• Курсы
  • IT-интернатура
  • Проекты учеников
  • Истории успеха
  • О нас
  • Мероприятия
  • Блог
Получить консультацию Оставить заявку

Бесплатная карьерная консультация

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Выслушает вас, поможет выбрать направление и ответит на все вопросы.

Заботливый подбор программы

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Выслушает вас, поможет подобрать программу обучения и ответит на все вопросы.

Оставьте заявку

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Если у вас будут вопросы, мы обязательно на них ответим.

Оставьте заявку в интернатуру

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в ближайшее время! Если у вас будут вопросы, мы обязательно на них ответим.

Задайте вопрос

Заполните форму и обязательно оставьте ваш telegram. Наш специалист ответит вам в мессенджер ближайшее время!

Имя
Телефон

Профессия Data Engineer

Data Engineer (инженер данных) – это специалист, который занимается проектированием, построением и поддержкой инфраструктуры, обеспечивающей бесперебойный поток данных из различных источников в центральное хранилище для дальнейшего анализа и использования. 


По данным аналитиков IT-академии Lad на 20 мая 2025 года сейчас на рынке в большей степени востребованы инженеры данных уровня junior++ и middle.

Intern (0-1) - инженеры данных с опытом работы от 0 до 1 года (фактически это Junior).

Junior (1-3) - инженеры данных с опытом работы от 1 до 3 лет (фактически это Junior+ и начинающий Middle).

Middle (3-6) - инженеры данных с опытом работы от 3 до 6 лет (фактически это Middle+ и начинающий Senior).

Зарплата дата-инженеров 

Аналитики IT-академии Lad рассчитали зарплату дата-инженеров на 20 мая 2025 года.


Медианная зарплата
Средняя зарплата

Технические навыки Data Engineer (Харды)

  • Работа с архитектурой больших данных, включая проектирование, создание и оптимизацию данных для аналитических приложений.
  • Практический опыт работы с инструментами ETL/ELT.

  • Знание и практический опыт работы с инструментами для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных (Airflow).

  • Опыт работы с распределенными системами обработки данных, такими как Hadoop, Spark, Flink и другими.

  • Знание фреймворков потоковой обработки данных, таких как Apache Kafka, Apache Storm или Apache Samza.

  • Опыт работы с SQL и NoSQL базами данных, владение языком SQL и опыт оптимизации запросов.

  • Опыт программирования на одном или нескольких языках, таких как Python, Java, Scala или R.

  • Знание методов и практик по обеспечению безопасности и конфиденциальности данных.

  • Навыки математического моделирования и анализа данных представляют большой плюс.

  • Опыт работы с инструментами создания отчётов и визуализации данных, такими как Superset, Power BI или подобными.

  • Навыки автоматизации и использования инструментов для версионирования кода, такие как Git.

Таблица востребованности навыков дата инженеров на 20 мая 2025 года

Определения

▎Базы данных

Системы, предназначенные для хранения, управления и обработки данных. Базы данных могут быть реляционными (например, PostgreSQL) или нереляционными (например, MongoDB).


▎SQL (Structured Query Language)

Язык программирования, используемый для управления и манипуляции реляционными базами данных. SQL позволяет выполнять запросы, вставлять, обновлять и удалять данные.


▎Python

Универсальный язык программирования, широко используемый в Data Engineering и Data Science благодаря своей простоте и большому количеству библиотек для работы с данными (например, Pandas, NumPy).


▎ETL (Extract, Transform, Load)

Процесс извлечения данных из различных источников, их преобразования в нужный формат и загрузки в целевую систему (например, хранилище данных).


▎Apache Airflow

Платформа для автоматизации рабочих процессов (workflows), позволяющая управлять задачами ETL и другими процессами обработки данных с помощью DAG (Directed Acyclic Graph).


▎ClickHouse

Колонко-ориентированная аналитическая база данных, оптимизированная для обработки больших объемов данных в режиме реального времени.


▎Apache Spark

Фреймворк для обработки больших данных, который позволяет выполнять вычисления в распределенной среде. Он поддерживает разные языки программирования и предоставляет API для работы с данными.


▎Apache Kafka

Платформа для потоковой передачи данных, предназначенная для обработки и передачи больших объемов информации в реальном времени. Позволяет создавать системы обмена сообщениями между различными приложениями.


▎PostgreSQL

Объектно-реляционная система управления базами данных (СУБД), известная своей надежностью и мощными функциями, такими как поддержка сложных запросов и транзакций.


▎Hadoop

Фреймворк для распределенного хранения и обработки больших данных. Включает компоненты, такие как HDFS (Hadoop Distributed File System) и MapReduce.


▎Программирование

Процесс написания и тестирования кода для создания программного обеспечения. В контексте Data Engineering это включает работу с языками программирования и инструментами для обработки данных.


▎DWH (Data Warehouse)

Хранилище данных — централизованное хранилище, предназначенное для анализа и отчетности. Позволяет хранить данные из различных источников в структурированном виде.


▎Git

Система контроля версий, позволяющая отслеживать изменения в коде и управлять совместной работой над проектами. Широко используется в разработке программного обеспечения.


▎Ведение документации

Процесс создания и поддержания документации по проектам, включая технические спецификации, инструкции по использованию и описания архитектуры системы.


▎Greenplum

Реляционная база данных на основе PostgreSQL, оптимизированная для аналитических нагрузок и работы с большими объемами данных.


▎BI (Business Intelligence)

Набор технологий и практик для анализа бизнес-данных и поддержки принятия решений. BI включает инструменты для визуализации данных и создания отчетов.


▎Docker

Платформа для контейнеризации приложений, позволяющая упаковывать приложения и их зависимости в контейнеры для упрощения развертывания и управления ими в различных средах.

Задачи дата-инженера в IT-компании

  1. Проектирование, создание и поддержка архитектуры данных, оптимизация данных для аналитических приложений.

  2. Сбор данных из различных источников, их очистка, конвертация и подготовка к использованию.

  3. Разработка, тестирование и поддержка надежных, масштабируемых и безопасных потоков данных.

  4. Работа с инженерами по программному обеспечению для интеграции систем обработки данных.

  5. Материализация данных для повышения скорости и эффективности запросов к данным.

  6. Оптимизация физической структуры хранения данных для различных использований.

  7. Создание автоматизированных алертов и инструментов мониторинга состояния систем данных.

  8. Использование распределённых систем обработки больших объёмов данных, таких как Hadoop, Spark и др.

  9. Работа с фреймворками потоковой обработки данных, например, Apache Kafka.

  10. Реализация моделей ETL/ELT для автоматизации процессов загрузки и трансформации данных.

  11. Поддержание целостности данных и управление жизненным циклом данных.

  12. Обеспечение соответствия требованиям по конфиденциальности и безопасности данных.

  13. Оптимизация запросов SQL и моделирование данных для повышения скорости доступа к данным.

  14. Сотрудничество с data scientists и аналитиками для понимания требований к данным и обеспечения необходимых наборов данных.

  15. Участие в создании резервных копий данных и планировании восстановления в случае сбоев.

  16. Обучение и поддержка других членов команды в вопросах лучших практик работы с данными.

  17. Постоянное самообучение и изучение новых технологий для повышения производительности и эффективности обработки данных.

С кем взаимодействует дата-инженер

Data Engineer в процессе выполнения этих задач будет активно взаимодействовать с разными командами внутри организации:

  1. Команда разработки (разработчики программного обеспечения, DevOps инженеры) – для интеграции систем обработки данных, оптимизации процессов разработки и автоматизации развертывания.

  2. Аналитическая команда (аналитики данных, data scientists) – чтобы понимать требования к данным и обеспечивать необходимые наборы данных для анализа, а также для оптимизации запросов SQL и создания отчетов.

  3. Команда по обеспечению качества (QA инженеры) – для тестирования потоков данных и убеждения в их надежности и соответствии регламентам качества.

  4. Отдел информационных технологий (IT) – для обсуждения и реализации инфраструктурных требований, сетевой безопасности и решения проблем с оборудованием.

  5. Отдел информационной безопасности – для обеспечения соответствия требованиям конфиденциальности, безопасности данных и оценки уязвимостей.

  6. Системные администраторы и инженеры по эксплуатации – для внедрения мониторинговых инструментов и разработки стратегий резервного копирования и восстановления данных.

  7. Юридический отдел и отдел по соблюдению нормативных требований (Compliance) – на предмет обеспечения соответствия законодательным требованиям, связанным с данными.

  8. Отдел управления проектами – для координации между различными отделами, управления задачами и ресурсами.

  9. Отдел кадров (HR) – для планирования развития навыков и обучения новых технологий, а также для найма дополнительных специалистов при необходимости.

  10. Руководство компании/Заказчики проектов – для получения стратегического направления и приоритетов, а также для демонстрации результатов работы.

В зависимости от размера компании и структуры команд, некоторые из указанных взаимодействий могут перекрываться или быть более тесными. Также возможно, что Data Engineer будет взаимодействовать с внешними консультантами и поставщиками технологий при внедрении новых продуктов или сервисов.

Личные качества. Софты

Сейчас работодатель в равной степени с хардами оценивает софты кандидата. И вам обязательно нужно их прокачивать.

 

Аналитический склад ума: Обоснование: Способность анализировать и синтезировать большие объемы данных поможет инженеру выявлять сложные взаимосвязи и оптимизировать процессы обработки данных.


Внимание к деталям: Обоснование: Тщательная проверка и точность необходимы для обеспечения целостности данных и высокого качества процессов ETL/ELT.


Навыки решения проблем: Обоснование: Эффективное устранение ошибок и выявление причин сбоев в работе систем данных поможет поддерживать бесперебойную работу и надежность инфраструктуры данных.


Коммуникативные навыки: Обоснование: Взаимодействие с различными подразделениями и коллегами из разных специализаций требует умения четко и понятно излагать мысли, обмениваться информацией и координировать совместную работу.


Способность к обучению: Обоснование: Отрасль работ с данными постоянно развивается, и способность быстро осваивать новые технологии и методики способствует росту профессиональной компетентности и поддерживает актуальность навыков работника.


Умение работать в команде: Обоснование: Совместная работа с различными командами и специалистами требует умения эффективно взаимодействовать, договариваться о задачах и координировать усилия для достижения общих целей.


Проактивность: Обоснование: Способность предвидеть потенциальные проблемы и искать способы улучшения процессов без прямого указания сверху позволяют data engineer быть на шаг впереди в управлении инфраструктурой данных.


Навыки управления временем: Обоснование: Эффективное планирование и приоритизация задач важны для обеспечения выполнения множественных заданий и проектов в строгих сроках.


Адаптивность и гибкость: Обоснование: Способность адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям помогает data engineer оставаться эффективным в динамичной рабочей среде.


Техническая экспертиза: Обоснование: Глубокие знания в области баз данных, программирования, инфраструктуры и систем обработки данных обеспечивают качественное выполнение технически сложных заданий.


Все эти навыки (харды и софты) вы сможете прокачать на полезных проектах, которые мы разрабатываем в командах на наших стажировках в области машинного обучения и анализа данных.

Электронный адрес:
lad-academy@lad24.ru
Телефон:
+7-930-710-99-10
ООО «Академия Лад»
603093, г. Нижний Новгород, ул. Родионова, д. 23В
ИНН 5260489093, ОГРН 1235200007448 Образовательная лицензия № Л035-01281-52/00652634

  • Политика обработки персональных данных
  • Оферта (Курсы)
  • Оферта (Интернатура)
  • Курсы
  • Стажировка
  • Опыт на реальных проектах
  • Проекты учеников
  • Отзывы и истории успеха
  • IT-комьюнити
  • Мероприятия
  • Блог
  • О нас
  • Сведения об образовательной организации
  • Telegram
  • Вконтакте
  • YouTube
↑