Analisar o LinkedIn de Engenheiro de Dados
Para analisar o LinkedIn de engenheiro de dados, envie o PDF do perfil à análise gratuita do AjustaLinkedIn e diga o cargo: ela devolve uma nota de 0 a 100 em cinco categorias, com a regra que pontuou cada uma. Nas mesmas regras, o perfil típico de engenheiro de dados marca 48 e o perfil pronto desta página, 100. A diferença está na headline, no Sobre e nos números das experiências.
O que a análise mede no LinkedIn de engenheiro de dados
Cinco categorias, cada uma com um peso, formam a nota de 0 a 100. Em cada uma, o que as regras encontram no perfil típico (à esquerda) e no perfil pronto desta página (à direita):
Headline
peso 20% · típico 80 → 100Pontua se a headline existe, passa de 40 caracteres, traz palavras do cargo e separa cargo, área e resultado.
Headline tem 41 caracteres de 220. Só o cargo atual, sem área ou resultado.
Headline tem 123 caracteres de 220.
Sobre
peso 20% · típico 30 → 100Pontua o Sobre com mais de 600 caracteres, em primeira pessoa e com um convite para contato no final.
Sobre tem 69 caracteres; o mínimo recomendado é 600. Não está em primeira pessoa. Sem convite pra contato no final.
Sobre tem 834 caracteres; o mínimo recomendado é 600.
Experiências
peso 25% · típico 30 → 100Pontua experiências descritas e, mais que tudo, bullets com número: metade deles com número vale a nota cheia.
0 de 1 experiências com descrição. Nenhum bullet de resultado.
1 de 1 experiências com descrição. 4 de 4 bullets com número.
Competências
peso 20% · típico 70 → 100Pontua a lista de competências, a partir de 15 itens, e as palavras do cargo aparecendo pelo perfil.
4 competências listadas de 50. 2 palavra(s) do cargo alvo aparecem no perfil.
18 competências listadas de 50. 2 palavra(s) do cargo alvo aparecem no perfil.
Completude
peso 15% · típico 30 → 100Pontua formação, idiomas, certificações e a URL personalizada do perfil.
Faltam: idiomas, certificações, URL do perfil.
Formação, idiomas, certificações e URL presentes.
A diferença na nota
Os dois perfis de engenheiro de dados, pelas mesmas regras da análise gratuita, para o cargo “Engenheira de Dados”:
Os erros que mais tiram nota de um perfil de engenheiro de dados
Pipeline descrito sem volume, frequência nem tempo de carga
Escreva o tamanho do trabalho: 12 fontes, carga diária, de 4 horas para 40 minutos. Engenharia de dados é lida em volume e latência, e a frase “construí pipelines” sem esses números não diz o porte do que você sustenta.
Três nuvens na headline em vez da que você usa de verdade
Escolha a nuvem do seu trabalho real (AWS, por exemplo) na headline e deixe as outras para as competências, com data de estudo. Lista de nuvens na frente lê como indefinição e não como amplitude.
Confiabilidade e custo dos pipelines fora do perfil
Cite testes de qualidade, alertas e redução de custo, como os 12 pipelines com dbt e os 30% a menos na conta de nuvem. A vaga sênior procura quem mantém dado correto e barato, não só quem faz a carga rodar.
Antes de enviar: o seu perfil tem estas palavras?
Os termos que o recrutador digita para encontrar engenheiro de dados. Marque os que aparecem no seu.
- pipelines de dados
- Apache Spark
- Airflow
- dbt
- BigQuery
- AWS
- data lake
- qualidade de dados
- Python
- ETL
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Perguntas frequentes
Dúvidas sobre o LinkedIn de engenheiro de dados
Ainda com dúvida?
Falar com o suporteQuanto um perfil de engenheiro de dados precisa tirar na análise?
Não existe nota de corte no LinkedIn: a nota mede o que o recrutador encontra ao buscar pelo cargo. Como referência, o perfil típico de engenheiro de dados tira 48 e o perfil pronto desta página, 100, nas mesmas regras. Acima de 80, o que falta costuma ser foto, banner e URL.
A análise do perfil é gratuita?
Sim. É gratuita, sem cadastro, e não guarda o arquivo. Aceita o PDF do LinkedIn, o currículo ou o texto colado, e a nota usa regras fixas, as mesmas para todo mundo, sem IA.
Por que a análise pede o cargo?
Porque a headline e as competências são pontuadas pelas palavras do cargo que você quer, como faz a busca do recrutador. Escreva o cargo do jeito que ele aparece na sua headline, por exemplo “Engenheira de Dados”: a análise procura exatamente essas palavras no perfil.
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