Карьера в Data Engineering: взгляд на образование и зарплату

Каждый день мы создаем колоссальные объемы данных: кликаем по рекламе, совершаем покупки, вызываем такси, смотрим видео. Компании накопили терабайты информации, но без правильной структуры и обработки она бесполезна. Именно инженеры данных отвечают за то, чтобы данные можно было эффективно хранить, обрабатывать и передавать аналитикам, машинному обучению ^[1] и бизнесу.

Data Engineering — профессия с будущим

Аналитики помогают бизнесу принимать решения на основе данных, и для этого крайне важна их правильная структура, обработка и передача. Без качественных данных аналитикам трудно делать точные прогнозы и рекомендации. 

Поэтому бизнес готов платить за специалистов, которые могут обеспечить надежную инфраструктуру и поддерживать высокое качество данных — именно этим занимаются инженеры данных, спрос на которых растет.

Но важно понимать, что эта профессия не для новичков. Простой курсовой проект на Python не сделает вас дата-инженером. Здесь нужны сильные технические навыки: знание баз данных, умение строить процессы обработки данных и понимание архитектуры систем. Разберемся, как выйти на этот уровень, какие знания критичны для роста зарплаты и какие ошибки ^[2] могут помешать старту в карьере.

Комментарий LEFT JOIN:

Инжиниринг данных — это жизненно важная часть работы любого бизнеса, который хоть как-то связан с данными. А таких сейчас почти 100%. Данных становится все больше, их нужно где-то хранить, как-то обрабатывать и правильно передавать дальше — аналитикам, машинному обучению, продуктам. 

Спрос на специалистов растет, потому что без них все это превращается в хаос. Особенно драйвят рынок облачные технологии, развитие AI/ML и жесткие требования по безопасности данных. 

Евгений Ермаков

Руководитель платформы данных toloka.ai, хедлайнера курса «Инженер данных ^[3]»

На рынке существует простое правило как понять, что вам уже давно надо было нанять первого дата инженера – когда увольняется первый аналитик со словами, что “не может уже больше работать с такими данными”. Безусловно, это шутка, но “в каждой шутке есть доля шутки” – так и здесь, без инженеров данных, готовых привести в порядок инфраструктуру работы с данными и поднять качество самих данных, работа аналитиков и всей аналитической функции может застопориться.

В общем, если умеешь строить надежную дата-инфраструктуру, без работы не останешься.

Реальные зарплаты: что получают специалисты на разных уровнях опыта

Зарплата инженеров данных зависит от нескольких факторов: уровня опыта ^[4], владения инструментами, специфики отрасли и региона работы.

Где нужны инженеры данных больше всего

• Технологические компании и IT-корпорации — крупные продуктовые компании, которые обрабатывают огромные массивы данных (Google, Yandex, VK, Amazon). Здесь самые высокие зарплаты, но и самые сложные требования.

• Финансовый сектор — банки, платежные системы и инвестиционные фонды активно используют данные для анализа рисков, прогнозирования и борьбы с мошенничеством. В этой сфере важны надежность, отказоустойчивость и безопасность, что повышает требования к инженерам.

• E-commerce и маркетплейсы — компании вроде Ozon, Wildberries, AliExpress работают с миллионами заказов и транзакций ежедневно, что требует мощной инфраструктуры и дата-платформ.

• Медицина и фармацевтика — обрабатывают большие объемы медицинских данных, занимаются прогнозированием эпидемий, анализом клинических исследований.

• Государственный сектор — дата-инженеры помогают строить аналитические системы для цифровизации госуслуг, больших баз данных и статистических хранилищ.

Комментарий LEFT JOIN:

В разных сферах — свои источники данных и свои особенности работы с ними. В финансах — это транзакции, платежные системы, данные о клиентах, которым важна безопасность и отказоустойчивость. В e-commerce — информация о заказах, поведении ^[5] пользователей, работе маркетплейсов, где критична быстрая обработка событий в реальном времени. В медицине — сложные, часто неструктурированные данные: электронные медкарты, лабораторные исследования и т.д. В государственном секторе — массивные базы статистики и аналитические системы для принятия решений. 

Везде свои нюансы, но в основе — грамотное управление данными.

В зависимости от отрасли уровень зарплат может существенно отличаться. Например, в банках и IT-компаниях доходы выше, а в государственных структурах – ниже.

Источник: builtin.com ^[6]

Примечание: данные ориентировочные и могут варьироваться в зависимости от конкретной компании, опыта кандидата и региона внутри страны.

Евгений Ермаков

Руководитель платформы данных toloka.ai, хедлайнера курса «Инженер данных ^[3]»

Сейчас и на ближайшем горизонте времени хайп вокруг профессий с данными будет только усиливаться. При этом необходимой базой или фундаментом для любых решений на базе данных является платформа данных и инженеры данных. Таким образом, зарплаты выше сегодняшних — не предел, а спрос на инженеров данных, который мы наблюдаем сейчас, будет только усиливаться.

Какие конкретные навыки дают конкурентное преимущество и какие инструменты будут в приоритете

Базовые требования для старта

Чтобы войти в профессию, джун должен уверенно владеть:

• SQL — уметь писать сложные запросы, работать с данными, оптимизировать производительность и разбираться в индексах и партиционировании.

• Python — автоматизировать рутинные задачи, писать простые ETL-скрипты и работать с библиотеками для обработки данных (Pandas, NumPy).

• Linux и командная строка — понимать файловую систему, работать с процессами, автоматизировать задачи с помощью Bash.

Фундаментальные знания

На мидл-уровне важно понимать:

• Теорию баз данных — разбираться в реляционных и нереляционных СУБД, понимать их архитектуру и принципы работы.

• Построение хранилищ данных (DWH) — проектировать надежные и масштабируемые хранилища для аналитики.

• ETL и потоковую обработку — уметь строить надежные пайплайны для извлечения, трансформации и загрузки данных.

Инструменты, которые используют дата-инженеры

На практике инженеры работают с разными инструментами, и важно понимать, какие технологии востребованы:

• Системы управления данными — PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse.

• Оркестрация пайплайнов — Apache Airflow, Prefect.

• Обработка больших данных — Apache Spark, Hadoop.

• Облачные платформы — VK Cloud, AWS, GCP, Azure.

• Контейнеризация и CI/CD — Docker, Kubernetes (на базовом уровне).

Этот список не исчерпывающий — компании могут использовать другие технологии, но важно разбираться в их категориях и принципах работы.

Soft skills и язык

• Знание английского языка — 90% документации и вакансий в Data Engineering на английском. Для работы в международных компаниях требуется уровень B2 и выше.

• Коммуникация и работа в команде — умение объяснять сложные вещи простыми словами, аргументировать технические решения и понимать бизнес-процессы.

• Структурное мышление ^[7] — способность проектировать масштабируемые и отказоустойчивые системы, предвидеть потенциальные проблемы.

Комментарий LEFT JOIN:

Мидлам важно не просто уметь писать SQL-запросы и поднимать пайплайны, а разбираться в автоматизации, уметь работать с облачными хранилищами и стриминговыми данными. А еще появляются новые задачи на стыке с ML и Data Governance — надо уметь управлять данными, а не просто их складывать.

Евгений Ермаков

Руководитель платформы данных toloka.ai, хедлайнера курса «Инженер данных ^[3]»

В последние десятилетия были созданы сотни и даже тысячи инструментов по работе с данными, и это не преувеличение. Разобраться и досконально знать каждый из них нереально, поэтому важным остается базовое (теоретическое) понимание процессов и архитектуры. 

Разобравшись с нормальными формами и первичным ключом, можно работать с любой реляционной СУБД. Осознав тонкости построения направленного ациклических дагов и кубиков ETL, можно работать не только с airflow, но и с другими оркестраторами. Именно такие фундаментальные знания, подкрепленные практическим опытом, ценятся на рынке.

Работодатели ищут не просто тех, кто пишет код, а тех, кто может предложить решение и объяснить, почему оно важно.

Партнерство с работодателями: как оно помогает студентам и компаниям

Партнерство с работодателями — важный элемент профессиональной подготовки. Для студентов это дает прямой выход на потенциальных работодателей, а для компаний — доступ к проверенным специалистам с релевантными знаниями.

Компании, сотрудничающие с образовательными платформами, могут заранее отслеживать прогресс студентов, приглашать их на стажировки и предлагать тестовые задания. Это снижает риски при найме, поскольку работодатель уже знает, какие навыки получит выпускник.

Для студентов это возможность получить реальный опыт еще во время обучения, ознакомиться с требованиями рынка и адаптировать свои знания под конкретные задачи бизнеса. Такая модель выгодна всем: студенты получают шанс быстрее трудоустроиться, а компании — доступ к специалистам, которые уже адаптированы под их технологии и процессы.

Партнерская программа с LEFT JOIN

На курсе «Инженер данных ^[3]» действует партнерская программа с компанией LEFT JOIN, которая занимается разработкой высоконадежных дата-платформ и активно ищет квалифицированных специалистов.

В рамках программы два студента потока смогут получить оффер на позицию Middle Data Engineer и стать частью команды LEFT JOIN.

Старт потока — 27 марта, и компания уже присматривается к потенциальным сотрудникам. Это отличная возможность не просто пройти обучение, но и сразу получить предложение о работе в сильной инженерной команде.

Как это работает

1. Оплатите обучение до 27 марта.

2. Отправьте резюме в начале курса.

3. Пройдите 50% программы без пропуска дедлайнов.

4. Выполните тестовое задание.

Успешно прошедших кандидатов пригласят на техническое интервью.

Что влияет на зарплату и как продолжить карьерный рост через 2 года работы

После выхода на мидл-уровень важно:

• Развивать архитектурное мышление: умение проектировать сложные дата-платформы.

• Осваивать продвинутые технологии (streaming, real-time processing, управление моделями).

• Развивать soft skills, чтобы в будущем претендовать на Team Lead или Solution Architect позиции.

Data Engineering становится все более сложной и высокооплачиваемой профессией. При правильном подходе к обучению и развитию навыков уже через 2–3 года можно выйти на уровень Senior, а дальше — развиваться в сторону архитектуры данных или ML-инфраструктуры.

Left Join:

Мидлам важно не просто уметь писать SQL-запросы и поднимать пайплайны, а разбираться в автоматизации, уметь работать с облачными хранилищами и стриминговыми данными. 

А еще появляются новые задачи на стыке с ML и Data Governance — надо уметь управлять данными, а не просто их складывать.