Дата-инженер (Data Engineer) — это специалист, который занимается изучением и интерпретацией больших массивов данных. Его основная задача, как и подобает инженеру, выстроить необходимую инфраструктуру, чтобы обеспечить этот процесс.
Суть профессии
Масса компаний занимается анализом Big Data и машинным обучением, чтобы прогнозировать определенные события и в соответствии с ними выстраивать свои бизнес-процессы.
Однако технология машинного обучения никогда бы не сможет работать без предварительной подготовки. Чтобы «переварить» громадные массивы информации, искусственному интеллекту нужна соответствующая инфраструктура и хранилища, то есть собственные базы данных. Вот именно ими-то и занимается дата-инженер. Если конкретнее, его работа состоит в том, чтобы наладить конвейер обработки данных (ETL): извлечение, преобразование и загрузку.
Что делают инженеры баз данных на рабочем месте:
- Строят пайплайны. Так называют последовательность обработки данных, которые проходят несколько стадий от извлечения до интерпретации. Для каждого этапа дата-инженер должен подобрать соответствующий инструмент (программный код) и настроить его должным образом;
- Масштабируют потоки данных. Дата-инженеру нужно оценить, какие загрузочные мощности понадобятся, чтобы можно было без задержек «скармливать» требуемый объем информации, а в случае увеличения потока ещё и расширить;
- Проектируют безопасные хранилища. Информацию, обработанную из большой сети, нужно где-то содержать без постороннего доступа. Дата-инженер продумывает, как это организовать;
- Настраивают мониторинг. В данном случае на плечах дата-инженера лежит сбор статистики о техническом состоянии системы (логи, метрики, графики загрузки и т.д.). В случае сбоя оповещения должны приходить автоматически.
Чем дата-инженер отличается от дата-сайентиста
Есть довольно много пересечений между инженерами баз данных и Data Scientists, в том числе в плане навыков и требований по трудоустройству. Но роли они всё-таки выполняют разные: дата-инженеры подготавливает инфраструктуру, а дата-сайентист строит модель-прототип под конкретные бизнес-задачи.
"В своей основе data engineers имеют ряд отличительных особенностей от data scientists, если поставить их в один ряд, то можно сказать, что data engineers больше занимаются самими данными, нежели поиском инсайтов из них. Их задача — следить, проектировать и организовывать бесконечные потоки данных, структурируя и валидируя их для конечного пользователя"
Алексей Благирев. Наталья Хапаева. Big data простым языком, 2018
Проблема в том, что интерпретировать модель-прототип во внятное бизнес-решение (конечный продукт) вряд ли получится. И этим тоже занимается инженер данных.
Рассмотрим конкретный пример. Допустим, дата-сайентист хочет узнать, сколько денег геймеры тратят в мобильной онлайн-RPG и какие игровые предметы преимущественно покупают, чтобы сделать прогноз по стоимости/популярности инвентаря, как они будут влиять на игровой процесс, характеристики персонажей и скорректировать игровые механики. Для этого ему нужен массив данных по поведению игроков. Что в данном случае делает дата-инженер:
- С определенной периодичностью собирает данные с устройств геймеров;
- Собирает данные с логов сервера, которым пользуются игроки;
- Создает точку API, которая отразит историю событий по тому или иному пользователю. Например, геймер под ником «HellKnight_876» 78 уровня зашел в игру столько-то раз, в такое-то время, купил такие-то предметы, выполнил этот квест и т.д.
Для этого нужно создать пайплайн, собрать логи с приложения и сервера и соотнести с конкретным пользователем. Затем проанализированные логи объединяются в базу данных и передаются на общий сервер, откуда их можно запросить по API.
Дата-сайентист, опираясь на эти данные, строит модель-прототип поведения геймеров и выстраивает прогноз их поведения в игре.
Источник фото: Napkin AI, kedu.ru
Что должен знать дата-инженер
В первую очередь на такую должность годятся IT-специалисты с крепкими знаниями по части бекэнда, то есть проектирования серверной части ПО или приложений. Это означает:
- Владение языком запросов SQL на уровне не ниже Middle;
- Знание языка программирования Python (в нём создаются и интерпретируются все данные);
- Опыт работы с облачными платформами и соответствующий сертификат (Amazon Web Services, Microsoft Azure и другие);
- Знание устройства баз данных SQL и NoSQL;
- Владение Java/Scala;
- Знание инструментов аналитики Power BI или Tableau.
Конкретный набор скиллов зависит от работодателя, поскольку инструментарий бывает разным и потребности в обработке Big Data тоже разные. Здесь перечислены наиболее общие требования к квалификации инженера по базам данных.
Нужно еще знать, что дата-инженер — это командный игрок и тесно работает с другими специалистами. Помимо Data Scientist с ним взаимодействуют аналитики данных, бизнес-аналитики, разработчики. Так что softs kills в такой работе нужны изрядные:
- Коммуникативные способности;
- Понимание задач компании;
- Понимание бизнес-процессов в той области, где он работает;
- Непрерывное самообучение и готовность изучать новое;
- Знание английского языка на уровне не ниже Intermediate.
Как стать дата-инженером
В эту профессию приходят разными путями, но в первую очередь из аналитиков. Не обязательно это представители IT-аналитики, могут быть и другие сферы. Во вторую очередь — это разработчики, или конкретнее backend-разработчики, поскольку они вплотную работают с SQL запросами и специфическими языками программирования.
Старт в профессии можно получить, отучившись в вузе на технической или математической специальности, поскольку без базовых знаний по информатике и вычислительной технике здесь работать не получиться. Однако вузовское образование — ещё полдела. Нужны именно практические навыки в программировании, умение работать с базами данных.
Читайте также: ТОП-20 онлайн-курсов по Data Engineering
Количество вакансий
Самый простой способ проверить, насколько востребованы data engineer — это пройтись по любому сайту по поиску работы. На hh.ru в данный момент насчитывается более 1300 вакансий, хотя позиции для дата-сайентистов и дата-инженеров идут вперемешку. По всей видимости работодатели ещё не совсем ориентируются, какой именно специалист им нужен и ждут от соискателей полного набора компетенций.
Какие обычно условия предлагают:
- Полная занятость (хотя удаленные вакансии также имеются);
- Опыт от 1 года;
- Знания по части Python, баз данных и СУБД (таких как PostgreSQL);
- Владение инструментами и методами ETL.
Уровень зарплаты в 2025 году
Несомненный и самый очевидный плюс на такой позиции — заработная плата. Хотя далеко не всегда она указывается, особенно для стажеров. Но это нормальная практика в IT-индустрии, где оплата труда складывается из конкретных знаний и умений кандидата.
Однако даже на позициях с минимальным опытом (1—3 года) работодатели готовы платить от 150000 рублей. Более опытные дата-инженеры могут рассчитывать уже на 350000 рублей. В зарубежных компаниях предлагают от 10000 USD.
Плюсы и минусы профессии
| Плюсы | Минусы |
| Высокая заплата | Размытые границы обязанностей |
| Перспективность | Часто неясные и неочевидные требования к навыкам при найме |
| Востребованность из-за дефицита специалистов | Мало вакансий в провинции |
| Интересная работа для людей с аналитическим складом ума | Высокий порог вхождения (требуется опыт в IT) |
Источники
Большая Российская Энциклопедия
