Palavras-chave do LinkedIn para Engenheiro de Dados
As palavras-chave que o recrutador mais digita para encontrar engenheiro de dados no LinkedIn são pipelines de dados, Apache Spark, Airflow, dbt e BigQuery. Elas precisam estar na headline, no Sobre, nas experiências e nas competências, escritas como as vagas escrevem, e não só numa lista. Abaixo, onde cada termo aparece num perfil de engenheiro de dados e as 18 competências em ordem de prioridade.
Onde cada termo entra no perfil
A busca do LinkedIn lê a headline, o Sobre, as experiências e as competências. Cada termo abaixo aparece no perfil de exemplo onde ele faz sentido:
- pipelines de dadosHeadline
Engenheira de Dados | Pipelines de dados, Spark e Airflow | AWS e BigQuery | Plataforma de dados para fintech e marketplace
- Apache SparkHeadline
Engenheira de Dados | Carga diária de 4 horas para 40 minutos | Apache Spark, Airflow e dbt em pipelines de 12 fontes
- AirflowHeadline
Engenheira de Dados | Pipelines de dados, Spark e Airflow | AWS e BigQuery | Plataforma de dados para fintech e marketplace
- dbtHeadline
Engenheira de Dados Sênior | Data lake, dbt e qualidade de dados | Python e ETL em escala | AWS Certified
- BigQueryHeadline
Engenheira de Dados | Pipelines de dados, Spark e Airflow | AWS e BigQuery | Plataforma de dados para fintech e marketplace
- AWSHeadline
Engenheira de Dados | Pipelines de dados, Spark e Airflow | AWS e BigQuery | Plataforma de dados para fintech e marketplace
- data lakeHeadline
Engenheira de Dados Sênior | Data lake, dbt e qualidade de dados | Python e ETL em escala | AWS Certified
- qualidade de dadosHeadline
Engenheira de Dados Sênior | Data lake, dbt e qualidade de dados | Python e ETL em escala | AWS Certified
- PythonHeadline
Engenheira de Dados Sênior | Data lake, dbt e qualidade de dados | Python e ETL em escala | AWS Certified
- ETLHeadline
Engenheira de Dados Sênior | Data lake, dbt e qualidade de dados | Python e ETL em escala | AWS Certified
As 18 competências, em ordem
As três primeiras vão em destaque. Complete até 50 com as ferramentas, normas e métodos que você usa de verdade.
- Engenharia de dadosdestaque
- Pipelines de dadosdestaque
- Pythondestaque
- 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
O seu perfil tem estes termos?
Os termos que as vagas de engenheiro de dados mais repetem. Marque os que aparecem no seu perfil; a análise gratuita mostra onde faltam as palavras do cargo.
- pipelines de dados
- Apache Spark
- Airflow
- dbt
- BigQuery
- AWS
- data lake
- qualidade de dados
- Python
- ETL
As competências do perfil típico
Perfil típicoPython · SQL · Banco de dados · Trabalho em equipe
Habilidades genéricas que não filtram nada: nenhum recrutador busca engenheiro de dados por “Trabalho em equipe”.
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Perguntas frequentes
Dúvidas sobre o LinkedIn de engenheiro de dados
Ainda com dúvida?
Falar com o suporteQuantas competências colocar no LinkedIn de engenheiro de dados?
Até 50, desde que você tenha cada uma de verdade. As do topo são as que mais aparecem: comece pelas que as vagas de engenheiro de dados pedem, destaque três e complete com ferramentas, normas e métodos que você usa.
Posso usar sinônimos dos termos da vaga?
Use o termo exato pelo menos uma vez. A busca compara texto: se a vaga escreve “pipelines de dados”, uma variação pode não contar. Sinônimos ficam para o resto do perfil.
Como descobrir as palavras-chave de uma vaga de engenheiro de dados?
Leia três ou quatro vagas do cargo e anote os termos que se repetem: ferramentas, normas, especialidades. Os que aparecem em todas vão para a headline e para o topo das competências.
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