Génie logiciel et cloud · Intermédiaire à senior (4 ans et plus)

CV d’ingénieur de données

Cet exemple présente un ingénieur de données qui crée des pipelines et des modèles de données cloud pour des équipes d’analytique, avec des améliorations mesurables des délais d’actualisation et de la qualité des données. Pour ce poste, un bon CV relie les choix d’architecture et d’outils à des données fiables et exploitables ainsi qu’aux besoins de l’entreprise.

Vérification du CV

Les éléments recherchés par les recruteurs et les systèmes de suivi. Un guide, pas une prédiction.

100 / 100Complet

100%
  • Coordonnées20 / 20
  • Résumé20 / 20
  • Expérience30 / 30
  • Compétences20 / 20
  • Formation10 / 10

Coordonnées

Placez-les en haut de votre CV ; les recruteurs et les systèmes de suivi les recherchent en premier.

Facultatif. Aux États-Unis, au Royaume-Uni et au Canada, les CV ne comportent généralement pas de photo.

77 mots

Un poste par paragraphe ; commencez chaque réalisation sur une nouvelle ligne par « - ».

11 compétences

Séparez les compétences par des virgules, par exemple : Excel, SQL, planification de projets.

Autres sections

Projets, certifications, langues ou tout autre élément utile à votre candidature.

Plateformes et outils
Projet sélectionné

Alex Morgan

Ingénieur de données

  • alex.morgan@example.com
  • +1 555 0100
  • Denver, CO

Résumé

Ingénieur data avec 6 ans d’expérience dans la création de plateformes de données cloud pour des équipes spécialisées dans les logiciels B2B et l’analyse du commerce de détail. Maîtrise du développement de pipelines en Python et SQL, de la modélisation dimensionnelle des données et de la planification des workflows avec Airflow. Amélioration des temps d’actualisation et de la fiabilité des données grâce à l’automatisation des validations et à l’optimisation des charges de travail sur Snowflake et Spark.

Expérience

Ingénieur data II chez Summitline Data Works, Denver, CO (2022 – aujourd’hui) - Création de pipelines Python et Spark pour 14 sources de données du commerce de détail, réduisant l’actualisation quotidienne de l’entrepôt de données de 5 heures à 2,5 heures. - Modélisation de 22 tables analytiques dans Snowflake avec dbt, fournissant aux équipes finance et opérations des définitions cohérentes pour leurs rapports hebdomadaires. - Ajout de contrôles Airflow pour vérifier la fraîcheur des données et les valeurs nulles dans 35 tables critiques, réduisant le nombre d’incidents récurrents liés à la qualité des données de 12 à 7 par trimestre. Ingénieur data chez Juniper Ridge Software, Boulder, CO (2020 – 2022) - Automatisation de l’ingestion de 8 flux d’événements produit avec Kafka et Python, réduisant d’environ 10 heures par semaine le temps consacré à la préparation manuelle des données. - Optimisation des transformations SQL et du partitionnement de 6 jeux de données de reporting, réduisant le temps moyen d’exécution des requêtes de 18 à 11 minutes.

Formation

Licence en informatique — Alpine Basin University, Fort Collins, CO (2019)

Compétences

  • Python
  • SQL
  • Apache Spark
  • Snowflake
  • Apache Airflow
  • Kafka
  • dbt
  • développement de pipelines ETL
  • modélisation dimensionnelle
  • tests de qualité des données
  • entreposage de données dans le cloud

Plateformes et outils

• Snowflake et entreposage de données dans le cloud • Apache Spark et Kafka • Apache Airflow et dbt

Projet sélectionné

• Refonte de l’ingestion des événements produit avec traitement incrémentiel et vérification des schémas • Documentation de la responsabilité des sources et des attentes en matière de fraîcheur pour 8 flux d’événements

Comment rédiger un CV de Ingénieur de données

Mettez en avant votre travail sur les plateformes de données

Présentez d’abord votre poste actuel en ingénierie des données et décrivez la plateforme que vous avez prise en charge : entrepôt cloud, lakehouse ou système de streaming. Indiquez des mesures utiles, comme le nombre de sources, de tables, le volume quotidien ou la fréquence d’actualisation, lorsque vous pouvez les vérifier. Précisez les aspects de la conception et de l’exploitation dont vous étiez responsable, et distinguez ce travail des tableaux de bord ou des analyses réalisés par les équipes en aval.

Montrez les résultats de vos pipelines

Pour chaque réalisation liée à un pipeline, expliquez quelles données ont été transférées, comment vous les avez traitées ou planifiées, et ce qui a changé pour les utilisateurs ou les opérations. Indiquez des mesures concrètes, comme la durée d’actualisation, les heures de travail manuel économisées, le nombre d’incidents ou le temps d’exécution des requêtes. Ne présentez pas le volume seul comme un résultat : reliez-le à la fiabilité, aux délais, aux coûts ou à l’accès pour les équipes qui utilisent les données.

Citez les outils en contexte

Mentionnez les outils tels que Spark, Kafka, Airflow, dbt et Snowflake lorsque vous les avez utilisés, puis précisez dans vos expériences ce que vous avez créé avec chacun. Reprenez la terminologie de l’offre d’emploi lorsqu’elle décrit précisément votre travail. Regroupez les plateformes secondaires dans une rubrique compétences concise et évitez d’énumérer tous les outils que vous avez brièvement utilisés comme si vous en aviez eu la responsabilité.

Précisez votre rôle dans la qualité des données

Les ingénieurs data assurent souvent la maintenance des tests, des contrôles de fraîcheur, des règles de schéma et des procédures de reprise. Décrivez les contrôles que vous avez mis en place et leur effet sur les incidents, les chargements échoués ou le délai de détection des problèmes. Si vous avez travaillé sur la gouvernance ou les contrôles d’accès, précisez votre responsabilité. Évitez d’affirmer que vous avez assuré la conformité à des référentiels si vous ne pouvez pas expliquer les contrôles ou les preuves dont vous vous êtes chargé.

Mots-clés courants

Compétences et outils souvent mentionnés pour ce poste. Utilisez uniquement ceux que vous maîtrisez, en reprenant les termes de l’offre d’emploi. Cliquez sur un mot-clé pour le copier.

Verbes d’action

DéveloppéAutomatiséOptimiséModéliséIntégréMigréRéduit

Questions sur ce métier

Quelle doit être la longueur d’un CV d’ingénieur data ?

Pour un ingénieur data en milieu de carrière, une ou deux pages sont adaptées. Consacrez l’espace à vos expériences récentes sur les pipelines, les plateformes et la qualité des données qui correspondent au poste. Vous pouvez raccourcir les expériences plus anciennes ou moins pertinentes. Formulez des puces assez précises pour présenter les outils, l’ampleur du travail et les résultats, sans transformer votre CV en catalogue de tous vos projets.

Quelles technologies dois-je mentionner dans mon CV d’ingénieur data ?

Mettez en avant les technologies demandées dans l’offre d’emploi que vous avez utilisées, comme Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow, dbt ou un entrepôt cloud. Reliez les outils les plus pertinents à vos réalisations dans la rubrique consacrée à vos expériences. Les environnements technologiques varient selon les employeurs : n’ajoutez donc pas de plateformes simplement parce qu’elles sont courantes dans le secteur, et ne laissez pas entendre que vous maîtrisez des outils que vous ne connaissez pas.

Les ingénieurs data ont-ils besoin de certifications ?

Aux États-Unis, il n’existe pas de certification unique exigée des ingénieurs data. Certains employeurs apprécient une certification liée à leur plateforme cloud ou à leur environnement de données ; d’autres privilégient l’expérience et les compétences techniques pertinentes. Indiquez le nom complet de la certification et l’organisme qui l’a délivrée. Si elle a une date d’expiration ou doit être renouvelée, mentionnez-la uniquement lorsqu’elle est à jour.

Comment passer de l’analyse de données à l’ingénierie des données ?

Mettez en avant les expériences transposables, comme les transformations SQL, les workflows planifiés, la modélisation des données, les contrôles de qualité et l’assistance en production. Si vous avez une expérience pertinente à présenter, ajoutez un projet qui montre un pipeline complet, de l’ingestion aux transformations, aux tests et à la documentation. Précisez les parties que vous avez créées et exploitées, et ne présentez pas uniquement la création de tableaux de bord comme une expérience de gestion de pipelines.