kto to jest data engineer?
W dzisiejszym świecie dane biznesowe i osobiste są generowane w oszałamiającym tempie. Szacuje się, że w 2025 roku osiągną rozmiar aż 175 zettabajtów (zettabajt to aż tryliard bajtów). Dla porównania, w 2019 roku było to 45 zettabajtów. Tak duży przyrost wynika z dynamicznego rozwoju komunikacji i cyfrowego biznesu. To jedna z przyczyn, dla których przedsiębiorstwa na całym świecie potrzebują specjalistów, którzy pomagają w odpowiednim gromadzeniu i przetwarzaniu danych, a także ocenianiu ich przydatności, co pozwala na podejmowanie odpowiednich decyzji biznesowych i rozwijanie działalności. Jedną z takich osób jest data engineer. Wykonujący ten zawód mogą liczyć na bardzo dobre warunki zatrudnienia oraz ciekawe wyzwania w codziennej pracy. Warto wiedzieć, co robią inżynierowie danych.
Data engineer to po polsku inżynier danych. To tłumaczenie dobrze pokazuje, kim jest taki specjalista. Zgodnie z nazwą stanowiska zajmuje się on analityką danych. Zbiera je oraz nimi administruje i zarządza. Pełni kluczową funkcję w wielu działach IT. Odpowiada za tworzenie architektury pozwalającej na pozyskiwanie i przetwarzanie surowych danych. Przygotowuje je także na potrzeby dalszych działań ze strony analityków, którzy odpowiednio je interpretują i wyciągają z nich wnioski.
Osoby pracujące w zawodzie data engineera oceniają też przydatność nowych źródeł informacji oraz projektują i uruchamiają nowe, relacyjne bazy danych. Zajmują się identyfikacją trendów widocznych w zestawieniach danych i opracowują specyficzne algorytmy. Podobnie jak inni przedstawicieli branży IT mają szerokie umiejętności techniczne. Znają się m.in. na projektowaniu baz danych w oparciu na SQL i językach programowania, a także orientują się w rozwiązaniach chmurowych.
Inżynierowie danych to ważna część większego zespołu, którego zadaniem jest dostarczanie użytecznych informacji i wniosków liderom biznesu. Są one niezbędne do kierowania firmą i ustalania długoterminowych strategii działania. Dzięki staraniom inżynierów danych i analityków kierownictwo przedsiębiorstwa może lepiej zrozumieć bieżące zmiany czy trendy i odpowiednio na nie zareagować. Prowadzi to do poprawy wyników osiąganych przez daną organizację.
Każdego dnia inżynierowie danych podejmują współpracę zarówno z przedstawicielami biznesu, jak i specjalistami IT. Prowadzi to m.in. do budowania i utrzymywania architektury oraz tworzenia API, czyli interfejsu programowania aplikacji. Działania te wpływają na zwiększenie użyteczności danych. Pozwalają także na zachowanie ich integralności.
Specjaliści z obszaru data engineeringu mogą skupiać się na różnych kwestiach. Zależy to od wymogów i struktury organizacyjnej danej firmy. Mają więc szansę np. nadzorować wszystkie zadania z obszaru gromadzenia, zarządzania i analizowania danych, skupić się na zarządzaniu przepływami informacji spływających do przedsiębiorstwa lub koncentrować się na pracy z wieloma bazami danych.
Co robi data engineer w codziennej pracy?
Zakres obowiązków data engineera należy do złożonych. Zawsze jest dostosowany do potrzeb i oczekiwań danej firmy, dlatego zadania zawodowe mogą nieco różnić się w zależności od konkretnej organizacji. Wśród typowych, ogólnych obowiązków znajdują się m.in.:
● wyodrębnianie danych i przygotowywanie ich w ramach procesów ETL (extract, transform & load);
● tworzenie, utrzymywanie i rozwijanie hurtowni danych oraz wykorzystywanie ich w procesach analitycznych;
● budowanie baz danych i zarządzanie nimi;
● ocenianie i analizowanie zbiorów danych;
● zarządzanie przepływami danych;
● kodowanie w wybranych językach programowania;
● wykorzystywanie frameworków służących do obsługi baz danych;
● rozwijanie, budowanie i testowanie architektury;
● przygotowywanie dokumentacji technicznej;
● podejmowanie współpracy z innymi członkami działu IT, w tym z analitykami danych, administratorami baz danych czy programistami.
Podstawowym celem działań data engineera jest zweryfikowanie, czy gromadzone i pozyskiwane informacje są prawdziwe i użyteczne. Wymaga to kompleksowego podejścia i specjalistycznych umiejętności.
Data engineer vs data scientist – czym różnią się te zawody?
Niektórzy utożsamiają zawód data engineera z profesją data scientist. W praktyce to dwa różne stanowiska, choć zajmujące je osoby ściśle ze sobą współpracują. Inżynier danych odpowiada za opracowanie narzędzi pozwalających na przetwarzanie danych. Jest architektem i konstruktorem, który zapewnia ich dostępność. Jego główne zadanie to tworzenie odpowiedniej infrastruktury.
Tzw. naukowiec danych stosuje z kolei różnorodne techniki statystyki oraz metody związane z uczeniem maszynowym i wykorzystuje je do przetwarzania oraz analizowania danych. Często też odpowiada np. za opracowywanie modeli, które wskazują, jaką wiedzę można wyciągnąć z konkretnego źródła danych.
aktualne oferty pracyjak wygląda praca data engineera?
Praca data engineera odbywa się przed ekranem komputera. Specjalista korzysta z baz danych w cyfrowej formie. Podczas codziennego wykonywania obowiązków zawodowych używa wyłącznie komputerowych narzędzi. Z tego względu nie zawsze musi pracować w siedzibie firmy, która go zatrudnia. Może stworzyć swego rodzaju biuro wirtualne we własnym domu, by zdalnie wykonywać poszczególne zadania. Takie rozwiązanie jest niezwykle popularne. Nie ma przeszkód, by data engineer pracował w trybie online, jeśli ma bezpieczny dostęp do serwerów, a polityka i kultura organizacyjna obowiązujące w konkretnym przedsiębiorstwie pozwalają na wypełnianie obowiązków w taki sposób. Ponieważ praca zdalna w branży IT jest czymś powszechnym, również inżynier danych bardzo często może na nią liczyć.
Bez względu na miejsce pracy data engineer musi bezpośrednio współpracować z wieloma specjalistami z obszaru IT i analityki działań. Stanowi część większego zespołu. Ważne więc, aby umiał współdziałać z innymi.
Warunki zatrudnienia data engineera
Data engineer, podobnie jak inni członkowie branży IT, często może wybrać dogodną dla siebie formę zatrudnienia. Pracodawcy oferują zazwyczaj dwie opcje: umowę o pracę lub kontrakt B2B. W pierwszej sytuacji data engineer zyskuje stabilizację i szereg udogodnień takich jak płatne dni wolne, ekwiwalent za urlop (w razie potrzeby), dodatkowe świadczenia itp. Umowa B2B z kolei wymaga bycia samozatrudnionym. Data engineer na własnej działalności gospodarczej ma większą elastyczność i swobodę. W zależności od sytuacji może współpracować z różnymi firmami i realizować różne projekty, co bywa nie tylko korzystne finansowe, lecz także pozwala na zdobywanie cennego doświadczenia i podejmowanie się ciekawych wyzwań.
Czas pracy data engineera zależy od konkretnej firmy. W niektórych przedsiębiorstwach obowiązuje standardowy tryb – specjalista wykonuje swoje obowiązki przez średnio 8 godzin dziennie. Ze względu na to, że współcześnie mamy do czynienia z generowaniem ogromnej ilości danych oraz potrzebą ich ciągłego gromadzenia i przetwarzania, w zawodzie często zdarzają się nadgodziny. Alternatywą dla standardowego trybu może być zadaniowy czas pracy. Data engineer jest wówczas rozliczany z wykonania konkretnych zadań.
Przeczytaj również: Jak zostać kurierem? Wymagania do wykonywania zawodu
Gdzie może się zatrudnić data engineer?
Praca czeka na data engineera w wielu firmach. Są to przede wszystkim przedsiębiorstwa działające w branży IT, w tym podmioty outsourcingowe świadczące usługi z tego zakresu. W praktyce jednak data engineer jest potrzebny wszędzie tam, gdzie firmy kształtują swoje decyzje w oparciu na różnorodnych danych i informacjach. W związku z tym zatrudnienie jest możliwe w przedsiębiorstwach z wielu sektorów, w tym finansowego, analitycznego, e-commerce, medycznego lub związanego z administracją (również publiczną).
Ścieżka kariery data engineera
Posada data engineera należy do rozwojowych. Wręcz wymaga się na niej ciągłego podwyższania swoich kompetencji i pozostawania na bieżąco z wszelkimi nowościami ze świata danych, zbierania ich i przetwarzania oraz zarządzania nimi. W tym zawodzie istnieje też typowa dla branży IT hierarchia stanowisk. Można więc pracować kolejno jako junior data engineer, samodzielny data engineer (mid/regular) oraz senior data engineer. Awans jest możliwy poprzez uzyskanie odpowiedniego doświadczenia. Oprócz tego inżynier danych może rozwijać się w kierunku pracy jako big data engineer.
Zobacz także: Jakie są pokolenia na rynku pracy i czym wyróżnia się każde z nich?
ile zarabia data engineer?
Zarobki data engineera niewątpliwie należą do wysokich. Ich konkretna kwota zależy od miejsca zatrudnienia, poziomu w hierarchii zawodowej czy wreszcie umowy, na jaką zatrudniony jest dany specjalista. Według danych z 2021 roku* średnie wynagrodzenia prezentuje się następująco:
● junior data engineer otrzymuje około 7500 zł brutto na umowie o pracę i 7800 zł brutto na umowie B2B;
● mid/regular data engineer dostaje około 13100 zł brutto na umowie o pracę i 16600 zł brutto na umowie B2B;
● senior data engineer zarabia około 17700 zł brutto na umowie o pracę i 21600 zł brutto na umowę B2B.
Jak widać, zarobki data engineera są naprawdę satysfakcjonujące. Na dobrą pensję można liczyć już na początku kariery.
* Dane pochodzą z portalu geek.justjoin.it/.
Benefity pozapłacowe w pracy data engineera
Poza bardzo wysokimi zarobkami data engineer może liczyć na pakiet udogodnień w postaci użytecznych benefitów pozapłacowych. W branży IT najpopularniejsze z nich to m.in. praca zdalna i elastyczne godziny pracy, prywatne ubezpieczenie zdrowotne, ubezpieczenie na życie, dofinansowanie kursów językowych oraz branżowe szkolenia i konferencje. Duże korporacje decydują się często na mniej powszechne bonusy, takie jak dofinansowanie urlopu, firmowe wyjazdy za granicę czy możliwość skorzystania z wizyty u fizjoterapeuty.
jak zostać data engineerem?
Aby zostać data engineerem, należy mieć złożone kompetencje z zakresu kodowania, tworzenia oprogramowania, matematyki, eksplorowania danych i zarządzania ich bazami, informatyki czy wreszcie cyberbezpieczeństwa. Bez mocnego i ugruntowanego zaplecza technologicznego wykonywanie tego zawodu jest niemożliwe. Pracodawcy mogą mieć różne wymagania wobec kandydatów. Często oczekują wykształcenia wyższego zdobytego na jednym z takich kierunków jak informatyka, technologie informatyczne, inżynieria oprogramowania, matematyka itp. Nie zawsze jest to jednak niezbędne. Potrzebną wiedzę i umiejętności można rozwijać również poza studiami. Przydatne są różnego typu kursy oraz bootcampy. Warto postawić także na szkolenia kończące się uzyskaniem certyfikatu. Na uwagę zasługują m.in. Amazon Web Services (AWS), Data Science Council of America (DASCA), Cloudera Certified Associate (CCA), Cloudera Certified Professional (CCP), IBM Certified Data Engineer i wiele innych.
Istotne może też być wcześniejsze doświadczenie zawodowe. Najlepiej, aby data engineer zdobył je na stanowisku wymagającym pracy z danymi.
Co powinien umieć data engineer?
W pracy data engineera kluczowe są konkretne umiejętności. Wśród nich znajdują się kompetencje z zakresu takich zagadnień jak m.in.:
● zdolność przekładania koncepcji technicznych na nietechniczny język – przydaje się przede wszystkim w kontaktach z interesariuszami wewnętrznymi i zewnętrznymi;
● analizowanie i syntetyzowanie danych – data engineer powinien potrafić profilować dane, analizować ich źródła oraz wyciągać z tego wnioski, a następnie przekazywać je współpracownikom i wraz z nimi wypracowywać odpowiednie metody wykorzystania danych;
● opracowywanie danych – specjalista musi umieć projektować, budować i testować produkty oparte na danych wyciągniętych z wielu źródeł i systemów. Powinien też wiedzieć, jak używać do tego różnych technologii;
● ulepszanie procesów z zakresu gromadzenia i zarządzania danymi – data engineer musi wiedzieć, jakie są innowacje w branży oraz znać najnowsze narzędzia i sposoby wykorzystywania danych;
● projektowanie rozwiązań do integracji danych – konieczne są wiedza i umiejętności w zakresie dostarczania efektywnych rozwiązań, zgodnych z ustalonymi standardami;
● modelowanie danych – inżynier powinien znać i doskonale rozumieć koncepcje i zasady modelowania danych, a także umieć tworzyć, utrzymywać oraz ulepszać konkretne modele dostosowane do określonych potrzeb biznesu;
● zarządzanie metadanymi – dobry data engineer umie pracować z repozytoriami metadanych i wie, jak je tworzyć oraz potrafi wykonywać złożone zadania z tego obszaru;
● rozwiązywanie problemów – specjalista powinien wiedzieć, jakie rodzaje problemów można spotkać podczas pracy z bazami danych i wykonywania różnych procesów. Musi też umieć sobie z nimi poradzić;
● programowanie i budowanie architektury – do data engineera może należeć wiele obowiązków z zakresu projektowania, kodowania, testowania, ulepszania i prowadzenia dokumentacji, dlatego wiedza i umiejętności z tego zakresu są kluczowe;
● złożona wiedza techniczna – pracownik musi rozumieć podstawowe koncepcje związane z inżynierią danych oraz umieć wprowadzać je w życie;
● wiedza z zakresu testowania – data engineer musi rozumieć, jak działa testowanie i jaka jest jego rola w różnych procesach.
To oczywiście ogólne ujęcie kompetencji data engineera. Jak widać, specjalista musi mieć kompleksową wiedzę i umiejętności.
Jakie technologie powinien znać data engineer?
Data engineer musi świetnie znać różnorodne technologie potrzebne do budowania architektury danych, zarządzania ich bazami, projektowania, analizowania itp. Aby poprawnie i efektywnie wykonywać codzienną pracę, musi umieć korzystać z różnych języków programowania, rozwiązań chmurowych itp. Narzędzia, z którymi powinien być zaznajomiony, to np. Azure, AWS, SQL, Java, Python, Scala, Clojure, Elixir, Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Beam, R, Apache Kafka, Spark, Zeppelin, Jupyter, Tensorflow oraz Docker.
jakie cechy powinien mieć data engineer?
Dobry data engineer powinien także wyróżniać się konkretnymi kompetencjami miękkimi i określonymi cechami osobowościowymi. Pożądane są: wysoko rozwinięta komunikatywność, zorientowanie na pracę zespołową i zdolność efektywnego współdziałania z innymi. Ważne są także umiejętności z zakresu zarządzania oraz dobrej organizacji czasu i pracy własnej. Ponadto data engineer powinien być ukierunkowany na osiąganie celów. Znaczenie ma duża doza elastyczności, umiejętność adaptowania się do nowych projektów oraz chęć do ciągłego podwyższania swoich kwalifikacji.
