Data Engineer / Daten-Ingenieur/in Lebenslauf-Beispiel

Data Engineers bilden das Fundament moderner Data-Driven-Unternehmen. Ihr Lebenslauf überzeugt durch belastbare Architekturkennzahlen: Terabytes an verarbeiteten Daten pro Tag, Pipeline-Laufzeiten, Ausfallsicherheit und effiziente Datenmodellierung in Snowflake, Databricks oder BigQuery.

Jonas Lindner

Senior Data Engineer

Köln, Deutschland jonas.lindner.de@email.de +49 (221) 555-0177 github.com/jlindner-data linkedin.com/in/jonas-lindner-de

Profil

Data Engineer mit 6 Jahren Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb robuster Daten-Pipelines für Analytics und BI. Verarbeitete mit Apache Spark, Kafka und Snowflake täglich mehr als 5 Terabyte Daten und senkte die Warehouse-Compute-Kosten um 34 %.

Berufserfahrung

Lead Data Engineer

RheinData Cloud AG · Köln

Mai 2021 — Heute

Entwickelte skalierbare Streaming-Pipelines mit Kafka und Apache Spark zur Echtzeitverarbeitung von 12.000 Events/Sekunde bei unter 500 ms Latenz.
Migrierte ein Legacy-Data-Warehouse auf Snowflake und dbt; reduzierte Pipeline-Laufzeiten von 6 Stunden auf 35 Minuten und sicherte 99,95 % Datenverfügbarkeit.
Implementierte automatisierte Datenqualitätstests mit Great Expectations; senkte Datenfehler im Reporting um 82 %.

Data Engineer

Bonn Analytics GmbH · Bonn

Sep 2018 — Apr 2021

Erstellte 30+ Batch-ETL-Pipelines mit Python und Apache Airflow für das Marketing- und Vertriebs-Reporting über 1,8 TB Kundendaten.
Optimierte Partitionierungs- und Clustering-Strategien in PostgreSQL und BigQuery, wodurch Abfragezeiten um 46 % sanken.

Kenntnisse

Python · SQL · Apache Spark · Apache Kafka · Airflow · Snowflake · dbt · Databricks · PostgreSQL · AWS (S3, EMR) · Docker · Great Expectations

Ausbildung

Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn

B.Sc. Informatik

2014 — 2018

Abschlussnote 1,5 · Bachelorarbeit über verteilte Datenverarbeitungssysteme

Zertifikate

SnowPro Core Certified · Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark

Data Engineer / Daten-Ingenieur/in · Engineering Minimal template · single-column, ATS-safe.

ATS-Keywords für einen Data Engineer / Daten-Ingenieur/in-Lebenslauf

Bewerber-Tracking-Systeme vergleichen deinen Lebenslauf mit der Stellenanzeige. Verwende die Begriffe, die auf dich zutreffen — idealerweise mit Kennzahlen belegt.

SQLPythonApache SparkKafkaAirflowSnowflakeDatabricksdbtPostgreSQLData LakeData WarehouseETL / ELTAWS S3GCP BigQueryDockerDelta LakeDatenmodellierung

Worauf Recruiter achten

Umfassende Praxis in Batch- und Streaming-Architekturen (Spark, Kafka, Flink).
Sicherer Umgang mit modernen Data-Warehouse- und Lakehouse-Lösungen (Snowflake, Databricks, BigQuery).
Datenqualität und Governance: dbt, automatisierte Tests, Schema-Evolution.
Konkrete Einsparungen bei Cloud-Compute-Kosten und verkürzte ETL-Laufzeiten.

Vorher & Nachher: ein Stichpunkt

Schwach

Verantwortlich für ETL-Pipelines und Datenbankverwaltung.

Stark

Entwarf und implementierte ELT-Pipelines mit Spark und Snowflake; verarbeitete täglich 4,2 TB Rohdaten und reduzierte die Ausführungszeit um 58 %.

Häufige Fehler vermeiden

Reine Tool-Aufzählung ohne Angabe von Datenmengen (TB/Tag) oder Latenzen.
Verwechslung von Data-Engineering-Rollen mit reiner SQL-Datenanalyse.
Vernachlässigung von Monitoring und Datenintegrität.
Fehlende Angaben zu Versionierung (Git, dbt).