Guia de currículo para engenheiro de dados (2026): exemplos, palavras-chave ATS, resumo, salário

Um currículo de engenheiro de dados em 2026 é julgado por uma pergunta antes de qualquer outra: os pipelines que você construiu rodam em produção, e o que acontece downstream quando eles quebram? Títulos são ruidosos. O mesmo trabalho é anunciado como data engineer, analytics engineer, data platform engineer, desenvolvedor ETL ou software engineer, data, e o sistema de triagem de candidatos (ATS) que faz a seleção inicial cruza as palavras dos seus bullets, não as palavras do seu título. Este guia mostra o que provar, como redigir para que um parser e um gestor da vaga enxerguem a mesma coisa, quais palavras-chave pertencem à página, como verificar o arquivo antes de enviar, quais certificações ainda significam algo e quanto a função paga segundo fontes que você pode conferir.

Principais pontos

• Comece pelos pipelines em produção e seus números: volume (eventos por dia, terabytes por mês), atualidade (minutos de atraso em relação à fonte), confiabilidade (SLA cumprido, incidentes por trimestre) e custo (gasto com warehouse antes e depois).
• Nomeie a stack com precisão. Parsers cruzam strings literais: escreva "Apache Spark", "Airflow", "dbt", "Snowflake", "Apache Iceberg", não "modern data stack".
• Separe quatro camadas na seção de habilidades: processamento e orquestração, armazenamento e warehousing, modelagem e qualidade, infraestrutura e linguagens. Gestores leem como quatro competências diferentes.
• Quantifique as partes chatas. Linhas preenchidas em backfill, taxa de execuções com falha, latência p95 de consultas, custo por terabyte escaneado e tabelas sob teste são os números que geram retorno.
• A remuneração em 2026 cobre uma faixa ampla: mediana de $126,760 para a ocupação federal americana mais próxima, média total de $150,234 nas empresas que reportam ao Built In e mediana total de $171,000 para engenheiros de software com foco em dados no Levels.fyi.

O que um currículo de engenheiro de dados precisa provar em 2026?

Cinco coisas, nesta ordem.

Você é dono de pipelines que rodam. Não de pipelines em que você "trabalhou". Declare a carga: fontes ingeridas, eventos por dia, terabytes por mês, DAGs ou jobs, consumidores downstream. Declare o que aconteceu quando falharam e o que você fez a respeito.

Você modela dados para quem os usa. Analistas, cientistas de dados, engenheiros de ML e o financeiro, todos leem suas tabelas. Mostre que você desenhou esquemas de propósito: modelos dimensionais, slowly changing dimensions, uma camada semântica, granularidade documentada. "Reconstruí o mart de pedidos como star schema com dimensão de cliente SCD tipo 2; reduzi o tempo de consulta dos analistas de 40 s para 3 s e aposentei 14 relatórios duplicados" é uma frase que se lê duas vezes.

Você controla custo e desempenho. Warehouses cobram por segundo e por byte. Candidatos que conseguem dizer "reduzi o gasto de computação do Snowflake em 34% clusterizando as três maiores tabelas, redimensionando warehouses e movendo os backfills noturnos para uma instância menor" estão descrevendo uma habilidade que a maioria dos candidatos não tem.

Você trata qualidade de dados como engenharia. Testes, contratos, linhagem, alertas, plantão. Um currículo sem história de qualidade se lê como o currículo de alguém cujos pipelines são conferidos pelo analista que percebe que o dashboard está errado.

Você consegue trabalhar na fronteira. Engenheiros de dados ficam entre os times de aplicação, donos das fontes, os times de plataforma, donos da infraestrutura, e os analistas e engenheiros de ML que consomem a saída. Mostre que você negociou uma mudança de esquema com um time de backend, escreveu o Terraform do seu próprio cluster ou conduziu a revisão da migração, não apenas que escreveu o SQL.

O que o currículo não precisa provar: que você sabe explicar o teorema CAP ou escrever uma window function de memória. Entrevistas testam isso. O currículo consegue a entrevista.

Como o resumo profissional deve soar em cada nível?

Três a quatro linhas. Título, anos, a stack, uma prova com número e o tipo de problema que você quer em seguida. Nenhum adjetivo sobre você.

Júnior (0 a 2 anos, ou transição vindo de analytics)

Engenheiro de dados com background em analytics e 18 meses construindo pipelines batch em produção. Responsável por 40 DAGs do Airflow e um projeto dbt com 210 modelos no BigQuery que alimentam os relatórios de finanças e produto de uma empresa de 300 pessoas; adicionei testes dbt a todos os marts e reduzi os tickets de qualidade de dados de 11 por mês para 2. Python, SQL, dbt, Airflow, BigQuery, Terraform. Procuro um time onde o warehouse é tratado como produto.

Pleno (3 a 6 anos)

Engenheiro de dados, 5 anos, especializado em ingestão em streaming e design de lakehouse. Em um marketplace de 1.200 pessoas, liderei a migração do batch noturno para Kafka e Spark Structured Streaming no Databricks com Delta Lake, levando os dados de pedidos de 24 horas de atraso em relação à fonte para menos de 5 minutos e cortando a conta mensal de computação em 28%. Construí a camada de contratos de dados e Great Expectations cobrindo 180 tabelas. Python, Scala, Spark, Kafka, Delta Lake, Airflow, AWS.

Sênior e staff (7+ anos)

Staff data engineer com 10 anos em warehousing, streaming e plataforma. Responsável pela plataforma de dados de uma empresa que processa 9 bilhões de eventos por dia: Kafka, Flink, Iceberg no S3, Snowflake, Airflow e o Terraform por trás de tudo isso. Liderei a migração de um cluster Hadoop legado para o lakehouse, economizando $1.8M por ano e aposentando 600 jobs. Gerencio quatro engenheiros; defino os padrões de plantão, SLA e governança de dados da organização.

Repare no que cada um faz: um número de carga, um número de antes e depois e uma stack nomeada. O parser recebe suas palavras-chave, o gestor recebe um motivo para continuar lendo.

Como são bons bullets de conquistas de engenheiro de dados?

Use o padrão: verbo, o que você construiu, a stack, o resultado medido. Os números abaixo são ilustrativos; substitua pelos seus e mantenha só os que você consegue defender em uma entrevista.

• Construí um pipeline de change data capture (Debezium, Kafka, Spark Structured Streaming) replicando 140 tabelas PostgreSQL para o Delta Lake com latência ponta a ponta abaixo de 90 segundos, substituindo um batch noturno que rodava 6 horas.
• Desenhei e entreguei um modelo dimensional para o domínio de receita (12 tabelas fato, 31 dimensões, SCD tipo 2 em cliente e produto) em dbt no Snowflake; o financeiro fechou o mês dois dias mais rápido.
• Reduzi o gasto de computação do Snowflake em 34% ($410K por ano) clusterizando as cinco maiores tabelas, redimensionando warehouses e tirando os backfills do warehouse de produção.
• Migrei 1,2 PB de um cluster Hadoop on-premises para Apache Iceberg no S3 com AWS Glue e Athena; desativei 38 nós e reduzi o custo de armazenamento por terabyte em 71%.
• Introduzi contratos de dados e suítes do Great Expectations em 180 tabelas de origem; incidentes de mudança de esquema que chegavam aos dashboards caíram de 9 por trimestre para 1.
• Reconstruí a camada de orquestração de cron e shell scripts para Airflow (310 DAGs, retries por tarefa, alertas de SLA); a taxa de execuções com falha caiu de 4,2% para 0,3%.
• Construí o job Flink que calcula features de fraude em tempo real a partir de 9 bilhões de eventos por dia com semântica exactly-once; latência ponta a ponta p99 de 800 ms.
• Fui dono do projeto dbt (640 modelos, 2.100 testes, CI em todo pull request); reduzi o tempo mediano de execução dos modelos em 46% refatorando a lógica incremental e removendo 112 modelos sem uso.
• Fiz o backfill de 4 anos de clickstream (38 bilhões de linhas) no BigQuery usando tabelas particionadas e clusterizadas e um pipeline Beam retomável; concluído em 11 dias com zero linhas duplicadas na reconciliação.
• Escrevi os módulos Terraform da plataforma de dados (EMR, MSK, catálogo do Glue, IAM) em três ambientes; o provisionamento de um ambiente novo caiu de duas semanas para 40 minutos.
• Liderei o pipeline de exclusão por GDPR em 22 datasets com linhagem vinda do catálogo de dados; toda solicitação de exclusão concluída dentro da janela de 30 dias por oito trimestres consecutivos.
• Mentorei três analistas até funções de analytics engineering; dois hoje são donos de domínios dbt em produção.

Três regras. Comece pelo verbo que descreve sua contribuição (construí, liderei, fui dono, desenhei, migrei), não por "ajudei" ou "participei". Coloque o número na primeira oração quando puder. Nomeie as ferramentas no corpo do texto, porque é ali que o parser as encontra. Para o método completo, veja como escrever bullets de currículo que quantificam impacto.

Quais palavras-chave ATS pertencem a um currículo de engenheiro de dados?

Um ATS não infere. Se a vaga diz "ELT" e seu currículo diz "integração de dados", a maioria dos sistemas não vai conectar os dois. Leia a descrição da vaga, espelhe os termos exatos onde forem verdadeiros para você e cubra a lista abaixo onde se aplicar.

Trinta a quarenta delas ao longo de todo o currículo é normal para um candidato sênior. Coloque-as onde forem verdadeiras: uma seção de habilidades para a stack, bullets para os métodos. Não cole a tabela; uma palavra-chave sem frase em volta não diz nada ao leitor, e alguns parsers rebaixam blocos de termos separados por vírgula.

Quatro grafias para padronizar: "extract, transform, load (ETL)" uma vez, depois "ETL"; "change data capture (CDC)" uma vez, depois "CDC"; "Amazon Web Services (AWS)" uma vez, depois "AWS"; "Apache Spark" uma vez, depois "Spark". As vagas usam qualquer uma das formas, e sistemas de correspondência exata as tratam como tokens diferentes.

Uma ambiguidade para resolver: "data lake" e "lakehouse" não são sinônimos para um gestor da vaga. Use o que descreve o que você realmente operou.

Como verificar se um currículo de engenheiro de dados está pronto para o ATS?

Dez verificações, na ordem em que um parser as encontra. Passe o arquivo por um verificador de ATS quando terminar; ele pega a maioria dos problemas de formato abaixo.

1. Formato do arquivo. PDF ou DOCX, coluna única, sem tabelas de layout, caixas de texto ou conteúdo em cabeçalho e rodapé que precise ser lido pelo parser. Um layout em duas colunas intercala suas habilidades com seu histórico profissional quando o parser lê de cima para baixo.
2. Títulos padrão. "Experiência", "Habilidades", "Formação", "Certificações". Parsers mapeiam seções pelo texto do título; "Onde já entreguei" não mapeia para nada.
3. Correspondência de título. A família de títulos da vaga aparece na sua linha de resumo e, quando for honesto, no seu cargo mais recente. Se seu título interno era "Member of Technical Staff", escreva "Member of Technical Staff (Data Engineering)" e deixe o parêntese fazer o trabalho.
4. Ferramentas obrigatórias literalmente. Toda ferramenta listada como "obrigatória" na vaga aparece pelo menos uma vez, escrita como na vaga, dentro de uma frase que mostre que você a usou.
5. Formas longa e curta. ETL e extract, transform, load; CDC e change data capture; AWS e Amazon Web Services. Ambas as formas, cada uma pelo menos uma vez.
6. Números em pelo menos metade dos bullets. Volume, latência, custo, confiabilidade ou pessoas. Um parser não consegue pontuar números; o recrutador que abre os currículos mais bem ranqueados consegue.
7. Datas consistentes. "Mês AAAA – Mês AAAA" em toda função. Parsers calculam tempo de casa a partir das datas; formatos misturados produzem tempo errado ou uma função descartada.
8. Habilidades agrupadas, não um paredão. Quatro linhas rotuladas (veja a próxima seção). Alguns parsers rebaixam blocos de quarenta termos separados por vírgula, e todo humano faz isso.
9. Nada escondido. Sem palavras-chave em texto branco, sem habilidades dentro de ícones ou imagens, sem gráficos de barra de habilidade. Parsers pulam imagens; recrutadores que encontram texto branco enfiado rejeitam o arquivo.
10. Bloco de contato em texto puro. Nome, cidade e estado, telefone, e-mail e URL do LinkedIn como texto, não como ícones com hiperlink. Nomeie o arquivo Nome-Sobrenome-Data-Engineer.pdf; é a primeira coisa que um recrutador lê em uma pasta de downloads.

Como a seção de habilidades deve ser organizada?

Quatro linhas rotuladas, não uma sopa de letrinhas.

Processamento e orquestração: Apache Spark (PySpark, Structured Streaming), Apache Kafka, Apache Flink, Apache Airflow, dbt Armazenamento e warehousing: Snowflake, BigQuery, Databricks, Delta Lake, Apache Iceberg, Amazon S3, Redshift Modelagem e qualidade: modelagem dimensional, SCD tipo 2, contratos de dados, Great Expectations, testes dbt, linhagem de dados Infraestrutura e linguagens: Python, SQL, Scala, Terraform, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, AWS, Google Cloud

Um gestor lê isso em quatro segundos e sabe se você é um engenheiro de warehouse e modelagem que consegue operar infraestrutura ou um engenheiro de streaming e plataforma que consegue modelar. Os dois são contratáveis. Fingir ser uma terceira coisa, um engenheiro de machine learning, quando seus bullets dizem outra coisa, é o que faz um currículo ser deixado de lado.

Obrigatório versus desejável, como costumam aparecer nas vagas de 2026:

Quais certificações ainda contam em um currículo de engenheiro de dados?

Mais do que na maioria das funções de software, porque os fornecedores que dominam a stack aplicam os exames e os gestores os reconhecem. Evidência de produção ainda vale mais que qualquer certificado. Tudo abaixo foi conferido na página do fornecedor em outubro de 2026.

• Google Cloud Professional Data Engineer. Exame de duas horas, 40 a 50 questões de múltipla escolha e seleção múltipla, $200 mais impostos onde aplicável. O Google recomenda três ou mais anos de experiência no setor, incluindo pelo menos um ano desenhando e gerenciando soluções no Google Cloud; não há pré-requisitos. Válida por dois anos; o exame de renovação dura uma hora, 20 questões, $100. Relevante se a vaga cita BigQuery, Dataflow ou Pub/Sub.
• AWS Certified Data Engineer – Associate. 130 minutos, 65 questões, $150, múltipla escolha e resposta múltipla. A AWS descreve o candidato ideal como alguém com o equivalente a dois ou três anos em engenharia ou arquitetura de dados e um a dois anos de prática com serviços AWS. Válida por três anos. Relevante se a vaga cita Glue, Redshift, EMR, Kinesis ou Athena.
• Databricks Certified Data Engineer Associate. 45 questões pontuadas, 90 minutos, $200, múltipla escolha, válida por dois anos, sem pré-requisitos. O exame pondera transformação e modelagem de dados em 22%, ingestão e carga de dados em 21%, Lakeflow Jobs em 16% e governança e segurança em 15%. Relevante para qualquer vaga que cite Databricks ou Delta Lake.
• Databricks Certified Data Engineer Professional. 59 questões pontuadas, 120 minutos, $200, múltipla escolha, válida por dois anos. Peso maior em desenvolver código de processamento de dados em Python e SQL (22%) e otimização de custo e desempenho (13%). Vale listar para funções sênior de lakehouse; a Associate sozinha não move um currículo sênior.
• SnowPro Core Certification (COF-C03). $175 por tentativa de exame. A Snowflake recomenda seis ou mais meses de experiência usando Snowflake. O ponto de entrada da trilha Snowflake; relevante se a vaga cita Snowflake como warehouse.
• SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02). $375 por tentativa de exame. A Snowflake recomenda dois ou mais anos de experiência prática como engenheiro de dados em ambiente de produção. Esta é a que distingue um candidato sênior em Snowflake.

Escolha a que combina com a plataforma da vaga. Ter as seis sinaliza que você estuda para exames; ter a que a empresa-alvo usa sinaliza que você pode começar na segunda-feira. Liste o nome completo como o fornecedor escreve, mais o ano de obtenção; recrutadores buscam o nome exato. Certificados de cursos (bootcamps, MOOCs) vão em uma única linha no fim ou em lugar nenhum; não movem o currículo de um candidato experiente e diluem o de um júnior.

Quanto ganha um engenheiro de dados em 2026?

Três fontes, três populações diferentes. Use a que combina com as empresas para as quais você está se candidatando.

Por que administradores e arquitetos de banco de dados na linha federal: o Occupational Outlook Handbook não tem uma entrada para engenheiro de dados, e as duas ocupações mais próximas são essa e desenvolvedores de software. A mediana de desenvolvedores de software do mesmo manual é $134,040 (maio de 2025) em 1.905.400 empregos, com crescimento projetado de 10% de 2025 a 2035; se seu título é "Software Engineer, Data" em uma empresa de tecnologia, essa é a comparação mais próxima. A linha dos arquitetos está na tabela porque seu intervalo do percentil 10 ao 90, $86,240 a $204,000, corresponde ao que as vagas de engenharia de dados fora das grandes empresas de tecnologia oferecem.

Como ler a diferença: o BLS cobre toda a economia, incluindo governo, universidades, seguradoras e hospitais; o Built In pende para empresas de tecnologia com capital de risco e de médio porte, e sua mediana de $120,000 abaixo da média de $150,234 significa uma cauda longa à direita; o Levels.fyi pende para grandes empresas de tecnologia, onde ações são uma parcela relevante da remuneração total. O recorte por experiência do Built In também merece atenção: de menos de um ano ($97,540) a sete ou mais anos ($141,418) há uma diferença de cerca de 45%, e é por isso que candidatos experientes buscam títulos de platform, staff ou arquiteto em vez de mais um degrau com o mesmo nome.

Como usar isso no currículo: não coloque um valor de salário na página. Use-o para decidir em qual faixa você está competindo e para garantir que seus bullets carregam a prova que essa faixa espera. Uma oferta de $237,000, o percentil 75 do Levels.fyi, quase nunca é feita a um currículo sem um número de volume, custo ou confiabilidade.

Que erros fazem currículos de engenheiro de dados serem rejeitados?

Listar ferramentas, não pipelines. "Experiência com Spark, Airflow, Snowflake, dbt" é uma linha que qualquer candidato pode escrever. Descreva o pipeline: fontes, volume, cadência, consumidores, o que quebrou, o que você consertou.

"Responsável pelo ETL." Responsabilidade não é conquista. Diga o que o ETL movia, com que frequência, com que rapidez e quanto custava antes e depois de você mexer nele.

Enquadramento de analista para uma função de engenharia. Dashboards construídos, relatórios entregues e stakeholders atendidos pertencem a um currículo de analista. Para uma função de engenheiro de dados, o dashboard é o consumidor; seu bullet é a tabela por baixo dele e o SLA de atualidade dela.

Descrever a plataforma, não a sua parte nela. "Trabalhei em uma plataforma que processa 10 bilhões de eventos por dia" diz ao leitor a escala da empresa, não a sua. Qual componente era seu, e o que os números dele fizeram enquanto você era o dono?

Problemas de formato escondidos. Layouts em duas colunas, texto em imagens e gráficos de barra de habilidade quebram parsers. Confira como seu currículo é lido pelo parser antes de enviar; o conserto costuma levar cinco minutos. Para o que acontece com o arquivo depois do upload, veja como funcionam os sistemas de triagem de candidatos em 2026.

Enterrar o SQL. Alguns candidatos deixam SQL de fora porque parece básico. Toda vaga o lista, todo recrutador o busca, e um currículo sem a palavra perde a correspondência.

Bullets de migração sem o "de onde". "Migrei o warehouse para o Snowflake" é meia frase. De onde, quantos dados, quanto tempo levou, o que foi aposentado e quanto economizou. A dificuldade morava no "de onde", e o leitor sabe disso.

Como o currículo deve mudar conforme o tipo de empresa?

Startups (seed a série B). Amplitude e velocidade. Mostre que você mesmo montou o warehouse, o orquestrador, a camada de transformação e os primeiros testes de qualidade, e que tomou decisões de custo cedo. Um bullet sobre escolher a ferramenta mais simples e poupar a empresa de um contrato com fornecedor cai bem.

Empresas de tecnologia em escala. Profundidade em uma camada e rigor em confiabilidade. Mostre o SLA, a rotação de plantão, as revisões de incidente e as negociações de esquema entre times. Declare a escala em eventos por dia, petabytes armazenados ou tabelas servidas, e nomeie seu componente.

Grandes corporações (finanças, saúde, seguros, varejo). Governança e linhagem. Mencione o catálogo de dados, controles de acesso, tratamento de PII, pipelines de retenção e exclusão, trilhas de auditoria e qualquer experiência com dados regulados (HIPAA, SOX, GDPR). Experiência de migração de sistemas on-premises para warehouses em nuvem é um sinal forte aqui.

Consultorias e agências. Alcance entre as stacks dos clientes e histórico de entrega no prazo. Nomeie os setores, as plataformas e o resultado por projeto. Certificações pesam mais neste segmento porque os clientes pedem por elas pelo nome.

Fornecedores de plataformas de dados e seus parceiros. Profundidade naquela plataforma e em sua trilha de certificação é a maior parte do currículo; contribuições para a comunidade, palestras e trabalho open source nesse ecossistema ficam perto do topo.

Qual deve ser o tamanho de um currículo de engenheiro de dados, e em que ordem?

Uma página até cerca de seis anos de experiência; duas páginas depois disso. Ordem: resumo, habilidades (quatro linhas), experiência (cronologia inversa, três a seis bullets por função), projetos selecionados ou open source só se agregarem evidência, formação e certificações por último. A formação sobe só para recém-formados; certificações só quando a vaga lista uma como obrigatória.

Na seção de experiência, o primeiro bullet de cada função deve ser o que tem o maior número. Recrutadores leem o primeiro bullet e passam o olho no resto; faça o primeiro carregar a função.

Mantenha seu perfil do LinkedIn consistente com o currículo: mesmos títulos, mesmas datas, mesma stack no headline. Recrutadores que encontram você no ATS checam o LinkedIn antes de ligar; veja o guia de otimização de perfil do LinkedIn.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre um currículo de engenheiro de dados e um de analytics engineer?

Em 2026 os títulos se sobrepõem e o ATS cruza habilidades, não títulos. Vagas de analytics engineer se concentram na camada de transformação (dbt, modelagem SQL, camadas semânticas, testes) e ficam mais perto dos analistas; vagas de engenheiro de dados adicionam ingestão, streaming, orquestração e infraestrutura. Se o seu trabalho cobre os dois, diga isso no resumo e comece com bullets de ingestão e infraestrutura para vagas de engenheiro de dados, e de modelagem e testes para vagas de analytics engineer.

Um engenheiro de dados deve incluir link do GitHub ou portfólio?

Sim, se contiver algo que um avaliador consiga ler em cinco minutos: um repositório de pipeline documentado, um projeto dbt com testes ou uma contribuição para Airflow, dbt, Spark, Iceberg ou outro projeto do ecossistema. Não, se for uma pasta de notebooks de um curso. Um link forte vale mais que um perfil com quarenta repositórios.

Quantas palavras-chave um currículo de engenheiro de dados precisa para passar no ATS?

Não existe número mágico. Cubra as habilidades obrigatórias da vaga com termos exatos, use as formas longa e curta (ETL e extract, transform, load; CDC e change data capture) e garanta que cada palavra-chave apareça em uma frase que mostre que você a usou. A maioria dos sistemas ranqueia por qualidade da correspondência e recência, e recrutadores que buscam dentro do ATS digitam strings exatas; veja como recrutadores buscam dentro de um ATS.

Preciso de diploma em ciência da computação para ser contratado como engenheiro de dados?

Não. A ocupação federal mais próxima da função lista bacharelado como formação típica de entrada, e as vagas de 2026 aceitam rotineiramente qualquer graduação quantitativa mais experiência em produção, ou só experiência para funções de nível pleno. Muitos engenheiros de dados vieram de analytics, administração de banco de dados ou desenvolvimento backend; o currículo é decidido pelos pipelines entregues, não pela linha do diploma.

Como mostro experiência em streaming se minha empresa só trabalhava em batch?

Não invente. Mostre as habilidades adjacentes: modelos incrementais, change data capture, reprocessamento idempotente, tratamento de dados atrasados e SLAs de atualidade são os mesmos problemas que times de streaming resolvem. Se você construiu uma prova de conceito com Kafka ou Flink, liste como projeto com o escopo declarado, não como experiência de produção.

Devo listar trabalho com IA ou LLM em um currículo de engenheiro de dados?

Sim, quando for real: pipelines de features para modelos, embeddings gerados e armazenados, corpora de recuperação construídos e atualizados, ou datasets de avaliação que você mantém. Isso é trabalho de engenharia de dados. Enquadre como pipelines com números de volume e atualidade, não como "trabalhei com IA". Se a função que você quer está do lado do modelo, o guia de currículo para engenheiro de IA cobre o que muda.

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Fontes

1. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: Database Administrators and Architects — salário mediano $126,760 (maio de 2025), 144.500 empregos em 2025 (69.500 arquitetos), salários de arquitetos de banco de dados nos percentis 10 e 90, crescimento projetado de 4% em 2025–35, formação típica de entrada.
2. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: Software Developers, Quality Assurance Analysts, and Testers — salário mediano $134,040 (maio de 2025), 1.905.400 empregos em 2025, crescimento projetado de 10% em 2025–35.
3. Levels.fyi: Data Software Engineer salaries, United States — mediana de remuneração total $171,000; percentis 25, 75 e 90; 3.070 envios (atualizado em 11 de outubro de 2026).
4. Built In: Data Engineer salary in the US — base média $125,983, dinheiro adicional $24,251, total $150,234, mediana $120,000; recorte por experiência (2026).
5. Google Cloud: Professional Data Engineer certification — duração do exame, número de questões, preço, experiência recomendada, validade, detalhes do exame de renovação.
6. AWS Certified Data Engineer – Associate — 130 minutos, 65 questões, $150, experiência recomendada, validade de três anos.
7. Databricks Certified Data Engineer Associate — 45 questões, 90 minutos, $200, validade de dois anos, pesos por domínio.
8. Databricks Certified Data Engineer Professional — 59 questões, 120 minutos, $200, validade de dois anos, pesos por domínio.
9. Snowflake: SnowPro Core Certification (COF-C03) — $175 por tentativa de exame, seis ou mais meses de experiência recomendada em Snowflake.
10. Snowflake: SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) — $375 por tentativa de exame, dois ou mais anos de experiência recomendada em engenharia de dados em produção.