Aperçu
Le data engineering est un métier en plein essor qui se situe à l'intersection entre le développement logiciel et la gestion des données. Les recruteurs recherchent des profils capables de construire des pipelines de données fiables, de modéliser des entrepôts de données et de garantir la qualité et la disponibilité des données pour les équipes analytics. Pour un junior, la clé est de montrer une maîtrise pratique des outils ETL et des architectures data modernes.
Ce CV est celui de Léa, diplômée d'un Master Data Science de l'Université de Montréal. Elle a effectué un stage de 6 mois chez Ubisoft Montréal au sein de l'équipe Data Platform, où elle a construit des pipelines traitant 50 millions d'événements par jour. Son CV fonctionne parce qu'il montre une maîtrise des technologies data à grande échelle.
Ce qui rend ce CV efficace
Les volumes de données sont impressionnants. 50 millions d'événements par jour traités par les pipelines construits. Ce chiffre montre que Léa a travaillé dans un environnement data réel et exigeant.
La stack technique est moderne et complète. Python, Apache Spark, Airflow, dbt, Snowflake, AWS. Cette combinaison couvre l'ensemble de la chaîne data, du traitement brut au reporting.
L'optimisation est quantifiée. Réduction du temps d'exécution des pipelines de 40 % et économie de 15 000 CAD par mois sur les coûts Snowflake. Ce sont des résultats qui parlent aux décideurs.
La qualité des données est prise en compte. La mise en place de tests de qualité avec Great Expectations montre une maturité technique qui dépasse la simple construction de pipelines.
Points clés à retenir
Montrez les volumes que vous avez traités. En data engineering, le volume est un indicateur de complexité. Nombre d'événements, taille des tables, fréquence de rafraîchissement : ces métriques positionnent votre niveau.
Maîtrisez la stack moderne. dbt, Airflow, Spark, Snowflake, BigQuery : les entreprises migrent vers des architectures data modernes. Être formé sur ces outils est un avantage concurrentiel majeur.
Quantifiez vos optimisations. Les gains de performance (temps d'exécution réduit) et les économies financières (coûts cloud optimisés) sont les résultats les plus valorisés par les recruteurs.
