Резюме data engineer:
шаблон и пример

Пример резюме Data Engineer: два варианта для начинающего и опытного. Пайплайны, DWH/Lakehouse, качество данных и SLA. Образец актуален на 2026 год — замените данные на свои.

Открыть конструктор Смотреть примеры
Примеры резюме: Data Engineer
  • Проверено ATS
  • Одобрено HR
  • IT и Digital
  • 2 варианта
  • Word и PDF

Data Engineer строит пайплайны данных: выгрузки из источников, преобразования, витрины и качество данных. В резюме важно показать стек (SQL, Python, Airflow, Spark), хранилища (DWH/Lake), оркестрацию, мониторинг и конкретный эффект: SLA, объём данных, снижение времени джобов или инцидентов.

Ниже два образца — для junior и опытного инженера данных. Выберите подходящий, замените стек и проекты на свои и скачайте в Word или PDF.

Примеры резюме Data Engineer

Два готовых образца резюме — выберите по уровню опыта и адаптируйте под DWH, Lakehouse или продуктовую аналитику.

Для начинающих
Условный портрет для примера резюме: молодой специалист, женщина

Кузнецова Екатерина Сергеевна

Data Engineer

Зарплата: от 3200 BYN

  • Место проживания: Минск
  • Почта: e.kuznetsova@example.com
  • Телефон: +375 29 000-00-00
  • LinkedIn: linkedin.com/in/username
  • Дата рождения: 20.01.2001
  • Пол: Женский
  • Гражданство: РБ
  • Разрешение на работу: РБ

О себе

Junior data engineer: пишу SQL и Python, собираю витрины в DWH, делаю простые ETL в Airflow. Умею работать с качеством данных: проверки, алерты, документация. В учебном проекте строила витрину для e-commerce: заказы, товары, конверсии по каналам.

Опыт работы

ООО «Аналитика Платформа» 2024 — н.в.

  • ETL в Airflow: выгрузки из API и БД, трансформации и загрузка в DWH (PostgreSQL)
  • Витрины по продажам и маркетингу: модели фактов/измерений, SQL-оптимизация базовых запросов
  • Проверки качества данных (валидаторы, контроль NULL/дубликатов), алерты в чат при сбоях джобов

Образование

Основное

БГУИР, информационные системы, 2023.

Курсы и сертификаты

Курс «Data Engineering: SQL + Python + Airflow» — 2024. Курс «DWH и моделирование данных (Kimball)» — 2025.

Тренинги

Воркшоп по Git и CI для data-проектов, 2025.

Навыки

запросы оконные функции (базово) ETL-скрипты pandas (базово) Airflow (DAG расписания) факты/измерения базовая модель Kimball PostgreSQL проверки алерты документация Git Docker (базово) SQL

Языки

  • Русский — Родной / Native
  • Английский — B2 — Выше среднего
Для опытных
Условный портрет для примера резюме: опытный специалист, мужчина

Орлов Сергей Андреевич

Senior Data Engineer

Зарплата: от 7500 BYN

  • Место проживания: Минск
  • Почта: s.orlov@example.com
  • Телефон: +375 44 000-00-00
  • LinkedIn: linkedin.com/in/username
  • Дата рождения: 03.03.1988
  • Пол: Мужской
  • Гражданство: РБ
  • Разрешение на работу: РБ, ЕАЭС

О себе

Senior data engineer с 8+ годами опыта. Строю пайплайны на Airflow + Spark, проектирую витрины и слои Lakehouse, отвечаю за SLA и качество. Оптимизировал ежедневные джобы: сократил время загрузки витрин с 3,5 часов до 55 минут за счёт партиционирования и инкрементальных загрузок. Настраивал мониторинг, lineage и процессы инцидентов.

Опыт работы

ООО «Маркетплейс Дата» 2019 — н.в.

  • Пайплайны Airflow + Spark: инкрементальные загрузки, партиционирование, контроль SLA витрин
  • Оптимизация витрин: время ежедневной загрузки снижено с 3,5 ч до 55 мин, снижение стоимости кластера
  • Data quality: правила и алерты, lineage (OpenLineage), разбор инцидентов и постмортемы

ООО «Аналитика+» (услуги) 2014 — 2019

  • ETL на Python/Airflow, загрузки в PostgreSQL, мониторинг сбоев джобов
  • Простые витрины для отчётности отдела продаж, документация по полям
  • Участие в расследовании инцидентов качества данных, алерты в чат

Образование

Основное

БНТУ, ИТ, 2010.

Курсы и сертификаты

«Spark Performance Tuning» — 2023.

Тренинги

Тренинг по data quality и observability (Great Expectations / OpenLineage), 2024.

Навыки

оптимизация партиции витрины batch-процессы performance tuning Airflow SLA retries слои модели инкременты Great Expectations (подход) lineage S3/GCS (концептуально) Kubernetes (базово) Git CI/CD мониторинг PostgreSQL pandas Dagster

Языки

  • Русский — Родной / Native
  • Английский — B2 — Выше среднего

Оцените конструктор

Насколько публикация полезна?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка 0 / 5. Количество оценок: 0

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Валерий Кичкаев

Валерий Кичкаев

Главный редактор Praca.by

Слово эксперта

Форматы экспорта (Word/PDF), кодировка и логичная структура разделов приведены в соответствие с тем, как рекрутеры и ATS-системы обычно читают резюме: без «шумных» украшений, с акцентом на читаемость и совместимость. Шаблон разработан совместно с HR-специалистами — структура и формат соответствуют тому, что читают рекрутеры и ATS-системы. «Помните: автоматический отбор начинается с того, что система вообще может извлечь текст и увидеть роли, даты и навыки. Если хотите разобраться глубже — в статье ниже я собрал практику по ATS и типичным ошибкам».

Читать статью об ATS

Часто задаваемые вопросы

SQL — базовая необходимость почти всегда. Spark нужен, когда объёмы и трансформации выходят за пределы одной БД. В резюме показывайте оба, если работали.

Можно писать диапазоны или относительные значения: «десятки миллионов строк в день», «SLA утренних витрин до 09:00».

Да. Проверки, алерты, правила и мониторинг — это то, что отличает продовый пайплайн от «скриптов раз в неделю».

SQL, Python, Airflow, Spark, DWH/Lakehouse, Git. Плюсом будут dbt, Great Expectations, Kafka — если реально использовали.

Через SLA, время джобов, стоимость, количество инцидентов, качество данных и скорость добавления новых витрин.

Junior — одна. Опытному можно две, если вы показываете разные системы и реальные результаты.