Exemplo de currículo Modelador de dados
Exemplo de currículo profissional Modelador de dados. Modelo otimizado para ATS.
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Ver modelo →Exemplo de currículo profissional Arquiteto de dados principal. Modelo otimizado para ATS.
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Verbos fortes iniciam cada ponto
Projetei, Construí, Desenvolvi, Modelei. Cada ponto começa com um verbo de ação que prova que você conduziu o trabalho, não apenas observou.
Números tornam o impacto inegável
40+ tabelas de origem, de 4 horas para 20 minutos, 15 dashboards a jusante. Recrutadores lembram de números. Sem eles, seus pontos são apenas opiniões.
Contexto e resultados em cada ponto
Não 'utilizei SQL' mas 'nos domínios de marketing, finanças e operações'. Não 'construí pipeline' mas 'habilitando análises de autoatendimento'. O contexto é o ponto central.
Colaboração demonstrada mesmo no nível júnior
Partes interessadas multifuncionais, analistas de negócios, equipe de engenharia de dados. Mesmo como júnior, mostre que você trabalha COM pessoas, não em isolamento.
Stack técnica inserida em contexto, não listada
'Modelos dimensionais no Snowflake seguindo a metodologia Kimball' e não 'Snowflake, Kimball'. As tecnologias aparecem dentro das conquistas, provando que você as utilizou de verdade.
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Habilidades-chave
- SQL
- Modelagem de dados
- Metodologia Kimball
- Star Schema
- ERwin ou ferramenta de modelagem similar
- Snowflake ou BigQuery
- dbt
- Git
- Data Vault 2.0
- Apache Airflow
- Great Expectations
- Python
- Dimensões de Mudança Lenta (SCD)
- Frameworks de qualidade de dados
- Modelagem de dados (Kimball, Data Vault 2.0)
- Data Warehouses em Nuvem (Snowflake, BigQuery, Redshift)
- Governança de dados
- Linhagem em nível de coluna
- Apache Kafka
- Change Data Capture (CDC)
- Debezium
- Apache Spark
- Terraform
- Princípios de Data Mesh
- Gerenciamento de metadados
- Contratos de dados
- Arquitetura de dados enterprise
- Data Mesh
- Arquitetura Lakehouse
- Snowflake ou Databricks
- Frameworks de governança de dados
- Python ou Scala
- Liderança de Equipe
- Apache Iceberg ou Delta Lake
- Flink
- Master Data Management
- Conformidade PII/GDPR
- Observabilidade de qualidade de dados
- Governança federada
- Processos RFC/ADR
- Estratégia de dados enterprise
- Arquitetura orientada a eventos
- Governança de dados em escala
- Design Organizacional
- Planejamento orçamentário
- Comunicação executiva
- Fabric de Dados Multi-Nuvem
- Grafos de Conhecimento Semântico
- Framework de Data Products
- Contribuições open-source
- Escrita Técnica
- Contratação e desenvolvimento de talentos
- Autoria de RFC/ADR
- Avaliação de fornecedor
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Faixas salariais (US)
Progressão na carreira
A progressao de carreira de arquiteto de dados tipicamente vai da modelagem e implementacao praticas (Data Modeler) por meio do design de sistemas e governanca (Data Architect), para lideranca no nivel de plataforma (Senior Data Architect) e finalmente para estrategia organizacional (Principal Data Architect). Cada nivel requer expansao de escopo da contribuicao individual para lideranca de equipe para influencia a nivel de organizacao. Arquitetos bem-sucedidos dominam profundidade tecnica enquanto desenvolvem comunicacao multifuncional, mentoria e pensamento estrategico. Caminhos alternativos incluem transicao para gestao de engenharia de dados, funcoes de Chief Data Officer ou dominios especializados como arquitetura de infraestrutura de ML.
Dominar modelagem dimensional e metodologias Data Vault. Liderar projetos de design de data warehouse de ponta a ponta. Assumir a propriedade de iniciativas de qualidade e governanca de dados. Comecar a mentorar engenheiros junior. Contribuir para decisoes arquitetonicas alem da sua equipe imediata.
- Data Vault 2.0
- Apache Airflow
- Frameworks de governança de dados
- Experiência em migração para nuvem
- Comunicação multifuncional
- Mentoria Técnica
Construir sistemas no nivel de plataforma (data mesh, arquitetura lakehouse). Liderar iniciativas de governanca e padroes entre equipes. Mentorar outros arquitetos com resultados de crescimento mensuraveis. Impulsionar adocao de padroes arquitetonicos em varias equipes de produto. Parceria com lideranca senior na estrategia de dados.
- Arquitetura data mesh
- Plataformas de streaming (Kafka, Flink)
- Gestão de mudança organizacional
- Comunicação executiva
- Processos RFC/ADR
- Contribuições open-source
Definir roadmap de plataforma de dados em toda a empresa. Parceria direta com C-suite na estrategia de dados e orcamento. Escalar impacto por meio de guilds, escrita tecnica e contratacao. Conduzir transformacoes a nivel de organizacao (data mesh, governanca federada). Construir sistemas que definam a estrategia de dados da organizacao por anos.
- Design organizacional
- Planejamento orçamentário
- Gerenciamento de fornecedor
- Planejamento estratégico de vários anos
- Comunicação em nível de conselho
- Desenvolvimento de talentos em escala
Arquitetos de dados frequentemente fazem transicao para funcoes de Engineering Manager ou Director, focando na gestao de pessoas enquanto mantêm supervisao tecnica. Alguns transitam para posicoes de Chief Data Officer (CDO) ou VP de Dados, possuindo toda a organizacao de dados. Outros se especializam em arquitetura de infraestrutura de ML, construindo plataformas para equipes de machine learning. Empresas de consultoria contratam arquitetos senior para funcoes de consultoria de arquitetura para clientes. Um subconjunto migra para gestao de produtos para empresas de plataformas de dados (Snowflake, Databricks) ou funcoes de evangelismo tecnico.
Um CV de arquiteto de dados e avaliado por uma coisa: sua capacidade de transformar o caos de dados complexo em sistemas confiaveis que as equipes podem realmente usar. Os recrutadores procuram evidencias de que voce projetou modelos de dados, construiu arquiteturas de data warehouse e resolveu problemas reais de pipeline em escala, nao apenas listou ferramentas que ouviu falar. Este guia aborda o que funciona e o que faz seu CV ser rejeitado. Voce aprendera como demonstrar expertise em modelagem dimensional, mostrar sua compreensao de plataformas cloud e orquestracao ETL, destacar frameworks de governanca que implementou e provar que pode entregar fundacoes de dados que habilitam equipes de analytics. Sem rodeios, apenas os padroes que fazem arquitetos de dados serem contratados.