Чтобы работать с данными, нужны системы, которые готовят их для анализа, то есть инфраструктура. За её построение и подготовку данных отвечает Data Engineer.
Кто такой Data Engineer
Чтобы вести бизнес, основываясь на данных, компании собирают информацию с сайтов, приложений, камер видеонаблюдения и датчиков на производстве и отдают их специалистам для анализа. Эти данные помогают прогнозировать спрос, изучать поведение клиентов, планировать эффективные рекламные кампании — в общем, извлекать пользу для бизнеса и зарабатывать больше денег.
Анализом данных занимаются аналитики или специалисты по Data Science. Прежде чем работать с информацией, её нужно собрать, грамотно структурировать, где-то сохранить, а потом доставить до аналитика. Для этого нужна инфраструктура: хранилища, серверные мощности для анализа, инструменты для сбора, очистки и доставки данных.
Data Engineer, или инженер данных, — это специалист, который занимается построением и обслуживанием инфраструктуры для работы с данными, а также их предварительной обработкой. Инженер не участвует в анализе, но обеспечивает аналитиков нужными мощностями, инструментами и подготовленными данными. Часто таких специалистов называют Big Data Engineer, или инженерами больших данных.
Материал по теме:
Чем занимается аналитик данных, почему он всем так нужен и как освоить эту профессию
Чем занимается инженер данных
- Разрабатывает систему для работы с данными: хранилища, инструменты и сервисы.
- Собирает данные. Источников могут быть десятки, но вся информация из них должна попадать в общее хранилище.
- Очищает данные: убирает дубли и устраняет ошибки.
- Структурирует данные так, чтобы они стали пригодны для аналитики. В чистом виде из источников данные «сырые», их нужно предварительно обработать.
- Настраивает загрузку данных и их движение между инструментами. Для этого он создаёт пайплайны — процессы движения данных от источника к нужному месту.
- Обновляет используемые инструменты и ищет способы улучшения и автоматизации существующих процессов.
Например, в крупной сети супермаркетов хотят построить умную систему закупок, которая будет сама рассчитывать, когда и сколько товара заказывать у поставщиков. Для этого нужны данные из мобильного приложения заказа товаров, с сайта, кассовых аппаратов и CRM-системы. Именно дата-инженер организует сбор данных, их хранение и подготовку для аналитики.
Для выполнения всех этих задач дата-инженера существуют специальные инструменты: хранилища и сервисы по обработке данных. Научиться с ними работать можно на курсе «Инженер данных».
Отличия Data Engineer от Data Scientist
Дата-инженер и специалист по Data Science — коллеги. Они практически всегда работают вместе и тесно сотрудничают друг с другом.
Дата-инженер собирает данные, хранит их, подготавливает и передаёт специалисту по Data Science. Тот, в свою очередь, получает эти данные и использует для аналитики или построения моделей машинного обучения.
Без инженера большим данным просто неоткуда будет взяться — они останутся в источниках, потому что их никто не соберёт, не сохранит и не передаст. Однако без специалиста по Data Science все эти собранные данные будут просто бесполезны, так как их некому будет проанализировать. Поэтому эти два специалиста всегда работают в связке: инженер поставляет данные, а специалист по Data Science применяет их с пользой для бизнеса.
Дата-инженер, аналитик и специалист по Data Science подключаются к данным на разных этапах, и в итоге все участвуют в создании пользы для бизнеса
Иногда специалист по данным совмещает обе функции и может сам собрать данные, подготовить, а потом проанализировать. Обычно такие универсальные специалисты работают в небольших компаниях. В крупных компаниях всегда есть специализация, потому что она позволяет работать с данными эффективнее.
Плюсы и минусы профессии
Что должен знать и уметь Data Engineer
Структуры данных и математические алгоритмы. Понимание алгоритмов позволит общаться со специалистами по Data Science на одном языке и предоставлять им данные в удобном виде. Общие знания о том, как именно хранятся данные, понадобятся, чтобы грамотно их извлекать и обрабатывать.
Языки программирования. Самое главное — знать Python, потому что именно на нём пишут алгоритмы для обработки данных. Пригодятся Java и Scala — на них написаны сами инструменты для обработки данных. Знание языков понадобится, чтобы дорабатывать эти инструменты и эффективно их использовать.
SQL и классические базы данных. Часто данные нужно будет извлекать из классических БД с помощью SQL-запросов, поэтому инженер данных обязательно должен это уметь.
Инструменты для работы с большими данными. Таких инструментов много: различные колоночные БД, экосистема Hadoop для создания озёр данных, Spark и Kafka. Важно освоить хотя бы некоторые инструменты, чтобы понимать принципы их работы. Так будет проще подстроиться под те, которые используют в конкретной компании.
Облачные технологии. Сейчас практически все компании работают с большими данными в облаках, организуют там хранение и аналитику. Важно уметь строить инфраструктуру на базе облачной.
По такой схеме можно развивать свои навыки, чтобы стать инженером данных. Программирование и SQL удобно изучать параллельно.
Сколько зарабатывают дата-инженеры
Согласно данным «Хабр Карьеры», стажёрам в этой профессии готовы платить в среднем 73 тыс. рублей, новичкам — 138 тыс. рублей. Более опытным специалистам — 245 тыс. рублей. Для профессионалов встречаются предложения на уровне 310–423 тыс. рублей. Обычно вакансии требуют присутствия в офисе, хотя есть варианты и с удалённой работой. В регионах зарплаты ниже и начинаются от 100 тыс. рублей для опытных специалистов.
Средняя зарплата инженера по данным в России — 255 тыс. рублей. Источник
Востребованность специалистов
Спрос на специалистов растёт вместе с объёмом данных и развитием AI-инфраструктуры. По данным World Economic Forum, профессии, связанные с инфраструктурой данных входят в число самых быстрорастущих и могут вырасти более чем на 30% к концу десятилетия. Отраслевые исследования подтверждают дефицит специалистов: в опросе Astronomer State of Airflow 2025 более трети data-команд назвали нехватку инженеров одной из главных проблем.
Уже сейчас на HeadHunter больше тысячи вакансий по профессии дата-инженера. Indeed, где публикуют иностранные вакансии со всего мира, содержит около 14 000 объявлений.
В 2025 году спрос на инженеров данных значительно увеличился. Источник
Как стать Data Engineer
-
Освоить базовые навыки
Изучать структуры данных, языки программирования, SQL, хранилища и пайплайны проще, если специалист уже разбирается в чём-то одном. Например, работает программистом и параллельно осваивает базы данных или администрирует БД и знакомится с большими данными и разработкой.
-
Набраться опыта
Поучаствовать в реальных проектах, связанных с большими данными. Начать можно на курсах, а продолжить — на стажировке в компании.
-
Устроиться на работу
Откликнуться на вакансию начинающего дата-инженера и приступать к работе.
Совет эксперта
Анатолий Бардуков
«Если есть желание работать с данными, но изучать статистику и строить модели не хочется, профессия инженера данных — отличный выбор. Она позволит прикоснуться к большим данным, копаться в них, исследовать источники, но при этом не погружаться глубоко в сложную математику.»
FAQ: ответы на часто задаваемые вопросы
Нужно ли иметь высшее образование, чтобы стать инженером данных?
Нет, диплом необязателен, но он может упростить вход в профессию, особенно если это математика или IT. Однако инженер данных ценится в первую очередь за практические навыки: умение работать с SQL, Python, хранилищами, ETL-процессами и облачной инфраструктурой. Для работодателя это важнее, чем то, какой вуз окончил специалист.
Сколько времени нужно, чтобы стать инженером данных?
Срок зависит от стартовой точки. Без технического бэкграунда — в среднем 8–12 месяцев системного обучения и практики. С опытом в аналитике или разработке — 4–8 месяцев. Чтобы стать data engineer с backend-опытом, иногда достаточно 3–6 месяцев.
Как начать карьеру в этой профессии?
Стратегия зависит от текущего опыта, но универсальный алгоритм выглядит так:
- освоить базу — SQL, Python, работу с базами данных;
- разобраться в ETL/ELT-процессах и принципах построения пайплайнов;
- изучить инструменты оркестрации и обработки данных;
- собрать портфолио проектов;
- рассматривать стажировки и junior-позиции.
Если стартовать с нуля, логичнее идти по структурированной программе с практикой и проектами, чтобы не изучать инструменты «в вакууме», а сразу применять их на задачах, близких к реальным.
Можно ли работать инженером данных удалённо?
Да, data engineer работает с инфраструктурой, кодом и облачными сервисами, всё это доступно онлайн. Многие команды распределённые, особенно в продуктовых IT-компаниях. Но на старте карьеры иногда проще развиваться в гибридном формате, когда можно быстрее получать обратную связь от команды.
Подпишитесь на наш ежемесячный дайджест статей —
а мы подарим вам полезную книгу про обучение!
Читать также:
Анализом данных занимаются аналитики или специалисты по Data Science. Прежде чем работать с информацией, её нужно собрать, грамотно структурировать, где-то сохранить, а потом доставить до аналитика. Для этого нужна инфраструктура: хранилища, серверные мощности для анализа, инструменты для сбора, очистки и доставки данных.
Data Engineer, или инженер данных, — это специалист, который занимается построением и обслуживанием инфраструктуры для работы с данными, а также их предварительной обработкой. Инженер не участвует в анализе, но обеспечивает аналитиков нужными мощностями, инструментами и подготовленными данными. Часто таких специалистов называют Big Data Engineer, или инженерами больших данных.
Совет эксперта
Нужно ли иметь высшее образование, чтобы стать инженером данных?
Нет, диплом необязателен, но он может упростить вход в профессию, особенно если это математика или IT. Однако инженер данных ценится в первую очередь за практические навыки: умение работать с SQL, Python, хранилищами, ETL-процессами и облачной инфраструктурой. Для работодателя это важнее, чем то, какой вуз окончил специалист.
Сколько времени нужно, чтобы стать инженером данных?
Срок зависит от стартовой точки. Без технического бэкграунда — в среднем 8–12 месяцев системного обучения и практики. С опытом в аналитике или разработке — 4–8 месяцев. Чтобы стать data engineer с backend-опытом, иногда достаточно 3–6 месяцев.
Как начать карьеру в этой профессии?
Стратегия зависит от текущего опыта, но универсальный алгоритм выглядит так:
- освоить базу — SQL, Python, работу с базами данных;
- разобраться в ETL/ELT-процессах и принципах построения пайплайнов;
- изучить инструменты оркестрации и обработки данных;
- собрать портфолио проектов;
- рассматривать стажировки и junior-позиции.
Если стартовать с нуля, логичнее идти по структурированной программе с практикой и проектами, чтобы не изучать инструменты «в вакууме», а сразу применять их на задачах, близких к реальным.
Можно ли работать инженером данных удалённо?
Да, data engineer работает с инфраструктурой, кодом и облачными сервисами, всё это доступно онлайн. Многие команды распределённые, особенно в продуктовых IT-компаниях. Но на старте карьеры иногда проще развиваться в гибридном формате, когда можно быстрее получать обратную связь от команды.