Data Engineer: подробно о востребованной профессии

Кто это? Data Engineer – IT-специалисты, работающие с большими объемами данных. Их задача – собрать, структурировать разрозненную информацию и предоставить ее в удобном виде Data Scientists и аналитикам.

Как стать? Профессия требует обширных знаний в разных областях. Необходимо изучить языки программирования Python и Java, уметь работать с SQL, разбираться в машинном обучении. Всему этому можно обучиться.

Что делает Data Engineer

Информация, которую компании собирают с сайтов, приложений, камер видеонаблюдения и датчиков на производстве, и которая потом передается для анализа специалистам, необходима для ведения бизнеса, основывающегося на данных. Аналитики или специалисты Data Science используют эту информацию для изучения спроса и поведения клиентов и планирования эффективных рекламных кампаний. В итоге компании получают максимальную выгоду от использования данных.

Для обработки информации нужна соответствующая инфраструктура: хранилища, серверные мощности для анализа, инструменты для сбора, очистки и передачи данных. Перед тем, как начать работу с информацией, ее нужно собрать, структурировать и сохранить в удобном для аналитика формате.

Созданием, обслуживанием этой инфраструктуры и предварительной обработкой информации занимаются специалисты, называемые Data Engineer или инженерами данных. Еще одно название этой специальности – инженер больших данных (от англ. Big Data Engineer).

Данные специалисты требуются в банковском деле, крупных онлайн-сервисах и ритейле. Так, банкам, которые хранят информацию о транзакциях своих клиентов, необходимо анализировать их поведение, чтобы предлагать им наиболее актуальную продукцию – скидки партнеров и кешбэк, кредитные и дебетовые карты. Перед анализом информации о транзакциях ее необходимо собрать и привести в порядок.

Анализом информации Data Engineer не занимается, его цель – обеспечить условия работы ML-инженеров и аналитиков, предоставляя им нужные инструменты. Эта техническая специальность требует знаний программирования и понимания принципов работы серверов и облачных серверов, на которых хранится информация.

Отличия Data Engineer от Data Scientist

Эти две специальности тесно переплетаются друг с другом и являются близкими коллегами. Data Engineer занимается сбором, хранением и передачей данных специалисту по Data Science, который анализирует эти данные или использует для настройки машинного обучения. Однако несмотря на то, что эти две профессии работают с данными, имеют схожие названия и постоянно сотрудничают, между ними есть и разница. Вкратце эту разницу можно описать следующим образом:

• Задача инженера данных заключается в создании инфраструктуры для обработки данных. Он устанавливает необходимые инструменты для сбора и передачи данных, а также разрабатывает архитектуру хранилища для баз данных.
• Получив доступ к этой инфраструктуре, дата-сайентист проводит анализ данных. Он строит и обучает модели, которые находят паттерны в данных и правильно их интерпретируют. Для дата-сайентиста данные уже представлены в упорядоченном виде.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 28066

Data Engineer и Data Scientist отлично дополняют друг друга, более того, работа одного невозможна без работы другого. Без дата-инженера некому будет собирать, структурировать и передавать данные, так что и данных никаких не будет. А без дата-сайентиста собранная информация останется без анализа, а значит, окажется бесполезной. Таким образом, Data Engineer становится поставщиком данных, а Data Scientist извлекает из них выгоду для бизнеса.

В некоторых случаях инженер данных может быть универсалом – и собирать, и анализировать информацию. Однако для крупных компаний выгоднее разделять эти две специализации, поскольку благодаря разделению работа с данными становится эффективнее.

Задачи и функции Data Engineer

Data Engineering представляет собой процесс создания, внедрения и поддержки инфраструктуры, систем и процессов для обработки и хранения неструктурированных данных, что обеспечивает высококачественные и достоверные потоки данных. Основные процессы, которыми занимается Data Engineer – это так называемые ETL-процессы. Эта аббревиатура заключает в себе три англоязычных термина, которые касаются должностных обязанностей инженера данных, а также информации:

• Extract– E – сбор или извлечение.
• Transform – T – обработка.
• Load – L– загрузка.

При этом важно понимать, что в работе инженера данных информация – это не привычный набор данных в виде электронной таблицы. Объектом работы Big Data Engineer являются огромные массивы. Структурируя и анализируя их, специалист получает основу для ИИ-обучения, прогнозирования какой-либо информации, построения рекомендательных систем и так далее.

Рассмотрим подробнее основные функции, которые включает в себя профессия Big Data Engineer. Этот специалист занимается:

• разработкой и настройкой ETL-процессов;
• созданием схем загрузки данных в хранилище;
• автоматизацией процессов сбора данных и перемещением их в единую информационную систему;
• импортом файлов из разных источников данных в централизованное хранилище;
• проверкой и очисткой собранной информации от ошибок, дубликатов и неточностей;
• разработкой различных параметров хранилища собранной информации – его структурой, архитектурой и так далее;
• трансформацией и передачей данных в заданном формате для последующего анализа.

Для примера рассмотрим профессиональные обязанности, которые предлагает вакансия Middle/Senior Data Engineer в Sber AI Lab, размещенная на сайте по трудоустройству hh.ru:

• Подготовка датасетов из больших объемов необработанной информации и ее анализ.
• Инженерная часть разработки новых технологий, связанных с наукой.
• Взаимодействие с прикладными командами для их внедрения.
• Создание MinimumViable Product – минимально жизнеспособного продукта (MVP).
• Организация инфраструктуры хранения и упорядочивания данных и связанной с ними информации.

Требования к кандидатам на эту должность достаточно высокие, вот некоторые из них:

• Высокая степень знания Python и опыт программирования не менее 1 года.
• Плюс – знание других языков программирования.
• Техническая компетентность (знание основ компьютерной архитектуры, алгоритмического базиса)
• Углубленное понимание основ машинного обучения.
• Опыт в программировании сложных моделей machine learning или deeplearning/
• Хорошие знания основ теории вероятности, матанализа и линейной алгебры.
• Умение анализа научной литературы, хорошая обучаемость в незнакомых темах.
• Желание заниматься инженерными и инфраструктурными проблемами.
• Часто необходимо самому поднимать и настраивать сервера в облачной среде, поэтому необходимы навыки скриптинга (bash/powershell).
• Обязательный опыт разработки среды под Linux(Ubuntu, RedHat).
• Знание систем контроля версий и опыт коллективной разработки. В указанной профессии используется Git (BitBucket внутри сети банка и GitHub в других случаях).

Плюсы и минусы профессии Data Engineer

Профессия инженера данных очень актуальна на сегодняшний день и обладает многими преимуществами, однако и некоторые недостатки тоже есть. Что же это за недостатки?

Во-первых, огромная ответственность лежит на плечах инженеров данных, которые отвечают за эффективную работу инфраструктуры, а также за безопасность и целостность данных. Их однообразная и монотонная работа требует постоянной концентрации внимания.

Во-вторых, порог входа в профессию крайне высокий. Для того чтобы претендовать на позицию джуниора в этой области, необходимо иметь навыки работы с набором разнообразных инструментов, которые нужны в Data Engineering. Так как это относительно новая профессия, то в различных компаниях может значительно отличаться список требований к кандидатам.

Но количество плюсов перевешивает эти минусы.

• Высокие доходы и низкий уровень конкуренции. На рынке труда недостаточно квалифицированных специалистов, что делает конкуренцию невысокой, а зарплаты – высокими и в России, и за рубежом. По данным hh.ru, начинающий DataEngineer может рассчитывать на доход от 75 000 рублей. Middle Data Engineer получает от 100 000 до 390 000 рублей, а Senior Data Engineer – от 240 000 до 830 000 рублей и выше. Зарубежные компании могут предложить еще более высокие доходы.
• Возможность удаленной работы или переезда. Инженер данных может рассчитывать на удаленную работу в крупных городах России или других стран. Многие зарубежные организации заинтересованы в привлечении технических специалистов и готовы помочь с переездом.
• Перспективность и стабильность в профессии. Ежегодно увеличивается количество информации и, следовательно, нужда в специалистах, работающих с ними. По информации отчета Dice, в 2021 году спрос на инженеров данных в России вырос на 127 %.
• Интересная работа. Эта профессия подойдет для тех, кто любит решать сложные задачи и изучать новые технологии. Кроме того, инженер данныхможет рассчитывать на хороший карьерный рост или даже полностью переквалифицироваться. Например, есть возможность стать DevOps-инженером, автоматизировать и упорядочивать процессы разработки, или изучить машинное обучение и работать с его моделями.

Что нужно знать и уметь инженеру данных

Для инженера данных очень важно понимать, как разные компоненты инфраструктуры взаимодействуют друг с другом, чтобы он мог интегрировать их и создавать законченный процесс – начиная со сбора необработанной информации и заканчивая предоставлением заказчику готовых проанализированных результатов. В то же время инженер данных должен осознавать, каковы возможности и ограничения используемых технологий. Давайте рассмотрим пример.

Предприятие собирает различные типы информации из разных источников, такие как логи IoT-датчиков, таблицы, видео, текстовые файлы и так далее. Необходимо таким образом организовать процесс сбора, хранения и анализа массива этих данных, чтобы все отделы организации имели возможность получать нужную информацию в режиме реального времени. Задача налаживания и поддержки этого процесса ложится на Data Engineer.

Подготовка и очистка информации – еще одна из обязанностей инженеров данных. Они занимаются необработанной информацией, а она может быть неполной, ошибочной или не соответствовать требованиям задач. Инженеры данных обрабатывают информацию, автоматизируют процесс ее сбора, очистки и преобразования в формат, подходящий для дальнейшего анализа.

Data Engineer отвечает за пригодность информации для последующей обработки и обеспечивает ее доступность. Работу с информацией он воспринимает со стороны структуры, логики хранения и эффективности обработки. Что касается доступности данных, финальная инфраструктура должна давать возможность быстрого поиска нужных данных. Как мы уже упоминали, анализа данных Data Engineer не проводит и не ищет в ней закономерностей.

Какие задачи входят в работу инженера данных:

• разработка и поддержка инфраструктуры для работы с объемными массивами данных;
• настройка сбора данных из множества источников в одно хранилище;
• проверка корректности данных, отсеивание неполной или ошибочной информации;
• создание пайплайнов для загрузки и обработки информации;
• поиск новых возможностей для улучшения сбора и обработки информации.
• преобразование необработанных данных в формат, подходящий для последующей обработки и анализа.

Читайте также

Кто такой методолог: основы профессии, важные качества и навыки

Подробнее

Для успешной работы в области обработки данных дата-инженер должен обладать следующими знаниями и навыками:

• Знание алгоритмов и структур данных, которые позволяют эффективно хранить, обрабатывать и извлекать данные.
• Навыки работы с SQL, так как практически все реляционные СУБД используют этот язык для работы с данными.
• Знание языков программирования Python, Java/Scala, так как они являются основными языками для работы с данными и используются в большинстве инструментов для обработки данных.
• Знание инструментов и фреймворков для работы с большими данными. Среди наиболее популярных инструментов можно назвать Spark, Hadoop, Kafka и так далее. Хотя DataEngineer может не знать всех инструментов глубоко, он должен уметь работать хотя бы с одним и понимать, для чего нужны остальные.
• Умение создавать и использовать пайплайны для обработки данных, которые позволяют автоматизировать рутинную работу по загрузке, проверке и очистке данных. Большая часть обработки данных производится с помощью этих процессов, делая работу инженера данныхменее однообразной.
• Навыки работы с распределенными системами, так как компании генерируют огромное количество данных, которые не могут быть обработаны на одном сервере. Инженер данных должен уметь создавать и поддерживать такие системы.
• Знание облачных платформ, так как многие компании сегодня переводят свою инфраструктуру в облака. Дата-инженер должен уметь работать хотя бы с одной облачной платформой и знать, чем облачная инфраструктура отличается от структуры On-premise. Кроме того, он должен уметь выбирать провайдера и подбирать оптимальную архитектуру для задач бизнеса.

Обучение профессии Data Engineer

При должном желании и упорстве можно вполне успешно освоить и эту не самую простую профессию. Data Engineer должен знать основы работы баз данных и их структуры.

Вот базовые навыки, которыми должен обладать кандидат на должность Junior Data Engineer:

• структура данных;
• языки программирования;
• SQL;
• хранилища (облачные, в том числе).

Дарим скидку от 60%
на обучение «Программист Java» до 12 мая

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Для входа в индустрию необязательно и даже желательно начинать не с нуля. Плюсом будет даже маленький опыт работы в IT-сфере, навыки программирования или разработки. Например, вы можете быть программистом по своей специализации и параллельно проходить курсы дата-инжиниринга.

Работодатели обращают внимание на реальный опыт и работу над проектами, особенно с большим объемом данных. Ищите возможности для получения опыта и старайтесь получить больше знаний в процессе обучения. Если вы учитесь на курсах, то там будут практические занятия и возможности для стажировок по профессии Data Engineer. Старайтесь попасть на вакансии, каким бы путем это ни было – главное достичь результата.

Изначально могут быть трудности с поиском работы, связанные с различными причинами – недостаток опыта (и, соответственно, небольшое резюме), конкуренций и так далее. Не сдавайтесь, продолжайте искать вакансии и постоянно улучшайте свои навыки.

Немаловажно следить за тем, как меняются необходимые для успешной работы инженера данных навыков и знаний. Не всегда приобретенные в процессе университетского обучения знания могут стать полезными, так как профессия относительно новая, и информация, нужная в работе, постоянно меняется. Гораздо выгоднее проходить курсы, нацеленные на получение специализации Data Engineer, которые бывают бесплатными и платными.

Бесплатный вариант подойдет для новичков, желающих изучить основы профессии инженера данных, оценить ее перспективы и необходимые знания. Однако бесплатные курсы не дают профессиональных знаний, и, закончив их, сложно начать получать доход. Помимо основ, квалифицированный инженер данных должен овладеть профессиональными знаниями и навыками, поскольку требования к специалистам этой сферы высоки.

Найти работу можно практически сразу после окончания курса. Еще один важный плюс платных курсов в образовательных центрах – вам выдадут сертификат о том, что вы овладели этой специальностью. Если центр довольно известный, вы получите еще больше преимуществ.

Этапы собеседования на должность Data Engineer

Большинство освоивших профессиональные образовательные программы по Data Engineering в западных странах проходят первое собеседование примерно через месяц после выпуска. В течение 3 месяцев не менее 85 % из них находят работу. Собеседования на вакансии Data Engineer и Data Scientist проходят почти одинаково и включают в себя 5 этапов.

• Составление резюме

Если соискатель не имел опыта работы по этой специальности, а занимался, например, маркетингом, он обязательно должен предоставить подробное сопроводительное письмо в каждую компанию, в которой он претендует на вакансию, или рекомендации от представителя этих компаний.

• Технический скрининг

Этот этап обычно проходит онлайн или по телефону. В его процессе соискателю задают 1-2 простых и 1-2 сложных вопроса, которые связаны со стеком технологий работодателя.

• HR-интервью

Этап, который может проходить как очно, так и в онлайн-режиме или по телефону. В его процессе проверяется коммуникабельность и общая адекватность соискателя.

Только до 9.05

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

• Техническое собеседование

Обычно этот этап проходит в формате личного общения с соискателем. Проверяются его технические знания с учетом различного уровня позиций в компании – они могут отличаться от организации к организации и носить разные названия.

• Собеседование с техническим директором или главным архитектором

Позиции Data Engineer и Data Science Engineer являются стратегическими и новыми для многих компаний, поэтому важно, чтобы кандидаты на эту должность имели схожие взгляды с руководством и могли им понравиться.

Часто задаваемые вопросы о профессии Data Engineer

Каковы перспективы профессии инженера данных?

Big Data Engineer – одна из самых перспективных специальностей в сфере IT, эта профессия высоко востребована на рынке труда. Вряд ли данная тенденция изменится в течение ближайших 10 или 15 лет.

Как найти работу инженеру данных?

Оплачиваемая стажировка для Data Engineer – хороший вариант для начала карьеры. Эта профессия востребована во многих сферах, таких как телекоммуникации и финансовая сфера. Часто образовательные организации после окончания курсов предоставляют выпускникам помощь в трудоустройстве.

Платформы с вакансиями, такие как hh.ru, Remote-Job и другие, ежедневно публикуют актуальные предложения с различным уровнем заработной платы и требований. Международные HR-агентства предлагают вакансии в зарубежных компаниях, расположенных как в Европе, так и, например, в ОАЭ. Некоторые опытные специалисты самостоятельно следят за иностранным рынком труда.

Какие основные обязанности должны выполнять инженеры данных?

Основная задача инженера данных заключается в создании пайплайн, которая обеспечивает передачу информации между различными источниками. Для этого могут использоваться пользовательские сценарии, обращающиеся к API внешних сервисов, или SQL-запросы, а также дополнительная обработка данных, их хранение в централизованном хранилище или неструктурированном хранилище – так называемом озере данных.

Читайте также

Арт-директор и его роль в компании

Подробнее

Работа инженера данных является сложной и требует высокой квалификации, но в то же время она интересна и хорошо оплачивается. Специалисты в этой сфере имеют хорошие перспективы на рынке труда, поскольку организации всегда нуждаются в профессионалах, которые могут обрабатывать и хранить большие объемы информации, но и новичку найти работу не слишком сложно.

Тем не менее, чтобы стать квалифицированным инженером данных, необходимо много учиться и постоянно совершенствовать свои навыки. Data Engineer играет важную роль в развитии организации и ее продукции, так как именно он занимается сбором, обработкой и хранением полезных данных.

Автор статьи

Редакция сайта GeekBrains

Оцените статью

Рейтинг: 5

( голосов 5 )

Поделиться статьей