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title: "Corrigir o LinkedIn de Engenheiro de Dados"
url: https://ajustalinkedin.com/corrigir-linkedin/engenheiro-de-dados
description: "Os três erros que mais escondem o perfil de engenheiro de dados do recrutador e como corrigir cada um, com o trecho de um perfil que aparece na busca. Descubra de graça quais deles o seu tem."
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# Corrigir o LinkedIn de Engenheiro de Dados

O LinkedIn de engenheiro de dados costuma ficar de fora da busca do recrutador por três erros: pipeline descrito sem volume, frequência nem tempo de carga; três nuvens na headline em vez da que você usa de verdade; e confiabilidade e custo dos pipelines fora do perfil. Abaixo, cada erro com a correção e o trecho de um perfil de engenheiro de dados 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

1.  ### 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.
    
2.  ### 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.
    
3.  ### 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.
    

## O erro e a correção, lado a lado

### Headline

**Perfil típico**Engenheira de Dados na Marketplace Aurora

**Corrigido**Engenheira de Dados Sênior | Data lake, dbt e qualidade de dados | Python e ETL em escala | AWS Certified

### Experiência

**Perfil típico**Responsável por desenvolver e manter processos de dados da empresa.

**Corrigido**• Reconstruí a carga diária com Spark e Airflow, reduzindo o tempo de processamento de 4 horas para 40 minutos • Implantei testes de qualidade de dados em dbt nos pipelines de 12 fontes, com alerta de falha antes de o dado chegar ao analista

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 engenheiro de dados

Nota 48 de 100. Por categoria, o que a regra encontrou (à esquerda) e o mesmo campo depois de corrigido (à direita):

### Headline

peso 20% · típico **80** → **100**

Cargo e empresa, curta, sem especialidade nem separador.

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** → **100**

Curto, sem primeira pessoa e sem convite, quando existe.

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** → **100**

Uma linha de responsabilidade, nenhum bullet com número.

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** → **100**

Poucas competências, quase nenhuma com as palavras do cargo.

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** → **100**

Formação 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

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Como saber quais erros o meu LinkedIn tem?

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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.

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