Наше кадровое IT агентство SELENA GROUP специализируется на услуге «Подбор Data Engineer» любого уровня и знаний. Найдем подходящего Data Engineer для вашего проекта.
Подбор каких Data Engineer мы ведём
Чтобы работать с данными, нужны системы, которые готовят их для анализа, то есть инфраструктура. За её построение и подготовку данных отвечает Data Engineer.
Data Engineer, или инженер данных, — это специалист, который занимается построением и обслуживанием инфраструктуры для работы с данными, их предварительной обработкой. Инженер не участвует в анализе, но обеспечивает аналитиков нужными мощностями, инструментами и подготовленными данными. Часто таких специалистов называют Big Data Engineer или инженерами больших данных.
Инженеры данных нужны в банках, ретейле и крупных онлайн-сервисах.
Чем занимается инженер данных
- Разрабатывает систему для работы с данными: хранилища, инструменты и сервисы.
- Собирает данные. Источников могут быть десятки, но вся информация из них должна попадать в общее хранилище.
- Очищает данные: убирает дубли и устраняет ошибки.
- Структурирует данные так, чтобы они стали пригодны для аналитики. В чистом виде из источников данные «сырые», их нужно предварительно обработать.
- Настраивает загрузку данных и их движение между инструментами. Для этого он создаёт пайплайны — процессы движения данных от источника к нужному месту.
- Обновляет используемые инструменты и ищет способы улучшения и автоматизации существующих процессов.
Отличия Data Engineer от Data Scientist
Дата-инженер и специалист по Data Science — коллеги. Они практически всегда работают вместе и тесно сотрудничают друг с другом.
Data engineer создаёт инфраструктуру для работы с данными. Он устанавливает инструменты для сборки и передачи данных, строит архитектуру хранилищ для БД.
Data scientist пользуется этой инфраструктурой, чтобы анализировать данные. Он строит и обучает модели, чтобы они находили паттерны в данных и правильно их интерпретировали. К Data scientist данные попадают уже в «очищенном» и упорядоченном виде.
Что должен знать и уметь Data Engineer
- Структуры данных и математические алгоритмы. Понимание алгоритмов позволит общаться со специалистами по Data Science на одном языке и предоставлять им данные в удобном виде. Общие знания о том, как именно хранятся данные, понадобятся, чтобы грамотно их извлекать и обрабатывать.
- Языки программирования. Самое главное — знать Python (а разработчиков на Python мы также можем вам подыскать), потому что именно на нём пишут алгоритмы для обработки данных. Пригодятся Java и Scala — на них написаны сами инструменты для обработки данных. Знание языков понадобится, чтобы дорабатывать эти инструменты и эффективно их использовать.
- SQL и классические базы данных. Часто данные нужно будет извлекать из классических БД с помощью SQL-запросов, поэтому инженер данных обязательно должен это уметь.
- Инструменты для работы с большими данными. Таких инструментов много: различные колоночные БД, экосистема Hadoop для создания озёр данных, Spark и Kafka. Важно освоить хотя бы некоторые инструменты, чтобы понимать принципы их работы. Так будет проще подстроиться под те, которые используют в конкретной компании.
Облачные технологии. Сейчас практически все компании работают с большими данными в облаках, организуют там хранение и аналитику. Важно уметь строить инфраструктуру на базе облачной.
Уровень зарплат Data Engineer
Конкурентоспособная заработная плата – один из главных факторов, влияющих на уровень текучести персонала. Чем больше на региональном рынке труда конкурентов, предлагающих более высокооплачиваемые места на сопоставимых позициях, тем выше риск, что сотрудники захотят сменить место работы.
Для удержания сотрудников, привлечения в компанию новых специалистов, компании вынуждены индексировать и предлагать рыночные зарплаты.
На сегодняшний день, распределение уровня заработка выглядит следующим образом:
- Junior — до 100 000 рублей в месяц;
- Middle — от 250 до 300 000 рублей в месяц;
- Senior — от 350 000 рублей в месяц и выше.
Данные на апрель 2024 года.
