Data Engineer — кто это такой, чем занимается дата-инженер, обзор профессии

Представьте огромный склад, в который каждый день привозят тонны товара — коробки, ящики, мешки. Всё это нужно разобрать, рассортировать, проверить на брак и аккуратно разложить по полкам, чтобы потом нужный продукт быстро попадал к покупателю. Примерно так же устроен мир данных. Только вместо коробок там цифры, тексты, клики пользователей, транзакции и сообщения. А порядок здесь наводит герой нашей статьи. В этом материале объясняем, кто такой дата-инженер (Data Engineer), что он должен знать и уметь делать при обработке данных.

Кто это такой 

В современном мире мы окружены огромным потоком информации: покупки в интернете, просмотры видео, сообщения в соцсетях, показатели датчиков в умных домах и даже в машинах. Всё это — терабайты сведений, которые сами по себе мало что значат, пока их не подготовить для анализа. Это похоже на разбросанные кусочки пазла. Нужен человек, который поможет собрать их в понятную картину, чтобы бизнес мог принимать правильные решения, создавать новые продукты и улучшать сервисы.

Дата-инженер — это IT-специалист, который проектирует, строит и поддерживает системы для сбора, хранения и обработки больших объёмов информации. Его задача — сделать так, чтобы сведения из разных источников поступала ответственным сотрудникам в удобном и структурированном виде.

Что делает инженер по данным?

Допустим, у вас приложение по доставке еды. Клиенты оформляют заказы, курьеры их везут, а рестораны готовят. Все эти действия оставляют цифровой след: что заказали, когда, где была задержка, сколько стоила доставка. Статистика летит из нескольких источников и в разном виде. Её нужно подготовить так, чтобы менеджер смог понять, в каком районе курьеры часто опаздывают или какие блюда стали популярны на этой неделе.

Герой нашей статьи занимается тем, что:

• Собирает информацию из разных источников. Это могут быть сайты, приложения, БД, сенсоры на производстве или терминалы в магазине.

• Очищает данные. Например, если в базе указано, что человек родился в 1799 году, а ещё у него номер телефона «123», — инженер такие «грязные» показатели не пропустит.

• Хранит сведения так, чтобы к ним можно было быстро обратиться. Это как на складе, где товары не свалены в одну кучу, а организованы так, чтобы нужный ящик находился за пару секунд.

• Передает результаты аналитикам и дата-сайентистам, которые делают из них отчеты, прогнозы или обучают нейросети.

Data Engineering — это про создание инфраструктуры, которая превращает разрозненные потоки различных фактов в надежную систему для анализа. И если вы хотите работать с информацией на глубоком уровне, создавать настоящую основу для решений — инженерия данных может стать отличным выбором.

Отличия от Data Scientist

Две профессии часто путают, ведь обе работают с показателями. Однако у этих специалистов разные роли, инструменты и цели. Первый отвечает за структуру и надёжность, а второй — за анализ и смысл. Если первый строит рельсы, то второй едет по ним и открывает новые горизонты. Составили сравнительную таблицу, чтобы объяснить разницу наглядно.

Где нужен инженер данных

Телеком, банки, ритейл

Каждый звонок, платеж или покупка оставляют цифровой след. И таких следов — миллионы. Всё это нужно собирать, отфильтровать и передать дальше. Например, чтобы понимать поведение клиентов и делать сервисы лучше.

Онлайн-сервисы и реклама

Здесь важно знать, как ведут себя пользователи: что ищут, на что кликают, где теряются. Нужно наладить технические процессы, чтобы маркетологи могли запускать точные и своевременные кампании.

Логистика и транспорт

Оптимальные маршруты, доставка вовремя, отсутствие пробок — всё это требует учета огромного количества параметров в реальном времени. И здесь специалист делает так, чтобы все нужные сигналы обрабатывались без задержек.

Игровая индустрия

Когда играют миллионы человек, нужно понимать, как они себя ведут, где возникают сбои. Инженеры помогают строить инфраструктуру, которая отслеживает активность игроков и реагирует на неё.

Госструктуры и «умные города»

Управление трафиком, безопасность, прогнозирование чрезвычайных ситуаций — в основе всего этого лежит цифровая информация, с которой нужно грамотно работать. И в этом снова ключевая роль у дата-инженеров.

Медицина и фармацевтика

Современные клиники и лаборатории взаимодействуют с огромным количеством снимков, показателей, результатов исследований. Специалист помогает врачам быстрее находить нужное и принимать точные решения.

Агропромышленность

Техника на полях, погодные сенсоры, спутниковые снимки — всё это позволяет аграриям повышать урожайность. Здесь не обойтись без эксперта, который превратит потоки информации в полезные рекомендации.

Любая компания, которая хочет расти и развиваться на рынке, нуждается в таких специалистах.

Иногда в небольших командах один человек совмещает и инженерные задачи, и аналитические. Но по мере роста бизнеса эти роли начинают чётко разделяться — инженер становится тем, кто обеспечивает другим крепкий фундамент знаний.

Насколько это востребовано

Сегодня в России Database Engineers входят в число нужных и хорошо оплачиваемых специалистов в IT. Спрос на дата-инженеров будет сохраняться и расти в ближайшие годы, поскольку объемы данных продолжают увеличиваться, а бизнес всё активнее внедряет data-driven подходы. Вот почему так происходит.

Во-первых, компании начинают осознавать, что информация — это не просто цифры в отчетах, а реальный актив. Чтобы извлекать из неё пользу, нужна надежная система сбора, хранения и обработки. Вот тут и появляется инженер, который строит фундамент для аналитики и правильных решений.

Во-вторых, из-за ухода западных технологий вроде AWS, Oracle или MSSQL, многие компании вынуждены перестраивать инфраструктуру с нуля на отечественных или open source-платформах. Это дополнительная работа, и её нужно кому-то делать.

Плюс — спрос стабильно опережает предложение. Особенно это чувствуется в крупных городах: в Москве, Петербурге, Екатеринбурге. Вакансий много, а хороших специалистов не хватает.

Наконец, на профессию влияет развитие технологий. Сейчас активно развиваются системы обработки в реальном времени, автоматизация загрузки и очистки информации с помощью AI, облачные платформы. Всё это требует людей, которые умеют не просто кодить, а строить умные, гибкие архитектуры.

Сколько получает дата-инженер

Даже если вы только начинаете, уровень дохода выше, чем во многих других IT-специальностях. 

Junior (начинающий)

Новички в профессии (до года опыта) могут рассчитывать на зарплату от 60–80 тысяч рублей в регионах и от 100 тысяч — в крупных городах. Средняя вилка — от 65 до 125 тысяч, а потолок стартовых предложений доходит до 140 тысяч. Это хорошая база, чтобы войти в профессию и двигаться дальше.

Middle (опыт 2–3 года)

По информации Хабр Карьеры, мидл-специалисты обычно получают 150–250 тысяч рублей, в топовых компаниях — до 270–300 тысяч.

Senior

Инженеры с большим опытом и глубокими знаниями зарабатывают от 300 тысяч рублей. В больших компаниях доход достигает 350–400 тысяч, а топовые специалисты могут получать 500–600 тысяч и выше.

На цифру в оффере напрямую влияют несколько факторов:

• Город. В Москве и Петербурге уровень зарплат выше, чем в регионах.
• Опыт. Чем дольше вы в профессии, тем больше ваша ценность для работодателя.
• Востребованные знания. Облачные платформы, стриминговые системы, владение английским — всё это влияет на вилку.
• Компания. Крупные игроки IT-рынка (например, Сбер, Яндекс, VK) платят выше рынка и готовы вкладываться в специалистов.

Что должен знать и уметь Data Engineer

Программирование и автоматизация

Наиболее популярный язык — Python, часто используют Java и Scala, а в некоторых проектах пригодятся Go или скрипты для автоматизации (bash, PowerShell). Автоматизация рутинных задач — важная часть работы.

SQL 

Без уверенного владения языком структурированных запросов здесь никуда. Нужно уметь работать с реляционными базами (например, PostgreSQL или MySQL) и с более специфичными, вроде Clickhouse. Хороший инженер знает, когда лучше использовать ту или иную базу, и как всё это оптимизировать.

На YouTube-канале karpov.courses собран целый плейлист для тех, кто хочет разобраться в SQL с нуля.

ETL и оркестраторы

Одна из ключевых задач — построение ETL-процессов: извлечь информацию, преобразовать и загрузить туда, где с ней будут работать дальше. Часто для этого используют Airflow, NiFi, Talend и другие оркестраторы. Это как настроить логистику — только не для товаров, а для информационных потоков.

Архитектура и Big Data

Важно понимать, как устроено хранилище или озеро информации (Data Warehouse и Data Lake), и как работают крупные распределенные системы вроде Hadoop, Spark или Kafka. Уметь строить и поддерживать пайплайны — потоки обработки информации, которые работают автоматически и надежно.

Облака и инфраструктура

Современные проекты чаще всего живут в облаках — AWS, Google Cloud или Azure. Нужно разбираться, как настраивать инфраструктуру в облаке и чем она отличается от серверов «на земле» (on-premise). Важно уметь подобрать правильную платформу под нужды проекта.

Оптимизация и безопасность

Хороший специалист не только строит системы, но и следит, чтобы они работали быстро, стабильно и безопасно. Нужно уметь мониторить производительность, находить узкие места и защищать информацию от утечек и несанкционированного доступа.

Теория тоже важна

Хотя дата-инженер — в первую очередь практик, без базовых знаний в алгоритмах, структурах данных и математике (линейная алгебра, вероятности) не обойтись. Это нужно, чтобы понимать, как оптимизировать работу систем и взаимодействовать с ML-командами.

Ценный специалист знает, как обрабатывать большие потоки информации, пишет код, разбирается в системах хранения и облаках, настраивает пайплайны, следит за скоростью и безопасностью. А главное — умеет превратить техническую задачу в реальную пользу для бизнеса.

Откуда приходят в дата-инженеры

• Из аналитики вне IT. Люди, работающие с таблицами и отчетами, часто хотят автоматизировать рутинные задачи и улучшить работу с данными, поэтому переходят в дата-инжиниринг, чтобы освоить программирование и построение систем обработки данных.
• Из аналитики в IT. Специалисты, уже знакомые с базовым программированием на Python и имеющие опыт работы с данными, стремятся развиваться в более техническом направлении, осваивая создание ETL-процессов, работу с базами данных и Big Data-технологиями.
• Из программирования и разработки. Часто дата-инженерами становятся разработчики и программисты, которые хотят переключиться на работу с данными, построение инфраструктуры и автоматизацию процессов. Также возможен обратный переход — из дата-инженеров в дата-сайентисты или DevOps-инженеры, в зависимости от интересов и карьерных целей.

• После технического вуза. Факультеты IT, прикладной математики, компьютерных наук. Но теории мало — нужно прокачивать практику.

• Через курсы и самообучение. Онлайн-программы, pet-проекты, стажировки — всё, где можно собрать реальные пайплайны и потренироваться.

В эту профессию редко врываются с нуля. Часто это переходящие из аналитики и разработки профессионалы, которые хотят углубить технические навыки и заниматься более сложными и масштабными проектами. 

Плюсы и минусы 

Профессия подойдёт тем, кто любит порядок, технические задачи, интересуется IT-инфраструктурой и хочет быть частью системных изменений. Но придётся регулярно учиться и быть готовым к множеству рутинных задач.

Как стать дата-инженером и где учиться

Курс «Инженер данных с нуля» от karpov.courses — отличная отправная точка. Если вы уже работаете с данными или только хотите в эту сферу, то вам сюда. Курс будет особенно полезен:

• аналитикам данных, которые хотят глубже разобраться в инфраструктуре;
• data-инженерам, желающим систематизировать знания;
• BI-разработчикам, которым важно понимать, откуда берутся данные;
• backend-разработчикам, которым интересно перейти в дата-инженерию.

В программе — максимум практики: вы соберете свой проект, в котором воспроизведете настоящий etl-процесс крупной платформы. Airflow, Spark, S3 и Greenplum — всё по-взрослому, как на проде. На проект отводится две недели: в это время никакие другие дисциплины не отвлекают. Только работа с инфраструктурой и реальными сценариями.

Как начать

Помните!

• Не обязательно быть гением математики. Главное — логика, аккуратность и интерес к данным.
• Можно перейти из другой сферы. Главное — желание учиться.
• Не страшно, если не знаете всех инструментов сразу. Вы будете расти по ходу дела. Главное — начать.

Подведем итоги

Мы простыми словами рассказали, кто такой дата-инженер и чем он занимается, в чем отличие этой профессии от Data Science Engineer, а также для чего нужен инжиниринг баз данных. Это одна из перспективных ролей в IT: высокая зарплата, стабильный спрос и работа, которая влияет на бизнес в разных сферах — от медицины до геймдева.