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 22 октября 2024 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 (junior, middle, senior)
Аналитики IT-академии Lad рассчитали зарплату дата-инженеров по разным грейдам на 22 октября 2024 года. Для простоты, смотрите в каждом блоке средний столбец AVG(50%) - это медианная зарплата. Столбцы AVG(10%) и AVG(90%) - это 10-й и 90-й перцентили.
Блок Junior (1-3) - зарплата дата-инженеров с опытом работы от 1 до 3 лет (фактически это Junior+ и начинающий Middle).
Блок Middle (3-6) - зарплата дата-инженеров с опытом работы от 3 до 6 лет (фактически это Middle+ и начинающий Senior).
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.
График востребованности навыков дата инженеров на 22 октября 2024 года
Задачи дата-инженера в IT-компании
Проектирование, создание и поддержка архитектуры данных, оптимизация данных для аналитических приложений.
Сбор данных из различных источников, их очистка, конвертация и подготовка к использованию.
Разработка, тестирование и поддержка надежных, масштабируемых и безопасных потоков данных.
Работа с инженерами по программному обеспечению для интеграции систем обработки данных.
Материализация данных для повышения скорости и эффективности запросов к данным.
Оптимизация физической структуры хранения данных для различных использований.
Создание автоматизированных алертов и инструментов мониторинга состояния систем данных.
Использование распределённых систем обработки больших объёмов данных, таких как Hadoop, Spark и др.
Работа с фреймворками потоковой обработки данных, например, Apache Kafka.
Реализация моделей ETL/ELT для автоматизации процессов загрузки и трансформации данных.
Поддержание целостности данных и управление жизненным циклом данных.
Обеспечение соответствия требованиям по конфиденциальности и безопасности данных.
Оптимизация запросов SQL и моделирование данных для повышения скорости доступа к данным.
Сотрудничество с data scientists и аналитиками для понимания требований к данным и обеспечения необходимых наборов данных.
Участие в создании резервных копий данных и планировании восстановления в случае сбоев.
Обучение и поддержка других членов команды в вопросах лучших практик работы с данными.
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:
Команда разработки (разработчики программного обеспечения, DevOps инженеры) – для интеграции систем обработки данных, оптимизации процессов разработки и автоматизации развертывания.
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.
Команда по обеспечению качества (QA инженеры) – для тестирования потоков данных и убеждения в их надежности и соответствии регламентам качества.
Отдел информационных технологий (IT) – для обсуждения и реализации инфраструктурных требований, сетевой безопасности и решения проблем с оборудованием.
Отдел информационной безопасности – для обеспечения соответствия требованиям конфиденциальности, безопасности данных и оценки уязвимостей.
Системные администраторы и инженеры по эксплуатации – для внедрения мониторинговых инструментов и разработки стратегий резервного копирования и восстановления данных.
Юридический отдел и отдел по соблюдению нормативных требований (Compliance) – на предмет обеспечения соответствия законодательным требованиям, связанным с данными.
Отдел управления проектами – для координации между различными отделами, управления задачами и ресурсами.
Отдел кадров (HR) – для планирования развития навыков и обучения новых технологий, а также для найма дополнительных специалистов при необходимости.
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.