A tarefa
A agência precisava de um quadro objetivo dos salários de TI — por especialidade, senioridade, stack e região — para fundamentar as faixas diante de clientes e candidatos. A contratação acontece em mercados diferentes e, nesses volumes, é mais prático ter a própria ferramenta analítica consolidada do que se apoiar em panoramas externos dispersos.
O que fizemos e quais dados coletamos
Organizamos a coleta regular de vagas de várias plataformas: cargo, faixa salarial, senioridade, stack, cidade, formato de trabalho, data de publicação. Os dados foram levados a dicionários unificados de funções e habilidades e agregados em métricas (medianas e dinâmica). A camada de dados final alimentava um painel para os analistas da agência.
Dificuldades e como as resolvemos
Primeiro, o salário muitas vezes não é informado ou vem em faixa. Trabalhamos com faixas e preenchemos as lacunas com estimativas baseadas em vagas semelhantes, sinalizando honestamente onde o valor é calculado.
Segundo, as duplicatas: a mesma vaga fica em várias plataformas e em várias cidades. Deduplicamos os anúncios para não inflar os volumes nem distorcer as medianas.
Terceiro, a bagunça nos nomes de funções e stacks. Levamos tudo a dicionários unificados — senão "programador PHP" e "desenvolvedor backend (PHP)" contariam como funções diferentes.
O resultado
A agência obteve um painel de salários de TI atualizado continuamente, com segmentações por função, tecnologias e cidade — em vez de relatórios pontuais que envelhecem rápido.
Serviços usados neste caso: Extração de vagas de emprego · Processamento de dados com IA · Estudos de mercado com dados reais · DaaS e dados via API
Materiais úteis: Normalização de dados · Scraping de sites dinâmicos