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Nos últimos anos, uma verdadeira disputa por talentos passou a acontecer entre grandes empresas de trading eletrônico e laboratórios de inteligência artificial. Em 2024, surgiram relatos de que a OpenAI estaria oferecendo pacotes de até US$ 3 milhões para junior quants, enquanto outros laboratórios, como a Anthropic, chegaram a organizar jantares exclusivos para convencer profissionais de high-frequency trading a mudar de área. Mas, afinal, o quão diferentes são esses dois mundos?
Quem ajuda a responder é Nimit Sohoni, ex-quant da Citadel Securities. Ele trabalhou dois anos na empresa após concluir um PhD e, nos últimos dois anos, atua na Cartesia, uma startup de IA focada em voz. Em uma participação recente em podcast, Sohoni explicou os principais contrastes entre sua vida no mercado financeiro e a rotina atual em IA.
Horas de trabalho: equilíbrio vs. intensidade
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Segundo Sohoni, o setor financeiro costuma oferecer uma carga horária mais previsível. Ele descreveu sua experiência em finanças como tendo um “ótimo equilíbrio entre vida pessoal e trabalho”, observando que as equipes tendem a se concentrar estritamente no horário do pregão e raramente levam tarefas para casa. Essa percepção é reforçada por relatos de profissionais da Jane Street, onde a média diária gira em torno de nove horas de trabalho.
Já em laboratórios de IA, o cenário é bem diferente. Sohoni afirma que há muitas pessoas trabalhando praticamente sem parar. A concorrência por posições é intensa e, nesse ambiente, dedicar mais horas pode representar uma vantagem competitiva. Ainda assim, ex-quants que migraram para IA destacam que essas jornadas longas não são impostas: muitos pesquisadores escolhem trabalhar além do horário por pura motivação pessoal.
Cultura: sigilo versus abertura
Outro ponto de contraste está na cultura organizacional. Para Sohoni, os laboratórios de IA são muito mais abertos. Ele chegou a achar “estranho” ouvir colegas falando livremente sobre seus projetos. No setor financeiro, por outro lado, o sigilo é regra: muitos profissionais são desencorajados — ou até proibidos — de comentar detalhes do que fazem.
Mesmo dentro da IA, há diferenças. Sohoni observa que grandes laboratórios contam com enorme poder computacional, mas podem ser mais resistentes a ideias fora do padrão e mais vulneráveis ao pensamento coletivo.
Salários e progressão de carreira
Tanto a área financeira quanto a de IA pagam muito bem. Sohoni compara o potencial de ganhos a “salários de NBA”. No entanto, em quant finance, a remuneração tende a ser rigidamente ligada a métricas objetivas de desempenho. Isso torna difícil manter ganhos crescentes ao longo do tempo.
Segundo ele, isso cria carreiras em formato de “U”: profissionais seniores recebem mais, mas nem sempre conseguem sustentar o mesmo nível de geração de valor. Em alguns casos, quants mais jovens podem entregar resultados excelentes custando menos às empresas.
Nos laboratórios de IA, a valorização da senioridade parece maior. Dados do Levels.fyi indicam que a OpenAI está entre as empresas que mais pagam engenheiros sêniores e principal engineers no mundo, refletindo uma reverência maior à experiência acumulada.
Em resumo, finanças oferecem previsibilidade, sigilo e métricas claras; IA entrega intensidade, abertura cultural e forte valorização de profissionais experientes. A escolha depende do estilo de vida e do tipo de desafio que cada quant busca.
Com informações do efinancialcareers
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