В EngineerNow мы помогли сотням инженеров, включая специалистов по обработке данных, составить сильное резюме и получить предложение трудоустройства в желаемой компании. Мы регулярно делимся этим опытом в блоги и уже подготовили несколько подробных гайдов, где рассказываем, как составить резюме для инженера по данным в разных направлениях.
Но резюме старшего дата инженера — это другой уровень и подход. В этом руководстве мы подготовили примеры резюме и подробное руководство для сеньоров. Также из статьи вы узнаете практические приемы и советы, которые помогут упорядочить и правильно подать ваш опыт, акцентировать внимание на сильных сторонах — от демонстрации глубины познаний стека до влияния на бизнес.
Хотите собрать сильное резюме инженера по данным, но нет времени писать все с нуля?
Из личного опыта знаю: составление качественного резюме может занять целый день и даже больше. Собрать всю карьерную историю, достижения и огромный список освоенных инструментов и технологий, выбрать лучшие проекты и сместить это в две страницы — это начало. Еще есть форматирование. Правильный шрифт, поля, отступы, название разделов, чтобы резюме корректно прочитал ATS. Ошибка может стоить приглашения в интересный проект, и это всегда досадно, особенно если вы - идеальная кандидатура.
Именно поэтому я создал конструктор резюме EngineerNow.org — инструмент, разработанный специально для инженеров и специалистов по данным. Никаких креативных шаблонов: только чистый профессиональный макет, стандартные заголовки, заранее подготовленный каталог навыков и bullet-points, которые можно добавить в пару кликов. Все шаблоны оптимизированы под ATS, а в процессе работы помогают встроенные подсказки.
Но даже если вдруг в резюме закралась ошибка, ее легко выявит анализатор резюме. Инструменты engineernow.org дают 99,9% гарантию, что резюме пройдет автоматическую фильтрацию в ATS и попадет в руки HR-менеджеру. И увеличивают шансы получить приглашение на собеседование в разы.
Но даже идеальный шаблон бесполезен, если не понимать, какую именно информацию в него стоит внести. Поэтому перед тем как переходить к структуре и оформлению, важно разобраться, что отличает резюме старшего инженера по данным от заявок других кандидатов и какие акценты в нём действительно работают.
Введение
Как senior data engineer, вы отлично знаете, насколько критична ваша работа для любой современной компании. Вы проектируете и запускаете платформы, которые ежедневно обрабатывают терабайты данных, превращая набор цифр в основу для запуска маркетинговых кампаний, финансового планирования и принятия управленческих решений. Вы помогаете младшим дата-инженерам, консультируете аналитиков, сотрудничаете с финансовым, маркетинговым отделом, продактами и топ-менеджментом - и все это напрямую влияет на развитие проекта и показатели ROI.
Но дело доходит до того, чтобы упаковать все это в резюме размером всего в две страницы, легко допустить ошибку и что-то упустить: важные метрики, системные решения - и в итоге размыть свой опыт, занизив свою реальную ценность на рынке труда.
Эта статья поможет вам избежать подобных ошибок и составить резюме, которое привлечет внимание работодателя. Вы узнаете:
● Что делает резюме старшего дата инженера эффективным в 2026 году: структура, формат, ключевые слова, измеримые достижения, форматирование;
● Как выгодно подать опыт в проектировании архитектуры систем по обработке данных;
● какие метрики и ключевые слова важны для HR-менеджеров и работодателей;
● Как показать лидерские качества даже если нет формального статуса тим-лида — особенно актуально, если хотите роста в новой компании;
● Как оптимизировать резюме для ATS, но при этом сохранить резюме читабельным для людей;
● И, конечно же, примеры резюме старшего инженера по данным в разных направлениях.
Неважно, стремитесь ли вы перейти с mid-level на уровень senior или подбираете новую роль с возможностями быстрого развития карьеры — здесь вы найдете практические советы и вдохновение, которые помогут выделиться среди других кандидатов.
Пример резюме старшего инженера по данным № 1: фокус на архитектуре платформы
Александр Брайтман
Старший инженер по данным — архитектор платформы
Телефон - +7 787 123 45 67
alex.brightman@mail.ru | LinkedIn: /in/alexbrightman | GitHub: /alexbrightman
Москва, Россия
Саммари
Старший инженер по данным с более чем 8-летним опытом проектирования и оптимизации Big Data платформ (<350 миллионов событий ежедневно). Эксперт в построении сквозных конвейеров данных, внедрении архитектур lakehouse, оптимизации производственных процессов и технической документации, что позволяет экономить более 1,2 млн долларов в год. Руководил кросс-функциональными командами, внедрял решения, обеспечившие подготовку real-time аналитику в организациях уровня tier 1. Продвинутые познания Spark, Kafka и AWS.
Технические навыки (Hard Skills)
● Платформы и архитектура данных: Lakehouse, Data Mesh, инженерия платформ, хранение данных
● Технологии больших данных (Big Data): Apache Spark, Kafka, Flink, Hadoop, MapReduce, Hive
● Облачные платформы: AWS (S3, EMR, Redshift, Glue, Athena, Lambda), GCP (BigQuery, Dataflow)
● Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Oracle, Snowflake
● Оркестрация и автоматизация: Apache Airflow, Luigi, AWS Step Functions, Jenkins CI/CD
● Языки программирования: Scala, Java, SQL, Python
● Протоколы и форматы данных: Parquet, Avro, JSON, XML, Arrow
● Лидерство и сотрудничество: техническое наставничество, Agile/Scrum
Опыт работы
ООО TECH RUSSIA | Старший инженер по данным
Москва, Россия | март 2020 — настоящее время
● Разработал и внедрил унифицированную платформу lakehouse, обрабатывающую более 350 млн событий ежедневно, что сократило задержку запросов на 61% и позволило команде из 90 специалистов по данным проводить аналитику в режиме реального времени.
● Руководил миграцией с локального кластера Hadoop в облако AWS (S3, EMR, Redshift), обеспечив экономию 23 млн рублей в год и 99,87% времени безотказной работы.
● Построил потоковые конвейеры данных с использованием Kafka и Spark Streaming для поддержки систем обнаружения мошенничества и обработки более 2,3 ТБ данных ежедневно.
● Внедрил систему управления данными, обеспечивающую контроль качества и соответствие требованиям GDPR, а также стандарты технической документации для всей инженерной организации.
● Наставлял команду из 5 инженеров среднего и младшего уровня, проводил проверки кода и сессии по техническому проектированию, способствуя формированию культуры непрерывного обучения.
● Оптимизировал производительность Spark, повысив скорость обработки на 60% и сократив инфраструктурные расходы на 32%.
GLOB RETAIL | Инженер по данным
Санкт-Петербург, Россия | июнь 2017 — февраль 2020
● Разработал ETL-конвейеры для обработки данных о поведении клиентов из веба, мобильных устройств и офлайн-магазинов, что позволило увеличить коэффициент конверсии на 18%.
● Создал автоматизированную систему мониторинга качества данных с использованием Python и Airflow, предотвращая ошибки до их попадания в аналитические отчеты.
● Перенес устаревшее хранилище Oracle на облачную платформу Snowflake, повысив производительность запросов в 4 раза и сократив операционные расходы на 40%.
● Создал руководство по технической документации и передовым практикам, принятой командой из 23 инженеров по данным.
Стартап в сфере электронной коммерции | Младший инженер по данным
Киев, Украина | январь 2016 — май 2017
● Разрабатывал и обслуживал базы данных MySQL для платформы, обрабатывающей более 110 тыс. транзакций в день.
● Создавал ETL-скрипты на Python для извлечения данных из REST API, их трансформации и загрузки в PostgreSQL.
● Разрабатывал SQL-запросы и отчеты для команды бизнес-аналитики, обеспечивая оперативный доступ к аналитике.
Образование
Бакалавр компьютерных наук
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Бааумана
Май 2015 г.
● Курсы: Системы баз данных, распределенные вычисления, алгоритмы, машинное обучение
Сертификаты
● AWS Big Data Specialty
● Google Cloud Professional Data Engineer
● Сертифицированный архитектор решений Snowflake
Языки
Русский язык — родной, Английский язык — профессиональный
Почему это резюме работает
Резюме в примере выше составлено с учетом советов из этого гайда. Вот почему оно уверенно проходит первичную ATS-фильтрацию и привлекает внимание технических лидов и специалистов по подбору кадров.
Ценность для бизнеса и масштаб
Каждое достижение подкреплено конкретными цифрами: сколько событий ежедневно обрабатывается, сколько денег сэкономлено, насколько снижена задержка при обработке данных в ключевых пайплайнах. Такие метрики демонстрируют масштаб задач senior-уровня и уверенное владение инструментами — будь то миллионы событий в день или экономия в сотни тысяч долларов. Рекрутерам не нужно догадываться сможет ли кандидат справиться с возложенными на него задачами: это видно из фактов.
Лидерство без формального статуса
Чтобы показать лидерские качества, не обязательно занимать позицию тимлида или технического директора. Компании ожидают от senior-специалистов инициативности, умения направлять команду и брать ответственность за сложные части проекта. Формулировки вроде «наставлял пятерых инженеров», «возглавил внедрение…» или «руководил миграцией на…» ясно показывают, что кандидат умеет вести работу вперёд и усиливать команду — даже без менеджерского титула.
Архитектурное мышление
Резюме старшего инженера по данным — это не только и не столько о конвейерах. Это само собой разумеющееся. Для уровня senior важнее показать владение всей платформой и способность мыслить архитектурно: проектирование озёр данных, создание потоковых систем, внедрение автоматизации, управление качеством и жизненным циклом данных. Именно системное мышление отличает старшего инженера от специалиста среднего уровня, который в основном закрывает конкретные задачи.
Бизнес-контекст
Из резюме видно, что инженер смотрит шире, чем на отдельный пайплайн или спринт. Он понимает, как его решения влияют на продукт и ключевые бизнес-показатели. Вместо сухого перечисления технологий — чёткие результаты: «обеспечил систему обнаружения мошенничества», «настроил инвентаризацию в режиме реального времени». Такой акцент на конечной ценности делает резюме сильным в глазах как рекрутеров, так и hiring-менеджеров.
Нет времени разбираться во всех тонкостях и тратить несколько дней на составление резюме? Используйте конструктор резюме Engineernow.org
Создать резюме дата-инженера, которое выглядит на уровне senior и сразу выделяет вас среди кандидатов, сложно и долго. За плечами — десятки платформ, обрабатывающих терабайты данных в день, сотни потоковых систем, проекты по модернизации инфраструктуры и миграции в облако, сертификации, повышение квалификации, наставничество, взаимодействие с аналитиками, продуктами и инженерами других направлений… Но как все это упаковать в две страницы, которые пройдут через ATS-фильтры и заинтересуют работодателя?
В этом поможет конструктор резюме EngineerNow. Это не просто набор шаблонов, а инструмент, разработанный специально для инженеров. Шаблоны оптимизированы под ATS, но при этом остаются читаемыми и структурно ясными для человека. Фокус — на ключевых качествах: техническая глубина, масштаб проектов, лидерство и влияние на бизнес.
Вот что вы получаете:
● ATS-оптимизированные шаблоны, которые проходят автоматический отбор и при этом выглядят аккуратно и профессионально.
● Умные AI-подсказки, которые помогают правильно оформить раздел с опытом: с метриками и демонстрирующими senior-level формулировками и глаголами.
● Правильно структуру с унифицированными названиями разделов для технических навыков, сертификатов, open-source вклада, публикаций.
● Быструю адаптацию под конкретную вакансию, без необходимости переписывать резюме заново.
Мы опираемся на опыт сотен успешных заявок, поэтому вам не придётся изобретать велосипед. Независимо от того, работаете ли вы с архитектурой платформ, потоковой обработкой или облачными миграциями, шаблоны помогут максимально выгодно представить ваш опыт.
Создайте своё резюме на engineernow.org/resume-builder — за минуты, а не часы.
Конструктор резюме
Используйте проверенные шаблоны, чтобы создать резюме, привлекающее работодателей, за считанные минуты.
Алексей Войтенко
Старший инженер по данным — Real-Time & Streaming Systems
Нью-Йорк, США | alex.vojtenko@email.com | (347) 555-9821 | LinkedIn: /in/vojtenko-data
РЕЗЮМЕ
Старший инженер по данным с более чем 7-летним опытом работы в области потоковой обработки данных и событийно-ориентированных архитектур. Специалист по созданию высоконагруженных конвейеров на Apache Kafka, Flink и Spark Streaming, обрабатывающих миллиарды событий ежемесячно с задержкой менее 1 секунды. Имею опыт построения отказоустойчивых систем с высокой готовностью (SLA 99,99%), оптимизации инфраструктуры данных и сокращения операционных расходов на 45%. Умение работать с технической документацией и производственными процессами, наставничество инженеров и взаимодействие с главным инженером. Готовность к командировкам. Рассматриваю предложения с желаемой зарплатой соответствующей уровню senior.
Технические навыки и компетенции
● Потоковая обработка и системы реального времени: Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming, Debezium, CDC
● Облачные платформы: AWS (Kinesis, Lambda, DynamoDB), GCP (Pub/Sub, Dataflow), Azure Event Hubs
● Базы данных и хранилища: Cassandra, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Elasticsearch, S3, HDFS
● Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, DataDog, ELK Stack, CloudWatch
● Языки программирования: Python, Java, Scala, SQL, Bash
● DevOps и автоматизация: Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins, GitLab CI/CD, инфраструктура как код
● Форматы сообщений: Avro, Protobuf, JSON, Parquet
Опыт работы
BNY Mellon | Старшый инженер по данным
Нью-Йорк, США | апрель 2021 — настоящее время
● Разработал платформу потоковой обработки данных, обрабатывающую 3 млрд финансовых транзакций в месяц с задержкой <1 секунды, что позволило в реальном времени выявлять мошенничество и оценивать риски.
● Спроектировал Kafka-инфраструктуру на AWS, обеспечив доступность 99,99% и обработку более 1 млн событий в минуту.
● Внедрил Flink-приложения для сложной событийной обработки, заменив устаревшие пакетные процессы и сократив время получения аналитики с 24 часов до <1 минуты.
● Руководил переходом монолитных конвейеров данных на микросервисную архитектуру с использованием Docker и Kubernetes, увеличив скорость развертывания на 80% и отказоустойчивость системы.
● Оптимизировал сериализацию данных (переход с JSON на Avro), снизив размер сообщений на 60% и сетевые расходы на 400 тыс. долларов в год.
● Наставлял 3 инженеров по данным, создавал внутренние семинары и руководства, обеспечивающие стандарты контроля качества и технической документации.
● Разработал систему мониторинга с Prometheus и Grafana, сократив среднее время обнаружения проблем с нескольких часов до нескольких минут.
Speedcommerce CORP. | Инженер по данным
Линн, Массачусетс | Сентябрь 2018 — март 2021
● Создал конвейер рекомендаций в реальном времени на базе Kafka и Spark Streaming, что позволило увеличить выручку на 22%.
● Реализовал CDC-механизм с Debezium и Kafka Connect для синхронизации PostgreSQL, MongoDB и Elasticsearch в реальном времени.
● Внедрил автоматические проверки качества данных в потоковые конвейеры, экономя более 40 часов ручной проверки ежемесячно.
● Оптимизировал конфигурацию кластера Kafka (разделение на partition, коэффициент репликации), увеличив пропускную способность на 50% при сохранении задержки <10 секунд.
● Разработал панель мониторинга ключевых бизнес-показателей (продажи, запасы, вовлеченность пользователей) с помощью Elasticsearch и Kibana.
РайфайзенБанк | Младший инженер по данным
Херсон, Украина | июнь 2017 — июнь 2018
● Разрабатывал пакетные ETL-конвейеры на Apache Spark и Python для агрегации данных из сторонних API.
● Создавал SQL-запросы и хранимые процедуры для отчетности и поддержки бизнес-аналитики.
● Участвовал в оптимизации баз данных, создавая индексы и настраивая запросы, повышая производительность производственных процессов.
Образование
- Магистр компьютерных наук
Херсонский государственный университет, факультет компьютерных наук
Специализация: распределенные системы и технологии баз данных
Май 2017
- Бакалавр информационных технологий
Приазовский государственный технический университет
Май 2015
Сертификаты и профессиональное развитие
● Confluent Certified Developer for Apache Kafka — 2024
● AWS Certified Solutions Architect — Professional — 2023
● Курс «Потоковая обработка данных с Apache Flink» (Coursera, 2024)
● Участник сообщества Apache Kafka и Data Engineering, автор 2 технических статей о потоковой обработке данных
Публикации
● «Создание отказоустойчивых потоковых конвейеров: шаблоны и антишаблоны» — Инженерный блог (2024)
● «Оптимизация Kafka для финансовых услуг: практический пример» — Конференция по инженерии данных (2023)
Дополнительная информация
● Умение работать в команде и взаимодействовать с главным инженером
● Опыт подготовки технической документации для сложных потоковых систем
● Готовность к командировкам
● Рассматриваемая желаемая зарплата: $90000/год
Чем отличается резюме дата инженера уровня senior и middle
Это кажется очевидным, и все же опыт работы карьерного коуча и специалиста, который участвовал в подборе кадров, показывает, что старшие инженеры раз за разом повторяют одну и ту же ошибку - в резюме делают акцент на техническом стеке, представляя себя скорее как миддла, нежели сеньора.
Поэтому перед тем, как перейти к советам, небольшой обзор ключевых различий, которые помогут позиционировать себя правильно.
Объем и масштаб
Миддл дата инженер обычно отвечает за отдельные конвейеры или компоненты системы. Старший инженер работает на уровне платформы: проектирует системы, которые обслуживают несколько команд, подразделений или даже всю компанию.
Если middle-инженер оптимизирует один ETL-процесс, обрабатывающий несколько гигабайт данных, то старший — проектирует потоковую или пакетную инфраструктуру, способную обрабатывать терабайты или петабайты ежедневно.
В резюме покажите влияние, которое выходит за пределы одной команды, — продемонстрируйте, как ваша работа затрагивала бизнес-юниты или всю организацию.
Техническая глубина и архитектурное мышление
Инженеры среднего уровня сосредоточены на реализации. Старшие инженеры — на проектировании и принятии технических решений. Senior data engineer оценивает компромиссы, выбирает инструменты, планирует долгосрочную архитектуру и понимает, как решения будут масштабироваться и поддерживаться через год или два.
Менеджеры по найму хотят видеть не только “что вы сделали”, но и почему именно так — какие архитектурные решения вы принимали и какие проблемы они решали.
Лидерство
Вам не нужно занимать должность менеджера или тим-лида, чтобы продемонстрировать лидерские качества. Старшие инженеры могут влиять на компанию или команду через:
- Наставничество: «Наставлял трех младших инженеров, двое получили повышение в течение 18 месяцев».
- Стандарты и процессы: «Ввел практику регулярной проверки кода (code review), что позволило сократить количество инцидентов в продакшене на 60%».
- Влияние: и инициативность «Запустил PoC по использованию dbt, после чего инструмент был внедрен в команде аналитиков».
В резюме старшего инженера по обработке данных важно выделить моменты, когда вы влияли на работу команды, направляли ее, руководили другими, улучшали процессы и внедряли новые подходы — даже если никто официально не подчинялся вам.
Сложность технических задач
Middle-инженеры работают с чётко определённым набором задач. Senior-специалисты — с открытыми, многослойными и междисциплинарными проблемами: управление и модернизация платформы, отказоустойчивость, восстановление после сбоев, мультиоблачные решения, сложные миграции от легаси-систем.
Чтобы привлечь внимание HR, покажите, что вам доверяли задачи без готовых инструкций и что вы успешно решали неопределённые или критически важные проблемы.
Деловая хватка и ориентация на результаты бизнеса
Старшие инженеры по данным работают не только с инфраструктурой, но и решают стратегические задачи, понимая, «почему это важно для бизнеса». Сократили время запроса на 80%? Это хорошее начало, но важнее объяснить, что это дало компании. Позволило ли это:
- Ускорить принятие решений?
- Снизить нагрузку я аналитиков?
- Открыть новую функцию продукта?
Перешли на Snowflake? Отлично. Но что это позволило сделать бизнесу — уменьшить стоимость владения, ускорить time-to-insight, сократить ресурсы DevOps?
Свяжите технические достижения с бизнес-ценностью. Покажите, что вы умеете общаться со стейкхолдерами, расставлять приоритеты и объяснять результаты в категориях ROI, экономии или дохода. Если этого нет — вы визуально позиционируете себя как middle-инженера.
Каждый bullet в разделе “Опыт” должен неявно отвечать на вопрос: “Почему это было важно?”
Как позиционировать себя как старшего инженера по данным
Ваше резюме должно:
● во введении с обзором карьеры (Summary) — отражать ответственность за архитектуру и влияние на бизнес;
● в разделе с навыками — показывать глубину и широту: владение инструментами, платформами, принципами архитектуры;
● в разделе с опытом — начинаться с результата (impact), а затем переходить к тому, что вы сделали и какими инструментами.
Не заставляйте менеджера по найму искать доказательства вашего senior-уровня. Покажите их сразу.
Краткое руководство: что ищут менеджеры по найму в резюме старшего инженера по данным
Техническое лидерство и наставничество
Подчеркните примеры, где вы обучали коллег, повышали качество разработки или инициировали улучшения, которые привели к измеримым результатам.
Влияние на архитектуру
От старших инженеров ожидают способности проектировать устойчивые и масштабируемые системы. Покажите, что вы умеете принимать архитектурные решения, оценивать компромиссы, выбирать инструменты осознанно, а не по популярности, и упрощать систему там, где это необходимо. Важно продемонстрировать ответственность за технические решения и их долгосрочные последствия.
Измеримая бизнес-ценность
Один из главных критериев. Недостаточно указать «построил конвейер» или «улучшил производительность». Работодатели хотят видеть конкретное воздействие:
- «сократил задержку запросов на 70%»;
- «уменьшил затраты на облачную инфраструктуру на 400 тыс. долларов»;
- «помог команде по предотвращению мошенничества выявить подозрительные транзакции на сумму 4 млн долларов».
Связывайте технические достижения с пользой для бизнеса — именно это отличает senior-уровень.
Владение экосистемой
Роль senior data engineer предполагает уверенное владение инструментами инженерии данных и облачными платформами (AWS, GCP, Azure). Важно показать, что вы работали с полным жизненным циклом данных: от сбора и обработки до хранения, управления и оптимизации. Для работодателя важны гибкость и способность адаптироваться к изменениям стека.
Сильное резюме, которое показывает уровень сеньора, действительно повышает ваши шансы. Но среди сотен заявок от опытных кандидатов выделиться все равно непросто. И в резюме невозможно разместить всю карьерную историю. Здесь помогает сопроводительное письмо: оно даёт пространство объяснить, почему вы выбирали конкретные технические решения, позволяет добавить дополнительный контекст и акцентировать важные моменты, которые не помещаются в разделе «Опыт».
Как составить сопроводительное письмо, которое рекрутеры действительно будут читать — смотрите в этом видео:
Как написать резюме старшего инженера по данным, которое принесет вам собеседование
Итак, вы уже понимаете, что именно менеджеры по найму хотят увидеть в резюме кандидата на позицию Senior Data Engineer: техническое мастерство, лидерские качества и прямую ценность для бизнеса. Вопрос в том, как правильно отразить это в документе объёмом в одну–две страницы?
Ниже — руководство, которое поможет создать резюме, подтверждающее ваш уровень старшего специалиста, а не инженера среднего уровня.
Правильный формат резюме дата инженера и структура
Для резюме старшего инженера по обработке данных оптимально использовать обратный хронологический порядок — ваша последняя и наиболее значимая роль должность должна быть указана первой. Для senior-позиций это особенно важно: рекрутеры и технические специалисты хотят быстро увидеть ваш актуальный опыт, лидерские функции и влияние на бизнес.
Совет:
Если вы глубоко изучили конкретный стек или достигли значимых результатов с помощью определенных инструментов, вы можете использовать гибридный формат: сохраните хронологическую структуру, но добавьте достижения или ссылки на флагманские проекты рядом с 2-3 основными навыками.
Хорошее резюме Senior Data Engineer должно иметь предсказуемую, легко читаемую структуру — как для ATS-систем, так и для специалистов, которые участвуют в найме.
Стандартная структура резюме для старшего дата инженера, которую ожидают рекрутеры и ATS:
1. Контактная информация — полное имя (без никнеймов), должность («Senior Data Engineer»), город/штат, номер телефона, электронная почта, LinkedIn (и GitHub, если выложены реальные проекты). Не нужно указывать такие данные, как дата рождения, точное место проживания, семейное положение. Опционально, можно упомянуть о наличии водительских прав.
2. Summary (краткий обзор карьеры) — 3–4 строки, отражающие вашу карьерную траекторию, технические сильные стороны и значимые достижения с результатами.
3. Навыки — оптимально до 15, но допускается максимум 20–25 (если все они важны для вакансии и вы в них сильны). Сосредоточьтесь на инструментах и технологиях, реально используемых на senior-уровне. Укажите личные качества (soft skills) отдельной строкой или вынесите в небольшой самостоятельный раздел.
4. Опыт работы — главный раздел резюме. Начните с самого последнего места работы. Для каждой должности укажите 4–6 пунктов с обзором обязанностей, достижений и измеримыми результатами. Для более старых должностей пунктов может быть меньше.
5. Образование — степень, специальность, учебное заведение (университет, инженерная школа), год окончания. И все. Форма обучения, средний бал и другие детали — необязательны.
6. Проекты (опционально) — укажите значимые проекты, open-source вклад или работы, демонстрирующие глубокую экспертизу.
7. Сертификаты и курсы повышения квалификации — только свежие (за последние 3-5 лет), связанные с должностью и продвинутые: облачные технологии, машинное обучение (ML-инженерия), архитектура данных, безопасность.
8. Языки (опционально). Знание иностранных языков актуально при трудоустройстве в международной компании и релокации в другую страну.
9. Дополнительная информация (опционально) — патенты, публикации, выступления на конференциях.
Длина резюме имеет значение. Максимум одна-две страницы. Резюме старшего инженера по данным должно быть содержательным, а не многословным. Покажите масштаб, влияние, глубину знаний в стеке и лидерские качества — исключите лишнее.
Короткое, структурированное и сфокусированное резюме оставляет более сильное впечатление, чем длинный документ без приоритетов.
Нужно больше информации по структуре? У нас уже есть подробный разбор структуры резюме инженера по данным, в котором каждый раздел сопровождается примерами. В этом же руководстве мы сосредоточимся на том, что важно для уровня senior.
Обзор карьеры (Summary)
Саммари — первое, что читает менеджер по найму. Если оно расплывчатое и ничего не говорит о вашем уровне, резюме отправят в корзину через 5 секунд. Если оно производит сильное впечатление, рекрутер дочитает до конца.
Итак, в нескольких предложениях вам нужно обобщить многолетний опыт, техническую специализацию и масштаб влияния. Здесь не место для общих фраз типа «трудолюбивый инженер, ищущий новые возможности» — команды по найму видят десятки таких фраз каждый день.
Задача саммари — в нескольких предложениях показать годы опыта, техническую специализацию и масштаб задач. Здесь недопустимы общие формулировки вроде «трудолюбивый инженер, ищущий новые возможности» — для менеджера по найму это не представляет ценности.
❌ Плохой пример (шаблонные фразы, никакой ценности):
«Опытный инженер по данным ищет руководящую должность. Опыт работы с технологиями Big Data, включая Spark, Hadoop и облачные платформы. Командный игрок с сильными навыками программирования. Ищу должность в инновационной компании».
✅ Пример Summary, которое привлекает внимание рекрутера:
«Старший инженер по данным с 9-летним опытом проектирования и внедрения платформ данных, обрабатывающих 8–15 ТБ данных в день в финтехе и здравоохранении. Эксперт в области потоковой обработки данных (Kafka, Flink) и облачных архитектур (AWS, GCP, Snowflake). На последнем месте поэтапно сократил годовые расходы на облачную инфраструктуру на 1,5–3 млн долларов и добился 99,99% времени безотказной работы. Наставлял 4 младших инженеров и помог им вырасти до уровня миддл. Был ответственным за внедрение стандартов качества, тесно сотрудничал с финансовым и маркетинговым отделом».
Разница очевидна: сильная версия опирается на цифры и факты, описывает контекст отрасли, демонстрирует лидерские качества и ориентацию на бизнес-результаты — именно то, что ожидают на позициях senior-level.
Как составить убедительное Саммари?
Универсальная формула:
Ваша должность + стаж работы + отрасли/контекст + технический стек + 2–3 измеримых достижения + лидерские качества / мягкие навыки.
Применяйте формулу как чек-лист:
1. Начните с должности и опыта.
2. Добавьте отраслевой контекст (финтех, e-commerce, healthtech).
3. Назовите основной технический фокус: архитектура платформ, real-time streaming, ML pipelines.
4. Укажите пару сильных достижений с конкретными цифрами, которые показывают масштаб и результаты работы.
5. Добавьте лидерские качества: наставничество, стандарты, стратегическое влияние.
Важно: формула — не шаблон, а структура. Саммари должно звучать естественно, а не как текст, собранный по конструктору.
Адаптация для ATS — без потери естественности
Саммари — подходящее место для ключевых слов вроде «старший инженер по данным», «ETL», «data pipelines», «real-time processing», «AWS», «Airflow», «Snowflake».
Но ключевые слова должны быть естественно встроены в осмысленные предложения. ATS учитывают контекст, поэтому фраза «разработка архитектуры ETL-конвейеров реального времени на AWS» работает лучше, чем набор разрозненных терминов.
Демонстрация стратегического уровня
Саммари для резюме senior-level дата инженера должно отражать мышление уровня платформы и влияние на организацию. Используйте формулировки, которые показывают масштаб:
● «Проектирование решений на уровне платформы» вместо «создание конвейеров».
● «Установил организационные стандарты» вместо «следовал best practices».
● «Определил техническую стратегию» вместо «участвовал в проектах».
● «Обеспечил трансформацию бизнес-процессов» вместо «улучшил системы».
Это чётко показывает, что вы работаете не только на уровне реализации, но и влияете на выбор стека и архитектуру.
Контрольный список перед тем, как перейти к следующему разделу:
✓ Указаны объёмы данных, проценты улучшений или суммы в $?
✓ Есть упоминание о лидерстве или наставничестве?
✓ Указаны ключевые технологии и стек?
✓ Текст звучит естественно, а не шаблонно?
✓ Его легко прочитать вслух без ощущения, что сгенирировал «робот»?
Совет карьерного коуча:
Напишите саммари в последнюю очередь, когда весь рабочий опыт уже сформулирован. Возьмите самые сильные показатели прямо из пунктов «Опыт работы» — так текст будет честным, точным и убедительным.
Сильное саммари создаёт правильное первое впечатление: ещё до того, как рекрутер прокрутит страницу вниз, он уже понимает, что перед ним — сильный кандидат, с которым стоит поговорить.
Количественная оценка вашего влияния в масштабе
На senior-уровне никого не интересует, что вы «создали конвейеры» или «работали со Spark». Менеджеров интересуют три вещи: насколько масштабно, насколько быстро и сколько денег (или головной боли) вы сэкономили. Единственный способ показать это в резюме — измеримые результаты.
Убедительно показать масштаб работы и влияние поможет простая схема:
Масштаб → Технология → Бизнес-результат
✓ Масштаб — насколько большой проект? (объём данных, пропускная способность, задержка, число пользователей, регионы, размер команды).
✓ Технология — как вы решили эту задачу? (инструменты, платформы, архитектура).
✓ Результат — почему это важно? (экономия затрат, влияние на доход, повышение эффективности, снижение рисков, новые возможности).
Если в пункте с описанием опыта или проектов отсутствует хотя бы один из этих элементов — перепишите его.
Пример сильного пункта опыта:
«Перенес 50 ТБ хранилища Oracle в Snowflake, сократил инфраструктурные расходы на 800 тыс. долларов в год и увеличил скорость запросов в 10 раз для более чем 200 аналитиков».
Эта формула работает для разных типов достижений:
✓ Показатели объема: «Разработал систему, обрабатывающую 500 млн событий в день...»
✓ Повышение производительности: «Оптимизировал задания Spark, сократив время выполнения на 75%...»
✓ Экономия затрат: «Перепроектировал инфраструктуру AWS с использованием спотовых инстансов, сэкономив 150 тыс. долларов в месяц...»
✓ Влияние на команду: «Наставлял 7 data инженеров; 4 повышены до уровня senior в течение 18 месяцев...»
✓ Содействие бизнесу: «Внедрил систему обнаружения мошенничества, предотвращающую убытки $2 млн в год…»
✓ Надежность: «Разработал DR-решение с SLA 99,99% времени безотказной работы…»
Реальные примеры, которые работают:
Экономия средств
● Сократил годовые расходы на облако на $1,7 млн за счет оптимизации EMR, архивации неактивных данных в Glacier Deep Archive и удаления >200 устаревших-заданий Spark.
● Уменьшил счёт Snowflake на 48% (~$1,1 млн/год) благодаря кластеризации ключей и автоматической приостановке хранилища — без потери производительности.
Производительность и задержка
● Сократил сквозную задержку с 12 часов до 22 минут, заменив ночные пакетные задания на потоковую обработку (Kafka + Flink) с backend-состоянием на RocksDB.
● Снизил время отклика дашборда с 38 с до <3 с через Delta Lake Z-ordering, pruning и pushdown — повысил эффективность 400 аналитиков.
Масштабируемость и объем
● Построил lakehouse-платформу, обрабатывающую 2,8 ПБ/мес в трёх регионах с 99,99% uptime и задержкой потребителей <5 с в пиковые моменты.
● Масштабировал Kafka до 1,4 млн сообщений в секунду в часы пик при p99 <120 мс.
Надежность и качество
● Снизил количество инцидентов с ~15 в месяц до 1 раз в 4 месяца с помощью идемпотентных потребителей, DLQ и проверок Great Expectations.
● Внедрил автоматические контракты на эволюцию схем, которые улавливали 100% критических изменений до релиза (ранее ~6 инцидентов/квартал).
Влияние на доход или снижение рисков
● Запустил real-time pipeline для моделей по борьбе с мошенничеством — предотвращены мошеннические транзакции на $5,3 млн за год.
● Построил customer-360 платформу, увеличив ROI маркетинговых кампаний на 42% и создав $18 млн дополнительного дохода (подтверждено A/B тестами).
Достижения команды и организации
● Наставлял 5 дата инженеров → 4 были повышены до уровня сеньор, 1 принят в штат в течение 24 месяцев.
● Разработал внутренние контракты данных и стандарты тестирования, которые теперь используются всеми командами по работе с данными в компании (более 90 инженеров).
Что делать, если у вас нет точных цифр
Даже без точных данных вы можете дать достоверный масштаб с помощью диапазонов или аккуратных утверждений — это лучше, чем ничего:
● ««Сокращение затрат на запросы на 40–55% в зависимости от нагрузки».
● «Ускорение циклов отчётности с часовых до почти реальных».
● «Поддержка глобальной аналитики для >30 стран и >1 200 одновременных пользователей».
Совет:
Консервативная оценка всегда лучше, чем расплывчатое утверждение или преувеличение.
Если все сделано правильно, раздел «Опыт» будет читаться как подборка достижений, доказывающих ваше влияние нак бизнес и ценность, а не как список задач. В результате ваше резюме перестанет быть «еще одним» — рекрутер подумает: «Этому человеку стоит позвонить сегодня».
Раздел «Технические навыки» (спойлер: больше — не всегда лучше)
У раздела «Технические навыки» (Hard Skills) две задачи:
● заполнение ключевыми словами для оптимизации под ATS.
● за несколько секунд показать менеджеру по найму основные технологии и инструменты, которые вы освоили.
Многие senior-инженеры по данным допускают ошибку, перечисляя более 40 инструментов одним огромным списком. В итоге это выглядит как «мастер на все руки, да ни на что не способный». Простое перечисление всех технологий, которые вы когда-либо видели, скрывает ваши сильные стороны и размывает ваш профессиональный профиль.
Правило:
Сосредоточьтесь на ключевых технологиях, которыми вы действительно владеете и которые важны для роли Senior Data Engineer. 15 основных навыков — оптимально. 20–25 — только если вы уверенно используете их на практике и они критичны для вакансии.
Как структурировать профессиональные навыки
Сгруппируйте ключевые навыки в логические категории — это упрощает просмотр и выделяет направления, в которых вы сильны.
Пример (с популярными инструментами для инженера по данным):
● Архитектура данных: хранилище данных и Lakehouse, Data Mesh, инженерия платформ, микросервисы
● Big Data: Spark (PySpark, Scala), Hadoop, Presto, Hive
● Обработка данных в реальном времени: Kafka, Flink, Spark Streaming, Kinesis, Pub/Sub
● Облачные платформы: AWS (S3, EMR, Redshift, Glue, Athena, Lambda), Azure (Databricks, Synapse), GCP (BigQuery, Dataflow)
● Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Snowflake
● Оркестрация: Airflow, Luigi, Prefect
● Программирование: Python, Scala, Java, SQL, Bash
● Инструменты для работы с данными: dbt, Great Expectations, Nifi
● DevOps и инфраструктура: Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins, GitLab CI/CD
● Управление данными: Data Quality, Data Governance, Lineage, Privacy & Compliance, GDPR
Как показать глубину навыков и владения инструментами
При перечислении навыков и инструментов покажите их глубину, а не только названия. Просто указать «Python» или «SQL» — недостаточно. Python (PySpark, Pandas, NumPy)» или Advanced SQL (оптимизация запросов, оконные функции) показывают, что вы используете их для работы с данными, а не просто для скриптов.
Как составить раздел с навыками правильно:
● Укажите в первую очередь 1–2 самые сильные категории (те, которым уделено больше внимание в описании вакансии).
● Добавьте достижения рядом с 3–4 ключевыми инструментами (коротко, например, «оптимизировал Spark → минус 70% runtime»). Это сразу покажет глубину знаний.
● Навыки soft skills (лидерство, наставничество, стратегическое мышление, коммуникация) оставьте в конце небольшой отдельной категорией — на senior-уровне они ожидаемы.
● Сертификаты (AWS SA–Pro, GCP Data Engineer, Databricks, Snowflake) разместите здесь же или вынесите в отдельный краткий раздел — но не скрывайте их.
Подкрепляйте каждый навык примерами в разделе «Опыт». Если вы заявляете Spark, покажите, что вы оптимизировали Spark-задания, а не просто запускали их.
Распространенные ошибки
● Перечисление устаревших технологий, с которыми вы не работали годами (если только они не указаны в вакансии).
● Попытка выглядеть экспертом в 50 инструментах — вызывает сомнения, что вы глубоко изучили возможности софта. Глубокое знание 5–7 ключевых технологий лучше поверхностного знания 50-ти.
● Игнорирование мягких навыков. Лидерство, менторство и техническая коммуникация — ожидаемые компетенции для senior-уровня.
● Не указаны сертификации и курсы повышения квалификации. Сертификаты AWS, GCP, Databricks, Snowflake могут стать преимуществом перед другими кандидатами.
Адаптируйте раздел с навыками для каждой заявки
Ведите полный мастер-список навыков, но каждый раз адаптируйте его под вакансию:
● Переставьте категории местами.
● Выделите 4–6 ключевых навыков, которые прямо указаны в описании должности.
● Удалите всё второстепенное.
Подходит роль в стриминге? Ставьте Kafka и Flink наверх.
Миграция в облако? Первым показывайте AWS/GCP и конкретные сервисы (EMR, Redshift, BigQuery и т. д.).
Это занимает 1–2 минуты, но позволяет оптимизировать резюме инженера данных под ATS и делает навыки релевантными и честными.
Если сделали все правильно, раздел «Навыки» перестанет быть формальным и станет аргументом в пользу вашей кандидатуры еще до того, как рекрутер перейдет к разделу с опытом.
Архитектура раздела «Опыт»: как показать уровень Senior Data Engineer
Раздел с опытом — главная часть резюме, по которой специалисты отдела кадров оценивают, подходит кандидат или нет. Именно здесь вы доказываете способность влиять на бизнес, умение формировать техническое направление и решать задачи на уровне всей организации. Все остальное в резюме лишь подводит рекрутера к этому разделу.
На уровне сеньора раздел с опытом должен одновременно показывать:
● масштаб и сложность задач;
● глубину владения и владение стеком;
● лидерские качества и влияние на команду;
● измеримые результаты — как ваша работа сказалась на бизнесе.
Как добиться этого и составить убедительный раздел с опытом?
Во-первых, используйте правильную структуру. Хотя нет писаных правил, как составлять резюме, у рекрутеров есть определенные ожидания по формату изложения информации, и на него они настраивают системы ATSІ.
Универсальная структура для раздела «Опыт» в резюме дата инженера:
● Информация о месте трудоустройства: Название компании • Город • Должность • Период трудоустройства
● Короткий обзор — что-то типа Саммари, но для конкретной должности (усиливает профиль, но занимает много места. Используйте опционально, например, только для последней должности).
Пример:
«Руководил созданием современной платформы Lakehouse, которая сократила годовые расходы на облачные услуги на 2,1 млн долларов и сократила время на анализ данных с нескольких дней до нескольких минут, одновременно наставляя 7 инженеров до уровня старших специалистов».
● 4–6 пунктов, где описаны должностные обязанности и компетенции, достижения, результаты (оставьте 2–3 пункта для более старых ролей, особенно для тех, где вы работали как стажер или джун).
Во-вторых, при описании раздела «Опыт», всегда акцентируйте внимание на результатах. Не «отвечал за конвейеры», а что изменилось благодаря запущенным пайплайнам: улучшилась точность прогнозирования, таргетинг рекламных кампаний, сократилось время подготовки отчетов.
Универсальная формула для убедительных пунктов описания опыта
Сильный глагол + Масштаб/Контекст/Проблема + Действие/Технический подход + Бизнес-результат
Такая структура делает каждый понятным, конкретным и позволяет показать результаты кратко, в одном — двух предложениях.
● Сильный глагол (разработал, спроектировал, внедрил) показывает активную роль и акцентирует внимание на том, что вы решили задачу, а не просто над ней работали;
● Масштаб/Контекст. Кратко опишите контекст: в чем была проблема, что стояло на кону;
● Действие/Технический подход: что конкретно вы сделали, какие инструменты использовали, какова ваша роль;
● Результат: что изменилось, и как это сказалось на бизнесе.
Пример:
Из-за ежедневных сбоев конвейера, задерживавших отчётность [Контекст], разработал отказоустойчивую архитектуру на Kafka с идемпотентными потребителями [Действие/Технология], снизив сбои на 90% и обеспечив своевременную доставку ключевых дашбордов [Результат]».
Глаголы, которые позиционируют вас как Senior
Используйте глаголы, которые показывают уровень старшего дата инженера.
Инженеры среднего уровня «создают» и «работают над» задачами. Senior-инженеры ведут, определяют, трансформируют, масштабируют.
✅ Используйте: руководил, проектировал, возглавлял, продвигал, масштабировал, создал архитектуру, преобразовал, отстаивал, владел, внедрил, интегрировал
❌ Избегайте глаголов среднего и младшего уровня: создавал, разрабатывал, работал над, помогал, участвовал, отвечал за
Правильный глагол меняет позиционирование: вы не просто исполняете задачу — вы двигаете продукт или платформу вперёд.
Реальные примеры (готовые к вставке в резюме)
● Руководил миграцией 180 ТБ данных из Teradata в Snowflake, что позволило сэкономить 2,8 млн долларов в год и увеличить производительность запросов в 12 раз для 1200 одновременно работающих аналитиков.
● Разработал архитектуру событийно-ориентированной платформы на Kafka + Flink, обрабатывающей 1,2 млн событий в секунду с задержкой менее 100 мс. Это позволило сократить убытки от мошенничества на 5,3 млн долларов ежегодно.
● Инициировал внедрение стандартов dbt + Airflow в пяти командах. Это позволило сократить время разработки новых конвейеров данных на 60% и снизить количество инцидентов на 78%.
● Разработал и внедрил платформу самообслуживания данных, которая позволила возобновить более 40 ML (machine learning) - проектов и в результате принесла дополнительный доход 22 млн долларов за 18 месяцев.
● Наставлял 6 инженеров (5 получили повышение за время менторства), организовал внутреннее сообщество инженеров по данным, которое сейчас насчитывает 45 специалистов.
● Определил техническую стратегию аналитической программы стоимостью 15 млн долларов, провел переговоры с вендорами и реализовал три релиза с 15–25% экономией бюджета.
Какие проекты включить
За годы работы у вас могут накопиться десятки или даже сотни проектов. Конечно, перечислить все не получится. Но какие добавить в резюме? Сфокусируйтесь на том, что показывает:
● Масштаб, соответствующий уровню Senior (объемы данных в терабайтах/петабайтах, влияние на всю организацию);
● Техническую глубину в технологиях, связанных с вакансией;
● Измеримую ценность для бизнеса (снижение затрат, увеличение производительности обработки, надежности, доход…);
● Лидерские качества (наставничество, внедрение стандартов, инициатива при выборе, внедрении технологий, влияние на команду);
● Современный стек технологий, которые компании используют в 2026 году;
● Способность работать в условиях неопределенности (неясные требования, отсутствие инфраструктуры, быстрое увеличение нагрузки).
Ограничьтесь проектами за последние 3–5 лет, если только более старая работа не связана с особыми достижениями.
Совет от HR:
Начните описание пунктов опыта с влияния на бизнес, а затем добавьте технические детали. Так и технические руководители, и кадровики без бэкграунда в data-инженерии увидят ценность вашей работы.
Пример:
«Снизил затраты на обработку данных на 40 % за счет оптимизации execution-планов Spark, внедрения dynamic partition pruning и использования broadcast join там, где это было возможно».
Формула, которая всегда работает:
Сначала результат, потом инструменты.
Чек лист для оценки пунктов опыта
Перед тем, как перейти дальше, задайте три вопроса:
● Поймет ли кадровик без познаний в инженерии данных ценность за 5 секунд?
● Показывает ли это, что я принимал решения, а не просто выполнял задачи?
● Есть ли цифры ($, %, ТБ, пользователи, задержка, время безотказной работы, экономия времени)?
Если хотя бы на один вопрос ответ «нет» — пункт нужно переписать.
С таким подходом раздел «Опыт» будет выглядеть как набор бизнес-результатов и побед, а не как журнал задач. Именно такие резюме старших специалистов по инженерии данных привлекают внимание рекрутеров.
Образец резюме инженера по данным уровня сеньор № 3: миграция в облако и модернизация
МАЙКЛ РОДРИГЕС
Старший инженер по данным — архитектура и миграция в облако
Дубай, ОАЭ | michael.rodriguez@email.com | +971 55 555 7890
Summary
Старший инженер по данным с опытом работы более 10-лет. Среди реализованных проектов: миграция озер данных в облако, модернизация ETL-пайплайнов на AWS, Azure и GCP. Эксперт в области перехода от устаревших локальных систем к современным облачным архитектурам. Среди достижений: снижение расходов на инфраструктуру более чем на 50 %, создание масштабируемых систем с up time 99,99%. Руководил комплексными миграциями на уровне предприятия: модернизировал свыше 200 ETL/ELT-конвейеров и перенёс более 50 ТБ данных. Экспертиза в облачных best practices, наставничестве инженерных команд и построении стратегической архитектуры данных в рамках цифровой трансформации.
Профессиональные навыки
● Облачные платформы:
AWS (S3, EMR, Redshift, Glue, Athena, Lambda, DynamoDB),
Azure (Databricks, Data Factory, Synapse, ADLS Gen2),
GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage)
● Стратегии миграции: Lift-and-Shift, реархитектуризация, гибридное облако, мультиоблако
● Инструменты и технологии данных: Spark, Kafka, Airflow, Hadoop, Hive, Presto, Snowflake, dbt
● Устаревшие системы: Oracle, Teradata, IBM DB2, Informatica, SSIS, SQL Server
● IaC: Terraform, CloudFormation, ARM Templates
● Программирование: Python, SQL, Scala, Bash, PowerShell
● DevOps и автоматизация: Docker, Kubernetes, Jenkins, GitLab CI/CD, Ansible
Профессиональный опыт
FinTech Group (финансовый сектор, ОАЭ)
Главный инженер по данным
Дубай | Январь 2020 — настоящее время
● Руководил миграцией корпоративного хранилища данных Teradata (50 ТБ) и ETL-процессов на Informatica в AWS (S3, Glue, Redshift, EMR). Проект завершён на 15 % ниже бюджета и на 2 месяца раньше срока.
● Проектировал гибридную архитектуру, обеспечив бесшовную интеграцию данных между локальной инфраструктурой и AWS в течение 18-месячного переходного периода без простоев критически важных сервисов.
● Сократил TCO на 55 % (~2,3 млн USD/год) за счёт оптимизации запросов, использования спотовых инстансов, lifecycle-политик S3 и резервирования ресурсов.
● Разработал стандарты управления данными и модель безопасности для облака, обеспечив соответствие требованиям SOC 2 Type II и PCI-DSS.
● Руководил программой повышения квалификации для 25 инженеров и аналитиков: обучение AWS, Spark, архитектуре облачных данных.
● Создал автоматизированный фреймворк миграции (Python + AWS SDK), снизив время переноса одного конвейера с нескольких недель до нескольких дней.
● Совместно с командами инфраструктуры и безопасности сформировал корпоративный стандарт облачной архитектуры.
● Внедрил мониторинг и Data Observability через CloudWatch и Datadog, сократив MTTR инцидентов на 70 %.
Медицинский холдинг (Middle East / EU)
Старший инженер по данным
Хьюстон → Эр-Рияд (удалённый формат) | Март 2017 — Декабрь 2019
● Руководил миграцией хранилища Oracle в Azure Synapse + Databricks, увеличив скорость выполнения запросов в 10 раз и сократив затраты на лицензии на 800 тыс. USD/год.
● Создал много-региональное дата-озеро на ADLS Gen2 с доступностью 99,99 % и соблюдением требований HIPAA.
● Разработал конвейеры Azure Data Factory, заменившие SSIS, увеличив надёжность с 85 % до 99 %.
● Реализовал стратегию DR с межрегиональной репликацией, обеспечив RPO = 15 минут и RTO = 1 час.
● Оптимизировал хранение (Parquet, Delta Lake), снизив стоимость на 40 % и ускорив аналитические запросы в 5 раз.
● Обучал инженеров среднего уровня архитектурным паттернам облака и современным методам инженерии данных.
● Внедрил CI/CD в Azure DevOps, сократив ошибки при релизах на 90 %.
Крупная розничная сеть (США / ЕС / СНГ)
Инженер по данным
Даллас | Июнь 2014 — Февраль 2017
● Перенёс отчётные базы SQL Server в Amazon RDS и Redshift, обеспечив масштабирование аналитики при трёхкратном росте нагрузки.
● Построил Python-ETL для агрегации данных с более чем 500 торговых точек, обеспечив почти онлайн-доступ к информации о продажах и запасах.
● Реализовал автоматизированное тестирование качества данных на основе Great Expectations, что повысило точность данных на 95 %.
● Подготовил документацию и стандарты по эксплуатации конвейеров, что снизило зависимость от отдельных специалистов.
● Участвовал в режиме on-call, поддерживая SLA 99,5 % для критически важных отчетных сервисов.
ОБРАЗОВАНИЕ
● Магистр информационных систем
Техасский университет в Остине | 2014
● Бакалавр компьютерных наук
Texas A&M University | 2012
СЕРТИФИКАТЫ
● Сертифицированный архитектор решений AWS — Профессиональный уровень (2023)
● Сертифицированный специалист по базам данных AWS (2022)
● Сертифицированный специалист Microsoft: Azure Data Engineer Associate (2021)
● Google Cloud Professional Data Engineer (2020)
● Сертификат Terraform Associate (2023)
ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
● «Стратегии миграции в облако» — конференция AWS re:Invent (2024)
● «Мультиоблачная архитектура данных» — Саммит по инженерии данных (2023)
● Регулярный докладчик на встрече инженеров по данным в Остине по темам миграции в облако
7 ошибок, которые недопустимы в резюме сеньор дата инженера
Вы создали платформы, обрабатывающие петабайты данных. Наставляли команды и сэкономили компаниям миллионы. Но все это не будет иметь значение, если допустите хотя бы одну из ошибок, описанных ниже — вам не позвонят.
1. Много технических подробностей без бизнес-контекста
«Создал 15-узловой кластер Kafka с многоуровневым хранилищем».
Технически это впечатляет, но... что это дало и был ли в этом смысл?
Исправление:
«Разработал многоуровневую архитектуру хранения данных Kafka. Решение позволило сократить расходы на хранилища на 62% (1,4 млн долларов в год) и обеспечило бесперебойную работу 99,96% времени с задержкой обновления менее 80 мс при выявлении мошеннических действий».
2. Никаких доказательств лидерства или влияния
Старшие инженеры могут быть лидерами и направлять команду даже не занимая должность тим-лида/менеджера. Если в резюме не упоминается наставничество, опыт управления проектами, кросс-функциональные инициативы, внедрение новых стандартов/инструментов — вы выглядите как миддл.
Сеньор влияет на подразделение или всю компанию, а не только на проекты, в которых задействован.
Примеры из резюме дата инженера, которые показывают лидерство:
- «Наставлял 4 инженеров, 3 из них получили повышение в течение 18 месяцев»;
- «Ввел стандарты тестирования, которыми пользуется команда из 90 человек»
- «Руководил миграцией хранилища данных в облако с участием 5 команд»
3. Перечисление обязанностей вместо достижений
«Отвечал за ETL-конвейеры и качество данных». — Это описание должности, а не достижение.
Каждый пункт должен начинаться с сильного глагола действия и заканчиваться результатом.
«Перепроектировал пакетные конвейеры в потоковые, сократив задержку с 8 часов до 12 минут» — это то, что привлекает внимание
4. Устаревший стек без развития
Упоминание только Hadoop, Hive, Pig, Flume без более современных аналогов (dbt/Snowflake/Databricks/Flink/Delta Lake.), отсутствие “свежих” сертификатов… Даже если вы в прошлом были виртуозом в инженерии данных, без присутствия современного стека высокий риск оказаться за бортом
Покажите, что вы развиваетесь и справитесь с задачами, актуальными в 2025 или 2026 году.
Укажите:
● современные стеки: dbt, Snowflake, Databricks, Flink, Delta Lake, Iceberg
● свежие сертификаты: AWS, GCP, Databricks, dbt
● участие в конференциях
● новые навыки и архитектурные практики
Балансируйте старый опыт с доказательствами того, что вы продолжаете развиваться.
5. Отсутствие стратегического мышления
Миддлы выполняют порученные задачи. Сеньоры задают направление.
Если все ваши пункты — это «создал X»/«внедрил Y», но нет:
● дорожных карт;
● решений build vs. buy;
● работы с вендорами;
● архитектурных компромиссов;
● стратегий платформы
— вы читаетесь как сильный, но всё же миддл.
Что добавить, чтобы исправить ситуацию:
● «Определил стратегию данных для аналитической организации»
● «Оценил варианты “создать или купить” для платформы ML»
● «Разработал систему управления данными, принятую на уровне компании»
Покажите, что вы задаете вектор — принимаете архитектурные решения, оцениваете компромиссы и влияете на стек, а не просто реализуете.
6. Одно универсальное резюме для всех вакансий
Отправлять один и тот же файл на позиции в Robinhood и Snowflake — ошибка.
Подстройте резюме под должность:
● акцент на стриминг? — Kafka, Flink, Spark Streaming на первом месте
● миграции? — AWS/GCP, Terraform, Airflow, облачные архитектуры
● ML-инфраструктура? — feature store, model deployment, ML orchestration
Адаптация займет 10-15 минут, зато увеличивает релевантность вашей заявки в глазах ATS и рекрутера, и повышает шансы на собеседование в 2-3 раза.
7. Плохое форматирование. Резюме выглядит как “простыня”
Странные шрифты, длинные абзацы, таблицы, цвета, мелкий текст, навыки в колонтитулах — прямой путь к отклонению заявки. С таким форматированием, вероятно, резюме даже не пройдет ATS. А если попадет в руки рекрутеру, вряд ли он сильно углубится в детали.
Как правильно:
● один столбец
● стандартный шрифт
● никаких попыток уплотнить текст: интервалы 1,15-1,5, поля около 2-2,5
● максимум две страницы
● ссылка на LinkedIn и GitHub будет бонусом (не Facebook или Instagram)
Избегайте этих семи ошибок, и вы сразу перейдете из середины списка в шорт-лист кандидатов на собеседование.
Как узнать, попадет ли ваше резюме в руки HR-менеджеру?
Вы изучили этот гайд и составили сильное резюме инженера по данным: пункты опыта показывают влияние на бизнес, навыки и Summary сразу подчёркивают лидерство и уровень Senior. Вы доказали способность уверенно работать с крупными масштабами и сложными системами.
Но есть проблема: нет гарантии, что ваше резюме вообще увидит кто-то из команды по подбору персонала.
И причина — в ATS.
Такие системы экономят сотни рабочих часов для HR, но могут автоматически отфильтровать даже идеального кандидата, если резюме оформлено неправильно.
Несоответствие ключевых слов. Ошибки в форматировании. Отсутствие терминов, которые ожидает алгоритм.
Допустить промах легко — и каждый может стоить перспективной должности.
Не рискуйте хорошими возможностями: проверьте ATS-оптимизацию перед отправкой
Анализатор резюме EngineerNow использует те же принципы, что и популярные системы ATS. Вы увидите, как ваш документ считывается алгоритмом — по тем же критериям, по которым его проверяет работодатель.
Что покажет анализ:
● Анализ извлечения информации: корректно ли ATS распознаёт опыт, навыки и контактные данные?
● Релевантность вакансии: каких ключевых слов из описания роли не хватает? Какие есть, но используются недостаточно?
● Сила формулировок: читается ли опыт как senior-level? Понятны ли результаты? Сможет ли ATS интерпретировать ваши достижения?
● Конкурентный бенчмарк: насколько ваше резюме сильнее или слабее резюме кандидатов, которые обычно попадают в шорт-лист?
● Подробные рекомендации: конкретные советы по каждому пункту с примерами улучшений.
Проверка занимает всего 60 секунд.
Загрузите резюме на Resume Scanner, добавьте описание вакансии — и получите подробный разбор.
Исправьте недочёты до подачи заявки, а не после того, как система автоматически отклонит вас.
Сканер Резюме
ИИ-сканер выполняет 15 ключевых проверок, чтобы убедиться, что ваше резюме подходит для вакансий, на которые вы претендуете
Пример резюме старшего инженера по данным № 4: лидерство и построение команды
Дженнифер Ким
Старший инженер по данным / Технический лидер / Team Lead
Дубай, ОАЭ | jennifer.kim@email.com | LinkedIn: /in/jenniferkim | +971 55 123-45-67
Саммари
Старший инженер по данным с более чем 9-летним опытом создания высокоэффективных команд по работе с данными и масштабируемой инфраструктуры данных, а также руководства технической командой. Эксперт в наставничестве инженеров, внедрении передовых методов инженерной практики и формировании культуры сотрудничества при обеспечении надежных платформ обработки данных объемом более 100 ТБ в месяц. Подтвержденная способность достигать технического совершенства посредством обмена знаниями, стандартов проверки кода и практических рекомендаций по архитектуре. Увлечена развитием людей наряду с технологиями, имеет опыт продвижения инженеров на руководящие должности под своим наставничеством.
Профессиональные навыки
● Техническое лидерство: менторинг, код-ревью, архитектурные гайдайнсы, технические стандарты
● Развитие команды: онбординг, карьерные маршруты, обучение, передачи знаний
● Платформы данных: Spark, Kafka, Airflow, dbt, Databricks, Snowflake
● Облачные платформы: AWS (S3, EMR, Glue, Redshift, Lambda), GCP (BigQuery, Dataflow)
● Программирование: Python, SQL, Scala, Java
● Взаимодействие: работа со стейкхолдерами, продуктовые команды, аналитика
● Процессы: Agile/Scrum, стандарты документации, повышение инженерной зрелости
Опыт
Tech Solutions ME (Dubai, UAE)
Старший инженер по данным / Технический руководитель
Февраль 2019 — настоящее время
● Руководство командой из 10 инженеров данных (Senior, Middle, Junior); техническое консультирование, планирование развития, код-ревью, участие в архитектуре платформы данных.
● Разработала программу онбординга инженеров, сократившую адаптацию новых сотрудников с 6 до 2 недель (структурированное обучение, менторинг, документация).
● Внедрила переход от устаревших ETL-скриптов к стеку dbt + Airflow, что повысило производительность инженеров на 50% и улучшило качество данных на 40%.
● Разработала инженерные стандарты: правила ревью кода, требования к тестированию, процессы дизайн-ревью — применяются во всей инженерной организации (50+ человек).
● За 4 года наставляла 8 инженеров: 5 получили повышение до Team Lead/Senior, 3 успешно сменили специализацию с backend → data engineering.
● Внедрила практики DataOps: versioning трансформаций, автоматические тесты, CI/CD для конвейеров — количество инцидентов в продакшене снизилось на 75%.
● Проводила регулярные внутренние тренинги по оптимизации Spark, моделированию данных и архитектуре облачных платформ.
● Участвовала в архитектурном совете компании: оценка технологий, проектирование систем, формирование roadmap развития платформы.
● Взаимодействовала с продуктовой и аналитической командами для формирования стратегии развития платформы данных.
● Продвигала инициативы по разнообразию и инклюзивности в инженерной команде, внедрив прозрачные и справедливые процессы найма.
Международная компания в сфере цифровых медиа (Стамбул, Турция)
Старший инженер по данным
Период работы: Март 2017 — январь 2019
● Разработала и внедрила платформу потоковой аналитики в реальном времени (Kafka + Spark Streaming + Druid), обрабатывающую более 50 млн событий в сутки.
● Руководила рабочей группой из 15 специалистов (инженеры, аналитики, data scientists), определяя стандарты управления данными и общие инженерные паттерны.
● Создала внутреннюю Python-библиотеку для тестирования качества данных, сократив дублирование кода на 60% и повысив надёжность конвейеров.
● Наставляла младших инженеров, включая переход backend-разработчиков в data engineering (SQL, распределённые системы, облако).
● Разработала стандарты документации и создала обширную базу знаний (Confluence).
● Совместно с инфраструктурной командой разработала стратегию развёртывания data-сервисов на базе Kubernetes.
Аналитический SaaS-стартап (Вильнюс, Литва)
Инженер по данным
Период трудоустройства: Август 2015 — февраль 2017
● Разрабатывала ETL-конвейеры на Python и PostgreSQL для аналитического продукта с 500+ корпоративными клиентами.
● Внедрила автоматический мониторинг свежести и качества данных с системой алёртов.
● Участвовала в найме: технические интервью, ревью задач, расширение команды с 3 до 12 инженеров.
● Документировала подходы к моделированию данных и стандарты разработки конвейеров.
Образование
Бакалавр компьютерных наук
Сеульский национальный университет (международная программа), 2015
Специализация: базы данных и информационные системы
Сертификаты и непрерывное обучение
● AWS Data Analytics Specialty (2023)
● Scrum Master Certified (2021)
● «Инженерное лидерство», Stanford Continuing Studies (2022)
● «Наставничество в IT» — профессиональный семинар (2020)
Технический вклад
● Докладчик на конференции: «Создание высокоэффективных команд по работе с данными» — Саммит по инженерии данных 2024
● Публикация: «Эффективное код ревью для инженеров данных» — инженерный блог (2023)
● Open Source проект: контрибьютор Apache Airflow (20+ merged PRs)
● Сообщество: соорганизатор Data Engineering Meetup Middle East (500+ участников)
Адаптация резюме старшего инженера по данным для ATS и менеджеров по найму
Когда вы отправляете заявку на вакансию, сначала ваше резюме анализирует ATS, извлекая контактные данные, опыт работы, образование и навыки. На основе этого создаётся структурированный профиль, который система сравнивает с требованиями вакансии — по ключевым словам, опыту, уровню образования и другим параметрам.
Если форматирование нарушено или информация подана нестандартно, система может некорректно интерпретировать резюме — и важные детали просто потеряются. Именно поэтому документ должен быть оптимизирован и для людей, и для ATS.
Как сделать это правильно:
1. Начните с описания вакансии
Найдите ключевые слова, связанные со стеком и обязанностями:
«Apache Spark», «Kafka», «реальное время», «хранилище данных», «моделирование данных», «облачные платформы», «большие данные», «управление данными», «оптимизация затрат».
Включите их в раздел «Навыки» и в пункты опыта. Одно чёткое предложение с естественным использованием ключевого слова эффективнее пяти механических повторений.
Пример:
Описание вакансии: «streaming + Kafka + Flink»
Описание пункта опыта:
«Разработал архитектуру платформы потоковой обработки данных в реальном времени на базе Kafka и Flink, сократив задержку обнаружения мошенничества с 8 часов до <90 мс».
2. Используйте Ctrl+F, чтобы не пропустить важные совпадения
Проверьте, все ли ключевые слова присутствуют в резюме:
«Опыт с Apache Spark», «Kafka», «потоковая обработка», «хранилища и озера данных» («data lake»), «управление данными и качество данных» («data quality»), «наборы данных из нескольких источников».
Если ключевые слова в резюме отсутствуют — добавьте, но только там, где они отражают реальные задачи.
3. Ставьте бизнес-результаты в начало
После результатов укажите технические детали: инструменты, технологии, стандарты. Рекрутер или менеджер по кадрам без технического опыта читает первые 3–5 слов. Если его заинтересует кандидат, он передаст резюме техническому руководителю, которые углубится в детали.
Плохо:
❌ «Работал с Databricks и Delta Lake над переходом с Hadoop…»
Хорошо:
✅ «Сэкономил 2,1 млн долларов в год за счёт миграции с локального Hadoop на Databricks + Delta Lake…»
4. Смешивайте технические и лидерские навыки
Senior — это и стек технологий, и умение масштабировать влияние:
Технический опыт + управление командой + кросс-функциональное сотрудничество.
5. Используйте маркированные списки, которые начинаются с сильного глагола
«Разработал», «Внедрил», «Оптимизировал», «Руководил», «Автоматизировал», «Сотрудничал».
Каждый пункт должен отражать не задачу, а результат.
Плотность ключевых слов vs. естественный язык
Ключевые слова важны, но резюме, переполненное терминами без контекста, быстро проваливается на человеческой проверке.
Встраивайте ключевые слова в достижения, а не в списки.
Плохо:
❌ «Python, Spark, SQL, Kafka, Airflow»
Хорошо:
✅ «Создал ETL-оркестрацию на Python с использованием Airflow для запуска Spark-задач, обрабатывающих Kafka-потоки, с проверками качества данных на SQL».
Одно предложение — и ATS видит ключевые слова, а человек видит компетенции.
Уделите 10 минут каждому заявлению: переупорядочьте 3–4 основных пункта, переместите соответствующую категорию навыков в начало, добавьте точные фразы из описания должности в резюме и пункты.
Это все, что нужно. Вы повысите совпадение с ATS с 30 % до 85–95 % и при этом будете звучать как человек.
Уделите всего 10 минут адаптации резюме — и вы в верхней части списка.
Что нужно сделать:
● переупорядочьте 3–4 ключевых пункта под вакансию,
● поднимите соответствующие навыки выше,
● добавьте точные фразы из описания роли.
Этого достаточно, чтобы повысить релевантность резюме в “глазах” ATS с 30 % до 85–95 %, при этом резюме будет легко читаться, и оно останется убедительным для людей.
Основные ключевые слова для резюме старшего дата-инженера
Интеграция ключевых слов в резюме — один из факторов, без которых документ не пройдет фильтрацию ATS. Эти категории охватывают наиболее важные термины для должностей старших инженеров по данным, взятые из сотен описаний должностей в различных отраслях.
Ниже приведены распространенные термины, которые встречаются в вакансиях на должность старшего инженера по данным (для разных специализаций).
Платформа и архитектура:
● Платформа данных, архитектура lakehouse, data mesh, инженерия платформы, проектирование распределенных систем
● Архитектура микросервисов, API-разработка, отказоустойчивость, масштабируемость.
● Архитектура данных, архитектурные паттерны, проектирование инфраструктуры, комплексные решения, техническая дорожная карта.
Технологии больших данных (Big Data):
● Apache Spark (PySpark, Scala), Spark Streaming, Catalyst Optimizer, broadcast joins.
● Экосистема Hadoop: MapReduce, HDFS, Hive, Pig, HBase.
● Apache Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams, event-driven архитектура.
● Apache Flink, обработка потоков и сложных событий.
● Presto, Trino и другие распределённые движки запросов.
Облачные платформы:
● AWS: S3, EMR, Redshift, Glue, Athena, Lambda, Kinesis, DynamoDB, RDS, Step Functions.
● Azure: Databricks, Data Factory, Synapse Analytics, ADLS, Event Hubs.
● GCP: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Dataproc, Cloud Composer.
● Мультиоблачные и бессерверные решения, миграция в облако, гибридная архитектура.
Оркестрация и рабочий процесс:
● Apache Airflow (DAG design), Luigi, Prefect.
● Azure Data Factory, AWS Step Functions.
● CI/CD: Jenkins, GitLab, автоматизация развертываний.
● IaC (Инфраструктура как код): Terraform, CloudFormation
Хранение данных и базы данных:
● Реляционные базы данных: PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server
● Базы данных NoSQL: MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Redis, Elasticsearch
● Хранилища данных: Snowflake, Redshift, BigQuery, Synapse, Teradata
● Озера данных, Delta Lake, Apache Iceberg
Программирование и скриптинг:
● Python (NumPy, pandas, PySpark), Scala, Java.
● SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов, аналитические нагрузки.
● Bash, автоматизация оболочки.
● Code review, best practices, clean code.
Лидерство и стратегическое мышление:
● Техническое лидерство, наставничество, развитие инженеров.
● Межфункциональное взаимодействие, работа со стейкхолдерами, коммуникация с руководством.
● Разработал, внедрил, оптимизировал, возглавил, трансформировал.
● Техническая стратегия, архитектурные решения, roadmap-планирование.
● Оптимизация затрат, управление производительностью, capacity planning.
● Data governance, lineage, качество данных, соответствие требованиям (GDPR, HIPAA, SOC 2).
Инженерия данных:
● ETL/ELT, интеграция данных, ingestion, пакетная и потоковая обработка.
● Стриминг, событийные конвейеры, real-time pipelines.
● Data modeling: dimensional modeling, star schema, warehouse design.
● Data quality, тестирование, Great Expectations.
● Каталогизация, метаданные, data discovery.
DevOps и инфраструктура:
● Docker, Kubernetes, контейнеризация, оркестрация
● Инфраструктура как код, Terraform, CloudFormation, Ansible
● Мониторинг: Prometheus, Grafana, CloudWatch, Datadog
● CI/CD, автоматическое тестирование, автоматизация развертывания
Термины, влияющие на бизнес:
● Снижение затрат, оптимизация расходов, ROI.
● Увеличение производительности, снижение задержек, оптимизация запросов.
● Масштабируемость, отказоустойчивость, SLA 99,9%.
● Рост доходов, аналитика, data-driven решения.
● Real-time insights, стратегические рекомендации.
Правила форматирования резюме (издание 2026 года)
У вас могут быть идеальные пункты, но ваше резюме все равно будет автоматически отклонено, потому что парсер превратил его в алфавитный суп.
Вот точный чек-лист форматирования, который используют все старшие инженеры по данным, с которыми мы работаем.
У вас могут быть идеальные пункты, но резюме все равно будет автоматически отклонено, если парсер превратит его в бессмысленный набор букв и цифр.
Вот небольшой чек-лист, по которому мы проверяем все резюме инженеров, обратившихся к нам за помощью:
● Шаблон в один столбец
● Стандартные названия разделов: Опыт работы / Профессиональный опыт; Технические навыки / Навыки; Образование; Сертификаты…;
● Стандартные шрифты: Arial, Calibri, Helvetica или Times New Roman Размер для текста — 10,5–12 pt, для имени (в шапке с контактами) — 16–20 pt, для заголовков — 13–15 pt;
● Стандартные круглые маркеры (•) для маркированных списков, никаких звездочек, стрелок и т. д.;
● Даты должны быть одинаковыми по всему резюме. Универсальный формат: январь 2020 — настоящее время или 01/2020 — настоящее время;
● Контакты — самым верхним блоком, обычным текстом (не в колонтитулах):
Иван Иванов
Ведущий инженер по данным
Москва | +7 787 415-55-12 | ivan.ivan-eng@email.com | linkedin.com/in/ivanov-eng
● Формат файла. В приоритете сохраните резюме в формате PDF (никаких рисков, что собьется верстка, резюме выглядит так, как у вас на экране), если работодатель явно не требует .docx (Microsoft Office Word).
Никогда не делайте следующее:
✗ Таблицы, текстовые поля, колонки, SmartArt, значки, логотипы
✗ Навыки, даты или контакты в верхнем/нижнем колонтитуле
✗ Креативные названия разделов («Мое влияние», «Технический арсенал», «Путь»)
✗ Странные маркеры (✓ ★ → ➜)
✗ Изображения, диаграммы, фоновая заливка
✗ Крошечные шрифты, чтобы «влезло на одну страницу»
✗ Два формата дат в одном документе
✗ Попытка сделать резюме на одну страницу любой ценой
Две страницы — оптимальный размер для резюме senior-уровня.
Резюме со шрифтом 9 pt и нулевыми полями выглядит небрежно и часто неправильно считывается ATS.
Финальная проверка
Экспортируйте в формат PDF из Google Docs или Word → откройте PDF и пролистайте. Если он выглядит так же аккуратно и чисто — всё готово.
Это всё. 10 минут внимательного форматирования заменяют недели размышлений о том, почему никто не перезванивает.
Пример резюме старшего инженера по данным № 5 — Fin Tech
Илья Петров
Ведущий инженер по данным — FinTech
Местонахождение: Алматы, Казахстан (готов к релокации в Дубай/Стамбул)
Телефон: +7 701 123-45-67
Email: i.petrov@email.com
LinkedIn: linkedin.com/in/ilyapetrov
GitHub: github.com/ilyapetrov
Профессиональный профиль
Ведущий инженер по данным с опытом более 10 лет создания облачных платформ данных, моделирования данных и разработки пайплайнов (ETL/ELT). Опыт проектирования и внедрения масштабируемых систем в AWS, Azure и GCP. Уверенная работа с Hadoop-экосистемой, Spark, Kafka и Databricks. Обеспечивал точность, качество и безопасность данных, сокращая время обработки до 40%. За плечами практика реализации сложных проектов, наставничества и взаимодействия с кросс-функциональными командами для внедрения решений, основанных на данных, и достижения измеримых бизнес-результатов.
Технические навыки
● Платформы и архитектура данных: проектирование Data Lake / DWH / Lakehouse, интеграционные фреймворки, дата-мэш, распределённые системы
● Big Data: Hadoop, Spark (PySpark, Scala), Hive, Pig, Presto/Trino
● Стриминг и real-time: Kafka, Flink, Spark Streaming, AWS Kinesis, GCP Pub/Sub
● Облачные вычисления: AWS (EC2, S3, Redshift, Glue), Microsoft Azure (Data Factory, Synapse, Databricks), Google Cloud (BigQuery, Dataflow)
● Базы данных: PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB, Cassandra, DynamoDB, системы NoSQL
● Языки программирования: Python, Scala, Java, SQL, Bash, JavaScript
● Оркестрация: Apache Airflow, Apache Nifi, Prefect, Talend, Informatica
● Data Governance и безопасность: DQ-проверки, lineage, GDPR, управление доступом
● DevOps и инструменты: Git, Jenkins, Terraform, API-разработка, контейнеризация
Опыт работы
Ведущий инженер по данным — Международная розничная сеть (Fortune Global 500)
Алматы / гибридно с Дубаем | 2019 — настоящее время
● Спроектировал и поддерживаю облачное хранилище данных объёмом 2 ПБ+, обеспечив высокую масштабируемость и единый слой данных для нескольких продуктовых направлений.
● Внедрил стриминговый конвейер antifraud на Kafka + Flink, позволивший предотвращать мошенничество на сумму более 5 млн долларов в год.
● Оптимизировал SQL-запросы и процессинг Spark, сократив время выполнения ETL-джобов на 35%.
● Наставлял команду из 6 инженеров; 4 из них получили повышение в течение 18 месяцев.
● Работал с командами продуктовой аналитики, BI и операционного блока для выравнивания технических решений с бизнес-целями.
Старший инженер по данным — Международный финансовый холдинг
Москва / Дубай | 2015 — 2019
● Мигрировал устаревшее DWH (Oracle, 50 ТБ) в Snowflake, что снизило ежегодные расходы на 1,2 млн долларов и ускорило запросы в среднем в 10 раз.
● Построил устойчивые конвейеры данных от raw-слоя до аналитики для риск-моделей и отчётности.
● Инициировал внедрение практик data privacy и стандартизации DQ-процессов (GDPR, внутренние регламенты).
● Обеспечил доступность платформы на уровне 99,99% и снизил сбои на 80%.
Младший инженер по данным — IBM Consulting
Москва | 2012 — 2015
● Разработал ETL-оркестрацию на Python + Airflow для автоматизации сбора данных из внешних API и внутренних систем.
● Оптимизировал контроль качества данных за счёт внедрения DQ-валидаций и обработки ошибок.
● Участвовал в проектах миграции в облако, поддерживал команду в оценке и планировании работ.
Образование
Магистр компьютерных наук — Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Бакалавр в области информационных систем — Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)
Сертификаты
● Microsoft Certified: Azure Data Engineer
● AWS Certified Solutions Architect — Associate
● Databricks Certified Data Engineer
Иностранные языки
Английский язык — профессиональный C1
Заключение: как составить сильное резюме старшего дата инженера
Составляя резюме, важно учитывать, что это не просто лист с навыками — от него зависит, как увидят вас менеджеры по наймы еще до личной встрече. Работодателя интересует не только, с какими инструментами вы знакомы, на первом месте польза, которую вы принесли.
Вот главные моменты, которые нужно помнить, составляя резюме сеньора дата инженера:
- начинайте с результатов и влияния на работу компании — это то, что сразу привлекает внимание HR, которые лишь в общих чертах представляют, что такое инженерия данных. Цифры говорят громче слов;
- адаптируйте резюме к каждой должности — перестановка ключевых навыков и знаковых проектов занимает 10 минут, но увеличивает шансы в разы;
- помните об оптимизации для ATS — “робот” первым проверяет резюме, если ему не понравится, рекрутер так и не увидит документ. Позаботьтесь, чтобы в резюме были указаны инструменты из вакансии, ключевые навыки, например, «озеро данных», «облачные вычисления», «Hadoop», «Spark», «Kafka», «моделирование данных» и «безопасность данных».
- помните, вы сеньор, а не миддл. Используйте соответствующие формулировки и глаголы: внедрил, интегрировал, наставлял, разработал архитектуру, содействовал, управлял проектом и др.
После просмотра резюме должно сложиться впечатления — кандидат не просто выполнял задачи, он влияет на всю компанию и ее результаты.
Alex
Engineer & Career Coach
CEng MIMechE, EUR ING, CMRP, CPCC, CPRW, CDCS