Marketing Engineer: o cargo que as empresas brasileiras ainda não sabem contratar
Você consegue descobrir o quanto uma empresa entendeu uma mudança tecnológica olhando para as vagas que ela abre.
Quando a inteligência artificial aparece apenas como mais uma habilidade desejável numa descrição de cargo antiga, a empresa provavelmente ainda está tentando encaixar uma tecnologia nova numa estrutura que não mudou.
Foi por isso que uma vaga da Zep AI me chamou atenção. Ela não procurava um profissional de marketing que soubesse usar ferramentas de IA. Procurava alguém capaz de escrever código, construir páginas, instrumentar o funil, operar agentes e responder pelo pipeline gerado por esse sistema.
O nome do cargo era Marketing Engineer.
Enquanto boa parte das empresas ainda contrata pessoas para executar tarefas, empresas nativas de IA começam a contratar profissionais para construir sistemas que respondem por resultados.
A descrição da vaga diz mais do que o nome do cargo
A Zep desenvolve infraestrutura de contexto e memória para agentes de IA. Seu produto organiza conversas, documentos, eventos e dados de negócio para entregar aos agentes o contexto adequado no momento certo.
Na vaga de Marketing Engineer, a empresa afirma que esse profissional será responsável pela forma como desenvolvedores e líderes de engenharia encontram a Zep, entendem o produto e decidem construir sobre ele.
Isso inclui colocar no ar o site de marketing, criar landing pages em código, instrumentar a jornada desde o primeiro contato até a ativação, melhorar a descoberta em mecanismos de busca e assistentes de IA, operar geração de demanda e construir agentes internos.
A métrica não é volume de campanha. A empresa diz que medirá o profissional por signups e pelo pipeline produzido por seus sistemas.
Essa frase muda tudo.
Ela elimina a separação confortável entre quem cria a campanha, quem desenvolve a página, quem configura os dados, quem conecta o CRM e quem explica depois por que a conversão não aconteceu.
O que é um Marketing Engineer
Marketing Engineer é o profissional que transforma o crescimento da empresa em um sistema construído, instrumentado e continuamente melhorado.
Ele combina competências que normalmente ficam espalhadas entre marketing, desenvolvimento, produto, dados e operações comerciais.
Na prática, isso significa saber:
- construir páginas e aplicações que chegam a usuários reais;
- conectar analytics, CRM, conteúdo e automações;
- identificar onde uma jornada perde usuários;
- criar agentes para monitorar sinais e eliminar tarefas manuais;
- produzir conteúdo baseado em dúvidas reais do mercado;
- medir ativação, conversão, pipeline e receita;
- manter o que foi construído quando uma API muda ou uma integração quebra.
Não é um desenvolvedor que recebeu metas de marketing por acidente. Também não é um profissional de marketing que aprendeu a montar automações simples.
É alguém que assume o sistema completo.
Como seria um dia de trabalho nessa função
Imagine que centenas de desenvolvedores estejam acessando a documentação de um produto, mas poucos criem uma conta.
Uma operação tradicional poderia transformar o problema em uma reunião entre marketing, produto, dados e engenharia. Cada área analisaria um pedaço. A mudança dependeria de prioridades diferentes e talvez levasse semanas.
Um Marketing Engineer começaria pelos eventos do funil. Localizaria o abandono, revisaria a página e o exemplo técnico, alteraria o caminho até o cadastro e instrumentaria a nova versão.
Depois, poderia construir um agente para acompanhar discussões no GitHub, Reddit e Hacker News. Esse agente classificaria dúvidas, concorrentes mencionados e sinais de intenção. Os sinais relevantes seriam enviados ao CRM e ajudariam a definir novas páginas, conteúdos e abordagens comerciais.
No final do dia, a pergunta não seria quantas peças foram produzidas. Seria se mais pessoas certas entenderam o produto, ativaram uma conta e avançaram para uma conversa comercial.
O código é parte do trabalho. O julgamento de mercado também. A responsabilidade pelo resultado conecta os dois.
Por que esse cargo ainda parece estranho no Brasil
O Brasil já possui profissionais excelentes em growth, marketing ops, automação, conteúdo técnico e engenharia de dados. O problema não é ausência de talento.
O problema é a forma como boa parte das empresas distribui responsabilidade.
As competências existem, mas aparecem fragmentadas. Uma pessoa recebe a meta de tráfego. Outra cuida das páginas. Outra configura eventos. Outra administra o CRM. Outra produz conteúdo. A engenharia entra quando sobra espaço no roadmap.
Quando o resultado não aparece, cada parte consegue demonstrar que entregou sua tarefa.
O sistema completo, porém, continua sem dono.
Por isso ainda vemos anúncios pedindo que um profissional de marketing saiba usar ChatGPT, Canva e uma ferramenta de automação. A IA entra como item adicional de produtividade, não como motivo para redesenhar a função.
Marketing Engineer aponta para outra direção. A empresa não pergunta apenas quais ferramentas a pessoa domina. Pergunta o que ela consegue construir, colocar em produção, medir e manter.
O organograma está ficando menor do que o problema
Durante décadas, especializar departamentos foi uma forma eficiente de organizar empresas. O marketing atraía, o produto definia, a engenharia construía, os dados mediam e vendas convertia.
Com código assistido por IA e agentes capazes de operar fluxos inteiros, o custo de atravessar essas fronteiras caiu.
Uma única pessoa agora consegue criar a página, conectar os eventos, gerar variações, monitorar sinais, atualizar o CRM e acompanhar o efeito comercial. Isso não torna todas as especialidades desnecessárias. Torna insuficiente uma estrutura em que ninguém pode mexer no sistema inteiro.
O profissional mais valioso deixa de ser apenas o melhor executor de uma etapa. Passa a ser quem reconhece o fluxo completo, transforma repetição em infraestrutura e melhora essa infraestrutura com evidência.
A Cadencia me ajudou a reconhecer essa função
Quando li a vaga, reconheci partes do trabalho que já faço, mesmo sem usar esse título.
Na Cadencia, produto, conteúdo, CRM, distribuição e agentes precisam funcionar como uma operação conectada. Uma ideia pode virar blog, email, LinkedIn e Instagram. O histórico de cada marca precisa permanecer disponível. Os sinais comerciais precisam voltar para o sistema. O que foi automatizado precisa continuar funcionando depois da demonstração.
O PD Framework nasceu pelo mesmo motivo. Construir um agente isolado é relativamente simples. O trabalho difícil é dar contexto, memória, permissões, critérios de qualidade e continuidade para vários agentes operarem uma empresa real.
Minha formação em branding ajuda a entender mercado e posicionamento. Os anos atendendo clientes mostram onde os processos quebram. As aulas me obrigam a tornar o raciocínio claro. O código e os agentes transformam esse conhecimento em sistema.
Já atendi mais de 100 clientes com agentes de IA. A vaga não inventou o que faço. Ela ofereceu um nome para uma combinação de responsabilidades que o mercado ainda costuma separar.
O futuro do trabalho com IA não será apenas fazer mais rápido
A discussão mais rasa sobre IA continua presa à produtividade individual. Quanto tempo uma ferramenta economiza? Quantos textos alguém consegue gerar? Quantas pessoas um agente pode substituir?
Essas perguntas observam tarefas. O movimento mais importante acontece no desenho das funções.
Novos cargos surgirão porque uma pessoa assistida por código e agentes consegue assumir problemas maiores de ponta a ponta. Ela não apenas executa uma lista com mais velocidade. Ela constrói o ambiente em que o trabalho passa a acontecer.
Isso muda contratação, formação e gestão.
Portfólio passa a valer mais do que uma lista de cursos. Sistemas em produção passam a valer mais do que protótipos. Capacidade de medir e manter passa a valer mais do que uma demonstração impressionante.
Também muda a liderança. Um profissional com esse escopo precisa de acesso aos dados, liberdade para alterar o fluxo e responsabilidade clara sobre o resultado. Não adianta contratar um Marketing Engineer e obrigá-lo a abrir cinco chamados para modificar uma landing page.
Como se preparar para trabalhar com Marketing Engineering
O caminho não começa decorando uma nova lista de ferramentas.
Começa escolhendo um problema mensurável e assumindo o fluxo inteiro.
Pode ser uma página com abandono alto, uma etapa manual de qualificação, um canal sem instrumentação ou uma base de conteúdo que não ajuda vendas.
Construa uma solução pequena. Coloque em uso. Conecte os dados. Observe o comportamento. Corrija o que quebrar. Meça o efeito no negócio.
Depois repita com um problema maior.
É assim que um portfólio de Marketing Engineering aparece: não como coleção de campanhas, mas como evidência de sistemas que aproximaram mercado, produto e receita.
A pergunta que as empresas precisam responder
A vaga da Zep não prova que todas as empresas adotarão o título Marketing Engineer. Nomes de cargos mudam rápido.
Ela prova algo mais relevante: empresas nativas de IA estão reorganizando responsabilidades antes que o restante do mercado termine de discutir quais ferramentas permitir aos funcionários.
A pergunta para uma empresa brasileira não é se ela deveria copiar o cargo.
A pergunta é: quem possui autoridade e capacidade para observar o sistema completo, construir as conexões e responder pelo resultado?
Se a resposta for ninguém, o problema não é falta de IA.
É desenho de trabalho.
Perguntas frequentes
O que faz um Marketing Engineer?
Um Marketing Engineer constrói e mantém páginas, instrumentação, automações e agentes voltados para descoberta, ativação, pipeline e receita.
Marketing Engineer precisa saber programar?
Sim. Programação faz parte da função porque o profissional precisa colocar sistemas reais em produção, integrá-los e mantê-los.
Marketing Engineering é igual a Growth Marketing?
Não. As áreas se aproximam na experimentação e nas métricas, mas Marketing Engineering inclui responsabilidade técnica direta pela infraestrutura que sustenta o crescimento.
Como trabalhar com Marketing Engineer dentro de uma empresa?
A empresa precisa dar acesso a dados, produto, páginas, CRM e automações. Também precisa definir uma métrica de negócio e permitir que o profissional altere o fluxo completo.
Quais habilidades são importantes para trabalhar com marketing e IA?
Posicionamento, escrita, código, analytics, integrações, automação, operação de agentes e leitura de negócio. A combinação importa mais do que domínio isolado de uma ferramenta.
Já existem vagas de Marketing Engineer?
Sim. A vaga da Zep AI é um exemplo explícito. Outras empresas podem usar nomes próximos, como Growth Engineer, AI Marketing Engineer ou funções técnicas de growth e marketing ops.