Estudante de Ciência da Computação se destaca quando o perfil mostra a trilha escolhida, a stack usada e um projeto que outra pessoa consegue abrir. Dev, dados e infraestrutura pedem provas diferentes, por isso a headline, o GitHub e as competências mudam conforme a trilha.
Dev, dados ou infra: escolha antes de escrever
Se ainda não sabe, veja o último projeto que fez e a última vaga que salvou. A trilha costuma aparecer ali antes de aparecer no currículo.
| Trilha | Stack que aparece | Prova que o recrutador procura |
|---|---|---|
| Desenvolvimento | JavaScript ou TypeScript, Java, Python | Aplicação com API, testes e README no GitHub |
| Dados | Python, SQL, Pandas e ferramentas de visualização | Análise de base pública com pergunta e conclusão escrita |
| Infraestrutura | Linux, Docker, redes e automação | Ambiente configurado por script e documentado |
Headline: trilha, stack e prova
Estes são modelos de headline, um por trilha:
- Desenvolvimento: Estudante de Ciência da Computação | Desenvolvimento Back-end | Python, SQL e APIs REST em projetos no GitHub
- Dados: Estudante de Ciência da Computação | Dados | Python, SQL e análise exploratória de bases públicas
- Infraestrutura: Estudante de Ciência da Computação | Infraestrutura | Linux, Docker e automação de ambientes de estudo
A stack entra na headline só se houver projeto por trás. Lista de dez tecnologias sem nenhuma prova vira ruído. Para outros formatos, veja headline do LinkedIn para estudante, com 15 exemplos por curso. Quem já atua em desenvolvimento tem outro ponto de partida, no perfil do LinkedIn para desenvolvedor.
GitHub e projetos: o que mostrar
Um repositório com README, instruções para rodar e um problema claro vale mais que dez repositórios vazios. Escolha dois ou três projetos e, na seção de projetos do perfil, escreva em uma frase o que cada um resolve, a tecnologia usada e o link. Tutorial copiado não é projeto próprio: se você fez, diga o que mudou.
Guia completo do link em GitHub e portfólio no LinkedIn. Se o seu foco é dados, o perfil de analista de dados mostra as provas que o recrutador costuma buscar.
Sobre: o que você constrói e o que busca
Cite a tecnologia onde ela foi usada e o que o projeto faz. Este é um exemplo ilustrativo, com uma pessoa inventada:
Estudo Ciência da Computação e construo APIs em Python com banco SQL. No último semestre, desenvolvi um sistema de controle de estoque para uma mercearia de bairro, com login, relatórios e testes automatizados (ilustrativo). Gosto de código legível e de testar antes de subir. Busco estágio em desenvolvimento back-end, com revisão de código e time que documenta o que faz.
Evite adjetivo de tecnologia, como apaixonado por código, e fique com a tarefa. Para a estrutura geral, veja Sobre do LinkedIn: 12 exemplos prontos por área.
Experiência: estágio, monitoria e maratona
Estes são bullets de modelo. Todos os números são ilustrativos, e o que vale é a tarefa e o papel de cada um:
- Monitor de Estrutura de Dados em duas turmas, com plantões semanais e lista de exercícios corrigida.
- Desenvolvi uma API de agendamento para um laboratório da faculdade, com documentação de rotas e testes automatizados.
- Participei de maratonas de programação em equipe de três pessoas, resolvendo problemas de grafos e busca em cinco horas de prova.
- Automatizei a geração de relatórios de um setor, com um script que reduziu o preparo de uma tarde para vinte minutos.
Monitoria e maratona entram como experiência quando têm papel e período. Sem colocação, não há o que inflar: diga a equipe, a prova e o problema que vocês resolveram. Para experiência de tecnologia, veja experiência em TI no LinkedIn.
Competências por trilha: as 50 e as 3 em destaque
As três em destaque seguem a trilha. Em dev, a linguagem principal, o framework e o versionamento. Em dados, Python, SQL e visualização. Em infra, Linux, Docker e automação. Complete com as práticas que você usou, como testes, revisão de código e documentação.
Veja as listas em competências do LinkedIn para TI e em competências do LinkedIn para dados, e o critério de escolha em competências do LinkedIn: por que 50 e quais fixar.
Erros comuns de perfil de estudante de computação
- Tecnologia demais: quinze linguagens e nenhuma com projeto por trás.
- Repositório sem README: quem abre não entende o que é e fecha a página.
- Tutorial como projeto próprio: a primeira pergunta da entrevista é o que você mudou.
- Headline vaga: apaixonado por tecnologia não diz a trilha nem a stack.
Checklist antes de publicar
Repita esta lista a cada semestre, ou sempre que um projeto novo, um estágio ou uma monitoria entrar no perfil.
- Headline com trilha, stack e uma prova, até 220 caracteres.
- Dois ou três projetos com README, instruções e link.
- Sobre com a tarefa do projeto principal, sem adjetivo de tecnologia.
- Monitoria e maratona com papel e período.
- Três competências da trilha no topo da lista.
- Foto profissional, banner e URL personalizada com o seu nome.
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Se a vaga também pede currículo, os exemplos de currículo do AjustaCV mostram a estrutura de projetos e stack em outro formato.
Perguntas frequentes
Estudante de computação sem projeto no GitHub consegue estágio pelo LinkedIn?
Consegue melhorar o perfil sem projeto, mas o GitHub pesa quando existe. Sem repositório, use monitoria, disciplinas com entrega verificável e o trabalho de conclusão. Um projeto pequeno, com README e instruções, já muda a leitura de quem olha o perfil.
Preciso escolher uma linguagem só?
Escolha uma principal para a trilha e uma de apoio. A principal entra na headline; a de apoio fica nas competências. Liste uma tecnologia só depois de tê-la usado em algo que você consegue mostrar.
Maratona de programação entra na headline?
Normalmente não. A headline cabe o que você faz no dia a dia, como trilha e stack. A maratona vai na experiência ou na seção de projetos, com a equipe, a prova e o papel que você teve. Se for o diferencial da vaga, leve para o Sobre.
Como saber se meu perfil é de dev, dados ou infra?
Olhe os últimos três projetos e as vagas que você mais salvou. Se predomina código de aplicação, é dev; se predominam consultas, modelos e painéis, é dados; se predominam servidores, containers e automação, é infra. Escolha pelo que você já fez, não pelo que imagina.
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