Подбор Data-инженера

Дата-инженер — это ключевой специалист, который проектирует и поддерживает инфраструктуру для работы с большими данными. Он создает «трубопроводы» (data pipelines), обеспечивая сбор, очистку, хранение и быстрый доступ к информации для аналитиков, Data Scientist и бизнес-подразделений.

---

🔹 Чем занимается Data Engineer?

1. Проектирование инфраструктуры данных

• Разработка ETL/ELT-процессов (извлечение, трансформация, загрузка данных)
• Настройка хранилищ (Data Lakes, Data Warehouses): Snowflake, BigQuery, ClickHouse
• Оптимизация баз данных (SQL, NoSQL) для аналитических запросов

2. Автоматизация потоков данных

• Создание data pipelines (Apache Airflow, Luigi, NiFi)
• Интеграция с источниками: CRM, ERP, лог-файлы, IoT-устройства
• Реализация стриминга данных (Kafka, Flink)

3. Поддержка ML/BI-систем

• Подготовка данных для машинного обучения (Feature Store)
• Обеспечение работы дашбордов (Tableau, Power BI, Superset)
• Масштабирование инфраструктуры под рост нагрузки

4. Безопасность и мониторинг

• Настройка доступа к данным (GDPR, HIPAA)
• Логирование и алертирование сбоев (Grafana, Prometheus)

---

🔹 Ключевые навыки дата-инженера

Технический стек

✔ Языки: Python, SQL, Scala/Java (для Spark)
✔ Big Data: Hadoop, Spark, Dask
✔ Облака: AWS (Glue, Redshift), GCP (Dataflow, BigQuery), Azure (Synapse)
✔ DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD для data-проектов

Soft Skills

• Умение переводить бизнес-требования в технические решения
• Гибкость при работе с legacy-системами
• Коммуникация с аналитиками и DS-командами
  

  ---

Для компаний, которые строят будущее на данных и ценят безупречную технологическую инфраструктуру, подбор Data Engineer через рекрутинговое агентство 1СЕО — это гарантия получения кандидата, глубоко соответствующего вашим техническим требованиям и корпоративной ДНК, способного создать масштабируемые ETL-процессы, надёжные хранилища данных и аналитические системы, которые станут основой для прорывных бизнес-решений.