Cu ce se ocupă un Data Engineer?

În articolul precedent, scriam despre roluri non-tehnice în industria IT. Acum, este timpul să facem un shift la 180 grade și să explorăm profilul uneia dintre cele mai avansate poziții din punct de vedere tehnic, dar și printre cele mai căutate din acest domeniu: Data Engineer. Vom analiza în detaliu ce înseamnă să fii Data Engineer, de la sarcinile de zi cu zi la perspectivele de carieră în domeniul inteligenței artificiale.

În peisajul tehnologic actual, dominat de AI și Big Data, rolul de Data Engineer (inginer de date) a devenit unul dintre cele mai bine plătite pe piața muncii de pretutindeni. Companiile din toate industriile se bazează pe date pentru a lua decizii strategice, iar inginerii de date sunt arhitecții din umbră care fac acest lucru posibil. 

Pe blogul NewTech Academy, te poți iniția în ceea ce implică și alte roluri profesionale din domeniul datelor:

• Ce face un Data Analyst?
• Data Scientist vs. Data Analyst
• Data Analyst vs. Business Analyst
• 10 întrebări la un interviu de angajare pentru Data Analyst

În ce constă rolul de Data Engineer?

La nivel macro, un Data Engineer este responsabil pentru proiectarea, construirea și întreținerea infrastructurii care permite colectarea, stocarea și procesarea unor volume masive de date. 

Gândește-te la ei ca la inginerii civili ai lumii digitale; ei construiesc „conductele” (data pipelines) prin care datele brute sunt transformate în informații valoroase. Misiunea lor este de a se asigura că datele sunt disponibile, fiabile și accesibile pentru analiști de date (Data Analysts), cercetători de date (Data Scientists) și alți factori de decizie dintr-o organizație. 

Fără o fundație solidă construită de inginerii de date, întregul ecosistem de analiză a datelor și inteligență artificială ar funcționa ineficient.

Sarcinile profesionale de bază ale unui Data Engineer

Activitățile de zi cu zi ale unui Data Engineer sunt variate și implică o combinație de programare, management de baze de date și arhitectură de sisteme. Printre sarcinile sale fundamentale se numără:

ETL/ELT

Proiectează și implementează procesele de ETL (Extract, Transform, Load) sau ELT (Extract, Load, Transform) pentru a muta date din diverse surse (baze de date, API-uri, fișiere) într-un depozit centralizat (data warehouse sau data lake).

Modelarea datelor

Creează și optimizează schemele de baze de date pentru a asigura stocarea și interogarea eficientă a datelor.

Construirea de „Data Pipelines”

Se ocupă cu dezvoltarea de fluxuri de date automate și scalabile care să transporte și să proceseze datele în mod fiabil.

Monitorizarea sistemelor

Supraveghează constant sistemele de date, pentru a identifica și a rezolva problemele de performanță sau de integritate a datelor.

Proiectarea arhitecturii de date

Definește strategia generală de gestionare a datelor la nivel de companie, incluzând alegerea tehnologiilor potrivite.

Asigurarea calității datelor

Implementează procese și instrumente pentru a valida și a menține acuratețea datelor din companie.

Optimizarea performanței

Analizează și îmbunătățește continuu performanța pipeline-urilor de date și a bazelor de date.

Securitatea datelor

Se ocupă cu implementarea măsurilor de securitate pentru a proteja datele sensibile, în conformitate cu reglementările în vigoare (ex: GDPR).

Colaborarea cu managementul organizației

Înțelegerea nevoilor de business și traducerea acestora în cerințe tehnice pentru sistemele de date este o sarcină care face parte tot din lista unui Data Engineer.

Competențe specifice

Limbaje de programare

Cunoștințele solide de Python și SQL sunt esențiale. Scala și Java sunt, de asemenea, frecvent utilizate.

Tehnologii de baze de date

Experiența cu baze de date relaționale (ex: PostgreSQL, MySQL) și NoSQL (ex: MongoDB, Cassandra) este un must have.

Framework-uri de Big Data

Cunoașterea ecosistemului Hadoop (HDFS, MapReduce) și, în special, a Apache Spark este crucială pentru procesarea datelor la scară largă.

Servicii cloud

Experiența cu platforme cloud precum Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) sau Microsoft Azure și serviciile lor specifice de date (ex: AWS S3, Redshift, GCP BigQuery, Azure Data Factory) este solicitată.

Containere și orchestrare

Familiaritatea cu Docker și Kubernetes devine din ce în ce mai importantă.

Competențe non-tehnice

Gândire analitică și rezolvarea problemelor

Un Data Engineer trebuie să dețină abilitatea de a înțelege sisteme complexe și de a găsi soluții eficiente la provocări tehnice.

Comunicare și colaborare

Interacțiunea frecventă cu alte echipe (Data Science, Business Intelligence) necesită abilități excelente de comunicare.

Atenție la detalii

Asigurarea calității și integrității datelor este o responsabilitate-cheie pentru un Data Engineer.

Pregătire și certificare

Deși nu există o cale unică spre o carieră în Data Engineering, majoritatea profesioniștilor din această ramură au o diplomă în informatică, inginerie software, matematică sau un domeniu similar. Experiența practică în dezvoltare software sau administrare de baze de date reprezintă un avantaj considerabil.

Pe lângă educația formală, certificările recunoscute în industrie pot valida competențele unui Data Engineer emergent și îi pot crește șansele de angajare. Printre cele mai populare astfel de certificări se numără:

• Google Professional Data Engineer
• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
• AWS Certified Data Analytics – Specialty
• Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional

Salarii pentru un Data Engineer

Datorită cererii ridicate și a complexității rolului, salariile pentru Data Engineers în România sunt foarte competitive. 

Un Data Engineer junior poate porni de la un salariu net lunar de aproximativ 7.000 RON, conform DevJob. 

Odată cu acumularea de experiență, un Data Engineer cu nivel mediu de experiență poate câștiga între 9.000 și 15.000 RON. 

Inginerii de date seniori, cu expertiză vastă și cunoștințe de arhitectură de sisteme, pot depăși pragul de 20.000 RON net pe lună, în funcție de companie, proiect și tehnologiile utilizate.

Data Engineer: punte către lumea programării AI

Rolul de Data Engineer reprezintă o rampă de lansare ideală către o carieră în domeniul inteligenței artificiale (AI) și Machine Learning (ML). Inginerii de date construiesc fundația pe care se bazează orice proiect de AI. Ei sunt responsabili de furnizarea datelor curate, structurate și în volume mari, esențiale pentru antrenarea modelelor de Machine Learning.

Un Data Engineer care dorește să facă tranziția către AI poate evolua natural către un rol de ML Engineer. Abilitățile de procesare a datelor, cunoștințele de Python și Spark, și experiența în construirea de pipeline-uri scalabile sunt direct transferabile. Prin adăugarea de cunoștințe despre algoritmi de Machine Learning și framework-uri precum TensorFlow sau PyTorch, un Data Engineer este perfect poziționat pentru a construi și a implementa soluții de inteligență artificială în producție. Astfel, cariera de Data Engineer nu este doar una profitabilă în prezent, ci și o investiție strategică în viitorul tehnologiei.