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.

Аналитики IT-академии Lad рассчитали зарплату дата-инженеров на 20 сентября 2026 года.

• 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 сентября 2026 года

▎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.

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.

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.

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.