Os Custos Ocultos de Contratar Cientistas de Dados: Por que a conta não fecha?
Quando uma empresa decide montar um time de dados interno, a primeira linha da planilha de custos é sempre o salário. No Brasil, um Cientista de Dados Sênior tem um salário base elevado, variando entre R$ 15.000 e R$ 25.000 mensais. Mas, para o gestor experiente, o salário é apenas a ponta do iceberg.
A verdadeira sangria de orçamento acontece no que não está explícito no holerite. Ao calcular o custo real de um funcionário CLT, somado aos desafios de recrutamento e retenção em um mercado aquecido, o valor para manter esse profissional pode triplicar. Neste artigo, vamos abrir a caixa preta dos custos invisíveis que impactam o ROI da sua área de dados.
1. O Custo do Recrutamento
Encontrar um profissional qualificado em dados não é como contratar para áreas administrativas. A escassez de talentos faz com que o custo de contratação de um cientista de dados comece muito antes do primeiro dia de trabalho.
- Headhunters: Se sua equipe de RH não é especializada em Tech, você pagará entre 20% a 30% do salário anual do candidato para uma consultoria de recrutamento.
- Custo de Vaga Aberta: No Brasil, uma vaga de dados leva em média 60 a 90 dias para fechar. São três meses de projetos parados e oportunidades de negócio perdidas.
- Horas da Liderança Técnica: Seus melhores arquitetos e CTOs gastam dezenas de horas entrevistando candidatos e corrigindo testes técnicos, deixando de produzir para a empresa.
2. O Multiplicador CLT (O “Custo Brasil”)
Para empresas no regime de Lucro Real ou Presumido, a matemática é cruel. Um salário de R$ 20.000,00 não custa R$ 20.000,00. Adicione nesta conta:
- FGTS, Férias + 1/3, 13º Salário e INSS Patronal.
- Benefícios competitivos (que no mercado de TI são altos): Plano de Saúde Top, VR/VA elevados, bônus e PLR.
- Infraestrutura: Notebooks de alta performance (MacBooks ou similares) e licenças de software.
No final, o custo mensal desse profissional pode ultrapassar R$ 35.000,00, sem garantir que ele ficará na empresa por mais de um ano.
3. A Curva de Aprendizado e a Complexidade
Contratou? Ótimo. Agora começa o período de Ramp-up. Um Cientista de Dados leva, em média, de 3 a 6 meses para entender a arquitetura de dados da empresa, as regras de negócio e começar a entregar valor real.
4. O Fantasma do Turnover
Este é o ponto mais doloroso. O turnover em TI no Brasil é um dos mais altos do mundo. Profissionais de dados recebem propostas semanais no LinkedIn, muitas vezes para ganhar em Dólar ou Euro trabalhando remotamente.
Quando um cientista sai após 8 ou 12 meses, você não perde apenas o funcionário. Você perde:
- O investimento feito no recrutamento e treinamento.
- O conhecimento tácito do negócio (que vai embora com ele).
- O custo da multa rescisória do FGT ou o custo de reiniciar o ciclo de contratação do zero.
A Alternativa Inteligente: Outsourcing Estratégico
Diante desses custos ocultos, a outsourcing surge não apenas como uma opção técnica, mas financeira. Ao contratar uma empresa especializada, você transforma custos variáveis e riscos trabalhistas em um custo fixo previsível.
Nós absorvemos o custo do recrutamento, o risco do turnover e a gestão de carreira. Você recebe o skill sênior pronto para atuar, focado apenas no resultado do projeto.
Quer parar de gastar dinheiro com rotatividade e focar em inteligência de dados? Fale com nossos consultores e compare os custos.
