Vagas de Machine Learning Engineer em Belo Horizonte 2026: Guia Prático

Você olha uma vaga de Machine Learning Engineer em Belo Horizonte, vê “Python, MLOps, AWS, LLMs, Spark, Kubernetes”, e bate aquela dúvida: “será que eu estou pronto ou vou passar vergonha na entrevista?” Se você está tentando sair de dados, backend, pesquisa, BI ou até de uma primeira experiência como ML Engineer, esse guia é para você montar um plano prático para 2026, sem papo bonito demais e sem perder tempo com o que não ajuda a conseguir entrevista.

Vagas de Machine Learning Engineer em Belo Horizonte 2026: Guia Prático#

Belo Horizonte tem um mercado bem interessante para Machine Learning Engineer porque mistura três forças: empresas de tecnologia crescendo, bancos e fintechs contratando remoto ou híbrido, e uma base forte de universidades e centros de pesquisa.

Você pode encontrar vagas em BH mesmo, em modelo híbrido, e também vagas remotas de empresas como Nubank, Itaú, Stone, iFood, Magalu, Globo, Mercado Livre e startups B2B que contratam gente de Minas para times nacionais.

A parte boa: ML Engineer continua sendo uma função bem valorizada.

A parte difícil: a régua subiu. Em 2026, não basta “treinar modelo em notebook”. As empresas querem alguém que consiga transformar modelo em produto, medir impacto, colocar em produção, monitorar, corrigir problema e conversar com produto, engenharia e negócio.

Neste guia, você vai ver:

1. Como está o mercado de ML Engineer em BH.
2. Quais salários esperar.
3. Quais habilidades realmente aparecem nas vagas.
4. Como montar currículo, LinkedIn e portfólio.
5. Como se preparar para entrevistas técnicas.
6. Um plano de 30 dias para aumentar suas chances.

O que faz um Machine Learning Engineer em 2026?#

Um Machine Learning Engineer fica no meio do caminho entre ciência de dados, engenharia de software e infraestrutura.

Na prática, você pega modelos de machine learning e inteligência artificial e transforma isso em algo que roda de verdade, com escala, segurança e medição.

Em uma empresa como o iFood, por exemplo, isso pode ser um sistema de recomendação de restaurantes, previsão de tempo de entrega ou detecção de fraude.

No Itaú ou no Nubank, pode ser score de crédito, modelos antifraude, análise de risco, personalização de ofertas ou automação de atendimento.

Na Globo, pode aparecer em recomendação de conteúdo, previsão de audiência, classificação automática de vídeos e ferramentas internas para times editoriais.

Em uma startup de BH, você talvez faça um pouco de tudo: pipeline de dados, API do modelo, deploy em cloud, dashboard de monitoramento e ajuste de features.

Responsabilidades comuns nas vagas

Você provavelmente vai ver descrições com tarefas como:

• Criar pipelines de treinamento e inferência.
• Colocar modelos em produção usando APIs.
• Trabalhar com Python, SQL e ferramentas de cloud.
• Monitorar performance de modelos em produção.
• Fazer testes A/B e medir impacto.
• Melhorar latência e custo de modelos.
• Criar feature stores ou pipelines de features.
• Trabalhar com times de produto, dados e engenharia.
• Documentar decisões técnicas.
• Participar de code review.

A diferença entre um Cientista de Dados e um ML Engineer varia muito por empresa.

Mas, em geral, se a vaga fala muito de deploy, CI/CD, Docker, Kubernetes, APIs, cloud e observabilidade, ela está mais para ML Engineer.

Se fala mais de análise exploratória, dashboard, modelagem estatística, experimentos e apresentação para negócio, pode estar mais para Data Scientist.

Como está o mercado em Belo Horizonte#

BH tem um ecossistema forte em tecnologia, especialmente na região da Savassi, Funcionários, Lourdes, Belvedere, Nova Lima e também com empresas operando em modelo remoto.

Você vai encontrar oportunidades em:

1. Startups SaaS.
2. Fintechs e empresas de crédito.
3. Healthtechs.
4. Empresas de mineração e indústria com times digitais.
5. Consultorias de dados.
6. Bancos com posições remotas ou híbridas.
7. Empresas nacionais contratando remoto.

Um ponto importante: muitas vagas podem não estar escritas como “Machine Learning Engineer”.

Procure também por títulos próximos, como:

• Engenheiro de Machine Learning.
• ML Engineer.
• AI Engineer.
• MLOps Engineer.
• Data Engineer com ML.
• Applied Scientist.
• Data Scientist com foco em produção.
• Engenheiro de IA Generativa.
• LLM Engineer.
• Software Engineer, Machine Learning.
• Especialista em IA.

Em 2026, muita empresa vai usar “AI Engineer” para vagas que antes seriam ML Engineer, principalmente quando envolve LLMs, agentes, RAG, embeddings e automação com modelos generativos.

Onde buscar vagas

Use várias fontes, porque vaga boa muitas vezes fecha rápido.

Boas opções:

• LinkedIn Jobs.
• Gupy.
• Indeed.
• Programathor.
• Trampos.
• Remotar.
• GeekHunter.
• Revelo.
• Páginas de carreira de empresas.
• Comunidades de tecnologia em Minas.
• Grupos de Slack, Discord e WhatsApp de dados.

Também vale acompanhar páginas de carreira de empresas como:

• Nubank.
• Itaú.
• Stone.
• iFood.
• Magalu.
• Globo.
• Localiza.
• Hotmart.
• Méliuz.
• Inter.
• Take Blip.
• QuintoAndar.
• Mercado Livre.

Nem todas terão vaga em BH no momento em que você olhar, mas muitas têm remoto no Brasil ou híbrido em capitais.

Salários de Machine Learning Engineer em BH em 2026#

Salário varia bastante por senioridade, tipo de contrato, inglês, stack e se a vaga é nacional, local ou internacional.

Mas dá para trabalhar com faixas realistas.

Faixas CLT no Brasil

Para vagas CLT em empresas brasileiras, uma estimativa prática:

• Júnior: R$5k a R$8k por mês.
• Pleno: R$9k a R$15k por mês.
• Sênior: R$16k a R$25k por mês.
• Staff ou Principal: R$25k a R$40k por mês.

Em BH, empresas locais podem pagar um pouco abaixo de São Paulo em alguns casos. Só que vagas remotas de empresas como Nubank, Stone, iFood, Itaú ou Mercado Livre podem pagar faixas bem competitivas.

Um ML Engineer pleno forte, com Python, AWS, Docker, MLflow, SQL e experiência real em produção, pode mirar algo entre R$12k e R$18k.

Um sênior que entende arquitetura, escalabilidade, model monitoring, LLMs, MLOps e sabe liderar decisões técnicas pode mirar R$20k, R$25k ou mais.

Faixas PJ

Em contrato PJ, a faixa costuma ser maior, mas você precisa considerar férias, décimo terceiro, plano de saúde, impostos e risco.

Exemplos comuns:

• Pleno PJ: R$12k a R$22k.
• Sênior PJ: R$22k a R$40k.
• Especialista PJ: R$35k a R$55k.

Se a empresa pede disponibilidade integral e trata como CLT disfarçado, calcule bem. Um PJ de R$18k pode parecer ótimo, mas talvez não seja tão diferente de um CLT de R$14k com bons benefícios.

Vagas internacionais

Se você tem inglês bom e experiência forte, pode buscar vagas remotas em dólar.

Faixas comuns:

• Junior remoto internacional: $40k a $70k por ano.
• Mid-level: $70k a $120k por ano.
• Senior: $120k a $180k por ano.

Uma vaga de $80k por ano já pode representar algo perto de R$30k mensais brutos, dependendo do câmbio, impostos e formato de contratação.

Mas a régua costuma ser alta. Você vai disputar com candidatos do mundo inteiro e precisará mostrar experiência clara com produção, system design, comunicação em inglês e impacto.

Habilidades mais pedidas nas vagas#

Se você quer passar dos filtros de currículo e chegar nas entrevistas, precisa falar a língua das vagas.

Aqui estão as habilidades que mais aparecem para ML Engineer em 2026.

1. Python bem usado

Não é só saber pandas e scikit-learn.

Você precisa mostrar que escreve código organizado:

• Funções pequenas.
• Testes.
• Tipagem quando faz sentido.
• Estrutura de projeto.
• Logs.
• Tratamento de erro.
• Código que outra pessoa consegue manter.

Bibliotecas importantes:

• pandas.
• NumPy.
• scikit-learn.
• PyTorch.
• TensorFlow, em algumas empresas.
• FastAPI.
• Pydantic.
• pytest.
• MLflow.
• Airflow ou Prefect.

2. SQL e dados

SQL continua sendo obrigatório.

Você precisa conseguir:

• Fazer joins sem se perder.
• Criar agregações.
• Trabalhar com janelas.
• Entender particionamento.
• Ler plano de consulta, se for uma vaga mais avançada.
• Evitar consultas caras demais.

Ferramentas comuns:

• PostgreSQL.
• BigQuery.
• Snowflake.
• Redshift.
• Databricks.
• Spark SQL.

3. MLOps

MLOps é uma das partes mais importantes.

Empresas querem saber se você consegue levar modelo para produção com processo confiável.

Tópicos que aparecem:

• Versionamento de modelos.
• Versionamento de dados.
• Reprodutibilidade.
• Pipelines de treinamento.
• Pipelines de inferência.
• Monitoramento de drift.
• Monitoramento de latência.
• Deploy automatizado.
• Rollback.
• Feature store.
• Testes de modelo.

Ferramentas úteis:

• MLflow.
• DVC.
• Kubeflow.
• Airflow.
• Prefect.
• Docker.
• Kubernetes.
• GitHub Actions.
• GitLab CI.
• Evidently AI.
• Feast.

Você não precisa saber tudo. Mas precisa dominar algumas e conseguir explicar decisões.

4. Cloud

As vagas normalmente pedem AWS, GCP ou Azure.

Na AWS, veja:

• S3.
• Lambda.
• ECS ou EKS.
• SageMaker.
• Step Functions.
• Glue.
• Redshift.
• CloudWatch.
• IAM.

Na GCP:

• BigQuery.
• Vertex AI.
• Cloud Run.
• Cloud Storage.
• Pub/Sub.
• Dataflow.
• Cloud Functions.

Na Azure:

• Azure ML.
• Blob Storage.
• Synapse.
• Databricks.
• Functions.

Se você ainda está começando, escolha uma cloud e crie projetos nela. Não precisa pagar caro. Dá para usar free tier com cuidado.

5. APIs e engenharia de software

Muitos modelos são servidos via API.

Você precisa saber:

• Criar API com FastAPI ou Flask.
• Validar entrada e saída.
• Trabalhar com autenticação básica.
• Entender latência.
• Criar testes.
• Usar Docker.
• Configurar variáveis de ambiente.
• Criar documentação simples.

Uma vaga em fintech, por exemplo, pode pedir que seu modelo de fraude responda em menos de 100ms. Isso muda completamente a forma de pensar.

Não basta ter AUC boa no notebook. O modelo precisa responder rápido, custar pouco e não quebrar.

6. IA generativa, LLMs e RAG

Em 2026, muitas vagas de ML Engineer vão incluir IA generativa.

Você pode ver pedidos como:

• Criar sistemas RAG.
• Trabalhar com embeddings.
• Usar bancos vetoriais.
• Avaliar respostas de LLMs.
• Criar guardrails.
• Integrar modelos via API.
• Reduzir custo de tokens.
• Fazer fine-tuning quando faz sentido.
• Monitorar qualidade de respostas.

Ferramentas e conceitos úteis:

• OpenAI API.
• Anthropic.
• Gemini.
• Llama.
• LangChain.
• LlamaIndex.
• Weaviate.
• Pinecone.
• Qdrant.
• pgvector.
• RAG evaluation.
• Prompt versioning.

Cuidado: muita gente fala de LLM, pouca gente sabe colocar em produção com segurança.

Se você conseguir mostrar um projeto RAG com avaliação, logs, métricas de custo e tratamento de erro, já se destaca bastante.

Currículo para ML Engineer: o que colocar#

Seu currículo precisa passar por duas barreiras: ATS e recrutador.

O ATS procura palavras-chave. O recrutador procura clareza. O gestor técnico procura impacto.

Então não adianta um currículo bonito, mas genérico.

Estrutura recomendada

Use uma estrutura simples:

1. Nome, cidade, LinkedIn, GitHub e e-mail.
2. Resumo profissional de 3 a 5 linhas.
3. Habilidades técnicas.
4. Experiência profissional.
5. Projetos relevantes.
6. Formação.
7. Certificações, se tiver.

Exemplo de resumo bom

“Machine Learning Engineer com 4 anos de experiência em Python, SQL, AWS e MLOps. Atuei na criação de pipelines de treinamento, deploy de modelos em APIs e monitoramento de performance em produção. Experiência com modelos de classificação, recomendação, previsão de demanda e sistemas RAG com embeddings.”

Esse resumo já mostra senioridade, ferramentas e tipo de problema.

Exemplo de bullet bom

Evite bullets vagos como:

• “Trabalhei com modelos de machine learning.”
• “Participei de projetos de IA.”
• “Fui responsável por análises de dados.”

Prefira algo específico:

• “Desenvolvi pipeline de treinamento com Python, Airflow e MLflow para modelo de churn, reduzindo tempo de retreinamento de 2 dias para 3 horas.”
• “Implantei API de inferência com FastAPI e Docker na AWS, atendendo 1,2 milhão de predições por mês com latência média de 80ms.”
• “Criei monitoramento de drift e performance para modelo de score, reduzindo tempo de identificação de degradação de 3 semanas para 2 dias.”
• “Construí sistema RAG com pgvector e OpenAI API para busca interna, reduzindo em 35% o tempo médio de atendimento do time de suporte.”

Percebe a diferença? Número, tecnologia e resultado.

Palavras-chave importantes

Inclua palavras que batem com as vagas, desde que você realmente saiba conversar sobre elas:

• Python.
• SQL.
• Machine Learning.
• Deep Learning.
• MLOps.
• MLflow.
• Docker.
• Kubernetes.
• AWS.
• GCP.
• Azure.
• FastAPI.
• Airflow.
• Spark.
• Databricks.
• Feature Engineering.
• Model Monitoring.
• CI/CD.
• LLM.
• RAG.
• Embeddings.
• Vector Database.
• PyTorch.
• scikit-learn.

Não jogue uma lista enorme sem critério. O ideal é colocar habilidades por categoria.

Exemplo:

• Linguagens: Python, SQL.
• ML: scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM.
• MLOps: MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions.
• Cloud: AWS S3, SageMaker, ECS, CloudWatch.
• GenAI: RAG, embeddings, OpenAI API, pgvector.

Portfólio que realmente ajuda#

Portfólio não é obrigatório para quem já tem muita experiência, mas ajuda muito se você quer transição ou busca vagas mais competitivas.

Só que o erro comum é fazer projeto de Kaggle sem contexto.

Um bom portfólio de ML Engineer precisa mostrar produto, não só modelo.

Projeto 1: API de previsão de churn

Faça um projeto com:

• Dataset público de churn.
• Treinamento com scikit-learn ou XGBoost.
• Registro do modelo com MLflow.
• API com FastAPI.
• Docker.
• Testes com pytest.
• README com instruções.
• Métricas do modelo.
• Exemplo de request e response.

Se quiser ir além, coloque deploy em Render, Railway, AWS ou GCP.

Projeto 2: Sistema RAG com avaliação

Crie um sistema de perguntas e respostas sobre documentos.

Pode usar:

• PDFs públicos.
• Embeddings.
• pgvector, Qdrant ou Chroma.
• API de LLM.
• Interface simples com Streamlit.
• Logs de perguntas.
• Métricas de custo.
• Avaliação manual de respostas.

No README, explique:

1. Qual problema você resolveu.
2. Como os documentos são indexados.
3. Como a busca funciona.
4. Como você avalia qualidade.
5. Quais limitações existem.

Isso mostra maturidade.

Projeto 3: Pipeline de previsão de demanda

Você pode simular um caso parecido com varejo, como Magalu ou iFood.

Inclua:

• Dados de vendas.
• Feature engineering.
• Pipeline de treino.
• Validação temporal.
• Métricas como MAE, RMSE ou MAPE.
• Job agendado com Airflow ou Prefect.
• Dashboard simples de monitoramento.

Aqui você mostra que entende problema real, não só acurácia.

Como se preparar para entrevistas#

A entrevista de ML Engineer costuma misturar teoria, código, arquitetura e comportamento.

Você precisa treinar os quatro.

Entrevista com recrutador

O recrutador quer entender se você bate com a vaga.

Prepare respostas para:

• “Me conta sobre você.”
• “Por que está buscando mudança?”
• “Qual sua pretensão salarial?”
• “Você aceita híbrido em Belo Horizonte?”
• “Qual seu nível de inglês?”
• “Você já trabalhou com modelos em produção?”

Para pretensão salarial, seja direto.

Exemplo:

“Para vagas CLT como Machine Learning Engineer pleno, estou mirando algo entre R$13k e R$16k, dependendo do pacote total, escopo e modelo de trabalho.”

Se for sênior:

“Para posições sênior, estou avaliando oportunidades a partir de R$20k CLT ou equivalente PJ, dependendo de benefícios, autonomia e impacto do projeto.”

Entrevista técnica de ML

Podem perguntar sobre:

• Overfitting e underfitting.
• Validação cruzada.
• Data leakage.
• Métricas de classificação.
• Precision, recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC.
• Regressão.
• Árvores, random forest, XGBoost.
• Feature engineering.
• Balanceamento de classes.
• Drift.
• Teste A/B.

Uma resposta boa não é decorar definição. É explicar trade-off.

Exemplo: se perguntarem sobre fraude, recall pode ser mais importante para capturar tentativas suspeitas. Mas precision baixa demais pode gerar muitos falsos positivos e bloquear clientes bons. Em banco ou fintech, esse equilíbrio custa dinheiro e afeta experiência.

Entrevista de engenharia

Aqui podem testar:

• Python.
• Estruturas de dados.
• SQL.
• APIs.
• Docker.
• Design de sistema.
• Escalabilidade.
• Observabilidade.
• CI/CD.

Você pode receber um desafio como:

“Como você colocaria um modelo de recomendação em produção para 10 milhões de usuários?”

Uma boa resposta cobre:

1. Fonte dos dados.
2. Pipeline de features.
3. Treinamento.
4. Validação.
5. Deploy.
6. Cache.
7. Latência.
8. Monitoramento.
9. Teste A/B.
10. Rollback.

Não precisa desenhar uma arquitetura perfeita. Precisa mostrar raciocínio.

Case prático

Algumas empresas passam case para casa.

Cuidados importantes:

• Leia o enunciado duas vezes.
• Faça uma solução simples primeiro.
• Documente decisões.
• Não gaste 20 horas tentando impressionar.
• Explique limitações.
• Inclua como colocaria em produção.
• Faça um README decente.

Um case com modelo médio e explicação excelente costuma vencer um modelo um pouco melhor sem clareza.

Plano de 30 dias para buscar vaga em BH#

Se você está perdido, siga este plano.

Dias 1 a 3: ajuste sua meta

Defina o tipo de vaga:

• ML Engineer pleno remoto.
• ML Engineer sênior híbrido em BH.
• AI Engineer com foco em RAG.
• MLOps Engineer.
• Data Scientist com foco em produção.

Escolha uma faixa salarial alvo.

Exemplo: “Quero vagas ML Engineer pleno, remoto ou híbrido em BH, pagando R$12k a R$16k CLT.”

Dias 4 a 7: currículo e LinkedIn

Atualize:

• Título do LinkedIn.
• Sobre.
• Experiências.
• Skills.
• Projetos.
• Currículo em PDF.

Seu título pode ser:

“Machine Learning Engineer | Python, MLOps, AWS, FastAPI, MLflow, LLMs”

No campo “Sobre”, use linguagem direta e inclua palavras-chave.

Dias 8 a 14: portfólio ou melhoria de projeto

Escolha um projeto e deixe apresentável.

Checklist:

• README claro.
• Prints ou diagrama.
• Como rodar localmente.
• Métricas.
• Decisões técnicas.
• Próximos passos.
• Link para demo, se possível.

Não tente criar cinco projetos. Melhor um projeto forte do que cinco incompletos.

Dias 15 a 21: candidaturas com estratégia

Aplique para 5 a 10 vagas por dia, mas com critério.

Para cada vaga boa:

1. Ajuste o resumo do currículo.
2. Reordene habilidades conforme a vaga.
3. Inclua termos relevantes.
4. Escreva uma mensagem curta para alguém da empresa.
5. Salve a vaga em uma planilha.

Exemplo de mensagem no LinkedIn:

“Oi, vi a vaga de Machine Learning Engineer na empresa e me interessei bastante. Tenho experiência com Python, AWS, MLflow e deploy de modelos com FastAPI. Também trabalhei com monitoramento de modelos em produção. Se fizer sentido, posso te enviar meu currículo por aqui.”

Simples e educado.

Dias 22 a 30: entrevistas e treino técnico

Separe blocos de estudo:

• 30 minutos de SQL.
• 30 minutos de Python.
• 30 minutos de ML teórico.
• 30 minutos de system design para ML.
• 15 minutos treinando sua apresentação.

Grave sua resposta para “me conta sobre você”. Você vai perceber vícios, respostas longas demais e pontos confusos.

Erros que tiram você do processo#

Alguns erros aparecem o tempo todo.

1. Currículo genérico

Se seu currículo serve para BI, Data Analyst, Data Scientist, Backend e ML Engineer ao mesmo tempo, talvez ele não esteja forte para nenhuma vaga.

Faça uma versão focada em Machine Learning Engineer.

2. Falar só de modelo, não de impacto

Empresas contratam para resolver problema.

Sempre conecte seu trabalho a resultado:

• Redução de custo.
• Aumento de conversão.
• Menor latência.
• Menos fraude.
• Melhor retenção.
• Menos tempo manual.
• Mais estabilidade.

3. Não saber explicar produção

Se você colocou “MLOps” no currículo, prepare-se para perguntas.

Você precisa saber explicar:

• Como versionou modelo.
• Como fez deploy.
• Como monitorou.
• Como lidou com falhas.
• Como faria rollback.
• Como evitaria data leakage.

4. Ignorar inglês

Mesmo em empresas brasileiras, muita documentação, reunião técnica e ferramenta estão em inglês.

Se você mira vaga internacional ou empresa global, inglês vira multiplicador de salário. Pode ser a diferença entre R$18k no Brasil e $90k remoto para fora.

5. Aceitar qualquer teste técnico

Teste técnico enorme, sem alinhamento salarial, pode virar perda de tempo.

Antes de fazer um case longo, tente confirmar:

• Faixa salarial.
• Modelo de contrato.
• Modelo de trabalho.
• Etapas do processo.
• Prazo esperado.
• Critérios de avaliação.

Você não precisa ser grosso. Só precisa proteger seu tempo.

Como se destacar em BH mesmo competindo com o Brasil inteiro#

Com trabalho remoto, você não concorre só com pessoas de Belo Horizonte. Você concorre com São Paulo, Rio, Recife, Curitiba, Florianópolis, Porto Alegre e até candidatos fora do Brasil.

Mas isso também joga a seu favor. Você pode morar em BH e trabalhar para uma empresa de São Paulo, uma fintech nacional ou uma startup dos EUA.

Para se destacar:

• Tenha currículo focado.
• Mostre projetos em produção ou parecidos com produção.
• Fale de impacto.
• Aprenda a explicar trade-offs.
• Mantenha GitHub limpo.
• Use LinkedIn com palavras-chave.
• Faça networking sem pedir emprego direto.
• Treine entrevista antes de precisar.
• Aplique rápido para vagas novas.
• Tenha clareza de salário.

Também vale participar de eventos e comunidades locais. BH tem muita gente boa em dados, engenharia e produto. Uma indicação pode fazer seu currículo sair da pilha.

Checklist final para sua próxima candidatura#

Antes de aplicar para uma vaga de Machine Learning Engineer, confira:

• Meu currículo tem o título da vaga ou algo próximo?
• Meu resumo cita Python, ML, MLOps e cloud?
• Minhas experiências têm números e resultados?
• Eu citei deploy, API, monitoramento ou produção?
• Tenho palavras-chave da descrição da vaga?
• Meu LinkedIn está alinhado com o currículo?
• Meu GitHub tem pelo menos um projeto apresentável?
• Sei explicar meu projeto principal em 2 minutos?
• Tenho uma pretensão salarial clara?
• Sei responder por que quero essa vaga?

Se você marcou “não” em vários itens, arrume antes de sair aplicando para 100 vagas.

Próximo passo#

Vagas de Machine Learning Engineer em Belo Horizonte em 2026 vão existir, mas as melhores não vão para quem “sabe um pouco de IA”. Elas vão para quem mostra que consegue resolver problema real, escrever código decente, colocar modelo em produção e conversar com negócio.

Comece pelo básico bem feito: currículo focado, LinkedIn alinhado, projetos com cara de produção e preparação para entrevistas.

E antes de mandar seu currículo para Itaú, Nubank, Stone, iFood, Magalu, Globo ou qualquer startup em BH, passe ele por uma checagem de ATS para ver se as palavras-chave estão ajudando você, não atrapalhando.

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