În Data (engineering/analytics), un CV bun arată: ce date ai pus în mișcare, cum ai asigurat calitatea, și ce decizii au devenit posibile (rapoarte, metrici, cost, timp).
Acest ghid îți dă bullet-uri concrete și o structură ATS-friendly pentru roluri Data Engineer / Analytics Engineer / BI.
Vezi și ghidul general: Model CV IT (România).
TL;DR
- Pune în față: pipeline-uri, calitatea datelor, modelare, „consumatori” (product/finance/ops).
- Menționează clar: volum, latență, surse, și cum ai redus erorile.
- Nu lista tool-uri fără context: leagă-le de rezultate (acuratețe, timp, cost).
Checklist rapid
- Titlu clar: „Data Engineer” / „Analytics Engineer” / „BI Developer”.
- 3–6 bullet-uri puternice: pipelines, quality checks, modelare, metric definitions.
- Ai menționat: ownership pe metrici și documentare (un semnal mare în data).
Structură recomandată (Data)
- Header + link-uri (GitHub dacă ai proiecte)
- Summary (2–4 rânduri: tipul de sisteme + arii forte)
- Experience (data flows + impact)
- Proiecte (dacă ai proiecte relevante)
- Skills (SQL, orchestration, warehouse, BI, testing)
- Educație/certificări (scurt)
Bibliotecă de bullet-uri (Data)
Pipelines & orchestrare
- „Am construit pipeline-uri pentru [surse], cu orchestration și retry logic, reducând latența și erorile.”
- „Am introdus incremental loads și backfills controlate, reducând timpul de procesare.”
- „Am stabilizat un job batch instabil prin retry/backoff și monitorizare, reducând eșecurile.”
Data quality & governance
- „Am introdus data quality checks (schema, nulls, ranges), reducând inconsistențele în rapoarte.”
- „Am standardizat definițiile pentru metrici cheie, reducând confuziile între echipe.”
- „Am implementat lineage/documentare pentru dataset-uri critice, accelerând onboarding-ul.”
Modelare & consum
- „Am construit un model analitic pentru [domeniu], făcând rapoartele mai consistente și ușor de întreținut.”
- „Am redus timpul de execuție pentru rapoarte prin optimizarea modelului și a query-urilor.”
- „Am creat dashboard-uri cu metrici clare și alerting pe anomalii, crescând reacția la probleme.”
Cost & performanță
- „Am optimizat costul lunar prin partitioning/cluster keys și query tuning.”
- „Am redus timpul de refresh al unui dashboard critic prin caching și agregări.”
Cum arată un bullet bun (Data)
Un bullet bun în data include: (1) sursa/fluxul, (2) ce ai făcut, (3) ce garanții ai pus (quality), (4) rezultatul pentru consumatori.
Exemple:
- „Am construit un pipeline incremental (CDC) pentru [sursă], cu checks de calitate și monitorizare, reducând latența raportării de la [X] la [Y].”
- „Am standardizat definirea unei metrici (ex: churn) și am documentat-o, reducând interpretările diferite între echipe.”
Nu poți spune volum? Poți spune intervale și semnale:
- „milioane de evenimente/zi”, „zeci de surse”, „refresh la 15 min”, „peste 50 dashboard-uri”.
Exemple pe sub-rol
Data Engineer
- „Am introdus partitioning și incremental loads, reducând timpul de procesare și costurile.”
- „Am adăugat monitorizare pentru pipeline-uri (success/failure, latență), reducând surprizele în producție.”
Analytics Engineer
- „Am construit modele analitice curate (dim/fact) și am redus duplicarea logicii între dashboard-uri.”
- „Am introdus teste pentru modele (schema, nulls, ranges), reducând erorile în rapoarte.”
BI / Reporting
- „Am refactorizat un set de rapoarte pentru consistență și performanță, reducând timpul de execuție.”
- „Am definit KPI-uri cu stakeholderi (product/finance) și am documentat semnificația lor.”
Greșeli frecvente (care scad șansele)
- „Am folosit X/Y/Z” fără să spui ce ai livrat cu ele.
- Bullet-uri despre dashboards fără a spune cine le folosește și ce decizii ajută.
- Lipsa clarității între: data engineer vs analytics engineer vs BI.
- Metadată lipsă: nu spui dacă ai lucrat cu batch vs streaming, refresh rate, data quality.
Cuvinte cheie utile (folosește doar ce ai făcut real)
- SQL, data modeling, warehouse/lakehouse
- orchestration (Airflow/…)
- ETL/ELT, incremental loads, backfills
- data quality/testing, observability
- BI (Looker/PowerBI/Tableau) dacă se aplică
Template CV Data (copy/paste)
Întrebări frecvente
Trebuie să pun nume de tool-uri (Airflow/dbt/warehouse)?
Da, dar doar pe cele folosite real. Mai important: leagă tool-ul de un rezultat (latență, calitate, cost, mentenanță).
Cum arăt impact dacă nu am metrici?
Spune ce a devenit mai ușor/rapid: refresh mai des, mai puține incidente, mai puține reconcilieri manuale, definiri consistente.
