Corrigir o LinkedIn de Analytics Engineer
O LinkedIn de analytics engineer costuma ficar de fora da busca do recrutador por três erros: consulta avulsa apresentada como modelagem; ferramenta na lista sem nenhum modelo descrito; e métrica sem definição escrita. Abaixo, cada erro com a correção e o trecho de um perfil de analytics engineer que faz o contrário. Antes de corrigir, a análise gratuita mostra quais deles o seu perfil tem.
Os três erros, e a correção de cada um
Consulta avulsa apresentada como modelagem
Consultas pontuais não mostram modelagem. Escreva as tabelas, as camadas e as dependências que você desenhou, e quem passou a consultar o modelo depois.
Ferramenta na lista sem nenhum modelo descrito
dbt na lista sem modelo nenhum não convence o gestor técnico. Diga quantos modelos você mantém, em que domínio e com quais testes em cada um.
Métrica sem definição escrita
Receita ou churn sem definição escrita não é métrica. Coloque a regra que você padronizou no catálogo e a área que passou a usá-la como fonte.
O erro e a correção, lado a lado
Headline
Perfil típicoAnalista de Dados na Lumen Pagamentos
CorrigidoAnalytics Engineer | dbt, SQL e Snowflake | Modelagem dimensional e testes de dados para 3 times de negócio
Experiência
Perfil típicoResponsável por desenvolver relatórios e manter consultas para as áreas.
Corrigido• 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 dependências reordenadas
Perfil ilustrativo: a pessoa, a empresa e os números são fictícios. Use a estrutura, com os seus fatos.
O que a análise aponta no perfil típico de analytics engineer
Nota 38 de 100. Por categoria, o que a regra encontrou (à esquerda) e o mesmo campo depois de corrigido (à direita):
Headline
peso 20% · típico 30 → 100Cargo e empresa, curta, sem especialidade nem separador.
Headline tem 37 caracteres de 220. Abaixo de 40 caracteres: sobra espaço que o recrutador lê. Nenhuma palavra do cargo alvo na headline. Só o cargo atual, sem área ou resultado.
Headline tem 120 caracteres de 220.
Sobre
peso 20% · típico 30 → 100Curto, sem primeira pessoa e sem convite, quando existe.
Sobre tem 133 caracteres; o mínimo recomendado é 600. Não está em primeira pessoa. Sem convite pra contato no final.
Sobre tem 945 caracteres; o mínimo recomendado é 600.
Experiências
peso 25% · típico 30 → 100Uma linha de responsabilidade, nenhum bullet com número.
0 de 1 experiências com descrição. Nenhum bullet de resultado.
1 de 1 experiências com descrição. 3 de 4 bullets com número.
Competências
peso 20% · típico 70 → 100Poucas competências, quase nenhuma com as palavras do cargo.
4 competências listadas de 50. 2 palavra(s) do cargo alvo aparecem no perfil.
16 competências listadas de 50. 2 palavra(s) do cargo alvo aparecem no perfil.
Completude
peso 15% · típico 30 → 100Formação presente; idiomas, certificações e URL em branco.
Faltam: idiomas, certificações, URL do perfil.
Formação, idiomas, certificações e URL presentes.
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Perguntas frequentes
Dúvidas sobre o LinkedIn de analytics engineer
Ainda com dúvida?
Falar com o suporteComo saber quais erros o meu LinkedIn tem?
Envie o PDF do perfil à análise gratuita: ela dá uma nota de 0 a 100 em headline, Sobre, experiências, competências e completude, com a regra que tirou ponto em cada uma.
Qual erro corrigir primeiro?
Consulta avulsa apresentada como modelagem. Consultas pontuais não mostram modelagem. Escreva as tabelas, as camadas e as dependências que você desenhou, e quem passou a consultar o modelo depois.
Corrigir o perfil avisa a minha rede?
Mudanças de cargo, experiência e formação podem gerar aviso no feed. Antes de salvar, confira na tela de edição a opção de compartilhar a alteração com a rede e deixe-a desligada; ajustes de texto no Sobre costumam não gerar aviso.
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