Construir uma carreira sólida exige muito mais do que um diploma de uma instituição renomada. Segundo Caitlin Wehniainen, especialista em recrutamento entrevistada por CNBC Make It, a formação acadêmica é apenas um dos fatores avaliados – e, muitas vezes, não o mais importante.

Em setores como o de tecnologia, onde a inovação ocorre em um ritmo acelerado, a capacidade de aprendizado, a experiência prática e a evolução na carreira pesam mais do que o nome da universidade.

A especialista diz que empresas líderes priorizam profissionais que demonstrem habilidades técnicas concretas e que tenham um histórico de crescimento e contribuições relevantes para projetos de alto impacto.

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Experiência e aplicação prática superam a teoria

Para ter uma ideia, muitos profissionais de IA não possuem formação tradicional na área.

Wehniainen observa que alguns dos melhores talentos são autodidatas que aprenderam por conta própria, explorando algoritmos, testando modelos de machine learning e desenvolvendo soluções reais. Em um mercado que valoriza inovação e capacidade analítica, um portfólio repleto de projetos práticos pode ter mais peso do que um diploma tradicional.

"Quanto mais experiência um candidato tem, menos seu diploma importa", afirma Wehniainen. Depois de cinco anos de atuação, recrutadores dão muito mais atenção às empresas pelas quais um profissional passou, aos projetos que executou e às soluções que criou, do que às credenciais acadêmicas.

Promoções e crescimento dentro da empresa contam pontos

Recrutadores procuram currículos que mostrem essa trajetória de ascensão. "Se uma pessoa foi promovida dentro da mesma empresa, significa que seu talento foi reconhecido e que ela agregou valor significativo ao negócio", explica Wehniainen.

No campo da IA, onde projetos exigem alto grau de especialização e impacto mensurável, essas promoções podem ser um diferencial.

Certificações e aprendizado contínuo são essenciais

Uma carreira em inteligência artificial requer atualização constante. As ferramentas, frameworks e modelos mudam rapidamente, tornando essencial que os profissionais busquem aprimoramento contínuo por meio de cursos, certificações e participação ativa na comunidade técnica.

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Certificações em machine learning, cloud computing e engenharia de dados agregam valor ao currículo, pois demonstram comprometimento com a área e aprofundamento técnico.

Wehniainen destaca que profissionais que investem em aprendizado autônomo e certificações são mais valorizados por empresas, pois isso indica uma mentalidade de crescimento e desenvolvimento profissional.

O diferencial está na construção de um perfil sólido

Para se destacar, um candidato precisa ir além de diplomas. Construir um portfólio robusto, demonstrar crescimento dentro das empresas e investir em educação contínua são fatores decisivos para conquistar posições de destaque no mercado.

Em um segmento altamente competitivo como de IA, o que diferencia um profissional não é apenas sua formação acadêmica, mas sim sua capacidade de gerar impacto real, inovar e acompanhar a evolução das tecnologias emergentes.

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