Resume.bz
Karier Data & Analitik

Insinyur Data

Kembangkan karier Anda sebagai Insinyur Data.

Mengubah data mentah menjadi wawasan berharga, mendukung keputusan bisnis dan strategi

Membangun proses ETL yang menangani terabyte data setiap hari.Mengoptimalkan database untuk uptime 99,9% dan efisiensi kueri.Mengintegrasikan data dari lebih dari 10 sumber ke gudang data terpadu.
Overview

Build an expert view of theInsinyur Data role

Mengubah data mentah menjadi wawasan berharga, mendukung keputusan bisnis dan strategi. Merancang dan memelihara pipa data yang skalabel untuk memastikan aliran data yang andal. Bekerja sama dengan ilmuwan data dan analis untuk mendukung kebutuhan analitis.

Overview

Karier Data & Analitik

Snapshot peran

Mengubah data mentah menjadi wawasan berharga, mendukung keputusan bisnis dan strategi

Success indicators

What employers expect

  • Membangun proses ETL yang menangani terabyte data setiap hari.
  • Mengoptimalkan database untuk uptime 99,9% dan efisiensi kueri.
  • Mengintegrasikan data dari lebih dari 10 sumber ke gudang data terpadu.
  • Menerapkan protokol keamanan yang melindungi data pelanggan sensitif.
  • Mengotomatisasi alur kerja yang mengurangi pemrosesan manual sebesar 70%.
  • Memantau sistem untuk mencegah downtime di lingkungan lalu lintas tinggi.
How to become a Insinyur Data

A step-by-step journey to becominga standout Rencanakan pertumbuhan Insinyur Data Anda

1

Kembangkan Pengetahuan Dasar

Kuasai dasar-dasar pemrograman dan database melalui belajar mandiri atau kursus, sambil membangun proyek untuk menangani dataset nyata.

2

Dapatkan Pengalaman Praktis

Dapatkan magang atau peran tingkat pemula di bidang TI, dengan fokus pada tugas data untuk menerapkan keterampilan secara langsung.

3

Lanjutkan Pendidikan Lanjutan

Daftar ke program sarjana atau magister di ilmu komputer, dengan penekanan pada mata kuliah pilihan teknik data.

4

Dapatkan Sertifikasi

Peroleh kredensial yang diakui industri untuk memvalidasi keahlian dan meningkatkan daya saing di pasar kerja.

5

Bangun Portofolio

Buat repositori GitHub yang menampilkan pipa ETL dan proyek data untuk keperluan wawancara.

Skill map

Skills that make recruiters say “yes”

Layer these strengths in your resume, portfolio, and interviews to signal readiness.

Core strengths
Merancang pipa data skalabel yang memproses jutaan rekamanMengembangkan proses ETL yang mengintegrasikan sumber data beragamMengoptimalkan kueri SQL untuk performa pada dataset besarMembangun gudang data yang mendukung analitik bisnisMenerapkan pemeriksaan kualitas data untuk memastikan akurasiMengotomatisasi penyebaran menggunakan pipa CI/CDMendiagnosis kegagalan pipa untuk meminimalkan downtimeBekerja sama dengan tim mengenai persyaratan data
Technical toolkit
Python, Java, Scala untuk penulisan skripSQL, database NoSQL seperti PostgreSQL, MongoDBAlat Big Data: Hadoop, SparkPlatform cloud: AWS, Azure, GCPAlat ETL: Apache Airflow, TalendKontrol versi: Git
Transferable wins
Pemecahan masalah di bawah tenggat waktu ketatKomunikasi dengan pemangku kepentingan non-teknisManajemen proyek untuk inisiatif lintas timPemikiran analitis untuk optimalisasi data
Education & tools

Build your learning stack

Learning pathways

Biasanya memerlukan gelar sarjana di ilmu komputer, teknik, atau bidang terkait; peran lanjutan lebih menyukai gelar magister dengan mata kuliah berfokus pada data.

  • Sarjana Ilmu Komputer dengan pilihan mata kuliah data
  • Belajar mandiri melalui platform online seperti Coursera
  • Bootcamp yang mengkhususkan diri dalam teknik data
  • Magister Ilmu Data atau Analitik
  • Gelar diploma plus sertifikasi untuk tingkat masuk
  • PhD untuk posisi berorientasi riset

Certifications that stand out

Google Professional Data EngineerAWS Certified Big DataMicrosoft Certified: Azure Data Engineer AssociateCloudera Certified Data EngineerDatabricks Certified Data Engineer AssociateIBM Certified Data EngineerOracle Certified Professional, Java SECertified Analytics Professional (CAP)

Tools recruiters expect

Apache Spark untuk pemrosesan terdistribusiApache Kafka untuk streaming waktu nyataApache Airflow untuk orkestrasi alur kerjaSQL Server, MySQL untuk database relasionalAmazon S3, Google Cloud Storage untuk data lakeTalend, Informatica untuk pengembangan ETLDocker, Kubernetes untuk kontainerisasiJupyter Notebooks untuk prototipeGit untuk kontrol versiTableau Prep untuk persiapan data
LinkedIn & interview prep

Tell your story confidently online and in person

Use these prompts to polish your positioning and stay composed under interview pressure.

LinkedIn headline ideas

Profil menampilkan keahlian teknis dalam membangun infrastruktur data yang kokoh untuk mendorong kecerdasan bisnis dan efisiensi operasional.

LinkedIn About summary

Insinyur Data berpengalaman dengan lebih dari 5 tahun mengoptimalkan alur data untuk perusahaan Fortune 500. Ahli dalam ETL, arsitektur cloud, dan teknologi big data. Bersemangat dalam mendukung strategi berbasis data yang meningkatkan pendapatan sebesar 20-30%. Bekerja sama lintas fungsi untuk menyampaikan sistem yang andal dan berkinerja tinggi.

Tips to optimize LinkedIn

  • Soroti dampak kuantitatif seperti 'Mengurangi latensi data sebesar 50%' di bagian pengalaman.
  • Sertakan tautan ke proyek GitHub yang menunjukkan pipa ETL.
  • Gunakan kata kunci seperti 'pipa data' dan 'Spark' di ringkasan.
  • Jalin jaringan dengan profesional data melalui grup dan postingan.
  • Perbarui profil dengan sertifikasi terbaru setiap triwulan.
  • Sesuaikan headline untuk menargetkan industri spesifik seperti fintech.

Keywords to feature

teknik datapipa ETLbig dataApache SparkAWSoptimalisasi SQLgudang datakomputasi cloudskrip Pythonintegrasi data
Interview prep

Master your interview responses

Prepare concise, impact-driven stories that spotlight your wins and decision-making.

01
Question

Jelaskan bagaimana Anda merancang pipa ETL untuk ingest data waktu nyata.

02
Question

Jelaskan pengoptimalan kueri SQL yang lambat di database 1TB.

03
Question

Bagaimana Anda memastikan kualitas data di sistem terdistribusi?

04
Question

Jelaskan langkah-langkah mendiagnosis pekerjaan Spark yang gagal.

05
Question

Diskusikan penanganan evolusi skema di data lake.

06
Question

Bagaimana Anda menskalakan pipa data untuk pertumbuhan 10 kali lipat?

07
Question

Jelaskan integrasi Kafka dengan gudang data cloud.

08
Question

Jelaskan kolaborasi dengan ilmuwan data untuk penyebaran model.

Work & lifestyle

Design the day-to-day you want

Melibatkan pengkodean kolaboratif di tim agile, menyeimbangkan pengembangan pipa dengan pemantauan on-call; minggu kerja tipikal 40-50 jam dengan opsi remote di perusahaan teknologi.

Lifestyle tip

Prioritaskan otomatisasi untuk meminimalkan tugas pemeliharaan rutin.

Lifestyle tip

Jadwalkan check-in rutin dengan pemangku kepentingan untuk keselarasan.

Lifestyle tip

Gunakan alat seperti Slack untuk kolaborasi tim cepat.

Lifestyle tip

Pertahankan keseimbangan kerja-hidup dengan batas jam non-kerja yang jelas.

Lifestyle tip

Dokumentasikan proses untuk memperlancar berbagi pengetahuan.

Lifestyle tip

Lanjutkan pembelajaran melalui anggaran pelatihan perusahaan.

Career goals

Map short- and long-term wins

Targetkan kemajuan dari membangun pipa ke merancang sistem data perusahaan, berkontribusi pada solusi inovatif berbasis AI sambil mengembangkan keterampilan kepemimpinan.

Short-term focus
  • Kuasai sertifikasi cloud dalam 6 bulan.
  • Pimpin proyek migrasi data dengan sukses.
  • Optimalkan pipa existing untuk peningkatan efisiensi 30%.
  • Berkontribusi pada alat data open-source.
  • Jalin jaringan di 2 konferensi industri setiap tahun.
  • Bimbing insinyur junior mengenai praktik terbaik.
Long-term trajectory
  • Rancang platform data untuk perusahaan global.
  • Transisi ke peran Arsitek Data atau CTO.
  • Terbitkan artikel tentang tren teknik data.
  • Bangun keahlian di infrastruktur data AI.
  • Dirikan atau pimpin startup berfokus data.
  • Capai kepemimpinan pemikiran melalui acara berbicara.