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 10 декабря 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
Аналитики IT-академии Lad рассчитали зарплату дата-инженеров на 10 декабря 2024 года.
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 10 декабря 2024 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
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.