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データエンジニアの職務経歴書例(新卒・若手)

データエンジニア(新卒・若手)の職務経歴書を参考に、担当業務と実績、プロジェクト、学歴、スキルのまとめ方を確認できます。

Tapestry (Coach, Kate Spade)参考求人の勤務地: 東京 · 日本実在する社員の書類ではなく、架空の記入例です。

架空の職務経歴書例です。氏名・職歴・成果は書き方を説明するために作成したもので、実在する社員の経歴ではありません。

橋本 哲也

ジュニアデータエンジニア · 東京 · 日本

依存関係とバックフィルを管理するバッチオーケストレーションと定常的な事業質問向けの認定データセットと責任者を担当したジュニアデータエンジニア。主な実務分野:SQL · データパイプライン · 入力・出力照合 · パーティション再処理。

職務経歴

Tapestry (Coach, Kate Spade)

東京 · 日本

ジュニアデータエンジニア

2025年7月 - 現在

  • 先輩のレビューを受けながら、業務抽出データを整備済みテーブルへ送るAzureデータパイプラインを構築。SQLの結合キーと遅延到着ルールを明記し、再処理で重複しないか検証した。
  • 担当を割り当てられた範囲で、データパイプラインにSQL照合と隔離チェックを追加し、拒否行に理由を保存。上流のスキーマ変更をレポート層へ届く前に追跡した。
  • 担当範囲で、データパイプラインへ入力・出力件数照合と遅着処理を追加し、完了レコードを重複させずに中断パーティションを再処理。
  • 担当範囲で、分割SQLフィクスチャを活用したAirflow ETL復旧を主導し、重複取込を解消して下流キーを変えず再実行を完了。
  • 担当範囲で、Spark行照合を活用したPythonパイプライン検査を構築し、遅延調査を45分から18分へ短縮してAzure再実行手順を公開。

NTTデータ

東京 · 日本

データエンジニアプロジェクトメンバー

2024年3月 - 2025年6月

  • 担当範囲で定常的な事業質問向けの認定データセットと責任者。先輩のレビューを受けて資料の確認と修正を実施。チーム全体では合意した運用時間内に処理を完了できる状態を維持した。自分の担当作業とチームの成果を分け、先輩社員と貢献範囲を確認した。
  • 担当範囲で、公開指標と原記録の差異から母集団を変えた処理を追跡し、再現可能なクエリで計算を修正。
  • 担当範囲で、直前の正常更新と失敗実行を比べ、入力欠損と変換エラーを分離。対象期間のみ再処理し、元クエリと修正結果を保存。

主要プロジェクト

データエンジニアの自主ケーススタディ

プロジェクトメンバー

2024年9月 - 2025年2月

  • 担当範囲で、担当範囲で大規模変換の増分モデルとパーティション削減。先輩のレビューを受けて資料の確認と修正を実施
  • 重複・遅着・訂正値を含む合成原記録を作り、行数・キー一意性の検査と指標への期待影響を記録。
  • 分析結果と手計算基準表を照合して差異を変換工程まで追跡。修正クエリにデータ辞書・再実行手順を添付。
  • 手計算基準を活用した合成データ検証の責任を担い、重複集計を解消して訂正合計再現ノートを完成。

学歴

電気通信大学

東京都調布市 · 日本

学士(工学)

2021年4月 - 2025年3月

関連科目:アルゴリズム、OS、データベース、ネットワーク

スキル

職種別スキル

SQL · データパイプライン · 入力・出力照合 · パーティション再処理

執筆・発表

  • 再現クエリを活用した自主手法ノートを公開し、粒度・除外記録・分母変更への感度を解説。

データエンジニアの職務経歴書と求人要件を比較

求人要件を裏付ける具体的な職歴の記述を確認できます。

Tapestry (Coach, Kate Spade)

Senior Manager, Data Engineer

東京 · 日本シニア

求人情報の原文を見る

この職務経歴書は架空の例です。最新情報は元の求人情報をご確認ください。

  • 求人の要件
      • SQL
      用語と実践経験を確認

    Strong ANSI SQL skills (DDL, DML, DCL).

    職務経歴書の該当箇所
    先輩のレビューを受けながら、業務抽出データを整備済みテーブルへ送るAzureデータパイプラインを構築。SQLの結合キーと遅延到着ルールを明記し、再処理で重複しないか検証した。
    ジュニアデータエンジニア · Tapestry (Coach, Kate Spade)
  • 求人の要件
      • Azure
      • Python
      • Spark
      用語と実践経験を確認

    Eg AWS, Azure, GCP, Snowflake.

    Strong scripting and automation skills using Python, Bash, or similar languages.

    Experience with big‑data frameworks such as Spark, Hadoop, Hive, Presto, HBase, or Phoenix.

    職務経歴書の該当箇所
    担当範囲で、Spark行照合を活用したPythonパイプライン検査を構築し、遅延調査を45分から18分へ短縮してAzure再実行手順を公開。
    ジュニアデータエンジニア · Tapestry (Coach, Kate Spade)
  • 求人の要件
      • データパイプライン
      用語と実践経験を確認

    Develop and maintain reliable, automated data pipelines supporting analytics and business operations.

    職務経歴書の該当箇所
    担当を割り当てられた範囲で、データパイプラインにSQL照合と隔離チェックを追加し、拒否行に理由を保存。上流のスキーマ変更をレポート層へ届く前に追跡した。
    ジュニアデータエンジニア · Tapestry (Coach, Kate Spade)
  • 求人の要件
      • データモデリング
      • データ品質
      • 可視化
      • 配備
      裏付ける経験が未確認

    Define and promote data engineering best practices, architecture standards, Data modeling and security principles.

    Act as functional owner for inhouse data products, ensuring data quality, usability, and business relevance.

    Experience supporting analytics dashboards or visualization tools.

    Lead CI/CD, source control, configuration management, and deployment for data services.

    職務経歴書の該当箇所

    裏付けとなる経験の記述が見つかりません。実際の経験がなければ、キーワードだけを追加しないでください。

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  • 求人の要件
      • Airflow
      用語と実践経験を確認

    Familiarity with workflow schedulers such as Airflow or TIDAL.

    職務経歴書の該当箇所
    担当範囲で、分割SQLフィクスチャを活用したAirflow ETL復旧を主導し、重複取込を解消して下流キーを変えず再実行を完了。
    ジュニアデータエンジニア · Tapestry (Coach, Kate Spade)
参考資料2件確認日

この例から始めて、自分の経験で仕上げましょう。

エディターで例を開き、職歴・プロジェクト・実績を自分の実際の経験に書き換えてください。