อยากได้ Resume ที่โดดเด่นกว่าตัวอย่างนี้?

ใช้ตัวอย่างเป็นแนวทางได้ แต่ Resume ที่ชนะต้องเขียนให้ตรงกับตำแหน่ง และประสบการณ์ของคุณ เราเป็นมืออาชีพรับเขียน Resume และ Cover Letter ภาษาอังกฤษ รับประกันความพึงพอใจ

ตัวอย่าง Resume นักพัฒนา ETL (ETL Developer) ฉบับที่ 114

Resume Example ETL Developer #0114 ประมาณ 903 คำ

เรซูเม่ฉบับนี้เป็นตัวอย่างสำหรับตำแหน่ง Senior Data Engineer ระดับอาวุโส มีประสบการณ์รวมประมาณ 10 ปี เรานำมาวิเคราะห์เพื่อให้เห็นว่า โครงสร้างมีจุดเด่นอย่างไร และส่วนใดนำไปปรับใช้กับข้อมูลของคุณได้

จุดเด่นของฉบับนี้ แสดงประสบการณ์ทำงาน 5 ตำแหน่ง พร้อมหน้าที่และผลงานของแต่ละช่วงอย่างเป็นลำดับ

สิ่งที่ควรสังเกตในตัวอย่างนี้

ประวัติงานต่อเนื่อง 10 ปี เห็นการเติบโตของตำแหน่งได้ชัด
มีการกล่าวถึง Tableau, tableau ซึ่งเป็นสิ่งที่ HR สายนักพัฒนา ETL ให้ความสำคัญ
ประสบการณ์ 5 ตำแหน่ง ไล่ระดับจาก Junior ขึ้นไปจนถึงตำแหน่งปัจจุบัน
Professional Summary กระชับ ใช้คำที่สื่อความสามารถได้จริง
มีทักษะแยกเป็นหมวด 22+ รายการ ให้ HR เห็นสเปกครบถ้วน

เนื้อหาในเรซูเม่ฉบับนี้

JESSICA CLAIRE

Senior Data Engineer

100 Montgomery St. 10th Floor (555) 432-1000 - [email]

Professional Summary

Interested in obtaining a Manager, Data Management role to utilize my expertise with data engineering and data science to build reliable and efficient data infrastructure and help business make data-driven decisions.

Experience

Position

Tools: Agile Development (Jira), Anaconda Framework, SQL Developer, DB Visualizer, Aqua data studio

Senior Data Engineer05/2020 - Current

Factset Research Systems Inc.

Responsible for building data pipelines and provide quality data services to data science team to build AI/ML models with agile development environment.
Build AI/ML prediction model of account take over by evaluating the customer behavior to determine if an event related to address, email, phone, credit card, or paper check is a fraudulent activity. This real time model will improve the fraud detection by 30% and result in annual benefit of around $9,000,000 for the company. This model handles event activities from over 65 million customers.
Gather requirements from the business (stakeholders/SMEs), communicate and translate requirements between cross functional technology teams(data science, data engineering, IT, database)
Implement and automate data pipelines framework using PySpark, Spark SQL, and Python in distributed cluster computing using IBM Spectrum Cluster and enterprise Data Lake.
Implement streaming and batch processing process with structured and unstructured data for the real-time ML fraud detection model using lambda architecture.
Implement data pipeline framework with bronze, silver, bronze layers to hierarchically manage the data flow of the raw data source to final data target location.
Improve the data pipeline runs in the distributed computing by exploring the cluster, jobs, tasks and executors using Spark and Application UI
Implement data validation module using SQL (Oracle, Teradata), Python and PySpark that automatically
compares column level, row level, and metadata metrics from database and data lakes tables. This helped the team to accelerate the validation process by 95%.
Document model development, data architecture, data pipelines for both business and technical needs.

Lead Data Engineer11/2012 - 05/2020

Cox Communications Inc

Managed the UC enterprise data warehouse that includes undergraduate and graduate admissions, enrollment, course, degree, financial aid, and awards/proposals. Executives, faculty, staff, administrators, and researchers relied on this warehouse for student information.
Designed and developed a stable and scalable data warehouse for the UCPATH system using Informatica and Oracle. It is a centralized payroll, benefits, HR, and academic personnel solution for all the employees across all the UC campuses and medical centers.
Collaborated with data analysts, data stewards, IT, and stake holders in designing and implementing data pipelines through the entire data management lifecycle.
Implemented data pipelines using ETL tools Informatica, Knime, complex Oracle and DB2 SQLS and Python (Pandas module) tools.
Worked with business teams to gather and document business and technical requirements, including BRD, ETL mapping specifications, error validation, data load process, user guides, and test cases.
Performed data exploratory and data analytics using tableau and python Matplotlib visualization tools
With a strong customer focus, collaborated and negotiated with business, architecture, ETL, reporting, and QA teams throughout the project without compromising data quality.
Presented ETL and business rule documents with technical and business teams to align everyone on requirements and to proactively identify issues.
Worked on data warehousing migration projects, Sybase (flat database) to IBM DB2 (relational database) and dimensional data warehouse into cloud infrastructure.
Implement Tableau dashboards to automate campus input data validation and user acceptance testing
Managed Atlassian Jira and supported the team with agile development to implement the projects.
Wrote Unix shell scripts to detect and notify the rejected, error trapped records and to learn the workflow status, session, and data errors from the metadata table.
Created a data user community (UCDUG) to train and mentor teams on technical and business processes such as data warehouse infrastructure, database tools (DB Visualizer), and coding (SQL, Python).

Data Warehouse Developer / 22Nd Century Technologies - Raleigh, NC01/2012 - 11/2012

Developed a data warehouse for SymPAY, a commerce platform, to support online ordering and payment of user purchases.
The data warehouse was implemented to support all new, chargeback, and refund orders.
It was developed using Informatica v9.1 with the source database in Oracle v11g and target database in Teradata v13.

ETL Informatica Developer,05/2010 - 12/2011

Raybeam, Incorporated

Implemented a Marketing Data Mart (MDM) to consolidate historical data that includes contact, campaign, segment, and response data sourced from US, Europe, and Asia data sources in Oracle, delimited, and fixed-width flat files. - Building the MDM involved designing the database schema, implementing a star schema design with SCD type 2, and writing procedures in SQL, PL/SQL and Unix shell scripts.

Education

Data science certification: Data Managament
University of California, Irvine - Irvine, CA
Master of Science: Computer Science
Texas Tech University - Lubbock, TX
Bachelor of Engineering: Computer Science and Engineering
Kuvempu University - India · Python Programming
Community College of San Francisco - San Francisco, CA · Project Management Program: Training · UCOP - Oakland, CA · WEBSITES

Skills

Data Infrastructure: OLAPOLTPStreaming(Kafka)Batch processingLambdaData visualization: TableauMatplotlibSeabornPython using PandasHadoopSpark moduleIBM DatastageUIProgramming: SQLPL/SQLUnix Shell scriptingPython(Using Pandas)Cloud Infrastructure: AWSParquetAthenaRedshiftGlue

สรุปว่าจะได้อะไรจากตัวอย่างนี้

ตัวอย่างนี้ช่วยให้เห็นแนวทางการเขียนเรซูเม่สำหรับตำแหน่ง Senior Data Engineer ประสบการณ์ 10 ปี โดยเปิดด้วยบทสรุปที่บอกจุดเด่นของผู้สมัคร ตามด้วยประสบการณ์ทำงาน 5 ตำแหน่ง และข้อมูลการศึกษาที่จำเป็น พร้อมทักษะที่เกี่ยวข้องกับงาน คุณสามารถนำลำดับและวิธีนำเสนอไปปรับใช้ โดยเปลี่ยนรายละเอียดให้ตรงกับประสบการณ์จริงของคุณ

อย่างไรก็ตาม เรซูเม่ที่ชนะต้องเขียนให้ตรงตำแหน่งที่คุณสมัครโดยเฉพาะ ตัวอย่างนี้คือต้นแบบ ไม่ใช่สำเนา ทีมเรซูเม่ของเรารับเขียน Resume และ Cover Letter ภาษาอังกฤษให้โดดเด่นจากคู่แข่ง ส่งงานใน 2 วัน รับประกันความพึงพอใจ