Data Engineer: Lebenslaufbeispiel

Lena Beispiel

lena.beispiel@example.com · Berlin, Deutschland

Zusammenfassung

Data Engineerin mit Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines, Data Warehouses und Analyseplattformen. Arbeitet mit Python, SQL und Cloud-Technologien, um verlässliche Daten für Produkt-, Finanz- und Betriebsteams bereitzustellen. Legt Wert auf verständliche Dokumentation, Datenqualität und enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen.

Berufserfahrung

Data Engineerin · Northwind Logistics

*März 2022 – heute*

• Entwickelte Python- und SQL-Pipelines für Liefer-, Lager- und Kundendaten und vereinheitlichte dabei Daten aus mehreren Quellsystemen.
• Baute ein Cloud-basiertes Data Warehouse auf und strukturierte zentrale Kennzahlen für den Einsatz in Berichten und Analysen.
• Ergänzte automatisierte Datenprüfungen, um fehlerhafte oder unvollständige Datensätze frühzeitig zu erkennen.
• Arbeitete mit den Teams für Betrieb und Finanzen zusammen, um Datenanforderungen in dokumentierte Modelle und wiederverwendbare Datenprodukte zu übersetzen.

Data Engineer · Cedar Analytics

*Juni 2019 – Februar 2022*

• Entwickelte und betreute Batch-Datenpipelines für interne Analysen und Kundenberichte.
• Modellierte Daten mit SQL und verbesserte die Struktur häufig genutzter Tabellen für Analysezwecke.
• Automatisierte manuelle Datenaufbereitungen mit Python und dokumentierte die Abläufe für das Team.
• Unterstützte die Fehlersuche bei Produktionsproblemen und koordinierte Korrekturen mit Entwicklungs- und Analyseteams.

Junior Data Engineerin · Bluebird Retail Systems

*September 2017 – Mai 2019*

• Schrieb SQL-Abfragen zur Aufbereitung von Verkaufs- und Bestandsdaten.
• Unterstützte die Pflege von ETL-Prozessen und erstellte Tests für ausgewählte Datenfelder.
• Erstellte Dokumentation zu Datenquellen, Tabellen und wiederkehrenden Abläufen.
• Arbeitete mit Analystinnen und Analysten zusammen, um Datenanforderungen zu klären und Ergebnisse zu prüfen.

Ausbildung

Bachelor of Science in Informatik

Hochschule Rhein-Main · 2013–2017

Kenntnisse

• Programmiersprachen: Python, SQL
• Datenverarbeitung: ETL/ELT, Batch-Pipelines, Datenmodellierung
• Plattformen und Werkzeuge: Apache Airflow, dbt, Git
• Datenbanken und Warehouses: PostgreSQL, Snowflake
• Cloud: AWS
• Arbeitsweisen: Datenqualität, Dokumentation, Zusammenarbeit mit Fachbereichen

Warum dieser Lebenslauf funktioniert

• Er zeigt einen nachvollziehbaren beruflichen Werdegang vom Einstieg bis zur eigenständigen Verantwortung.
• Die Stichpunkte nennen konkrete Aufgaben und Ergebnisse, ohne unbelegte Kennzahlen zu verwenden.
• Fachkenntnisse sind übersichtlich gruppiert und lassen sich schnell erfassen.
• Der Lebenslauf verbindet technische Arbeit mit Zusammenarbeit und Datenanforderungen aus dem Geschäft.

Tipps für einen Lebenslauf als Data Engineer

• Nenne die Werkzeuge und Technologien, die du tatsächlich eingesetzt hast, und ordne sie nach Themen.
• Beschreibe, welche Datenpipelines, Modelle oder Plattformen du aufgebaut, verbessert oder betreut hast.
• Zeige, wie deine Arbeit Datenqualität, Verfügbarkeit oder die Nutzung durch andere Teams unterstützt hat.
• Verwende konkrete, aktive Formulierungen und ergänze messbare Ergebnisse nur, wenn du sie belegen kannst.
• Passe Zusammenfassung und Erfahrung an die jeweilige Stelle an und halte den Lebenslauf gut lesbar.