データエンジニアリングの職務経歴書サンプル
データエンジニアリングの求人で企業が記載している業務内容をもとにした、職務経歴書の記載例です。補佐・担当・統括の役割別サンプルと、17業務の例文を掲載しています。
役割別の職務経歴書サンプル
同じ業務でも、関わり方によって書き方が変わります。氏名・会社名・期間と、人数や金額などの数字は「○」で示しています。ご自身の内容に置き換えてください。
補佐として関わった場合のサンプル
職務経歴書
20XX年X月X日現在 氏名 ○○ ○○
【職務要約】
データエンジニアリングとして約○年間、データ基盤設計、データパイプライン開発、データ基盤運用に従事。
【職務経歴】
【業務内容】
- ・ リードエンジニアが設計したアーキテクチャに基づくデータ基盤の担当コンポーネントの構築（Snowflake・BigQuery）
- ・ リードエンジニアのパイプライン設計に基づく担当ETL/ELT処理の実装・テスト（Snowflake・BigQuery）
- ・ データ基盤の監視アラート対応と障害の一次切り分け（Snowflake・BigQuery）、運用リーダーへのエスカレーション
- ・ リード開発者の設計に基づくデータ連携システム・APIの担当機能の実装・テスト（Python・Java）
- ・ MLエンジニアの仕様に基づく機械学習モデル向け学習データ・特徴量データの作成（Databricks・BigQuery）
- ・ ガバナンス担当者の方針に基づくデータカタログ・アクセス権限の維持管理とデータ照会対応
担当として遂行した場合のサンプル
職務経歴書
20XX年X月X日現在 氏名 ○○ ○○
【職務要約】
データエンジニアリングとして約○年間、データ基盤設計、データパイプライン開発、データ基盤運用に従事。
【職務経歴】
【業務内容】
- ・ データ基盤のアーキテクチャ設計から構築までを担当（Snowflake・BigQuery）、DWH・データレイク・アクセス層を含む
- ・ 各種システムからDWHへのETL/ELTパイプラインの設計・開発・運用（Snowflake・BigQuery）、スケジューリング・エラー対応を含む
- ・ データ基盤の日常運用を担当（Snowflake・BigQuery）、監視・障害対応・パフォーマンスチューニング・定常作業の自動化
- ・ 他システム・プロダクトへデータを提供する連携システム・APIの開発（Python・Java）、インターフェース設計からリリースまで担当
- ・ MLシステムのデータ基盤構築（Databricks・BigQuery）、学習データパイプライン・特徴量ストア・モデル監視用データの整備
- ・ データアクセス制御・データカタログ・メタデータ管理ルールの設計・導入、部門横断での運用
統括した場合のサンプル
職務経歴書
20XX年X月X日現在 氏名 ○○ ○○
【職務要約】
データエンジニアリングとして約○年間、データ基盤設計、データパイプライン開発、データ基盤運用に従事。
【職務経歴】
【業務内容】
- ・ データ基盤アーキテクチャの責任者として設計方針を決定、エンジニアチームの構築内容をレビュー（Snowflake・BigQuery）
- ・ データパイプライン開発を統括（Snowflake・BigQuery）、設計標準の策定とエンジニアのETL/ELTコードのレビュー
- ・ データ基盤運用を統括（Snowflake・BigQuery）、監視・障害対応ルールの策定とチームの障害振り返りの主導
- ・ データ連携システム・API開発のリード（Python・Java）、インターフェース設計方針の決定と開発者のコードレビュー
- ・ ML・AI向けデータ基盤を統括（Databricks・BigQuery）、学習データ・特徴量の整備方針の策定とエンジニアの成果物レビュー
- ・ データガバナンスを統括、データ管理・アクセスポリシーの策定とセキュリティ部門・業務部門との調整
例文は、当社が収集している日本の求人で企業が記載している業務内容を職種ごとにまとめ、特定の企業の文章は使わずに書き起こしたものです。
求人に多い記載
同じ職種の求人で、企業が業務内容と応募資格に記載している項目です。職務経歴書に書く業務を選ぶときの参考にしてください。
データエンジニアリングの求人
105件・70社
業務内容に多い記載
データパイプライン設計・開発
100/105件95%
データベースの設計
78/105件74%
DWH構築
58/105件55%
データガバナンス
55/105件52%
アーキテクチャ設計
54/105件51%
機械学習モデルの構築
32/105件30%
合意形成
30/105件29%
プロジェクトマネジメント
28/105件27%
応募資格に多い記載
プログラミング言語の経験
48/105件46%
データモデリング
23/105件22%
コミュニケーション力
22/105件21%
課題解決能力
19/105件18%
継続的に学ぶ意欲
18/105件17%
IaC経験
18/105件17%
論理的思考能力
10/105件10%
当社が収集している求人のうち、直近90日間に確認できたものを集計（2026年10月時点）。割合は、その項目を記載している求人の割合です。表記は日本語の求人で使われている語句で、日本語の表記を確認できた項目のみ掲載しています。
業務別の例文
業務ごとに、補佐・担当・統括の3つの例文を掲載しています。サンプルとは別の言い回しです。
データ基盤・パイプライン
データ基盤設計
求人での記載：DWH・データレイク・レイクハウス等のデータ基盤の構想・アーキテクチャ設計・構築
- 補佐
- データ基盤の担当コンポーネントの構築を担当（Snowflake・BigQuery）、アーキテクチャはリードエンジニアの設計に準拠
- 担当
- DWH・データレイク・アクセス層を含むデータ基盤のアーキテクチャ設計・構築（Snowflake・BigQuery）
- 統括
- データ基盤の設計方針の決定とエンジニアチームによる構築内容のレビュー（Snowflake・BigQuery）
データパイプライン開発
求人での記載：各種システムからDWHへデータを取り込むETL/ELTパイプラインの設計・開発・運用
- 補佐
- 割り当てられたETL/ELT処理の実装・テストを担当（Snowflake・BigQuery）、設計はリードエンジニアに準拠
- 担当
- ソースシステムからDWHまでのETL/ELTパイプラインを、設計から運用（スケジューリング・エラー対応）まで一貫して担当（Snowflake・BigQuery）
- 統括
- データパイプライン開発の責任者として設計標準を策定し、エンジニアのETL/ELTコードをレビュー（Snowflake・BigQuery）
データ基盤運用
求人での記載：稼働中のデータ基盤の監視・保守、障害対応、パフォーマンスチューニング、運用業務の自動化
- 補佐
- 運用リーダーのもとでデータ基盤の監視アラート対応・障害一次切り分けを担当（Snowflake・BigQuery）
- 担当
- データ基盤の監視、障害対応、パフォーマンスチューニング、定常作業の自動化（Snowflake・BigQuery）
- 統括
- データ基盤運用の責任者として監視・障害対応ルールを定め、チームの障害振り返りを主導（Snowflake・BigQuery）
データ連携システム開発
求人での記載：システム間連携・データ提供処理・データ活用機能の設計・開発からリリースまでの対応
- 補佐
- データ連携システム・APIの割り当て機能の実装とテストを担当（Python・Java）、設計はリード開発者に準拠
- 担当
- 他システム・プロダクト向けのデータ連携システム・APIを、インターフェース設計からリリースまで一貫して開発（Python・Java）
- 統括
- 開発リーダーとしてインターフェース設計方針を定め、データ連携システム・APIの開発者のコードをレビュー（Python・Java）
新技術の検証・導入
求人での記載：生成AI・DWH新機能などの新技術・データ関連ツールの調査、PoCによる検証、導入推進
- 補佐
- PoC検証環境の構築と割り当てテストの実施を担当（○件）、結果を評価リーダーへ報告
- 担当
- 新しいデータ関連ツールを調査し、要件に照らした比較評価をPoCで行い導入提案を作成（○件）
- 統括
- 評価基準を定め、新しいデータ関連ツール・技術の採用を決定し導入を主導（PoC○件）
データベース設計・運用
求人での記載：オンプレミス・クラウド上のデータベースの論理・物理設計、構築・運用、性能改善、移行、運用自動化
- 補佐
- バックアップ・ユーザー設定・稼働確認などのデータベース定常作業を担当（MySQL・PostgreSQL）、DBAの指示に準拠
- 担当
- データベースの論理設計・物理設計、構築、運用における性能チューニング・障害対応（MySQL・PostgreSQL）
- 統括
- 移行・バージョンアップを計画し、チームの運用手順を定めてデータベース運用を管理（MySQL・PostgreSQL）
データ活用
AI・機械学習向けデータ整備
求人での記載：機械学習・AI向け学習データの作成、特徴量ストア・MLデータパイプラインの構築、MLOps・モデル監視基盤の整備
- 補佐
- 機械学習モデル向け学習データセット・特徴量データの作成を担当（Databricks・BigQuery）、仕様はMLエンジニアが策定
- 担当
- MLシステム向け学習データパイプライン、特徴量ストア、モデル監視用データの設計・構築（Databricks・BigQuery）
- 統括
- ML・AI向けデータ基盤の責任者として、学習データ・特徴量の整備方針を定め、エンジニアの成果物をレビュー（Databricks・BigQuery）
データ要件定義
求人での記載：データ利用部門・顧客との課題整理と要件定義、技術要件への落とし込みと解決策の提案
- 補佐
- リードエンジニアのレビューのもと、データ利用部門との要件ヒアリングの議事録・要件定義書の作成を担当
- 担当
- データ利用部門の業務課題を整理し、技術要件への落とし込みと解決策の提案まで担当
- 統括
- 要件定義のリードとして業務部門とスコープ・優先順位を合意し、データ案件の仕様を承認
データ抽出・分析
求人での記載：SQLによるデータ抽出・集計、アドホック分析・分析設計の実施と業務部門への示唆の共有
- 補佐
- 業務部門・アナリストからのアドホックな抽出・集計依頼へのSQL対応を担当（BigQuery・Snowflake）
- 担当
- 業務課題の分析設計からSQLでの集計・分析、依頼部門への示唆の共有まで一貫して担当（BigQuery・Snowflake）
- 統括
- 業務部門向けデータ分析の責任者として分析テーマを決定し、結果を経営層へ報告（BigQuery・Snowflake）
BIダッシュボード開発
求人での記載：BIツールによるKPIダッシュボード・レポートの設計・開発、BIツールの権限・利用ルールの整備
- 補佐
- ダッシュボード画面・レポートの作成を担当（Tableau・Looker）、仕様はBIリードが策定
- 担当
- 利用者との指標定義、データソース設定、リリースまでKPIダッシュボード開発を一貫して担当（Tableau・Looker）
- 統括
- BI環境の責任者としてダッシュボード標準・権限ルールを定め、BIチームの成果物をレビュー（Tableau・Looker）
データ活用支援
求人での記載：業務部門のデータ活用支援、ユーザートレーニング・問い合わせ対応・ナレッジ共有、データ活用施策の企画
- 補佐
- 業務部門ユーザーのデータ関連問い合わせ対応・研修資料作成を担当（対象○部門）、推進リーダーを補佐
- 担当
- 研修と継続支援による業務部門のデータ活用の自走化を担当（対象○部門）
- 統括
- データ活用推進の責任者として事業責任者と施策を企画し、定着状況を管理（対象○部門）
データモデル・品質
データガバナンス
求人での記載：データガバナンス・アクセス制御ポリシーの設計、データカタログ・メタデータの整備、マスタデータ管理（MDM）
- 補佐
- データカタログ・アクセス権限の更新およびデータ照会への対応を担当、方針はガバナンス担当者が策定
- 担当
- 部門横断で利用するアクセス制御・データカタログ・メタデータ管理ルールを設計から導入まで担当
- 統括
- データガバナンスの責任者としてデータ管理・アクセスポリシーを定め、セキュリティ部門・業務部門と調整
データ品質管理
求人での記載：データの整合性確認・クレンジング、品質監視・異常検知、修正フローの設計
- 補佐
- データリードのもとでデータ品質チェック・クレンジングを担当（SQL・Python）、検出した問題を報告
- 担当
- 自動品質チェックによるデータ異常の監視と、修正フローに基づく問題解消を担当（SQL・Python）
- 統括
- データ品質管理の責任者として品質ルール・閾値を定め、チームによる修正対応の方針を決定（SQL・Python）
データモデリング
求人での記載：分析用のデータ構造・DWHテーブル・データマートの設計・開発、セマンティックレイヤー・データプロダクトの整備
- 補佐
- データマートの割り当てテーブルの開発を担当（dbt・BigQuery）、モデル設計はリードエンジニアに準拠
- 担当
- 業務要件からスキーマ・指標定義を設計し、DWHテーブル・データマートを構築（dbt・BigQuery）
- 統括
- モデリング規約を定め、他エンジニアのテーブル設計をレビューしてチームのデータモデルを管理（dbt・BigQuery）
マネジメント・プロジェクト
データ戦略・ロードマップ策定
求人での記載：事業・AI活用につながるデータ戦略・技術ロードマップの策定、開発標準・ベストプラクティスの整備
- 補佐
- データ戦略・ロードマップの担当部分の起案と技術調査を担当、データ責任者がレビュー
- 担当
- 事業目標を踏まえてデータエンジニアリングのロードマップ・開発標準を策定し、優先度の変化に応じて更新
- 統括
- データ戦略・ロードマップを経営層と策定し、実行のための予算・人員配分を決定
データ案件のプロジェクト管理
求人での記載：データ関連プロジェクト全体のマネジメント、スコープ・スケジュール・優先順位の管理、関係部門・ベンダーとの調整
- 補佐
- データ案件のスケジュール・チケット管理およびベンダーとの調整を担当（○名規模）、プロジェクトマネージャーを補佐
- 担当
- 立ち上げからリリースまで、スコープ・スケジュール・優先順位・ベンダー調整を含むデータ案件の進行を担当（○名規模）
- 統括
- ベンダー・業務委託メンバーを指揮し、関係部門との課題を調整してデータ案件を統括（○名規模）
データチームのマネジメント
求人での記載：データエンジニアチームのピープルマネジメント、タスク割り振り・進捗管理、1on1・育成、採用計画
- 補佐
- 若手エンジニアのメンタリングとコードレビューを担当（チーム○名）、進捗をマネージャーに報告
- 担当
- タスク割り振り、進捗管理、1on1を通じたデータエンジニアチームの日常運営（○名）
- 統括
- 採用・目標設定・評価およびメンバー育成を含むデータエンジニアチームのマネジメント（○名）
この職種で職務経歴書を作成する
職種を選択した状態で作成ツールを開いています。担当した業務を選び、数字を加えると、職務経歴書と英文履歴書（英文レジュメ）を同時に作成できます。入力した内容はお使いのブラウザにのみ保存されます。
基本情報
職歴1
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よくある質問
例文はどこから来ていますか？
当社が収集している日本の求人で企業が記載している業務内容を職種ごとにまとめ、特定の企業の文章は使わずに書き起こしています。5社以上の企業が記載している業務のみを例文にしています。
サンプルの「○」は何ですか？
氏名、会社名、期間と、人数や金額などの数字を入れる箇所です。作成ツールで入力すると、ご自身の数字が例文に入ります。数字を入れない場合も文章は成り立ちます。
補佐・担当・統括の違いは何ですか？
同じ業務への関わり方の違いです。補佐は上長や担当者を支援した場合、担当は自分で遂行した場合、統括は方針の決定やチームの管理を担った場合の例文です。
職務経歴書をダウンロードできますか？
作成ツールで作成した職務経歴書は、PDFでダウンロードできます。作成とプレビューは登録なしで利用でき、ダウンロードには会員登録（無料）が必要です。
英文履歴書も作成できますか？
はい。同じ回答から、職務経歴書と英文履歴書を同時に作成します。
無料ですか？
はい、無料です。