Дата-инженеры рассказали о своей профессии, рабочем процессе, обучении, карьере и взаимодействии с ИИ

В современном мире данные стали новым видом топлива, на котором работает бизнес, наука и даже развлечения. Но чтобы эти данные приносили пользу, их нужно собрать, очистить, структурировать и передать дальше – в таком виде, чтобы аналитики и алгоритмы могли использовать их для решений. Этим и занимается дата-инженер.

В этой статье специалисты из netology.ru рассказали про профессию дата-инженера, описали, как проходит рабочий день такого специалиста, как утроено обучение профессии, как получить повышение и порассуждали о том, заменит ли дата-инженеров ИИ.

Суть профессии

Дата-инженер создает и поддерживает системы, предназначенные для хранения и обработки массивов данных. Если представить компанию как город, то дата-инженер – архитектор и строитель дорог, по которым движется информация. Он не анализирует данные и не придумывает бизнес-выводы, но именно благодаря его работе у аналитиков и дата-сайентистов есть доступ к чистым, правильно структурированным данным.

Продукт его работы – качественная инфраструктура: базы данных, потоки передачи информации, автоматизированные алгоритмы сбора и обработки.

Командная работа и передача задач

Такой специалист тесно коммуницирует с несколькими коллегами. Он Он получает требования от бизнес-аналитиков или продуктовых менеджеров, которые формулируют, какие данные нужны компании. Работает в паре с дата-сайентистами, которые строят прогнозные модели и алгоритмы на основе уже подготовленных данных. Также сотрудничает с разработчиками, DevOps-инженерами и архитекторами, которые помогают поддерживать стабильность всей системы.

По информации netology.ru/programs/data-engineer, цепочка выглядит так: бизнес ставит задачу, дата-инженер проектирует и настраивает «дороги для данных», дата-сайентист и аналитик используют эти данные для отчетов и моделей, компания принимает решения.

Навыки и умения

Дата-инженер должен быть уверенным программистом, разбираться в базах данных, понимать принципы распределённых систем и работы облачных платформ. Ему нужны знания в области алгоритмов, сетей, а также умение работать с инструментами потоковой обработки данных. Важны и «мягкие» навыки – умение общаться, объяснять сложные вещи простыми словами, планировать задачи и работать в команде.

Как выглядит рабочий день

Рабочий день в офисе дата-инженера похож на работу разработчика. Утро начинается со встреч команды: обсуждаются задачи, сроки, возможные проблемы. Затем идет несколько часов сосредоточенной работы за компьютером – написание кода для сбора данных, настройка хранилищ, тестирование. После обеда часто проходят синхронизации с аналитиками или дата-сайентистами: проверяется, устраивает ли их качество подготовленных данных. На удалёнке распорядок тот же, но с большей гибкостью: рабочее место дома, звонки через видеоконференции, общение в корпоративных мессенджерах.

Обучение и вход в профессию

Попасть в профессию можно разными путями. Высшее образование в области информатики или математики – прочная база, но не единственный путь. Многие приходят в дата-инженерию из смежных сфер, изучая теорию и практику по онлайн-курсам, блогам и учебникам. Важнее всего реальные проекты и портфолио: умение построить работающий конвейер обработки данных ценится выше, чем диплом.

Карьерные уровни

Junior выполняет простые задачи: пишет небольшие скрипты, помогает поддерживать существующую систему, учится работать с базами данных.

Middle уже способен самостоятельно проектировать решения, брать на себя часть архитектуры и оптимизации.

Senior отвечает за стратегию: он определяет, какие технологии использовать, выстраивает сложные системы, обучает младших коллег и принимает ключевые технические решения.

Чтобы вырасти до senior, стоит выстраивать обучение в три шага: сначала освоить базу программирования и работы с данными, затем погрузиться в инструменты и практику на реальных проектах, а после научиться проектировать системы целиком и мыслить стратегически.

Перспективы и роль ИИ

Часть задач дата-инженера уже автоматизируется: системы умеют сами подстраивать хранилища, упрощать интеграции, предлагать оптимальные схемы обработки. Но стратегическое проектирование, выбор архитектуры, понимание бизнес-задач и работа в команде остаются за человеком. Искусственный интеллект способен помочь, ускорить рутинные процессы, но заменить специалиста полностью он не сможет.

• Интереснейшие публикации иркутских СМИ — в соцсетях: ВКонтакте, Одноклассники, Telegram