We gebruiken cookies voor essentiële functionaliteit en, met jouw toestemming, om gepersonaliseerde advertenties te tonen. Zie ons Privacybeleid.
Een gratis, ATS-vriendelijk data engineer cv-voorbeeld — kopieer de voorbeeldsamenvattingen, vaardigheden en opsommingstekens hieronder en bouw vervolgens in enkele minuten je eigen cv met CV-Craftor.
By the CV-Craftor team · Updated 21 juni 2026
Your Name
Data Engineer
Core Skills
• Python
• SQL
• Spark
• Airflow
• ETL
• Snowflake
• AWS
• Kafka
• Data Modeling
• dbt
Data Engineer met 6+ jaar ervaring in het ontwerpen van batch- en streamingpijplijnen die multi-terabyte-workloads naar cloudwarehouses verplaatsen die analytics en ML aandrijven. Expert in Spark, Airflow, dbt en Snowflake, met een trackrecord van het verminderen van pijplijnfouten, querykosten en data-freshness-latency terwijl rigoureuze datakwaliteits-SLA's worden afgedwongen.
Data Engineer
—
Spark-pijplijnen gebouwd die dagelijks 8 TB aan eventdata verwerken, waardoor de downstream-dashboardfreshness verbeterde van 6 uur naar minder dan 30 minuten. Pijplijnfaalpercentage met 72% verlaagd door dbt-tests, schemavalidatie en PagerDuty-alerting toe te voegen over 140+ Airflow-DAG's. Legacy on-prem ETL gemigreerd naar Snowflake en dbt, wat de maandelijkse warehouse-uitgaven met $38K verminderde via partitionering en clustering. Een Kafka-naar-S3 streaming-ingestielaag gebouwd die 1,2M events per minuut verwerkt met exactly-once delivery-garanties. Een star-schema-warehouse gemodelleerd dat als single source of truth werd geadopteerd door 9 analytics- en ML-teams, waarmee 5 dubbele datasets werden geëlimineerd. Gemiddelde queryruntime met 55% verkort door transformaties te herschrijven, te indexeren en computeclusters juist te dimensioneren. Datakwaliteitscontroles geautomatiseerd die 30+ upstream-breuken opvingen voordat ze directie bereikten, waarmee de boardrapportage werd beschermd. 4 engineers begeleid en de pijplijnstandaarden van het team opgesteld, wat de code-review-doorvoer en onboardingsnelheid verhoogde.
In 2026 scannen recruiters een cv van een Data Engineer op bewijs dat je betrouwbare datapijplijnen op schaal kunt bouwen en beheren, niet alleen tools kunt opsommen. Ze letten op de moderne datastack (Python, SQL, Spark, Airflow of Dagster, dbt, een cloudwarehouse zoals Snowflake of BigQuery) plus bewijs van datakwaliteit, kostenbeheersing en uptime. ATS-filters parsen op exacte zoekwoorden, dus neem de stack van de vacature over en schrijf afkortingen één keer voluit.
Positioneer jezelf rond resultaten die de business voelde: pijplijnen die stopten met haperen, datasets die analisten en ML-teams daadwerkelijk vertrouwen, latency en uitgaven die je omlaag bracht. Open met een strakke samenvatting, dan een vaardighedenblok gegroepeerd op ingestie, verwerking, opslag en orchestratie. Kwantificeer doorvoer (TB/dag, rijen, jobs), betrouwbaarheid (SLA's, faalpercentages) en bespaarde dollars. Toon dat je nadenkt over governance, lineage en on-call-verantwoordelijkheid, niet alleen over eenmalige scripts.
Data Engineer met 6+ jaar ervaring in het ontwerpen van batch- en streamingpijplijnen die multi-terabyte-workloads naar cloudwarehouses verplaatsen die analytics en ML aandrijven. Expert in Spark, Airflow, dbt en Snowflake, met een trackrecord van het verminderen van pijplijnfouten, querykosten en data-freshness-latency terwijl rigoureuze datakwaliteits-SLA's worden afgedwongen.
Data Engineer aan het begin van zijn carrière met sterke Python- en SQL-fundamenten en praktische ervaring in het bouwen van ETL-pijplijnen, dimensionale modellen en Airflow-DAG's via stages en persoonlijke projecten. Vertrouwd met Spark, dbt en AWS, en gedreven om verantwoordelijkheid te nemen voor datakwaliteit en pijplijnbetrouwbaarheid in een groeiend datateam.
See more resume summary examples and the formula for writing your own.
Python — Primaire taal voor pijplijnlogica, ingestiescripts en custom operators.
Geavanceerd SQL — Kern voor transformaties, window-functies en warehousemodellering, dagelijks.
Apache Spark — Standaardengine voor gedistribueerde batch- en grootschalige dataverwerking.
Airflow / Dagster — Orchestreert en plant DAG's met retries, afhankelijkheden en SLA's.
dbt — Beheert geversioneerde, geteste SQL-transformaties in de warehouselaag.
Snowflake / BigQuery — Cloudwarehouses waar de meeste analytics-workloads draaien en schalen.
Kafka / streaming — Maakt realtime ingestie en event-driven data-architecturen mogelijk.
Datamodellering — Dimensionale en star-schema's houden analytics snel en betrouwbaar.
Cloud (AWS/GCP/Azure) — Provisioning van opslag, compute en managed dataservices op schaal.
Datakwaliteit & verantwoordelijkheid — Testen, alerting en on-call houden pijplijnen betrouwbaar in productie.
Spark-pijplijnen gebouwd die dagelijks 8 TB aan eventdata verwerken, waardoor de downstream-dashboardfreshness verbeterde van 6 uur naar minder dan 30 minuten.
Pijplijnfaalpercentage met 72% verlaagd door dbt-tests, schemavalidatie en PagerDuty-alerting toe te voegen over 140+ Airflow-DAG's.
Legacy on-prem ETL gemigreerd naar Snowflake en dbt, wat de maandelijkse warehouse-uitgaven met $38K verminderde via partitionering en clustering.
Een Kafka-naar-S3 streaming-ingestielaag gebouwd die 1,2M events per minuut verwerkt met exactly-once delivery-garanties.
Een star-schema-warehouse gemodelleerd dat als single source of truth werd geadopteerd door 9 analytics- en ML-teams, waarmee 5 dubbele datasets werden geëlimineerd.
Gemiddelde queryruntime met 55% verkort door transformaties te herschrijven, te indexeren en computeclusters juist te dimensioneren.
Datakwaliteitscontroles geautomatiseerd die 30+ upstream-breuken opvingen voordat ze directie bereikten, waarmee de boardrapportage werd beschermd.
4 engineers begeleid en de pijplijnstandaarden van het team opgesteld, wat de code-review-doorvoer en onboardingsnelheid verhoogde.
Start each bullet with a strong resume action verb and back it with a number.
Gebruik een omgekeerd-chronologisch formaat, één pagina voor minder dan ~8 jaar ervaring en twee pagina's alleen als je diepgaande seniorervaring hebt. Het werkt omdat recruiters je meest recente stack en schaal snel willen zien. Voeg bovenaan een gegroepeerd blok met technische vaardigheden toe zodat zowel ATS als mensen je tools direct opmerken. Compare the options in our resume format guide.
AWS Certified Data Engineer - Associate
Google Cloud Professional Data Engineer
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
SnowPro Core / Advanced Data Engineer (Snowflake)
Databricks Certified Data Engineer (Associate of Professional)
Bachelor in informatica, data engineering of een verwant vakgebied (certificeringen zijn nuttig maar zelden strikt vereist; portfolio en stack-ervaring tellen het zwaarst)
Tools opsommen als een platte zoekwoorddump zonder de schaal of context te tonen waarop je ze gebruikte.
Taken beschrijven ('pijplijnen gebouwd') in plaats van resultaten ('fouten 70% verminderd, $38K bespaard').
Datavolumes, doorvoer en SLA/uptime-metrieken weglaten die bewijzen dat je op schaal werkt.
De rol verwarren met Data Analyst of Data Scientist door te openen met dashboards of modelnauwkeurigheid.
Betrouwbaarheidswerk, on-call, lineage en datakwaliteitstesten negeren waar seniorteams het meest om geven.
In de VS verdienen Data Engineers doorgaans grofweg $100.000-$165.000, waarbij senior- en stafrollen in grote tech-hubs hoger uitkomen. De beloning varieert sterk per locatie, werkgever en ervaring, dus verifieer actuele cijfers bij het U.S. Bureau of Labor Statistics.
Bouw je data engineer cv gratis
Begin met een recruiter-klaar, ATS-vriendelijk sjabloon, bewerk met een live voorbeeldweergave en exporteer naar PDF of Word.
Bekijk het voorbeeld van de sollicitatiebriefOpen met Python, geavanceerd SQL en een gedistribueerde engine zoals Spark, dan orchestratie (Airflow of Dagster), dbt, een cloudwarehouse (Snowflake of BigQuery) en een cloudplatform (AWS, GCP of Azure). Voeg streaming (Kafka), datamodellering en datakwaliteitstesten toe. Groepeer ze op ingestie, verwerking, opslag en orchestratie.
Toon projecten en opleidingswerk die echt werk nabootsen: bouw een end-to-end pijplijn die publieke data naar een warehouse ingest met Airflow en dbt, en publiceer het op GitHub. Benadruk Python, SQL en cloudlabs, stages, certificeringen en eventueel datakwaliteits- of modelleringswerk. Kwantificeer volumes en runtimes, ook bij persoonlijke projecten.
Houd het op één pagina als je minder dan ongeveer acht jaar ervaring hebt; twee pagina's zijn alleen acceptabel voor senior-, staf- of principal-engineers met diepgaande ervaring. Recruiters scannen snel, dus geef prioriteit aan recente stack, schaalcijfers en betrouwbaarheidsresultaten boven oudere of niet-relevante functies. Schrap alles dat geen data-impact toont.
Een cv voor Data Engineer benadrukt het bouwen van betrouwbare pijplijnen, warehouses, orchestratie en datakwaliteit op schaal, gemeten in doorvoer, uptime en kosten. Een cv voor Data Scientist benadrukt modellering, statistiek, experimentatie en voorspellingsnauwkeurigheid. Stem je bullets en vaardigheden hierop af; de twee mengen signaleert dat je in geen van beide rollen goed past.
Neem de exacte stack en zoekwoorden van de vacature over, schrijf afkortingen één keer voluit (zoals 'ETL (extract, transform, load)') en gebruik een schone enkelkolomsindeling zonder tabellen, afbeeldingen of tekstvakken. Sla op als pdf tenzij anders gevraagd, gebruik standaard sectiekoppen en benoem tools nauwkeurig zodat parsers ze matchen.
Tip: before you apply, run your draft through our free ATS resume checker and read the resume writing guide.