Exemplo de currículo Junior Analytics Engineer
Exemplo de currículo profissional Junior Analytics Engineer. Modelo otimizado para ATS.
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Verbos fortes provam que você entregou, não apenas consultou
Modelei, Refatorei, Escrevi, Entreguei, Construí, Documentei. Analytics engineers júnior que abrem com 'analisei' ou 'ajudei' se leem como analistas que apenas consultaram tabelas existentes. Comece com verbos que mostrem que você assumiu um pedaço da camada de modelagem.
Números ancoram cada modelo e cada PR
18 modelos dbt, 4 segundos de latência de query, 90 segundos de build, 12 testes. Um AE júnior medido em números se diferencia do AE júnior medido em 'ajudei o time'.
Rigor de PR e contexto downstream, não SQL isolado
Não 'escrevi SQL' mas 'protegido por um template de PR exigindo tests, docs e exposures'. Não 'construí modelo' mas 'antes de chegar à camada de BI'. O trabalho de AE é julgado por como aterrissa no PR review, não pelo SQL em si.
Sinal cross-funcional mesmo no nível júnior
Owners de queries de stakeholders, o time de analytics, downstream owners. Mesmo no júnior, mostre que você trata AE como um serviço para data analysts e produto, não como um playground privado de SQL.
Stack nomeado dentro de artefatos, não em uma lista
'Modelei o domínio de revenue em dbt Core' supera 'dbt, Snowflake'. Ferramenta dentro de um resultado é a única forma de provar que você realmente a usou.
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Habilidades-chave
- dbt Core
- SQL
- Star schema and dimensional modeling
- Exposures and PR rigor
- Snowflake or BigQuery
- GitHub Actions
- Looker or Lightdash basics
- Fivetran or Airbyte
- dbt-utils and dbt_expectations
- Hex notebooks
- Elementary Data tests
- Python for ad-hoc data work
- DuckDB for local prototyping
- Mode or Metabase
- OpenAPI / schema reading
- Git workflow basics
- dbt Cloud and dbt Core
- Cube semantic layer
- Exposures contract authorship
- Freshness SLAs
- BigQuery or Snowflake at scale
- Looker and Hex
- Reverse-ETL with Census or Hightouch
- Elementary Data observability
- Airbyte or Fivetran ingestion ownership
- dbt semantic layer
- Python (pandas, polars)
- Jinja and dbt macros
- BI vendor migrations
- Mentorship of analysts
- RFC authorship
- Cost monitoring (Snowflake / BigQuery)
- dbt mesh
- Semantic layer governance
- Cross-org exposures contract
- Monte Carlo data observability
- Hightouch reverse-ETL strategy
- AE on-call design
- Build-vs-buy on AE tooling
- AE IC mentorship
- MotherDuck experimentation
- Coalesce evaluation
- Data contract authorship
- Cost attribution and chargeback
- Cross-org RFCs
- Vendor evaluation memos
- Promotion-track mentorship
- Executive communication
- AE career ladder authorship
- AE hiring rubric
- Vendor procurement (Monte Carlo, Coalesce, Cube, Hightouch)
- Multi-region AE org design
- Data-trust posture
- Reorg planning
- Board / VP communication
- CFO partnership
- BI vendor consolidation
- Multi-year platform roadmaps
- Cross-org councils
- Open-source data stewardship
- Data-quality scorecards tied to OKR
- Headcount planning
- Industry vertical strategy
- Executive coaching
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Faixas salariais (US)
Progressão na carreira
O arco de carreira do Analytics Engineer é não linear. Muitos AEs fortes vêm de papéis de data analyst (e crescem para modelagem e governança) ou de software engineering (e pivotam via SQL mais dbt). A velocidade de carreira é limitada por fluência em exposures e SLAs de freshness, disciplina de remoção, ownership de semantic-layer e julgamento provado de build-vs-buy, não por anos. Papéis de AE lead são tipicamente alcançados de 8 a 12 anos depois do início, mas ICs que conseguem articular economia de vendor e autoria de trilha de carreira podem se mover mais rápido.
Assuma um domain mart end-to-end com SLAs de freshness e um contrato de exposures. Mantenha um projeto dbt que sobreviva a rituais trimestrais de poda de modelos. Lidere uma avaliação de vendor de ingestão. Entre em um loop interno de hiring para papéis de AE ou analyst.
- Exposures contract authorship
- Freshness SLA negotiation
- dbt run wall-clock optimization
- Reverse-ETL basics (Census or Hightouch)
Escreva um semantic layer adotado por pelo menos uma organização de produto. Publique um modelo de atribuição para redução de incidentes impulsionada por AE defensável diante da liderança. Lidere uma remoção explícita de um domínio dbt ou superfície BI. Mentore pelo menos um analista até uma promoção a AE júnior.
- Semantic-layer authorship (Cube or dbt semantic layer)
- AE on-call design
- Cross-org RFC authorship
- Build-vs-buy memos
Assuma um portfólio AE multi-domínio. Negocie uma parceria plurianual com vendor revisada pelo board ou CFO. Estabeleça pelo menos uma estrutura de governança (postura data-trust, contrato freshness SLA, contrato exposures). Escreva a trilha de carreira de AE e a rubrica de hiring. Promova pelo menos um mentee a AE sênior.
- Vendor economics and procurement
- Governance structure design
- Multi-region AE org design
- Board / CFO communication
Analytics engineers fortes também pivotam para product management de produtos de dados e ML, para papéis de Field CTO ou Solutions Architect onde intuição de modelagem paga, ou para papéis de operating partner em venture funds do modern data stack. Um movimento comum no fim da carreira é fundar uma startup de tooling de dados (geralmente em semantic layer, observability ou governança) com pares das comunidades dbt ou Locally Optimistic.
Modelos e exemplos de currículo de Analytics Engineer para cada etapa de carreira. Seja você modelando seu primeiro domínio dbt, assumindo o semantic layer para uma organização de produto ou tocando uma plataforma AE em várias regiões, seu currículo precisa provar que você trata a camada de modelagem como um sistema. Hiring managers buscam contagem de modelos dbt, SLAs de freshness, cobertura de exposures, adoção do semantic-layer e taxa de incidentes downstream, não 'escrevi SQL' nem 'construí dashboards'. Analytics Engineer não é nem data analyst (consulta tabelas existentes) nem data engineer (constrói infra), assume o contrato entre dados crus e BI mais reverse-ETL. Este guia cobre estratégias de currículo do nível júnior ao lead com o modern data stack, as métricas que importam e a linguagem que sinaliza que você consegue governar a camada por onde o resto da data org entrega.