Дата Інженер займається проектуванням, розробкою, впровадженням та підтримкою інфраструктури для обробки даних. Основна мета цієї ролі — забезпечити надійний і масштабований доступ до даних для аналітиків, дата-сайентист та інших користувачів. Обов’язки:
1. Проектування і розробка інфраструктури даних:
- • Створення систем збирання, зберігання та обробки даних.
- • Оптимізація процесів обробки великих обсягів даних.

2. ETL/ELT-процеси (Extract, Transform, Load):
- • Розробка та налаштування пайплайнів для обробки даних.
- • Автоматизація збору даних із зовнішніх та внутрішніх джерел.

3. Підтримка якості даних (Data Quality):
- • Впровадження процесів очищення, перевірки та стандартизації даних.
- • Забезпечення цілісності та відповідності даних бізнес-вимогам.

4. Робота з базами даних:
- • Створення та підтримка реляційних та нереляційних баз даних.
- • Оптимізація продуктивності баз даних.

5. Інтеграція даних:
- • Налаштування інтеграції з різними джерелами (API, FTP, зовнішні сервіси).
- • Створення схем і моделей даних для аналітики.

6. Моніторинг і підтримка:
- • Налаштування інструментів моніторингу системи даних.
- • Робота із сповіщеннями про помилки та забезпечення безперебійності процесів.

7. Взаємодія з командами:
- • Співпраця з дата-аналітиками, дата-сайєнтистами та розробниками.
- • Розробка рішень для підтримки специфічних бізнес-запитів.

Ключові технології для Data Engineer:
1. Мови програмування:
- • Python: Основна мова для обробки даних, автоматизації та побудови ETL-процесів.
- • SQL: Для взаємодії з реляційними базами даних.
- • Scala та Java: Для роботи з Apache Spark та іншими інструментами обробки великих даних.

2. Системи управління базами даних (DBMS):
- • Реляційні: PostgreSQL, MySQL Microsoft SQL Server, Oracle.
- • NoSQL: MongoDB Cassandra, Couchbase.
- • Data Warehouses: Snowflake, Amazon Redshift Google BigQuery.

3. Інструменти для обробки великих даних (Big Data):
- • Apache Spark: Обробка великих даних у розподіленому середовищі.
- • Hadoop: Зберігання та обробка великих обсягів даних.
- • Kafka: Стримінгове опрацювання даних у реальному часі.

4. Хмарні платформи:
- • AWS: S3, EMR, Glue, Redshift.
- • Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, Dataflow, Pub/Sub.
- • Microsoft Azure: Data Lake, Synapse Analytics, Azure Data Factory.

5. Інструменти для ETL/ELT:
- • Apache Airflow: Для автоматизації робочих процесів.
- • Talend, Informatica: Комерційні рішення для інтеграції даних.
- • dbt (Data Build Tool): Для трансформації даних.

6. Інструменти контейнеризації та оркестрації:
- • Docker: Для створення контейнеризованих середовищ.
- • Kubernetes: Для масштабованого розгортання систем.

7. Інструменти моніторингу:
- • Prometheus, Grafana: Для моніторингу продуктивності.
- • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Для логування та аналізу.

8. Інструменти для роботи з API та інтеграцій:
- • REST API: Інтеграція даних із зовнішніми сервісами.
- • GraphQL: Гнучка передача даних між клієнтами та серверами.

Навички та вимоги до Data Engineer:
- • Досвід роботи на посаді Дата Інженера від 2 років
- • Розуміння концепцій структурованих і неструктурованих даних.
- • Досвід роботи з хмарними сервісами для обробки та зберігання даних.
- • Володіння принципами оптимізації продуктивності баз даних.
- • Знання алгоритмів обробки даних у реальному часі та пакетному режимі.
- • Розуміння принципів безпеки даних.

Результат роботи Data Engineer:
- • Надійна та масштабована інфраструктура даних.
- • Ефективні пайплайни для збору, трансформації та завантаження даних.
- • Оптимізована продуктивність систем обробки даних.
- • Чисті, доступні й легко інтегровані дані для бізнес-аналітики.

Контактна інформація →