Data Engineer (инженер по данным) — это специалист, который проектирует, разрабатывает, внедряет и поддерживает системы, обеспечивающие надёжную, масштабируемую и эффективную работу с данными. Главная задача Data Engineer — создание инфраструктуры, позволяющей собирать, хранить, обрабатывать и предоставлять данные для анализа, моделирования и принятия решений.

Основные задачи и ответственность

1. Проектирование архитектуры данных

Data Engineer разрабатывает архитектуру, по которой данные перемещаются от источников к хранилищам и аналитическим системам. Это включает:

• Определение схемы потоков данных (data flow)

• Выбор архитектурного подхода: Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT

• Выбор технологий (Apache Kafka, Spark, Hadoop, Snowflake, BigQuery и др.)

• Проектирование слоёв хранения: сырые данные (Raw), очищенные (Cleaned), агрегированные (Curated)

2. Интеграция источников данных

Инженер по данным обеспечивает соединение с различными источниками:

• Базы данных (PostgreSQL, MySQL, Oracle)

• API сторонних сервисов

• Логи, события, сообщения из брокеров (Kafka, RabbitMQ)

• Файлы (CSV, Parquet, Avro)

• Источники в облаке (AWS S3, Google Cloud Storage)

Интеграция может включать:

• Создание коннекторов и адаптеров

• Обеспечение надёжной загрузки (retries, error handling)

• Слежение за изменениями (CDC — Change Data Capture)

3. Процессы ETL и ELT

ETL (Extract, Transform, Load) — одна из ключевых задач:

• Extract — извлечение данных из источников

• Transform — очистка, валидация, нормализация, агрегация

• Load — загрузка в хранилище (например, в Snowflake или BigQuery)

В ELT-подходе трансформации происходят уже после загрузки, прямо в хранилище.

Инженер разрабатывает пайплайны:

• Сценарии на Python, SQL или Scala

• Использование Airflow, dbt, Prefect, Luigi

• Настройка DAG (Directed Acyclic Graph) с зависимостями между задачами

4. Обеспечение качества данных (Data Quality)

Data Engineer реализует системы контроля качества данных:

• Валидация типов, границ, форматов

• Проверка на дубликаты

• Аномалия-детекция

• Аллерты при сбоях загрузки или отклонениях

Могут использоваться инструменты:

• Great Expectations

• Deequ

• Custom validation frameworks

5. Создание и поддержка хранилищ данных

Инженер выбирает подходящее хранилище:

• Data Warehouse: Redshift, Snowflake, BigQuery, ClickHouse

• Data Lake: Amazon S3 + Glue, Azure Data Lake, Hadoop HDFS

Определяет схему хранения:

• Star Schema, Snowflake Schema

• Партиционирование, кластеризация, индексирование

• Форматы хранения: Parquet, ORC, Delta Lake

Настраивает резервное копирование, шифрование, версионирование.

6. Работа с потоковыми данными (Streaming Data)

Data Engineer реализует пайплайны для обработки событий в реальном времени:

• Использование Apache Kafka, Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kinesis

• Пример: обработка событий кликов, логов, телеметрии с устройств

• Вычисление оконных агрегатов, stateful processing, задержка и буферизация

7. Оркестрация и автоматизация

Организация, запуск и мониторинг пайплайнов:

• Apache Airflow для DAG-ов

• Prefect или Dagster для модульной разработки и тестирования

• Cron, Kubernetes Jobs, cloud functions

Инженер отвечает за стабильную автоматическую обработку и перезапуск задач при сбоях.

8. Мониторинг и логирование

Поддержка доступности и производительности:

• Мониторинг загрузки CPU, RAM, объёмов данных

• Логирование ETL-процессов

• Настройка алертов через Prometheus, Grafana, DataDog, CloudWatch

Также собираются метрики по пропускной способности пайплайнов, ошибкам и задержкам.

9. Обеспечение безопасности и соответствия

Data Engineer должен:

• Ограничивать доступ к данным (RBAC, IAM)

• Шифровать данные на хранении и в передаче

• Обеспечивать соответствие GDPR, HIPAA, SOC2, если требуется

• Реализовывать политики data retention (удаление по сроку хранения)

10. Поддержка Data Science и аналитиков

Инженеры обеспечивают:

• Выгрузку подготовленных наборов данных

• Доступ к SQL-интерфейсам и BI-инструментам (Power BI, Tableau)

• Экспорт данных в форматы, удобные для ML-моделей (Pandas DataFrame, JSON, Avro)

Часто сотрудничают с Data Scientists для подготовки признаков (feature engineering) и A/B-тестирования.

Используемые технологии и инструменты

Языки программирования:

• Python — основной язык для ETL и orchestration

• SQL — трансформации, агрегации

• Scala, Java — в системах на базе Spark или Flink

• Bash, PowerShell — для скриптов и автоматизации

Облачные платформы:

• AWS: S3, Glue, EMR, Redshift, Kinesis, Lambda

• GCP: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub

• Azure: Synapse, Data Lake, Event Hub

Инструменты ETL/ELT:

• Airflow

• dbt (data build tool)

• Talend, Informatica, Pentaho

• Azure Data Factory

• Glue Jobs

Потоковая обработка:

• Kafka, Confluent

• Flink

• Spark Structured Streaming

Хранилища:

• Data Warehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift, Vertica

• Data Lake: S3 + Lake Formation, Delta Lake

• NoSQL: MongoDB, Cassandra

• Time Series: InfluxDB

BI и визуализация:

• Tableau, Power BI

• Superset, Metabase

• Looker

Роли, с которыми взаимодействует Data Engineer

• Data Analyst — предоставляет доступ к очищенным данным

• Data Scientist / ML Engineer — готовит данные для моделей

• DevOps / SRE — настраивает CI/CD пайплайны и мониторинг

• Security/Compliance — обеспечивает защиту данных

• Product Owner — понимает цели продукта и требования к данным

Data Engineer — это связующее звено между сырыми данными и бизнесом. Он не просто пишет пайплайны, а формирует основу для всей data-инфраструктуры, обеспечивая её надёжность, масштабируемость и соответствие требованиям бизнеса.