Медианная зарплата инженера данных — 255 тысячи рублей в месяц, следует из данных калькулятора Хабр Карьеры. Системный аналитик при этом получает около 170 тысяч рублей. Разрыв — почти 35%, и чем выше уровень специалиста, тем эта разница больше.
Почему инженерам по данным рынок готов платить больше, чем занимаются эти специалисты, что нужно знать для старта и сколько можно зарабатывать — разбираем в статье.
Кто такой инженер данных
Инженер данных (Data Engineer) — специалист, который проектирует, строит и поддерживает инфраструктуру для работы с данными. Его задача — сделать так, чтобы данные из множества разных источников поступали в нужное место, в нужном формате и в нужное время.
Рынок использует несколько названий для таких позиций:
Data Engineer — классическое название. Проектирует пайплайны, работает с хранилищами данных и инструментами обработки.
ETL-разработчик — более узкая специализация: строит процессы. Встречается в компаниях с традиционной архитектурой данных.
Platform Engineer (Data) — отвечает за платформу данных: инструменты, доступ, надёжность.
Analytics Engineer — роль на стыке инженера и аналитика: занимается трансформацией данных в хранилище, активно использует инструменты для хранения данных.
MLOps Engineer — специализация на инфраструктуре для машинного обучения: пайплайны для обучения и деплоя моделей.
Чем занимается инженер данных
Работа инженера данных — это не абстрактная работа с большими данными. Ниже разберём конкретные задачи, которые встречаются в большинстве компаний.
Строит пайплайны данных
Пайплайн данных — это автоматизированный маршрут, по которому данные перемещаются от источника к месту хранения или потребления. Задача инженера — спроектировать этот маршрут, реализовать его и следить за его работой.
Например, данные о заказах каждые 15 минут выгружаются из CRM-системы, проходят проверку на дубли и ошибки, трансформируются в нужный формат и загружаются в хранилище данных. Если на каком-то шаге что-то сломалось — инженер получает алерт и устраняет проблему.
Проектирует и поддерживает хранилища данных
Data Warehouse (хранилище данных) — централизованное место, где хранятся структурированные данные компании, готовые для анализа. Инженер проектирует схемы таблиц, выстраивает модели данных, обеспечивает эффективность запросов.
Современные облачные хранилища: Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse. Инженер выбирает инструмент под задачу и разворачивает его в продакшне.
Работает с потоковыми данными
Часть данных нельзя обрабатывать с задержкой — они нужны прямо сейчас. Например, антифрод-система банка должна оценивать транзакцию за миллисекунды. Инженер строит стриминговые пайплайны с использованием Apache Kafka, Apache Flink или Spark Streaming.
Обеспечивает качество данных
Данные часто приходят с дублями, пропусками, некорректными форматами дат, несогласованными справочниками. Инженер выстраивает процессы валидации и мониторинга качества данных, чтобы аналитик не сделал неверные выводы.
Оркестрирует процессами
Пайплайнов в компании может быть сотни. Ими нужно управлять: запускать в нужное время, отслеживать зависимости, реагировать на сбои. Для этого используют оркестраторы — Apache Airflow, Prefect, Dagster.
Обеспечивает доступ к данным
Инженер настраивает права доступа к данным — кто что видит, какие таблицы открыты для каких команд. Это задача на стыке технического и организационного: неправильно настроенный доступ — это либо утечка данных, либо аналитики, которые не могут работать.
Сколько зарабатывают инженеры данных
По данным калькулятора Хабр Карьеры, медианная зарплата инженеров по данным сейчас — 255 тысяч рублей. Джуны на старте могут получать уже 135 тысяч рублей, более опытные мидлы — 236 тысяч. Средняя зарплата сеньора — 358 тысяч рублей в месяц, а лида — около 410 тысяч.
Для сравнения: аналитик данных на тех же уровнях зарабатывает на 30-35% меньше. Его медианная зарплата — 170 тысяч рублей.
Алексей Гаврилов
Руководитель группы аналитиков-разработчиков в Службе офлайн-метрик Поиска
«Высокие зарплаты дата-инженеров, на мой взгляд, связаны с тем, что это роль на стыке аналитики, разработки и инфраструктуры. Такой специалист отвечает не просто за SQL-запросы, а за то, чтобы данные стабильно собирались, обрабатывались, хранились и были доступны бизнесу, аналитикам и ML-командам. Если ломается пайплайн или в хранилище попадают некорректные данные, это может влиять на отчётность и решения компании. Следовательно ответственность высокая», — считает руководитель группы аналитиков-разработчиков в Службе офлайн-метрик Поиска Алексей Гаврилов.
Где учиться
Инженерия данных — специализация, где качественных образовательных программ на русском языке пока немного, но они есть.
Если хотите комплексную программу — присмотритесь к Karpov.Courses. Это один из немногих русскоязычных ресурсов с полноценной программой по инженерии данных. Курсы охватывает SQL, Python, Airflow, Spark, Kafka, облачные хранилища и dbt. Особенность площадки — возможность работать с данными в условиях, приближённых к промышленным. Есть также отдельный трек «Инженер данных с нуля» для тех, кто начинает без технического бэкграунда.
Для тех, кто хочет охватить весь базовый стек — Яндекс Практикум. Их программа по инженерии данных охватывает весь базовый стек: SQL, Python, Spark, работу с облаком и построение пайплайнов. Также у них есть курсы ML-инженера — на случай, если знаете, куда хочется углубиться. Яндекс Практикум строит обучение вокруг практики — студенты работают над проектами и постепенно увеличивают сложность.
Если ваша цель — получить полноценное образование, вам в Нетологию. Онлайн-школа совместно с НИУ ВШЭ создали магистерскую программу, где за 2 года можно учиться у опытных преподавателей, освоить инженерию данных и получить диплом. На обучение потребуется 20-30 часов в неделю, но оно проходит онлайн — так что можно совмещать с работой.
При пробелах в софт-скиллах — обратите внимание на программы от МГУТУ и Edpro. Они специализируются на практическом обучении с живой обратной связью от экспертов. Тут можно прокачать эмоциональный интеллект, навыки переговоров и публичных выступлений — навыки важны не только инженерам, но и любым другим специалистам.
Если нужно подтянуть английский — вам в Инглекс. Документация Spark, Airflow, Kafka и остального экосистемного инструментария написана на английском. Конференции, профессиональные сообщества, лучшие вакансии — тоже. Если планируете расти в профессии и работать на международную компанию, стоит учить язык.
Алексей Гаврилов
Руководитель группы аналитиков-разработчиков в Службе офлайн-метрик Поиска
«Новичку после курсов я бы советовал не обязательно сразу искать позицию junior data engineer. Дата-инженерии сложно полноценно научиться вне работы: там много инфраструктурных вещей, доступов, продакшн-процессов, командной разработки, которые трудно воспроизвести в учебном проекте. Можно начать с позиции аналитика, BI-аналитика или SQL-разработчика, но делать упор на ETL, DWH, качество данных, автоматизацию отчётов и работу с базами. Так можно постепенно приблизиться к дата-инженерии через реальные задачи и уже внутри компании расти в эту сторону», — комментирует руководитель группы аналитиков-разработчиков в Службе офлайн-метрик Поиска Алексей Гаврилов.
Без инженеров данных современная аналитика не работает
Инженер данных строит инфраструктуру, на которой держится вся работа с данными в компании. Это объясняет и повышенный спрос, и более высокие зарплаты по сравнению с аналитиками.
Порог входа в профессии выше, чем в аналитику данных. Нужно знать Python на уровне разработчика, понимать распределённые системы и инфраструктуру. Но и отдача выше: рынок дата-инженеров меньше насыщен, спрос стабильно превышает предложение.
Направлений для дальнейшего роста тоже много. Например, можно стать архитектором данных, MLOps-инженером или сменить вектор на платформенную инженерию. А ещё — пойти по управленческому треку и стать руководителем.
Если вас заинтересовало направление, присмотритесь к курсам от Karpov.Courses, Яндекс Практикума и Нетологии — выбирайте школу в зависимости от своих целей. А софты можно прокачать параллельно — например, в Edpro, МГУТУ и Инглекс.