58 Habilidades de Engenheiro de Dados para Currículo [2026]
Python, SQL, Spark e Palavras-chave que Recrutadores Realmente Buscam
Quer montar um currículo de engenheiro de dados que garante entrevistas? Com salários médios de R$ 14.500 a R$ 21.500 CLT (até R$ 30.000+ para sênior em São Paulo) e crescimento de 18,5% nas contratações no último ano, engenharia de dados é uma das áreas mais aquecidas do mercado brasileiro. Este guia cobre as habilidades que empresas como Nubank, iFood, Mercado Livre e B3 priorizam—de Python e SQL a Spark e plataformas cloud—além de bullets prontos para copiar que comprovam sua capacidade de construir pipelines de dados em produção.
Neste guia, você vai descobrir as habilidades técnicas, expertise em plataformas cloud e conhecimento de infraestrutura de dados que diferenciam engenheiros de dados excepcionais dos candidatos medianos. O modern data stack está evoluindo rapidamente com dbt, Databricks e streaming em tempo real se tornando essenciais. Organizamos tudo por categoria de habilidade, nível de experiência e stack tecnológica, com exemplos focados em conquistas que demonstram sua capacidade de construir sistemas de dados escaláveis e confiáveis para o mercado brasileiro.
Demanda Explosiva no Brasil
Contratações de engenheiro de dados cresceram 18,5% no último ano. Salário médio CLT: R$ 14.500 (júnior R$ 12.400, pleno R$ 16.600, sênior R$ 21.500). Em São Paulo, sênior pode chegar a R$ 27.500. Segundo o State of Data 2024/2025, 23,1% dos profissionais de dados ganham mais de R$ 16 mil. Certificações cloud (AWS, GCP, Databricks) aumentam significativamente a empregabilidade.
Dica
Liste sua expertise em plataformas cloud em destaque. Databricks, Snowflake e dbt são cada vez mais exigidos—se você os conhece, coloque-os no topo do seu currículo. Empresas brasileiras como Nubank, iFood e Mercado Livre buscam ativamente esses perfis.
Competências de Engenheiro de Dados por nível de experiência
Engenheiro de Dados Júnior (0-2 anos)
Foque em programação core, SQL e aprendizado de fundamentos de pipeline de dados. Base forte em Python e bancos de dados. Salário médio: R$ 12.400 CLT.
- 1Fundamentos de Python
- 2SQL básico
- 3Conceitos de pipeline de dados
- 4Controle de versão Git
- 5Serviços cloud básicos
- 6Fundamentos de modelagem de dados
- 7Conceitos de ETL
- 8Gerenciamento de banco de dados
Engenheiro de Dados Pleno (2-5 anos)
Construindo pipelines em produção, trabalhando com ferramentas de big data e plataformas cloud. Ownership de sistemas de dados. Salário médio: R$ 16.600 CLT.
- 1Apache Spark
- 2Orquestração com Airflow
- 3Serviços cloud de dados
- 4Design de data warehouse
- 5Streaming em tempo real
- 6Transformações dbt
- 7Otimização de performance
- 8Frameworks de qualidade de dados
Engenheiro de Dados Sênior/Staff (5+ anos)
Arquitetando plataformas de dados, liderando times e direcionando estratégia técnica. Influência entre times. Salário médio: R$ 21.500+ CLT, podendo chegar a R$ 35.000 em SP.
- 1Arquitetura de plataforma de dados
- 2Design de Lakehouse
- 3Liderança de time
- 4Otimização de custos
- 5Estratégia de governança de dados
- 6Segurança e conformidade (LGPD)
- 7Avaliação de fornecedores
- 8Mentoria técnica
Competências técnicas para currículos de Engenheiro de Dados
Python
Processamento de Dados, PySpark e Automação
Exemplos de currículo
- Desenvolvi scripts ETL em Python processando 10M+ registros diários com 99,9% de confiabilidade
- Construí pipelines de transformação de dados usando Python, Pandas e PySpark
- Criei verificações automatizadas de qualidade de dados usando Python, reduzindo problemas em 60%
- Otimizei jobs de processamento de dados em Python reduzindo tempo de execução em 40%
Dica: Python é a linguagem central. Mencione bibliotecas e frameworks específicos que você usa regularmente.
SQL e Gerenciamento de Banco de Dados
Otimização de Queries, Modelagem de Dados e Design de Banco
Exemplos de currículo
- Escrevi queries SQL complexas com window functions e CTEs para pipelines de analytics
- Otimizei queries SQL reduzindo tempo de execução de 30 minutos para 2 minutos
- Projetei modelos de dados dimensionais suportando cargas de BI e analytics
- Gerenciei bancos PostgreSQL e MySQL servindo 100M+ registros
Dica: SQL avançado é essencial. Destaque queries complexas, otimização e tuning de performance.
Apache Spark
PySpark, Spark SQL e Processamento Distribuído
Exemplos de currículo
- Construí pipelines PySpark processando datasets de 1TB+ diariamente em clusters distribuídos
- Desenvolvi transformações Spark SQL para data warehousing em larga escala
- Otimizei jobs Spark reduzindo custos de cluster em 35% enquanto melhorava performance
- Implementei processamento de dados em streaming usando Spark Structured Streaming
Dica: Spark é essencial para big data. Especifique versão do Spark e volumes de processamento.
ETL/ELT e Pipelines de Dados
Desenvolvimento de Pipelines, Orquestração e Integração de Dados
Exemplos de currículo
- Projetei e implementei pipelines ETL processando 50M+ eventos diários
- Construí workflows ELT reduzindo latência de dados de horas para minutos
- Criei componentes de pipeline de dados modulares e reutilizáveis reduzindo tempo de desenvolvimento
- Mantive 99,9% de confiabilidade de pipeline em toda infraestrutura de dados de produção
Dica: ETL/ELT é sua função central. Quantifique complexidade de pipelines e volumes de dados.
Apache Airflow
Orquestração de Workflows, DAGs e Agendamento
Exemplos de currículo
- Construí e mantive 100+ DAGs Airflow orquestrando workflows complexos de dados
- Implementei tratamento de erros e lógica de retry garantindo confiabilidade dos pipelines
- Criei DAGs Airflow dinâmicos adaptando-se a fontes de dados variáveis
- Migrei agendamento legado para Airflow reduzindo overhead operacional em 50%
Dica: Airflow é o orquestrador padrão. Mencione complexidade de DAGs e padrões de agendamento.
Apache Kafka
Streaming em Tempo Real, Processamento de Eventos e Filas de Mensagens
Exemplos de currículo
- Construí pipelines de streaming Kafka processando 100K+ eventos por segundo
- Implementei ingestão de dados em tempo real usando Kafka Connect e consumers customizados
- Projetei arquitetura event-driven habilitando analytics quase em tempo real
- Gerenciei clusters Kafka garantindo 99,99% de disponibilidade para streams de dados críticos
Dica: Experiência com Kafka é muito valorizada. Mencione throughput e processamento em tempo real.
Plataformas Cloud (AWS/Azure/GCP)
Serviços Cloud de Dados, Infraestrutura e Soluções Gerenciadas
Exemplos de currículo
- Construí pipelines de dados na AWS usando S3, Glue, Redshift e Lambda
- Projetei arquitetura de dados Azure usando Data Factory, Synapse e ADLS
- Implementei soluções de dados GCP usando BigQuery, Dataflow e Cloud Composer
- Reduzi custos de dados cloud em 40% através de otimização de arquitetura
Dica: Expertise em cloud é obrigatório. Especifique qual plataforma e serviços você usa. AWS é a mais comum no Brasil, seguida por GCP.
Snowflake
Data Warehouse Cloud, Data Sharing e Performance
Exemplos de currículo
- Projetei arquitetura de data warehouse Snowflake suportando analytics enterprise
- Implementei pipelines de dados Snowflake com carregamento e transformação automatizados
- Otimizei sizing de warehouse Snowflake reduzindo custos de compute em 30%
- Construí soluções de data sharing habilitando acesso a analytics entre times
Dica: Snowflake está crescendo no Brasil. Mencione features específicas e trabalho de otimização.
Databricks
Lakehouse, Delta Lake e Analytics Unificado
Exemplos de currículo
- Construí arquitetura Databricks Lakehouse implementando padrão medallion
- Desenvolvi tabelas Delta Lake com transações ACID e time travel
- Criei notebooks Databricks para workflows colaborativos de engenharia de dados
- Implementei Unity Catalog para governança centralizada de dados
Dica: Databricks/Lakehouse está crescendo rapidamente no Brasil. Destaque Delta Lake e Unity Catalog. A Alura e outras plataformas oferecem formação específica.
dbt (Data Build Tool)
Transformação de Dados, Analytics Engineering e Testes
Exemplos de currículo
- Implementei dbt para transformações de dados com 200+ modelos em produção
- Construí framework de testes dbt garantindo qualidade de dados em todas as transformações
- Criei pacotes dbt modulares habilitando reuso em múltiplos projetos
- Documentei linhagem de dados e dependências usando documentação dbt
Dica: dbt é o padrão moderno de transformação. Mostre que você entende analytics engineering. Crescimento de 400% em 3 anos no Brasil.
Qualidade e Governança de Dados
Validação de Dados, Monitoramento e Conformidade
Exemplos de currículo
- Implementei framework de qualidade de dados usando Great Expectations reduzindo problemas em 70%
- Construí verificações automatizadas de validação de dados em todos os pipelines de produção
- Criei dashboards de monitoramento de dados alertando sobre anomalias e problemas de qualidade
- Estabeleci padrões de governança de dados garantindo conformidade com LGPD
Dica: Qualidade de dados é cada vez mais importante. Mostre que você se preocupa com confiabilidade dos dados. LGPD exige governança adequada.
Docker e Kubernetes
Containerização, Orquestração e DevOps
Exemplos de currículo
- Containerizei pipelines de dados usando Docker para deploy consistente
- Implantei aplicações de dados em Kubernetes para escalabilidade e confiabilidade
- Construí pipelines CI/CD para testes e deploy automatizados de código de dados
- Implementei infrastructure as code usando Terraform para ambientes reproduzíveis
Dica: Habilidades com containers mostram práticas modernas de engenharia. Mencione integração com CI/CD.
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Competências interpessoais para Engenheiro de Dados
Resolução de Problemas e Debugging
Troubleshooting, Análise de Causa Raiz e Otimização
Exemplos de currículo
- Diagnostiquei e resolvi falhas complexas de pipeline de dados reduzindo downtime em 80%
- Identifiquei causas raiz de problemas de qualidade de dados implementando correções permanentes
- Otimizei queries e jobs com baixa performance melhorando performance do sistema
- Desenvolvi abordagens sistemáticas de debugging para sistemas de dados distribuídos
Dica: Engenharia de dados envolve debugging constante. Mostre que você consegue diagnosticar problemas complexos.
Comunicação e Colaboração
Coordenação Entre Times, Documentação e Gestão de Stakeholders
Exemplos de currículo
- Colaborei com cientistas de dados e analistas para entender requisitos de dados
- Documentei pipelines e sistemas de dados habilitando compartilhamento de conhecimento no time
- Apresentei soluções técnicas para stakeholders não técnicos de forma eficaz
- Trabalhei cross-funcionalmente com times de produto e engenharia em iniciativas de dados
Dica: Engenheiros de dados trabalham com muitos times. Mostre que você comunica efetivamente. No Brasil, a cultura colaborativa é muito valorizada.
Atenção aos Detalhes
Precisão de Dados, Qualidade de Código e Confiabilidade de Sistema
Exemplos de currículo
- Mantive atenção meticulosa à qualidade de dados garantindo 99,9% de precisão
- Revisei código minuciosamente capturando problemas potenciais antes da produção
- Construí suítes de testes abrangentes validando correção dos pipelines de dados
- Criei runbooks detalhados para procedimentos operacionais e resposta a incidentes
Dica: Qualidade de dados depende de atenção aos detalhes. Mostre que você identifica problemas proativamente.
Aprendizado Contínuo
Adoção de Tecnologias, Desenvolvimento de Habilidades e Tendências da Indústria
Exemplos de currículo
- Avaliei e adotei novas tecnologias melhorando produtividade do time
- Completei certificações em AWS, Databricks e engenharia de dados cloud
- Contribuí para tech talks internas compartilhando conhecimento com times de engenharia
- Prototipei soluções emergentes avaliando adequação às necessidades da organização
Dica: Engenharia de dados evolui rapidamente. Mostre que você se mantém atualizado com novas tecnologias. Comunidade Data Hackers é referência no Brasil.
Gestão de Projetos
Planejamento, Estimativas e Entrega
Exemplos de currículo
- Liderei projetos de infraestrutura de dados do planejamento ao deploy em produção
- Estimei cronogramas de projeto com precisão entregando dentro dos compromissos
- Gerenciei prioridades concorrentes em múltiplos projetos de dados simultâneos
- Coordenei com stakeholders garantindo que projetos atendessem requisitos de negócio
Dica: Projetos de dados requerem planejamento. Mostre que você consegue estimar e entregar de forma confiável.
Pensamento Analítico
Design de Sistemas, Arquitetura e Análise de Trade-offs
Exemplos de currículo
- Projetei arquiteturas de dados escaláveis suportando crescimento de dados de 10x
- Analisei trade-offs entre diferentes abordagens técnicas sistematicamente
- Avaliei soluções de fornecedores fazendo recomendações baseadas em requisitos
- Arquitetei sistemas de dados balanceando custo, performance e confiabilidade
Dica: Engenharia de dados requer pensamento arquitetural. Mostre que você toma decisões de design sólidas.
Dicas de Otimização ATS para Engenheiros de Dados
- Liste linguagens de programação primeiro: 'Python, SQL, Scala'—são filtradas primeiro pelos recrutadores
- Inclua plataformas cloud especificamente: 'AWS (S3, Glue, Redshift)', 'GCP (BigQuery, Dataflow)'—não apenas 'experiência em cloud'
- Adicione ferramentas do modern data stack: 'dbt', 'Snowflake', 'Databricks', 'Airflow'—são palavras-chave de alta demanda
- Quantifique volumes de dados: 'Processou 1TB diariamente', '10M+ registros', '100K eventos/segundo'—mostra experiência com escala
- Inclua certificações: 'AWS Certified Data Engineer', 'Databricks Certified'—valida expertise
- Adicione palavras-chave de streaming: 'Kafka', 'Tempo Real', 'Streaming', 'Flink'—cada vez mais exigidas para vagas sênior
- Mencione ferramentas de qualidade de dados: 'Great Expectations', 'testes dbt', 'Validação de dados'—mostra práticas maduras de engenharia
- No Brasil, sistemas ATS como Gupy, Kenoby e Lever são muito usados—use palavras-chave exatas das vagas
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Erros de currículo que os Engenheiro de Dados devem evitar
'Experiência em big data' genérico sem ferramentas específicas
Recrutadores buscam tecnologias específicas. Afirmações vagas não passam pelos filtros ATS.
Seja específico: 'Apache Spark (PySpark, Spark SQL)', 'streaming Kafka', 'data warehouse Snowflake'
Não quantificar volumes de dados e escala
Há uma diferença enorme entre processar 100 registros e 100 milhões. Escala comprova capacidade.
Quantifique: '1TB diário', '50M registros', '100K eventos/segundo', 'data lake de escala petabyte'
Omitir especificidades de plataforma cloud
Cloud é obrigatório—mas AWS, Azure e GCP têm ecossistemas diferentes. Empregadores querem experiência específica.
Inclua serviços: 'AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda)', 'GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub)'
Não incluir ferramentas do modern data stack
dbt, Snowflake, Databricks são o novo padrão. Não incluí-las parece desatualizado.
Adicione se tiver experiência: 'transformações dbt', 'Snowflake', 'Databricks Lakehouse', 'Delta Lake'
Não mostrar confiabilidade e qualidade de pipeline
Construir pipelines é esperado. Confiabilidade e qualidade diferenciam engenheiros excelentes.
Adicione: '99,9% de confiabilidade de pipeline', 'framework de qualidade de dados', 'testes automatizados', 'monitoramento'
Listar apenas habilidades técnicas sem resultados
Habilidades mostram o que você sabe. Resultados provam seu valor.
Adicione resultados: 'reduziu custos em 40%', 'melhorou latência de horas para minutos', 'eliminou problemas de dados'
Ignorar certificações
Certificações cloud validam expertise e são cada vez mais exigidas no Brasil.
Adicione: 'AWS Certified Data Engineer', 'Databricks Certified', 'GCP Professional Data Engineer'
Não mencionar conformidade com LGPD
No Brasil, conhecimento de LGPD e governança de dados é diferencial importante.
Adicione experiência com: 'governança de dados em conformidade com LGPD', 'mascaramento de dados', 'controle de acesso'
Palavras-chave ATS para currículos de Engenheiro de Dados
| Categoria | Palavras-chave recomendadas |
|---|---|
| Programação | PythonSQLScalaJavaPySparkPandas |
| Big Data | Apache SparkHadoopKafkaFlinkSistemas Distribuídos |
| Cloud | AWSAzureGCPSnowflakeDatabricksBigQuery |
| Pipeline de Dados | ETLELTAirflowdbtPipeline de DadosOrquestração |
| Armazenamento de Dados | Data WarehouseData LakeDelta LakeRedshiftPostgreSQL |
| Qualidade de Dados | Qualidade de DadosGovernança de DadosModelagem de DadosGreat ExpectationsTestes |
Tópicos de currículo de Engenheiro de Dados para copiar
- Engenheiro de Dados com 5+ anos construindo pipelines de dados em produção usando Python, Spark e plataformas cloud
- Projetei e implementei pipelines ETL/ELT processando 50M+ eventos diários com 99,9% de confiabilidade
- Construí jobs de processamento de dados Apache Spark processando datasets de 1TB+ diariamente em clusters distribuídos
- Desenvolvi orquestração Airflow com 100+ DAGs gerenciando dependências complexas de workflow de dados
- Implementei arquitetura de data warehouse Snowflake suportando analytics em toda a empresa
- Criei camada de transformação dbt com 200+ modelos garantindo qualidade de dados através de testes automatizados
- Construí pipelines de streaming em tempo real usando Kafka processando 100K+ eventos por segundo
- Reduzi custos de dados cloud em 40% através de otimização de arquitetura e gestão de recursos
- Implementei framework de qualidade de dados usando Great Expectations reduzindo problemas de dados em 70%
- Projetei arquitetura Databricks Lakehouse usando padrão medallion e Delta Lake
- Migrei infraestrutura de dados legada para soluções cloud-native reduzindo overhead operacional
- Colaborei com cientistas de dados e analistas para fornecer dados limpos e confiáveis para ML e BI
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Certificações e credenciais
AWS Certified Data Engineer - Associate
Amazon Web Services
Cobre serviços de dados AWS incluindo S3, Glue, Redshift e Kinesis. Certificação padrão para vagas de dados AWS. Muito valorizada no Brasil.
Google Cloud Professional Data Engineer
Google Cloud
Certificação altamente valorizada cobrindo BigQuery, Dataflow e soluções de dados GCP. Conhecida por premium salarial.
Databricks Certified Data Engineer Associate
Databricks
Valida habilidades na Plataforma Databricks Lakehouse. Cobre Delta Lake, Spark SQL e ETL com Databricks. Alura oferece formação preparatória.
Databricks Certified Data Engineer Professional
Databricks
Certificação avançada para engenharia de dados em produção. Cobre Unity Catalog, Auto Loader e arquitetura medallion.
Apache Spark Developer Certification
Databricks
Valida proficiência em Apache Spark e Spark SQL. Valiosa para vagas de processamento de big data.
Databricks Lakehouse Fundamentals
Databricks
Certificação gratuita que explora arquitetura inovadora de data lakehouse. Bom ponto de partida para iniciantes.
Perguntas frequentes
Quais habilidades devo colocar no currículo de engenheiro de dados?
Habilidades core incluem Python, SQL, Apache Spark, plataformas cloud (AWS/GCP/Azure), ferramentas ETL/ELT, Airflow e data warehousing (Snowflake, Databricks). Adicione dbt, Kafka e ferramentas de qualidade de dados para vagas de modern data stack. No Brasil, conhecimento de LGPD é diferencial.
Qual o salário médio de engenheiro de dados no Brasil em 2026?
Segundo dados do CAGED e pesquisa State of Data 2024/2025, o salário médio CLT é R$ 14.500. Júnior ganha em média R$ 12.400, pleno R$ 16.600 e sênior R$ 21.500. Em São Paulo, sênior pode chegar a R$ 27.500. Segundo a pesquisa, 23,1% dos profissionais de dados ganham mais de R$ 16 mil. Como PJ, os valores podem ser 20-40% maiores, mas sem benefícios CLT.
Qual a diferença entre CLT e PJ para engenheiro de dados?
CLT oferece estabilidade com FGTS, férias, 13º e seguro-desemprego. PJ oferece maior remuneração bruta (geralmente 20-40% maior) mas exige gestão financeira para cobrir 'férias e 13º' equivalentes. Com a Lei nº 15.270/2025, CLT ficou mais vantajosa para salários até R$ 7.350/mês. Para engenheiros de dados, que ganham acima disso, PJ ainda pode compensar mais financeiramente. Segundo o State of Data, 75% dos profissionais preferem trabalho remoto ou híbrido, o que é mais comum em contratos PJ.
Como está o mercado de trabalho para engenheiro de dados no Brasil?
O mercado está extremamente aquecido. Contratações de engenheiro de dados cresceram 18,5% no último ano. O Brasil enfrenta déficit de 530 mil profissionais de tecnologia segundo a Brasscom. Empresas como Nubank, iFood, Mercado Livre, B3, XP e Stone têm contratado ativamente. A pesquisa State of Data 2024/2025 mostrou que 50% dos profissionais participaram de entrevistas nos últimos 6 meses, com 17,7% mudando de emprego. 40-50% das vagas são remotas ou híbridas.
Quais certificações são valorizadas no Brasil para engenheiro de dados?
As mais valorizadas são: AWS Certified Data Engineer Associate, Google Cloud Professional Data Engineer, Databricks Certified Data Engineer (Associate/Professional) e Apache Spark Developer Certification. A Databricks oferece certificações gratuitas de Generative AI e Lakehouse Fundamentals. Plataformas brasileiras como Alura, Jornada de Dados e Tera oferecem formações completas em engenharia de dados.
Qual a diferença entre engenheiro de dados e cientista de dados?
Engenheiros de dados constroem infraestrutura—pipelines, warehouses e sistemas de dados. Cientistas de dados analisam dados e constroem modelos de ML. Engenheiros focam em Spark, Airflow, SQL; cientistas focam em Python, ML/AI, estatística. Papéis diferentes mas complementares. No Brasil, engenheiros de dados ganham em média 15-20% mais que cientistas de dados pelo maior foco em infraestrutura e menor oferta de profissionais qualificados.
Quais são os principais polos de tecnologia para engenheiro de dados no Brasil?
São Paulo lidera com os maiores salários (sênior até R$ 27.500) e mais vagas. Florianópolis, Campinas, Belo Horizonte, Recife e Porto Alegre também são polos fortes. Com 40-50% das vagas remotas, a localização física importa menos. Fintechs (Nubank, PicPay, Stone, XP), big techs brasileiras (iFood, Mercado Livre, Magazine Luiza) e bancos tradicionais (Itaú, Bradesco, Santander) são grandes empregadores.
Devo aprender dbt como engenheiro de dados?
Sim, dbt se tornou o padrão para transformação de dados em modern data stacks. É cada vez mais exigido em vagas, especialmente para papéis com Snowflake e BigQuery. Analytics Engineer é o cargo que mais cresceu (400% em 3 anos) e requer dbt + SQL. O investimento em aprender dbt se paga rapidamente.
Como fazer transição de desenvolvedor para engenheiro de dados?
Aproveite suas habilidades de programação (Python), aprenda SQL profundamente, estude modelagem de dados e ganhe experiência prática com Spark e serviços cloud de dados. Certificações cloud ajudam a validar sua transição. Muitas habilidades de desenvolvimento se transferem diretamente. Bootcamps como Jornada de Dados, Tera e How Bootcamp oferecem trilhas específicas para transição de carreira.
Onde encontrar vagas de engenheiro de dados no Brasil?
As melhores plataformas são: GeekHunter e Revelo (especializadas em tech), LinkedIn BR, Gupy e Kenoby (usados por grandes empresas). A comunidade Data Hackers (maior comunidade de dados do Brasil) também divulga vagas. Para vagas remotas internacionais, Turing e Arc são boas opções. O site Glassdoor BR é útil para pesquisar salários e avaliações de empresas.
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