В новой статье рассказываем о специальности дата-инженер — какие у него обязанности, сколько зарабатывает, в каких сферах работает и какие есть перспективы развития в нише.
Кто такой Data Engineer?
Инженер данных (Data Engineer) — это специалист, который обеспечивает надежную передачу big data другим коллегам в понятном для анализа формате. Результатами работы дата-инженера пользуются аналитики, дата-сайентисты и другие специалисты компании.
Если говорить простыми словами, data engineer собирает данные в «сыром виде» и переводит их в понятный для коллег формат — файлы или таблицы в Excel. Далее с результатами взаимодействуют маркетологи, аналитики бизнес-процессов и руководители, которые на ее основе выстраивают стратегии развития организации.
Обязанности инженера данных
Задачи Data Engineer включают в себя широкий спектр поручений, связанных с технической организацией работы с данными. Его роль охватывает весь цикл работы с данными — от первичного сбора информации до переработки сведений и дальнейшего их использования.
Чем же занимается инженер данных на деле?
Формирует места хранения полученных сведений — хранилища, data lake, базы.
Интегрирует данные из различных источников.
Проектирует и курирует конвейер данных.
Оптимизирует производительность и обеспечивает масштабируемость систем данных.
Автоматизирует загрузку, очистку и трансформацию данных.
Внедряет инструменты мониторинга данных и контроля качества.
Обеспечивает безопасность информации.
Сотрудничает с другими командами внутри компании.
Что должен знать дата-инженер?
Этому специалисту необходимо иметь глубокие технические знания — так получится эффективно выстраивать и защищать структуры для стабильной работы. А чтобы понять, что именно нужно знать дата инженеру, рассмотрим пример реальных требований из описания вакансии.
Работа с хранилищами данных. Востребованный инженер баз данных умеет проектировать схемы, составлять оптимизированные запросы, создавать индексы и управлять транзакциями с помощью PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server или Oracle. С помощью NoSQL баз — например, MongoDB, Cassandra, Redis, HBase, инженер сможет разрабатывать неструктурированные показатели.
Уверенное владение навыками кодинга:
Python — на этом языке программирования (ЯП) пишут скрипты ETL.
SQL — на этом ЯП создают сложные запросы, анализируют и оптимизируют обработку данных в реляционных СУБД.
Scala/Java — на этих ЯП пишут код в Apache Spark.
Bash — используется для написания скриптов автоматизации в Linux.
Взаимодействие с Big Data технологиями и распределенными системами. Нужно знать Apache Spark, Hadoop и Kafka, чтобы обеспечить распределенную обработку данных в памяти и выполнять сложные аналитические задачи.
Понимание принципа работы контейнеризации и облачных платформ. Инженер должен уметь работать с базами данных, хранилищами (S3, BigQuery) и управлять вычислениями (EC2, Cloud Functions).
Понимание принципов безопасности. Важно ориентироваться в основах защиты данных, шифрования при хранении и передаче, иметь опыт в настройке контроля доступа, аутентификации и авторизации. Также нужно знать международные нормы законодательства, включая требования GDPR, для соблюдения конфиденциальности и прав пользователей.
Основы работы с Linux и командной строкой. Нужно уверенно пользоваться Linux — это основная операционная система для инженеров. Также нужно владеть навыками настройки и администрирования серверов, работы с пользовательскими правами, системными процессами и файловой системой.
Отличия Data Engineer от Data Scientist и Data Analyst
В компаниях, работающих с большими объемами данных, часто встречаются три ключевые позиции — Data Scientist, Data Engineer и Data Analyst. Хотя все они связаны с обработкой и анализом больших массивов данных, но их зоны ответственности существенно отличаются.
В таблице ниже наглядно показано, чем занимается Data Engineer и чем его работа отличается от работы коллег.
Характеристика | Дата инженер | Дата сайентист | Дата аналитик |
Основная задача | Разработка системы для взаимодействия с массивами данных | Моделирование данных для решения бизнес-задач | Интерпретация данных и отчетность |
Что используют в работе | ETL-инструменты, базы данных, облачные сервисы | Языки программирования, статистика, ML-библиотеки | BI-инструменты, SQL, Excel |
Тип задач | Сбор, хранение, подготовка данных | Разработка моделей, прогнозирование | Анализ тенденций, подготовка отчетов |
Место в команде | Технический специалист, работает «под капотом» | Исследователь данных, решающий задачи | Ближе к бизнесу и коммуникации |
Нередко встречаются случаи, когда data-специалисты горизонтально переходят из текущей должности в смежную. Например, можно стартовать с позиции Data Scientist и расти дальше. Для начала карьеры Data Engineer рекомендуем пройти мини-курс «Data Science: быстрый старт» от ProductStar . Так за короткий срок получится освоить Pandas, Python и NumPy, приобрести базовые знания в машинном обучении и фундаментальные навыки работы с данными.
Плюсы и минусы работы дата-инженером
Как и в любой сфере деятельности, у профессии есть свои плюсы и минусы.
К плюсам можно отнести карьерный рост, постоянное развитие в сфере, освоение новых методик работы и перспектива влияния на ключевые бизнес-процессы.
К минусам относятся высокая сложность освоения профессии, большая ответственность внутри компании и высокие нагрузки при дедлайнах.
Сколько зарабатывает инженер данных?
Заработок дата-инженеров зависит от региона проживания, стажа и масштаба компании.
В России начинающий специалист или Junior зарабатывает примерно 70 000 – 120 000 рублей в месяц, инженер с опытом 2–5 лет или Middle около 130 000 – 200 000 рублей, а старший инженер или Senior с опытом 6 лет и более — от 250 000 рублей и выше.
Рассмотрим несколько примеров с сайта hh.ru, где указаны зарплаты дата-инженеров и условия работы.
Где работают дата-инженеры?
Эти специалисты требуются практически во всех сферах, где собираются и обрабатываются большие массивы данных. Разберем подробно, где работает и что делает дата-инженер.
IT-компании и стартапы. Здесь дата-инженеры создают и поддерживают инфраструктуру для обработки пользовательских данных, логов, событий и аналитики. В стартапах дата инженеры часто совмещают несколько ролей, включая поддержку и разработку новых функций.
Финансовые учреждения — банки, страховые компании. В этих организациях важно обрабатывать транзакции, мониторить риски и выявлять угрозы мошенничества.
Ретейл и e-commerce. Задача дата-инженера здесь — собирать и анализировать данные о покупках, поведении клиентов, складах и доставках. Таким образом получается улучшать сервис, прогнозировать спрос и совершенствовать цепочки поставок.
Промышленные организации и инженерия. В промышленности эти специалисты отвечают за обработку данных с сенсоров, оборудования и производственных линий, что позволяет контролировать процессы.
Медиа и телеком. Анализ цифрового поведения пользователей, оптимизация рекламных кампаний и улучшение сервисов требуют построения масштабируемых систем сбора и обработки данных.
Государственные структуры и научно-исследовательские институты. Здесь данные применяются для разработки стратегий, мониторинга социальных процессов, научных исследований и управления инфраструктурой, в том числе «умных городов».
Как стать инженером данных и где учиться?
онлайн-курсы — например, образовательные программы от ProductStar;
специализированные программы в вузах по Data Engineering и Big Data, а также профильные факультеты — IT, прикладная информатика и другие по схожим направлениям;
самостоятельное изучение SQL, Python и основ облачных технологий;
практика на реальных проектах и участие в open-source.
Перспективы профессии
Профессия инженера данных продолжит развиваться с ростом объемов данных и внедрением новых технологий.
Внутри сферы можно расти горизонтально по специальности Data и перейти на должности Data Scientist или Data Analyst. Также можно расти вертикально — начать с позиции Junior и дойти до Senior, а затем стать архитектором данных или управленцем.
