à média da engenharia de software tradicional.

Segundo o Guia Salarial Robert Half de 2026, os salários de engenheiro de IA no Brasil variam de R$ 19.500 até R$ 27.100.

Qual o potencial de ascensão de carreira?

É ilimitado, porque o teto não é mais técnico, é de negócio. Um engenheiro de IA júnior começa na execução técnica, mas o caminho para a liderança (como Chief AI Officer ou líder de Data & AI) depende de sua capacidade de usar a tecnologia para reinventar modelos de negócio. Quem domina a técnica e a estratégia torna-se indispensável.

Qual o perfil de um engenheiro de IA?

O perfil ideal é o do “Polímata Digital”, profissional que combina conhecimentos profundos em múltiplas áreas. As empresas estão buscando pessoas com agilidade de aprendizado.

Dentre as hard skills, estão o domínio de Python, frameworks de IA (PyTorch e TensorFlow), engenharia de prompt e arquitetura de LLMs. Já dentre as soft skills, é preciso ter excelente comunicação, empatia para entender o usuário final e resiliência para lidar com tecnologias que mudam semanalmente.

Qual a formação de um engenheiro de IA?

A base STEM (sigla em inglês para Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática) continua sendo o padrão. Cursos de graduação comuns para engenheiros de IA são Ciência da Computação, Estatística, Física ou Matemática.

No entanto, o diploma é o ponto de partida, não a linha de chegada. Com a velocidade da GenAI, a formação acadêmica tradicional muitas vezes não acompanha o ritmo do mercado. Por isso, cada vez mais as empresas estão valorizando profissionais que demonstram uma capacidade contínua de autoeducação e que trazem bagagem de outras áreas (como economia ou biologia), aplicando IA a esses domínios.

Cursos complementares para essa carreira

É recomendado usar plataformas que tenham parcerias diretas com a indústria, como a Udacity, que possui cursos de “Nanodegrees” focados em engenharia de Machine Learning e AI Product Management, muitas vezes desenhados com inputs de gigantes do Vale do Silício.

Cursos que focam em Deep Learning, Agentic AI e Data Engineering são essenciais. Busque certificações que ensinem a “construir”, não apenas a “teorizar”.

A seguir, veja alguns cursos da Udacity para engenheiros de IA

Fundamentos e estratégia:

• Generative AI Nanodegree: É o curso do momento. Foca em LLMs, Prompt Engineering e soluções como RAG (Retrieval-Augmented Generation), essenciais para criar agentes inteligentes;
• AI Product Manager: Ensina a identificar oportunidades de negócio e a traduzir necessidades de clientes em especificações de IA (exatamente o que separa o codificador do estrategista);
• AI Programming with Python: Python é a língua franca da IA; sem dominá-la (junto com PyTorch/NumPy), não há engenharia.

Engenharia robusta e dados:

• Machine Learning DevOps Engineer: Ensina a colocar modelos em produção de forma escalável;
• Data Engineering with AWS: Sem dados limpos e pipelines na nuvem, não existe IA. Este curso cobre a infraestrutura necessária sobre o tema;
• Data Engineering with Microsoft Azure: Cobre integração com Databricks e Azure Synapse, preparando o engenheiro para lidar com dados e IA em escala industrial;
• Cloud Architect using Google Cloud: Visão macro da arquitetura em nuvem (Kubernetes, IAM, segurança) antes de implementar a IA.

Especialização para um diferencial de carreira:

• Deep Learning Nanodegree: Para quem vai construir a arquitetura do zero, mergulhando em redes neurais profundas e algoritmos complexos;
• Natural Language Processing: Aborda a ciência por trás do ChatGPT. Vital para quem quer trabalhar com assistentes virtuais e análise de sentimentos;
• Computer Vision: Para aplicações em varejo (lojas autônomas), saúde (análise de exames) e segurança;
• Self-Driving Car Engineer: Para quem busca a fronteira da robótica e sistemas autônomos complexos;
• AI for Trading: Exemplo perfeito de transição de carreira para finanças. Combina algoritmos quantitativos com IA para o mercado de capitais.

Como fazer uma transição de carreira para engenharia de IA?

Não jogue fora sua experiência anterior, mas utilize-a como alavanca. A melhor transição acontece quando o profissional combina seu conhecimento de domínio com novas técnicas.

• Setor financeiro: Aprenda IA para se tornar um engenheiro focado em FinTech e detecção de fraudes;
• Marketing: Foque em IA Generativa para personalização em massa;
• Direito: Aprenda Processamento de Linguagem Natural para construir arquiteturas de análise contratual automatizada;
• Logística: Foque em Machine Learning para criar “Gêmeos Digitais” que preveem rupturas na cadeia de suprimentos;
• Saúde: Especialize-se em ciência de dados para aplicar IA na aceleração de diagnósticos e descoberta de novos tratamentos;
• Recursos humanos: Domine People Analytics para desenhar modelos preditivos de retenção de talentos e skills gaps;
• Arquitetura ou design: Foque em Generative Design para criar agentes que otimizam projetos complexos por eficiência e custo.

O segredo é entender que a IA é uma camada horizontal que vai permear todas as verticais. Comece dominando os fundamentos de dados e lógica de programação, e então especialize-se nas ferramentas de IA do setor de experiência ou formação inicial.