--- title: "Perfil do LinkedIn Para Analytics Engineer: Stack, dbt e Modelo" url: https://ajustalinkedin.com/blog/perfil-linkedin-analytics-engineer description: "Modelo de perfil para analytics engineer: headline com dbt e SQL, bullets com modelos e testes, 15 competências da busca e checklist para publicar sem inflar a stack." --- # Perfil do LinkedIn Para Analytics Engineer: Stack, dbt e Modelo Modelo de perfil para analytics engineer: headline com dbt e SQL, bullets com modelos e testes, 15 competências da busca e checklist para publicar sem inflar a stack. 17 de outubro de 2026 · 7 min de leitura **O recrutador de analytics engineer procura quem modela dados confiáveis para análise, com SQL, dbt, testes e documentação, e não só quem escreve consultas.** O perfil precisa mostrar o cargo exato, a stack que você usa, os modelos que entregou e a forma como testa os dados. Sem a camada de modelagem no texto, a busca cai em analista de dados genérico. ## Quem contrata e o que o recrutador digita Empresas com time de dados em crescimento, fintechs, e-commerces, scale-ups e consultorias de dados contratam analytics engineer, quase sempre com um armazém de dados na nuvem. A função é a ponte entre quem constrói a base e quem toma decisão com ela. Quando não existe, a equipe de analytics vive de consultas soltas e de planilhas que ninguém reconcilia. A busca digita o cargo com a ferramenta de transformação e o armazém. Estes termos costumam aparecer nos anúncios da função: - analytics engineer - dbt - SQL - modelagem dimensional - BigQuery - Snowflake - Airflow - testes de dados Em scale-up, o recrutador lê dbt, testes e produto de dados. Em empresa tradicional com dados em transformação, lê modelagem dimensional e governança. A headline escolhe o cenário, e o Sobre mostra o outro. ## Headline: 3 variações por nível A headline é lida antes do Sobre e precisa dizer cargo, ferramentas e uma prova. Estes são modelos para três momentos da carreira. Números ilustrativos. Troque pelos seus. - **Júnior ou em transição:** Analytics Engineer Júnior | SQL, dbt e modelagem de dados | Modelos de vendas testados no BigQuery - **Pleno em tecnologia ou fintech:** Analytics Engineer | dbt, SQL e Snowflake | Modelagem dimensional e testes de dados para 3 times de negócio - **Sênior ou arquitetura de dados:** Analytics Engineer Sênior | Arquitetura de dados e dbt | Camada semântica de 40 métricas usada por 5 áreas Duas ferramentas centrais, sem a lista inteira de siglas. Mais exemplos em [headline do LinkedIn: 30 exemplos por profissão](/blog/headline-linkedin-exemplos). ## Sobre: 1 exemplo completo Números ilustrativos. Use os seus. A pessoa abaixo é inventada. _Modelo os dados de uma fintech com três times de negócio: vendas, cobrança e atendimento. Transformo as tabelas de origem em modelos documentados em dbt, com testes em cada chave e uma camada de métricas que todos consultam com a mesma definição._ _Meu método: o modelo nasce de uma pergunta de negócio, tem teste antes de ir para produção e passa por revisão de pull request. No último ano, a camada de receita passou de quatro horas de atualização para quarenta minutos (ilustrativo)._ _Busco posição de analytics engineer pleno ou sênior em empresa com armazém de dados na nuvem e times de negócio que consultam métricas. Se a sua base ainda é de consultas soltas, vamos conversar._ A estrutura: o que você modela, o método com uma prova, o contexto e o que busca. Mais em [Sobre do LinkedIn: 12 exemplos prontos por área](/blog/sobre-linkedin-exemplos). ## Experiência: 6 bullets de modelo Cada bullet tem o modelo ou a métrica, o teste ou a automação e o efeito para quem consulta. Números ilustrativos. Use os que você consegue comprovar. - Modelei em dbt as tabelas de vendas, cobrança e atendimento, com 60 modelos documentados e testes de unicidade e de nulo em cada chave. - Reduzi de 4 horas para 40 minutos o tempo de atualização da camada de receita, com materialização incremental e reordenação das dependências. - Criei a camada de métricas que as áreas de negócio consultam, com uma definição única de receita líquida e de churn. - Montei o monitoramento de falhas de carga, com alerta no canal do time quando um teste de dados quebrava antes que o painel fosse atualizado. - Organizei o versionamento dos modelos em Git, com revisão de pull request e ambiente de homologação antes da produção. - Treinei 4 analistas de negócio a ler o catálogo de dados e a consultar os modelos prontos, em vez das tabelas brutas. Se o código da empresa não pode aparecer, descreva o domínio e a quantidade, não o nome das tabelas. Guia em [como descrever experiência no LinkedIn](/blog/como-descrever-experiencia-no-linkedin), e a versão para dados em [experiência em dados no LinkedIn](/blog/experiencia-linkedin-dados). ## As 15 competências que o recrutador filtra Analytics Engineering · SQL · dbt · Modelagem Dimensional · Data Warehouse · BigQuery · Snowflake · Airflow · Git · Testes de Dados · Documentação de Dados · Camada Semântica · Python · Orquestração de Pipelines · Governança de Dados As três em destaque são a função (Analytics Engineering), a linguagem principal (SQL) e a ferramenta de transformação (dbt). Complete até 50 com o armazém que você usa, o orquestrador, o controle de versão e as práticas de teste. Guia em [competências do LinkedIn para dados: as 50 em ordem](/blog/competencias-linkedin-dados). ## Erros comuns do perfil de analytics engineer - **Só consulta, sem modelo.** Consultas avulsas não mostram modelagem. Escreva as tabelas, as camadas e as dependências que você desenhou. - **Ferramenta sem entrega.** dbt na lista sem nenhum modelo descrito não convence o gestor técnico. Diga quantos modelos e para quem. - **Sem teste nem documentação.** Se você não escreveu testes nem documentação, não escreva que governa dados. Diga quais testes existem em cada camada. - **Pipeline de origem como modelagem.** Se você construiu ingestão e orquestração de origem, isso é engenharia de dados. Diga a parte que fez, sem misturar os dois cargos. - **Métrica sem definição.** Receita ou churn sem definição escrita não é métrica. Coloque a regra que você padronizou e quem passou a usá-la. ## Formação, registro e certificações Ciência da computação, sistemas de informação, estatística, engenharia e áreas de negócio com SQL aparecem nas vagas. Não há registro em conselho para a função. Certificações da própria ferramenta de transformação e as de nuvem são pedidas por algumas empresas, e a exigência varia de vaga para vaga. Antes de citar uma certificação, confira o nome exato no site de quem emite e a validade do exame. Um curso só entra com o conteúdo praticado descrito em uma linha. ## Como adaptar o modelo em 20 minutos 1. Abra dez vagas de analytics engineer e anote as ferramentas, os armazéns de dados e as práticas que aparecem em todas. Eles vão na headline e nas três primeiras competências. 2. Escolha a headline do seu nível e troque os números ilustrativos pelos seus. Se não sabe o número, conte modelos, testes, áreas ou métricas. 3. Reescreva o Sobre começando pela camada de dados que você mais modelou, com o domínio de negócio. 4. Escreva um bullet para cada entrega: o modelo ou a métrica, o teste ou a automação e o efeito para quem consulta. 5. Cadastre as 15 competências e complete até 50 com as ferramentas, os domínios e as práticas de engenharia que usou. ## Checklist antes de publicar - Headline com cargo, duas ferramentas centrais e uma prova, em até 220 caracteres. - Nenhum nome de tabela, coluna ou regra sensível no perfil. - Seis bullets com modelo, teste ou automação e efeito. - 50 competências, com as três em destaque no topo. - Foto profissional, banner e URL personalizada com o seu nome. - Recomendação de um engenheiro de dados ou de um gestor de dados com quem você trabalhou. ## Meça e reescreva Cole o perfil na [análise grátis](/analise) e veja a nota de headline, Sobre, experiências, competências e completude, sem cadastro. O [pacote do AjustaLinkedIn](/checkout) entrega três headlines, o Sobre em primeira pessoa, as experiências em bullets com resultado, 50 competências e a nota antes e depois, por R$ 9,90, em pagamento único. Você copia e cola cada campo, respeitando o limite de cada um. Para comparar com perfis vizinhos, veja o [perfil do LinkedIn para engenheiro de dados](/blog/perfil-linkedin-engenheiro-de-dados), o [perfil do LinkedIn para analista de BI](/blog/perfil-linkedin-analista-de-bi) e o [modelo de perfil para engenheiro de dados](/linkedin-para/engenheiro-de-dados). Se a vaga também pede currículo, o [AjustaCV monta o currículo](https://ajustacv.com/montar-curriculo) a partir do que você já tem. * * * ## Perguntas frequentes ### Analytics engineer ou engenheiro de dados: qual cargo colocar? Use o título do anúncio. Engenheiro de dados costuma construir a ingestão e os pipelines que trazem os dados das origens. Analytics engineer modela a camada que o negócio consulta, com dbt, testes e documentação. Se você faz as duas coisas, escreva o cargo atual e descreva a parte que você desenhou. ### O dbt precisa estar na headline? Se a vaga pede dbt, sim, porque é a palavra que a busca filtra. Não o coloque só na lista de competências sem ter modelado nada com a ferramenta. Na headline, escolha no máximo duas ferramentas centrais e cite a outra no Sobre, com o que você entregou. ### Como mostrar modelos sem expor o código ou as tabelas da empresa? Descreva o domínio e a quantidade: vendas, cobrança, atendimento, 60 modelos com testes em cada chave. Nomes de tabelas, colunas e regras sensíveis ficam de fora. Se você tiver um repositório público, aponte-o no perfil, mas só com código que pode publicar. ### Certificação de nuvem vale a pena listar? Vale quando a vaga usa a mesma nuvem e você praticou para obtê-la. Liste o nome exato e confira a validade no site do fornecedor. Certificação sem prática não substitui a entrega de modelos, que é o que o recrutador de analytics engineering quer ver. Perfil pronto O LinkedIn de Analytics Engineer, campo a campo Headline, Sobre, experiência e competências de um perfil fictício de Analytics Engineer, com a nota na análise gratuita. [Ver o perfil modelo →](/linkedin-para/analytics-engineer) - [Exemplos de headline](/headline-linkedin/analytics-engineer) - [Exemplo de Sobre](/sobre-linkedin/analytics-engineer) - [Palavras-chave e competências](/palavras-chave-linkedin/analytics-engineer) - [Analisar o perfil grátis](/analisar-linkedin/analytics-engineer) - [Como fazer, passo a passo](/fazer-linkedin/analytics-engineer) - [Otimizar o perfil a partir de R$ 9,90](/otimizar-linkedin/analytics-engineer) - [Os 3 erros mais comuns](/corrigir-linkedin/analytics-engineer) Quer seu perfil LinkedIn escrito pro cargo que você quer? O AjustaLinkedIn devolve headline, Sobre, experiências e competências prontos pra colar, com sua nota antes e depois. [AJUSTAR MEU LINKEDIN — R$9,90](/checkout)