Карьерный путь инженера данных: обзор этапов и ролей

Инженерия данных — это проектирование и создание систем, которые собирают, хранят и анализируют данные в больших масштабах. Простой пример: организации из любой сферы собирают огромные объемы данных, а чтобы извлечь из этих данных ценную информацию, нужны соответствующие технологии и специалисты — дата-аналитики, дата-сайентисты и дата-инженеры.

Будущее большинства отраслей во многом определяется технологиями: например, для управления процессами машинного обучения нужна техническая инфраструктура, поэтому карьера дата-инженера, или инженера данных, выглядит весьма привлекательно и перспективно.

Роли и обязанности инженера данных

Роли и обязанности инженера данных зависят от масштаба и требований конкретного проекта, а также сложности инфраструктуры.

Роли

Иногда дата-инженер является частью небольшой команды, которая отвечает за каждый этап взаимодействия с данными — от конфигурации источника данных до интеграции аналитических инструментов. Роль дата-инженера в такой команде заключается в проектировании и управлении всеми этими системами.

Из-за того, что современные хранилища данных гораздо более разнообразны, чем были раньше, растет спрос на профессионалов, которые специализируются на проектировании хранилищ и умеют работать с инструментами обработки больших данных и разбираются в различных системах хранения. Это еще одна возможная роль дата-инженера.

Также есть инженеры, которые фокусируются на управлении отдельным уровнем экосистемы, например, пайплайном. Они используют инструменты интеграции для связи хранилища данных с источниками данных. Эти инструменты могут выполнять конкретные задачи или просто перемещать данные из одного места в другое для их дальнейшего преобразования.

Если подытожить, дата-инженеры занимаются проектированием, оптимизацией и управлением инфраструктурой, а также созданием пайплайнов в соответствии с бизнес-требованиями.

Обязанности

Процесс работы с данными можно разделить на три основные фазы — extract, transform, load, — формирующие так называемый ETL-пайплайн, или же, простыми словами, набор задач:

1. Извлечение

Чтобы превратить данные в ценную информацию, для начала их нужно извлечь (extract) из источников.

2. Преобразование

Сырые данные мало что значат для конечных пользователей, потому что их сложно анализировать. Фаза преобразования (transform) включает очистку, форматирование и структуризацию наборов данных, чтобы их можно было использовать для анализа и отчетов.

3. Загрузка и хранение

Извлеченную информацию нужно где-то сохранить, т. е. загрузить (load) в хранилище.

Для успешной карьеры дата-инженеру необходимы навыки и знания в области инженерии, компьютерных наук и баз данных. В зависимости от позиции и опыта работы, в обязанности специалиста может входить:

• Проектирование архитектуры платформы (в крупных компаниях архитектор, как правило, — отдельная должность);
• Управление, настройка и создание инструментов интеграции, хранилищ данных, аналитических систем и др.;
• Тестирование/обслуживание пайплайна;
• Развертывание алгоритмов машинного обучения (чаще этим занимаются инженеры машинного обучения);
• Управление метаданными;
• Предоставление инструментов доступа.

Основные навыки и инструменты дата-инженера

Навыки программирования

Некоторые специалисты сначала осваивают Python, поскольку это наиболее часто используемый язык для проектов машинного обучения, также популярны C/C# и Golang. Большинство инструментов и систем для работы с большими данными или их анализа написаны на Scala и Java, поэтому дата-инженер должен владеть как минимум одним, а еще лучше — несколькими языками программирования.

Знание хранилищ/баз данных

Инженеры должны разбираться в различных типах хранения и уметь работать с базами данных NoSQL и SQL с помощью систем управления, таких как Oracle, MySQL, MongoDB, PostgreSQL и пр. Также необходимо знание технологий облачных хранилищ, например Snowflake, BigQuery, Firebolt и Amazon Redshift, чтобы выбрать и поддерживать наилучшую архитектуру.

Экспертиза в области данных

Здесь важно четкое понимание алгоритмов, методов моделирования и техник трансформации данных, а также владение инструментами ETL/ELT (IBM DataStage, Informatica Power Center, Oracle Data Integrator, Talend Open Studio), знание фреймворков и библиотек машинного обучения (TensorFlow, Spark, PyTorch, mlpack) и больших данных (Hadoop, Kafka), владение инструментами BI-аналитики (Tableau, Microsoft Power BI).

Софт скиллы

Помимо определенных технических скиллов, любому специалисту нужны софт скиллы. Для дата-инженеров основные из них — умение решать проблемы, творческий подход и отличные навыки коммуникации, чтобы успешно сотрудничать с коллегами и другими заинтересованными сторонами.

Требования к образованию

Пожалуй, самый очевидный вариант начать карьеру дата-инженера — получить образование в области компьютерных наук. Однако некоторые специалисты переходят в дата-инженерию из смежных направлений, например программирования или BI-аналитики.

Вне зависимости от того, есть у вас профильное образование или вы решили обучаться самостоятельно, стоит изучить следующие темы:

• управление базами данных,
• структуры данных,
• алгоритмы,
• программирование,
• обработка данных,
• безопасность,
• операционные системы,
• распределенные вычисления и др.

Этапы развития карьеры дата-инженера

Профессиональное развитие инженера данных включает несколько этапов:

Стажер

Этот этап — это чаще всего первая ступенька карьерной лестницы, когда нет практического опыта работы по данной специальности. Стажеры на практике знакомятся с фундаментальными концепциями инженерии данных, изучают основные инструменты и технологии и под руководством коллег применяют свои знания в реальных сценариях.

Junior дата-инженер

Следующая позиция после успешного прохождения стажировки — junior дата-инженер. Такие специалисты продолжают развивать навыки работы с хранилищами и базами данных и выполняют несложные задачи, например, помогают интегрировать данные из различных источников и могут участвовать в разработке и проектировании баз данных и пайплайнов.

Middle дата-инженер

Инженер уровня middle — это специалист с определенным опытом работы (от двух-трех лет), который глубоко разбирается в концепциях инженерии данных и умеет их применять для решения практических задач. В его обязанности входит наблюдение за ETL-операциями, проектирование инфраструктуры и управление ей, обеспечение безопасности и т. д.

Senior дата-инженер

На этом уровне вы можете работать в роли ведущего (lead) инженера данных, что включает ряд обязанностей, в том числе, управление платформами больших данных, создание и реализацию сложных архитектур, контроль за производительностью и масштабируемостью системы. Инженеры уровня senior также взаимодействуют со стейкхолдерами и другими специалистами для разработки и внедрения эффективных решений.

Архитектор данных

Архитекторы проектируют и поддерживают архитектуру данных, а также обеспечивают ее эффективность, масштабируемость и безопасность, чтобы она удовлетворяла потребности пользователей и соответствовала бизнес-стратегии организации.

Data Engineering менеджер

Основная задача менеджера — грамотное руководство командой дата-инженеров, чтобы лучшие решения реализовывались на практике, а инфраструктура организации была эффективной и безопасной.

Директор по данным (CDO)

Директор по данным — это топ-менеджер, который отвечает за стратегическое использование информации в компании, чтобы улучшить операционную эффективность, стимулировать рост бизнеса и снизить возможные риски.

Будущее инженерии данных

Инженерия данных постоянно развивается: интеграция машинного обучения, искусственного интеллекта и автоматизации в существующие процессы уже вносит заметные коррективы в эту область.

Чтобы оставаться востребованным специалистом, важно уметь обрабатывать огромные объемы данных, ориентироваться в сложностях новых технологий и научиться использовать их для получения ожидаемых результатов.

Как найти первую работу

Самый очевидный и простой совет — проявляйте активность:

• Ищите стажировки, чтобы получить практический опыт и столкнуться с первыми реальными сложностями.
• Участвуйте в профессиональных конференциях, митапах и прочих мероприятиях, чтобы познакомиться с коллегами и потенциальными работодателями.
• Используйте специализированные ресурсы для поиска вакансий, общайтесь с HR-специалистами.
• Создайте онлайн-портфолио (например, на GitHub), чтобы показать полученные навыки и реализованные проекты.

В любой профессии добивается успеха тот, кто постоянно учится, пробует новое и не боится ошибаться.