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title: "LinkedIn para Engenheiro de Dados"
url: https://ajustalinkedin.com/linkedin-para/engenheiro-de-dados
description: "Um perfil de LinkedIn de engenheiro de dados completo: headline, Sobre, experiência com resultados, competências que o recrutador busca (pipelines de dados, Apache Spark) e certificações. Campo a campo, para adaptar ao seu."
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# LinkedIn para Engenheiro de Dados

Um LinkedIn de engenheiro de dados que aparece para o recrutador abre com o cargo e a especialidade na headline, conta no Sobre o que a pessoa entrega com um resultado medido, descreve a experiência em bullets com número e ordena as competências pelo que as vagas pedem, como pipelines de dados e Apache Spark. Abaixo, um perfil completo de engenheiro de dados, campo a campo, com o porquê de cada escolha.

## O perfil completo

LP**100**nota

Larissa Pacheco

Engenheira de Dados | Pipelines de dados, Spark e Airflow | AWS e BigQuery | Plataforma de dados para fintech e marketplace

Recife, PE

### Sobre

Pipeline bom é aquele em que ninguém precisa perguntar se o dado de hoje chegou. Construo e sustento plataformas de dados para que analistas e cientistas trabalhem sobre tabelas confiáveis.

Na Marketplace Aurora, migrei um data lake em AWS para uma arquitetura com Spark, Airflow e dbt. A carga diária que levava quatro horas passou a rodar em 40 minutos, e os pipelines de 12 fontes ganharam testes de qualidade de dados e alertas por canal.

Trabalho em Python e SQL, com ETL em lote e streaming com Kafka, orquestração em Airflow e infraestrutura versionada. Também cuido do custo: a revisão do particionamento e do armazenamento reduziu a conta mensal de nuvem em 30%. Lidero um time de três engenheiros.

Se a sua empresa está montando ou reformando a plataforma de dados, me chame por mensagem. Vamos conversar sobre o desafio.

### Experiência

Engenheira de Dados Sênior

Marketplace Aurora · abr 2020 – atual · 6 anos e 6 meses

-   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
-   Revisei particionamento e retenção do data lake em AWS e cortei o custo mensal de armazenamento e processamento em 30%
-   Lidero 3 engenheiros de dados e defino o padrão de código, revisão e documentação dos pipelines do time

### Competências

-   Engenharia de dados
-   Pipelines de dados
-   Python
-   SQL
-   Apache Spark
-   Apache Airflow
-   dbt
-   AWS
-   Google BigQuery
-   Data lake
-   ETL
-   Qualidade de dados
-   Apache Kafka
-   Modelagem de dados
-   Data warehouse
-   Docker
-   Git
-   Terraform

### Licenças e certificados

-   AWS Certified Data Engineer — Associate
-   Databricks Certified Data Engineer Associate

Perfil ilustrativo: a pessoa, a empresa e os números são fictícios. Use a estrutura, com os seus fatos.

## Campo a campo: por que este perfil aparece

1.  ### Headline com o cargo e o que a busca filtra
    
    O cargo vem primeiro, como as vagas escrevem, seguido da especialidade e dos termos que o recrutador digita. A empresa fica na experiência.
    
    > HeadlineEngenheira de Dados | Pipelines de dados, Spark e Airflow | AWS e BigQuery | Plataforma de dados para fintech e marketplace
    
2.  ### Sobre que se decide antes do “ver mais”
    
    A primeira frase diz o que a pessoa faz; o resto prova com número, nomeia a especialidade e termina com um convite.
    
    > Primeira frasePipeline bom é aquele em que ninguém precisa perguntar se o dado de hoje chegou.
    
3.  ### Experiência em bullets com resultado
    
    Verbo, escopo e número em cada linha, com os termos da área onde eles aconteceram.
    
    > Um bulletImplantei testes de qualidade de dados em dbt nos pipelines de 12 fontes, com alerta de falha antes de o dado chegar ao analista
    
4.  ### Competências em ordem de prioridade
    
    As três primeiras são as que aparecem em destaque; as seguintes completam o que as vagas de engenheiro de dados pedem.
    
    -   Engenharia de dados
    -   Pipelines de dados
    -   Python
    -   SQL
    -   Apache Spark
    -   Apache Airflow
    -   dbt
    -   AWS
    -   Google BigQuery
5.  ### Registro e certificações à vista
    
    O que a área exige ou valoriza vai em Licenças e certificados, com o nome oficial.
    
    > Licenças e certificadosAWS Certified Data Engineer — Associate · Databricks Certified Data Engineer Associate
    

## Quem contrata engenheiro de dados pelo LinkedIn

Fintechs, marketplaces, bancos e empresas de logística recrutam engenheiros de dados pelo LinkedIn para construir a plataforma de que analistas e cientistas dependem. O recrutador busca a nuvem da vaga, Spark, Airflow e SQL, e valoriza quem mostra volume de dados, custo e confiabilidade dos pipelines.

**O guia completo:** [como montar o perfil de engenheiro de dados no LinkedIn, do zero ao perfil que aparece na busca](/blog/perfil-linkedin-engenheiro-de-dados)

## Mais sobre o LinkedIn de engenheiro de dados

## Outras profissões

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-   3 headlines dentro dos 220 caracteres
-   Sobre em primeira pessoa
-   Experiências em bullets com resultado
-   50 competências ordenadas para o cargo
-   Nota do perfil antes e depois

Perguntas frequentes

## Dúvidas sobre o LinkedIn de engenheiro de dados

Ainda com dúvida?

[Falar com o suporte](mailto:suporte@ajustalinkedin.com)

O que não pode faltar no LinkedIn de engenheiro de dados?

Headline com o cargo e a especialidade, um Sobre com resultado, experiências com número e as competências da área, como pipelines de dados, Apache Spark e Airflow. Para engenheiro de dados, vale ainda mostrar AWS Certified Data Engineer — Associate e Databricks Certified Data Engineer Associate em Licenças e certificados.

Posso copiar este perfil?

Use como estrutura, não como texto. A pessoa, a empresa e os números são fictícios: troque cada trecho pelo que você fez, com os seus números. Um perfil copiado fica igual ao de outras pessoas, e o recrutador percebe.

Quem contrata engenheiro de dados pelo LinkedIn?

Fintechs, marketplaces, bancos e empresas de logística recrutam engenheiros de dados pelo LinkedIn para construir a plataforma de que analistas e cientistas dependem. O recrutador busca a nuvem da vaga, Spark, Airflow e SQL, e valoriza quem mostra volume de dados, custo e confiabilidade dos pipelines.

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