Palavras-chave para currículo de Engenheiro de Dados

As palavras-chave e onde cada uma entra

Cada termo, no trecho de um currículo de engenheiro de dados aprovado em que ele aparece. Uma palavra-chave conta mais dentro de uma frase com resultado do que numa lista solta.

• PipelineResumo profissional

  Engenheira de dados com 6 anos construindo pipelines de extração e transformação para o varejo.

• OrquestraçãoResumo profissional

  Trabalha com orquestração em Airflow, transformação em dbt e processamento distribuído em Spark.

• AirflowResumo profissional

  Trabalha com orquestração em Airflow, transformação em dbt e processamento distribuído em Spark.

• dbtResumo profissional

  Trabalha com orquestração em Airflow, transformação em dbt e processamento distribuído em Spark.

• SparkResumo profissional

  Trabalha com orquestração em Airflow, transformação em dbt e processamento distribuído em Spark.

• BigQueryResumo profissional

  Reconstruiu o pipeline diário de vendas que falhava silenciosamente, elevando a disponibilidade para 99,5% e reduzindo o custo de consulta no BigQuery em 35%.

• ETLExperiência

  Migrou 25 relatórios manuais para um pipeline de ETL orquestrado em Airflow, liberando 30 horas por semana da equipe

• PythonExperiência

  Reconstruiu o pipeline diário de vendas que falhava em 3 de cada 10 execuções, com checagem de integridade em Python e reexecução automática no Airflow

• SQLExperiência

  Modelou tabelas fato e dimensão para o time de análise consultar em SQL, reduzindo o tempo de resposta de consultas em 50%

• Esquema estrelaExperiência

  Reduziu o custo de consulta no BigQuery em 35% com particionamento e modelagem em esquema estrela

Onde colocar as palavras-chave

1. No título e no resumo

   É o primeiro trecho que a triagem compara com a vaga. O cargo e as duas ou três palavras mais repetidas na descrição entram aqui.

2. Dentro das experiências

   Ao lado do resultado que provam. “Pipeline” numa linha com número vale mais do que o mesmo termo sozinho.

3. Nas competências

   Agrupadas por tema, com o nome exato da vaga, sem abreviação nem sinônimo criativo.

Erros de vocabulário comuns em currículos de engenheiro de dados

1. Ferramentas listadas sem volume nem disponibilidade do pipeline

   Informe terabytes por mês, número de fontes e a disponibilidade do pipeline antes e depois da sua mudança, ao lado de Airflow, Spark ou dbt. A lista de ferramentas sozinha não prova escala.

2. Pipeline descrito como script, sem falha nem reexecução

   Conte o modo de falha que você resolveu: fonte que atrasa, checagem de integridade, reexecução automática na orquestração. É isso que separa um sistema em produção de um script agendado.

3. Modelagem e custo do data warehouse ausentes

   Cite o data warehouse, como BigQuery, o particionamento e o esquema estrela adotados, e a redução de custo de consulta que a modelagem trouxe. Custo é número que a vaga entende.

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