Životopis dátového inžiniera
Vhodné pre: pipeline-y, modelovanie a prevádzka

Všeobecný príklad pre dátové toky, modelovanie a spoľahlivé obchodné reporty.
Porovnajte životopisy pre cloud, ETL, streamovanie, dátové sklady a počítačové videnie. Každý príklad uvádza použité technológie, rozsah projektu, spoluprácu aj dosiahnutý výsledok.
Prezrite si príklady podľa platformy, úrovne skúseností alebo špecializácie a vyberte si ten, ktorý zodpovedá vašej kariérnej ceste.
Vhodné pre: pipeline-y, modelovanie a prevádzka

Všeobecný príklad pre dátové toky, modelovanie a spoľahlivé obchodné reporty.
Vhodné pre: Azure, IoT a logistická analytika

Príklad pre Data Factory, Synapse a telemetriu prepravy citlivého tovaru.
Vhodné pre: Kinesis, S3, Glue a Redshift

Príklad pre mediálne platformy zbierajúce udalosti z webu, televízorov a aplikácií.
Vhodné pre: BigQuery, Pub/Sub a marketingové dáta

Príklad pre BigQuery, Dataflow a spracovanie konverzií v marketingu.
Vhodné pre: Snowflake, dbt a finančné dáta

Skúsenosti so Snowflake, dbt a párovaním platieb pre predplatiteľské služby.
Vhodné pre: Kafka, Spark, Flink a veľké objemy dát

Príklad pre distribuované spracovanie miliárd odpočtov z energetickej siete.
Vhodné pre: telemetria, kapacita a dostupnosť

Príklad pre telemetriu a prevádzkové reporty v dátových centrách.
Vhodné pre: Databricks, lakehouse a priemyselné IoT

Príklad pre Delta Lake, Unity Catalog a priemyselnú telemetriu.
Vhodné pre: stáže, prvú prácu a portfólio

Príklad pre prvú stáž, univerzitný projekt a dôveryhodné dátové kontroly.
Vhodné pre: prvú až tretiu pracovnú pozíciu

Príklad pre juniora so skúsenosťou s prevádzkovými dátami v zdravotníctve.
Vhodné pre: návrh platformy a mentoring

Príklad seniornej roly s geodátami, dátovým modelovaním a technickým vedením.
Vhodné pre: technickú stratégiu a platformové štandardy

Príklad pre architektonické vedenie viacerých dátových tímov.
Vhodné pre: PySpark, Spark SQL a telemetriu

Príklad pre PySpark, optimalizáciu dávok a prediktívnu údržbu.
Vhodné pre: Python, API a automatizáciu dát

Príklad pre Python API, plánovanie úloh a poľnohospodárske dáta.
Vhodné pre: Kafka streaming a produktové udalosti

Príklad pre eventové toky, feedy a analytiku sociálnej platformy.
Vhodné pre: dbt, SQL a samoobslužné reportovanie

Príklad pre analytické modely, metriky a spoluprácu s biznisom.
Vhodné pre: ETL, ERP a dávkové spracovanie

Príklad pre ETL, migráciu a pravidelné podnikové načítania.
Vhodné pre: obrazové dáta, anotácie a tréningové sady

Príklad pre zber, anotovanie a verziovanie priemyselných snímok.
Uveďte, čo sa zmenilo: čas načítania, aktuálnosť dát, náklady alebo počet chýb. Potom vysvetlite, ktorou úpravou systému ste to dosiahli.
Spomeňte zdroje, transformácie, delenie dát, CDC, orchestráciu aj kontroly, ktoré ste naozaj nastavili. Samotný zoznam nástrojov nevysvetľuje váš prínos.
Pridajte počet riadkov, systémov, trhov alebo používateľov a uveďte, s kým ste pracovali: s vývojármi, analytikmi, financiami, bezpečnosťou či prevádzkou.
Zapíšte pôvodnú hodnotu, výsledok a obdobie merania. Vyberte údaje z logov, nákladových reportov, kontrol kvality alebo SLA, ktoré viete vysvetliť na pohovore.
Príklad konkrétneho bodu z praxe
• Previedla som dennú dávku 145-tisíc súborov zo senzorov na inkrementálne spracovanie v PySparku; s piatimi inžiniermi sme za 8 týždňov skrátili medián obnovy zo 44 na 14 minút.
Na začiatku kariéry zvyčajne stačí jedna strana. Ak máte produkčné projekty, skúsenosti s viacerými platformami alebo prevádzkovú zodpovednosť, dve strany môžu lepšie vystihnúť vašu prácu.
Vyberte programovacie jazyky, databázy, cloudové služby, spracovateľské enginy a nástroje na orchestráciu či testovanie, ktoré ste skutočne používali. V pracovných skúsenostiach ukážte, čo ste s nimi vytvorili.
Uveďte stáž, školský projekt alebo vlastný dátový tok. Popíšte zdroje, transformácie, testy a to, kto výsledok použil.
Skontrolujte čas spracovania, aktuálnosť dát, náklady, chybovosť alebo dostupnosť. Uveďte obdobie aj zdroj merania a odlíšte svoj prínos od výsledku celého tímu.