АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ
ТехнологииБизнес и корпоративные ИТИТ-роли и профессииИнженер данных

Инженер данных

Экспертиза РАН

Logo-ran-black.png
Проведена экспертиза
Российской академией наук
Подробнее
Aprove.svg

Экспертиза РАН

Arrow-Right.png
Logo-ran.png
Проведена экспертиза
Российской академией наук
Подробнее

Инжене́р да́нных (англ. Data Engineer) — профессия в сфере ИТ, специалист, который проектирует, создаёт, обслуживает и оптимизирует инфраструктуру и системы для сбора, обработки и хранения больших объёмов данных[1]. Термин является названием профессии, а не конкретной должности, и охватывает различные роли, такие как младший, старший или ETL-инженер[2]. Основная задача инженера данных — обеспечить, чтобы данные были доступны, надёжны и готовы для дальнейшего использования аналитиками данных, специалистами по машинному обучению и специалистами по данным (Data Scientists)[3]. В отличие от специалиста по данным, который анализирует информацию для извлечения инсайтов, инженер данных создаёт и поддерживает технологический фундамент, делающий этот анализ возможным[4].

Общие сведения
Инженер данных
занятие
Описание
Название в женском роде инженерка данных
Синонимы Data Engineer, Инженер больших данных, Дата-инженер
Произношение [инжын'э́р да́нных]
Тип профессия
Область деятельности
 Информационные технологии, Большие данные, Анализ данных
Деятельность
 Проектирование, создание и управление инфраструктурой для сбора, хранения и обработки больших объемов данных
Компетенции Python, SQL, Apache Spark, облачные платформы, ETL
Образование
 Высшее (техническое)
Минимальная продолжительность обучения от 6 месяцев (курсы)
Код ЕТКС не применимо
Код ОКПДТР не определено
Время появления начало 2010-х годов
Связанные профессии
 Аналитик данных, Специалист по данным, ML-инженер, Архитектор данных, ETL-разработчик, Analytics Engineer

Терминология и классификация

Синонимы и смежные роли

В русскоязычной IT-среде наряду с основным названием профессии используются прямые синонимы: дата-инженер (прямая транслитерация с английского)[5] и инженер больших данных (англ. Big Data Engineer)[6]. Термин «разработчик в сфере больших данных» (англ. Big Data Developer) также близок по значению, однако чаще обозначает более узкую специализацию, сфокусированную на программировании для обработки данных, в то время как «инженер данных» — более широкая и современная роль, охватывающая всю инфраструктуру[7][8].

Существует ряд смежных, но отдельных ролей, обязанности которых могут пересекаться с задачами инженера данных[9]:

  • Архитектор данных (англ. Data Architect) — проектирует общую структуру систем управления данными на высоком уровне, которую инженер данных реализует на практике[10].
  • ETL-разработчик (англ. ETL Developer) — узко специализируется на процессах извлечения, преобразования и загрузки данных, в то время как инженер данных отвечает за всю архитектуру[11].
  • Analytics Engineer — роль на стыке инженерии и анализа данных; специалист адаптирует подготовленные данные для конкретных аналитических задач и бизнес-метрик.
  • Инженер облачных данных (англ. Cloud Data Engineer) — инженер данных, специализирующийся на облачных платформах (AWS, GCP, Microsoft Azure)[12].

Официальная классификация в России

На 2024 год профессия «инженер данных» не имеет отдельного кода в ОКПДТР и не упоминается в ЕТКС, так как последний предназначен для тарификации рабочих, а не инженерных специальностей[13]. При официальном трудоустройстве компании обычно используют коды для наиболее близких должностей, например, «Инженер» (код 22446) или «Инженер-программист» (код 22824)[14][15].

Наиболее близким к профессии является профессиональный стандарт «Специалист по большим данным» (код 06.042), утверждённый Минтрудом России. В рамках этого стандарта предусмотрены такие наименования должностей, как «Инженер больших данных» и «Разработчик в сфере больших данных»[16].

Лингвистические аспекты

Произношение

Словосочетание «инженер данных» произносится с двумя ударениями: [инжынэ́р да́нных][17].

Женский род

В русском языке для обозначения женщины этой профессии используются две формы:

  • Инженер данных — стилистически нейтральный и нормативный вариант, используемый в официальных документах и деловой речи. Род в этом случае определяется по контексту (например, через глаголы в прошедшем времени).
  • Инженерка данных — феминитив, образованный с помощью продуктивного суффикса -к-. Эта форма является разговорной и становится всё более распространённой в медиа и неформальном общении, однако пока не является общепринятой и может восприниматься как стилистически сниженная[18][19].

Форма «инженерша» имеет устаревший или пренебрежительный оттенок и в профессиональном контексте не используется[18].

История профессии

В мире

Корни профессии уходят в 1980-е — 2000-е годы, с появлением концепции хранилищ данных (Data Warehouse), предложенной Биллом Инмоном[20]. В этот период основными специалистами по работе с данными были ETL-разработчики, BI-инженеры и администраторы баз данных, которые работали преимущественно со структурированными данными[20][21].

Революция больших данных в конце 2000-х — начале 2010-х годов стала переломным моментом. Технологические гиганты, такие как Google, Facebook и Amazon, столкнулись с беспрецедентными объёмами, скоростью и разнообразием данных, которые требовали новых подходов к обработке[20]. Появление технологий с открытым исходным кодом, таких как Apache Hadoop и, позднее, Apache Spark (2014), позволило обрабатывать огромные массивы данных на кластерах из стандартных серверов[21][22].

Термин «инженер данных» начал активно использоваться примерно в 2011 году, когда компании Facebook и Airbnb ввели такую должность для специалистов, создающих масштабируемые системы обработки данных[23]. К 2013—2015 годам профессия стала общепринятой и выделилась как связующее звено между традиционной разработкой ПО и наукой о данных[24][25]. Современный этап развития связан с массовым переходом в облачные вычисления и появлением концепции «современного стека данных» (Modern Data Stack)[26].

Концепция MDS, сформировавшаяся к 2015—2016 годам, была основана на трёх ключевых компонентах. Во-первых, это мощные и масштабируемые облачные хранилища данных, такие как Amazon Redshift, Google BigQuery и Snowflake[27]. Во-вторых, произошёл сдвиг парадигмы от ETL к ELT, при которой «сырые» данные сначала загружаются в хранилище, а их преобразование происходит уже внутри него[27]. В-третьих, появились инструменты для автоматизированной загрузки данных (ingestion), такие как Fivetran и Stitch, которые упростили сбор информации из сотен различных источников[28].

Эволюция MDS после 2015 года прошла несколько этапов. В период с 2016 по 2020 год произошла стандартизация стека. Ключевую роль в этом сыграл инструмент dbt, появившийся в 2016 году[28]. Он демократизировал процесс трансформации данных (буква «T» в ELT), позволив инженерам и аналитикам совместно работать над моделями данных, используя преимущественно SQL[29]. К концу этого периода сформировалась «классическая» архитектура MDS, включающая инструменты для сбора (Fivetran), хранения (Snowflake, BigQuery), трансформации (dbt) и бизнес-аналитики (Looker, Tableau)[28].

С 2020 года начался этап расширения стека, так как однонаправленного потока данных от источников к BI-системам стало недостаточно[29]. Появились новые категории инструментов:

  • Reverse ETL (обратный ETL): решения, такие как Census и Hightouch, которые «замыкают цикл», выгружая обогащённые данные из хранилища обратно в операционные системы (например, CRM-системы или маркетинговые платформы)[30].
  • Data Observability (наблюдаемость данных): инструменты для мониторинга «здоровья» данных, отслеживания их качества, актуальности и целостности на всех этапах.
  • Каталоги данных (Data Catalogs): решения для управления метаданными, которые помогают документировать данные, отслеживать их происхождение (data lineage) и упрощать поиск информации[31].

В последние годы развитие MDS определяется новыми архитектурными концепциями и технологиями. Появились подходы Data mesh (децентрализованная социотехническая модель, рассматривающая данные как продукт) и Data Fabric (технологическая архитектура, создающая единый виртуальный слой для доступа к данным)[32][33]. Эти концепции могут дополнять друг друга, где Data Fabric служит технологической основой для реализации Data Mesh[32]. Другими важными трендами стали глубокая интеграция искусственного интеллекта в инструменты стека, а также усиление фокуса на управлении затратами на облачные сервисы[34][35].

В России

В России профессия инженера данных начала формироваться в середине 2010-х годов. Первые вакансии с таким названием стали появляться примерно в 2015—2017 годах[36][37]. Пионерами во внедрении этой роли стали технологически продвинутые компании: банки, телекоммуникационные операторы и крупные ритейлеры[37]. Взрывной рост спроса на инженеров данных пришёлся на конец 2010-х — начало 2020-х годов, что было связано с повсеместным внедрением data-driven подхода в бизнесе. По данным HeadHunter, с 2020 года число вакансий в этой сфере выросло в 1,9 раза[38]. После 2022 года уход с российского рынка крупных западных поставщиков ПО дополнительно увеличил спрос, так как перед компаниями встала задача миграции инфраструктуры на отечественные или open-source решения[39]. На 2024—2025 годы в России наблюдается дефицит квалифицированных инженеров данных, которые остаются одними из самых востребованных и высокооплачиваемых специалистов в IT-отрасли[40].

Прогнозируется, что в 2026 году в России сохранится высокий спрос на инженеров данных в связи с продолжающейся цифровой трансформацией экономики[41]. Специалисты в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных, как ожидается, останутся одними из самых востребованных и высокооплачиваемых на рынке[42]. Среди ключевых событий, запланированных на 2026 год, — инициатива объявить его Годом инженера и изобретателя для популяризации технических профессий[43], а также запуск эксперимента Минпромторга по созданию национальной платформы для обмена промышленными данными с целью развития индустриального ИИ[44]. Также анонсированы профильные конференции, включая «Качество данных 2026» в Москве и «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) в Нижнем Новгороде[45][46].

Функции и обязанности

Ключевые обязанности инженера данных охватывают весь жизненный цикл данных до момента их анализа[47]. В 2020-х годах роль инженера данных претерпела значительные изменения, сместившись от выполнения задач по перемещению данных к проектированию комплексных информационных систем, глубоко интегрированных в бизнес-процессы[48]. С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и практик MLOps инженер данных становится ключевым стратегическим партнёром, обеспечивающим технологический фундамент для AI-инициатив компании[49]. Это привело к появлению новых обязанностей, таких как построение специализированных конвейеров для машинного обучения (ML-пайплайнов), системная подготовка данных для больших языковых моделей (контекстный инжиниринг) и управление качеством векторных представлений[50]. Одновременно усилился фокус на проактивном обеспечении качества данных, внедрении «контрактов данных» и управлении гибридными архитектурами, сочетающими пакетную и потоковую обработку информации[48][51].

Проектирование и создание конвейеров данных

Основной задачей является разработка, создание и поддержка автоматизированных процессов, известных как конвейеры данных (англ. data pipelines), для перемещения и обработки данных из различных источников в централизованное хранилище.

Исторически для этого использовался подход ETL (Extract, Transform, Load), при котором данные извлекаются, преобразуются (очищаются, структурируются) и затем загружаются в целевую систему. В современной практике наблюдается активный сдвиг к парадигме ELT (Extract, Load, Transform). В этом случае «сырые» данные сначала загружаются в мощное облачное хранилище (например, Snowflake, Google BigQuery), а их преобразование выполняется уже внутри него с помощью таких инструментов, как dbt[52].

Кроме того, стирается граница между пакетной (batch) и потоковой (streaming) обработкой. От инженеров всё чаще требуется умение строить гибридные архитектуры, способные обрабатывать как исторические данные, так и информацию в режиме реального времени для поддержки интерактивных сервисов.

С развитием MLOps появляется новая обязанность — построение специализированных конвейеров для машинного обучения (ML-пайплайнов). Такие автоматизированные процессы готовят данные не только для первоначального обучения моделей, но и для их регулярного переобучения и мониторинга в производственной среде[53].

Разработка и управление инфраструктурой хранения данных

  • Выбор, настройка и обслуживание систем для хранения данных: реляционных СУБД (например, PostgreSQL), NoSQL-баз данных (например, MongoDB, Cassandra) или облачных хранилищ (Amazon S3, Google Cloud Storage)[54].
  • Проектирование и реализация хранилищ данных (Data Warehouse) и озёр данных (Data Lake) для структурированной и неструктурированной информации[47].
  • Создание и поддержка хранилищ признаков (англ. Feature Store) — централизованных систем, которые позволяют стандартизировать и повторно использовать признаки для разных моделей машинного обучения, обеспечивая их консистентность и качество.
  • Оптимизация систем хранения и запросов для обеспечения быстрого доступа к данным[55].

Обеспечение качества и доступности данных

  • Разработка процессов для валидации данных, выявления и исправления ошибок, пропусков и несоответствий[56].
  • Внедрение механизмов для поддержания целостности и согласованности данных на всех этапах их жизненного цикла[47].
  • Мониторинг работоспособности конвейеров и систем хранения для предотвращения сбоев и обеспечения постоянной доступности данных[55].
  • Внедрение проактивных подходов к контролю качества, таких как «контракты данных» (англ. Data Contracts) — формализованных соглашений о схеме и качестве данных между их поставщиками и потребителями для предотвращения сбоев.
  • Управление качеством векторных представлений (англ. embeddings) для AI-моделей: мониторинг их консистентности, полноты и размерности для предотвращения ошибок и «галлюцинаций» моделей.

Подготовка данных для анализа

  • Преобразование данных в удобный формат (наборы данных, или datasets) для использования аналитиками и специалистами по Data Science.
  • Создание витрин данных (data marts) — специализированных подмножеств данных для решения конкретных бизнес-задач.
  • Разработка API или других интерфейсов для упрощения доступа к данным.
  • Системная подготовка и оптимизация контекстных данных для больших языковых моделей (LLM) — новая обязанность, известная как контекстный инжиниринг (англ. Context Engineering). Она включает работу с метаданными и векторными представлениями для повышения качества работы AI-систем.

Обеспечение безопасности данных

Требования к специалисту

Профессиональные навыки

  • Языки программирования: Глубокое знание Python (с библиотеками Pandas, NumPy, PySpark) является отраслевым стандартом[60]. Также востребованы Java и Scala, так как на них написаны многие инструменты для обработки больших данных, например, Apache Spark.
  • SQL и базы данных: Профессиональное владение SQL для написания сложных запросов и их оптимизации. Требуется опыт работы с реляционными (PostgreSQL, MySQL), NoSQL-базами данных (Cassandra, MongoDB) и аналитическими СУБД, такими как ClickHouse, Google BigQuery и Amazon Redshift[60]. Важным навыком является понимание принципов моделирования данных (например, схемы «звезда» и «снежинка»)[61].
  • Технологии Big Data: Опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, MapReduce) и ключевым фреймворком для распределённой обработки данных — Apache Spark. Также важны знания систем потоковой обработки, таких как Apache Kafka и Apache Flink.
  • ETL/ELT и оркестрация данных: Практические навыки проектирования ETL/ELT-процессов. Обязательным является умение работать с оркестраторами потоков данных, в первую очередь с Apache Airflow, и инструментами для трансформации данных, такими как dbt[60].
  • Облачные платформы и IaC: Опыт работы с сервисами одного из крупных облачных провайдеров (AWS, Microsoft Azure, GCP) и интегрированными платформами, такими как Databricks. Всё чаще требуется умение управлять облачной инфраструктурой как кодом (IaC) с помощью таких инструментов, как Terraform[62].
  • Основы Computer Science: Понимание структур данных и алгоритмов, а также принципов работы операционных систем (Linux) и компьютерных сетей.
  • Основы DevOps: Владение системами контроля версий (Git), технологиями контейнеризации (Docker) и принципами непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD)[60].
  • Наблюдаемость данных (Data Observability): Навыки внедрения инструментов для мониторинга «здоровья» данных, отслеживания их качества, актуальности и происхождения (data lineage) на всех этапах жизненного цикла[63].
  • Навыки для поддержки ИИ: По мере интеграции ИИ в бизнес-процессы от инженеров данных требуется системная подготовка данных для ML-моделей. Появляется новая дисциплина — инженерия контекста (англ. Context Engineering), сфокусированная на подготовке и оптимизации данных для больших языковых моделей (LLM).

Личные качества

В 2025 году роль инженера данных выходит за рамки чисто технических задач, требуя развитых «гибких навыков» (англ. soft skills) для эффективного взаимодействия в команде и повышения ценности для бизнеса[64].

  • Коммуникативные навыки: Умение взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и представителями бизнеса для понимания их потребностей[65], а также способность объяснять сложные технические концепции коллегам без технического бэкграунда (менеджерам, маркетологам)[66][67].
  • Сотрудничество и работа в команде: Способность эффективно работать в кросс-функциональных командах, тесно взаимодействуя со специалистами по данным, инженерами по машинному обучению и другими IT-профессионалами[64][65].
  • Навыки решения проблем: Способность системно подходить к поиску и устранению непредвиденных трудностей в сложных конвейерах данных, будь то проблемы с качеством, масштабируемостью систем или оптимизацией[66][68].
  • Критическое мышление: Умение критически оценивать источники информации, выявлять нестыковки и принимать обоснованные архитектурные решения для построения систем данных[65][69].
  • Аналитический склад ума: Способность анализировать большие объёмы информации и выявлять сложные взаимосвязи для оптимизации процессов[70].
  • Деловая хватка (англ. Business Acumen): Понимание бизнес-контекста и целей компании, что позволяет инженеру выступать в роли стратегического партнёра, предлагая наиболее эффективные технические решения для бизнес-задач[65].
  • Внимание к деталям: Тщательность и аккуратность, необходимые для обеспечения высокого качества и целостности данных[71].
  • Адаптивность и готовность к обучению: Технологии в области данных быстро развиваются, поэтому специалист должен быть готов постоянно изучать новые инструменты (например, в области ИИ и машинного обучения) и подходы[66][72].

Образование и обучение

Высшее образование

Прямая специальность «Инженерия данных» в бакалавриате российских вузов встречается редко, чаще это магистерская программа или профиль в рамках более широких IT-направлений. Для старта карьеры подходят следующие направления подготовки[73]:

Ведущие российские вузы, предлагающие профильное образование[74][75]:

Дополнительное образование

  • Профессиональные курсы: Онлайн-платформы, такие как Skillbox, Otus, Karpov.Courses, Яндекс Практикум и Нетология, предлагают комплексные программы переподготовки с упором на практику и создание портфолио[76][77]. Продолжительность таких программ для входа в профессию с нуля обычно составляет от 6 до 12 месяцев, а более углублённые курсы могут длиться до 16—17 месяцев[78][79]. На 2025—2026 годы в образовательных программах наблюдается тенденция к глубокой интеграции тем, связанных с искусственным интеллектом и MLOps, поскольку от инженеров всё чаще требуется обеспечивать инфраструктуру для развёртывания и поддержки моделей машинного обучения[80].
  • Сертификационные программы: Сертификаты от крупных облачных провайдеров высоко ценятся работодателями. Ключевые программы: AWS Certified Data Engineer, Google Cloud Professional Data Engineer и Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate[81].
  • Стажировки и корпоративное обучение: Крупные компании (например, VK, Т1) организуют стажёрские программы, которые часто ведут к трудоустройству. Также существуют специализированные школы, например, Школа Больших Данных[82][83].

Карьера и перспективы

Трудоустройство

Инженеры данных востребованы в широком спектре отраслей и типов организаций, где ведётся работа с большими данными[84]:

  • IT-сектор и разработка ПО: Крупнейшие технологические компании («Яндекс», VK).
  • Финансовый сектор: Банки («Сбер», «Т-Банк», «Альфа-Банк») и финтех-компании.
  • Ритейл и электронная коммерция: Розничные сети (X5 Group) и маркетплейсы (Ozon).
  • Телекоммуникации: Операторы связи.
  • Консалтинговые компании и системные интеграторы: Фирмы, реализующие проекты по цифровой трансформации для клиентов.
  • Стартапы, особенно в сфере финтеха и искусственного интеллекта.

Заработная плата

По данным на 2024—2025 годы, профессия инженера данных остаётся одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в российской IT-сфере. Уровень дохода сильно зависит от опыта, набора навыков и региона.

  • Начинающий специалист (Junior): В среднем по России зарплата составляет от 65 000 до 130 000 рублей в месяц. Нижняя граница в 65 000 рублей обычно относится к стажёрским позициям или вакансиям в небольших городах. В регионах стартовые предложения часто начинаются от 80 000–100 000 рублей, в Москве — от 100 000 рублей, в Санкт-Петербурге — от 75 000 рублей.
  • Специалист среднего уровня (Middle): Заработная плата находится в диапазоне от 140 000 до 250 000 рублей[60].
  • Опытный специалист (Senior): В среднем зарабатывает от 220 000 до 400 000 рублей[60]. При этом доход ведущих специалистов (Lead) и сотрудников в крупных технологических компаниях может достигать 500 000—600 000 рублей и выше[85].

По данным «Хабр Карьеры» за первую половину 2024 года, медианная зарплата инженера по данным в России составила 204 000 рублей. В целом по рынку средняя зарплата специалиста в 2025 году, по разным оценкам, находилась в диапазоне 170 000—227 000 рублей. Рост зарплат дата-инженеров в первой половине 2024 года составил 8 %, что стало самым высоким показателем среди всех аналитических IT-специальностей. Во второй половине 2024 года медианная зарплата в IT-секторе в целом выросла на 19 % до 180 000 рублей[86].

Карьерный рост

Карьерный путь инженера данных предлагает несколько направлений для развития[87]:

  • Вертикальный рост: Продвижение по грейдам от Junior до Senior, а затем на управленческие позиции — Team Lead, Data Engineering Manager. Высшей технической ступенью является роль архитектора данных (Data Architect).
  • Горизонтальный рост и специализация: Углубление в конкретные технологии (Big Data Developer, Cloud Data Engineer) или функциональные области (SRE в инженерии данных).
  • Переход в смежные профессии:
   *   Data Scientist: Использование подготовленных данных для построения моделей машинного обучения и проведения исследований.
   *   ML-инженер: Внедрение моделей машинного обучения в производственную среду (production).
   *   Аналитик данных: Работа с готовыми данными для поиска закономерностей и создания отчётов для бизнеса.
   *   Разработчик ПО (Software Engineer): Переход в классическую программную разработку.

Инструменты и технологии

СУБД и Хранилища Данных

  • Реляционные СУБД: PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database[88].
  • Нереляционные (NoSQL) СУБД: MongoDB (документо-ориентированная), Apache Cassandra (колоночная), Redis (ключ-значение)[89].
  • Аналитические СУБД: ClickHouse, Greenplum[90].
  • Распределённые файловые системы и озёра данных: HDFS (Hadoop Distributed File System), Amazon S3[91].
  • Открытые форматы таблиц: Apache Iceberg, Delta Lake. Эти форматы становятся стандартом для построения архитектур озёр данных и Lakehouse, обеспечивая управление данными поверх распределённых файловых систем.

Фреймворки для обработки данных

  • Apache Spark: Наиболее популярный фреймворк для распределённой пакетной и потоковой обработки данных[92].
  • Apache Hadoop: Фундаментальная экосистема, включающая файловую систему HDFS и модель вычислений MapReduce[91].
  • Apache Flink: Фреймворк, ориентированный на потоковую обработку данных в реальном времени[93].

Оркестраторы конвейеров данных

  • Apache Airflow: Де-факто стандарт для автоматизации, планирования и мониторинга конвейеров данных. Позволяет описывать рабочие процессы как код на Python[90].
  • dbt: Инструмент для трансформации данных непосредственно в хранилище, реализующий этап «T» в подходе ELT. Позволяет описывать модели данных с помощью SQL и часто используется в связке с оркестраторами, такими как Airflow, для запуска рабочих процессов[90].
  • Luigi: Оркестратор от Spotify, также использующий Python.

Облачные платформы

  • Amazon Web Services (AWS): Сервисы S3, Redshift, EMR (управляемый Spark/Hadoop), Managed Workflows for Apache Airflow.
  • Google Cloud Platform (GCP): Сервисы BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Composer (управляемый Airflow).
  • Microsoft Azure: Сервисы Azure Data Lake Storage, Azure Synapse Analytics, HDInsight, Azure Data Factory.
  • Yandex Cloud: Российская облачная платформа с сервисами для управления базами данных и обработки больших данных, например, Yandex Data Proc[94].

Для управления инфраструктурой на этих облачных платформах всё чаще применяется подход «инфраструктура как код» (IaC) с использованием таких инструментов, как Terraform.

Примечания

  1. ↑ Кто такой «Инженер данных» и почему за ним охотятся компании. Яндекс Практикум.Блог. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 14 ноября 2023 года.
  2. ↑ Профессия Инженер данных (Data Engineer). postupi.online. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 17 июля 2025 года.
  3. ↑ Блог компании Яндекс.Практикум. Кто такой дата-инженер и чем он отличается от дата-сайентиста. Хабр (26 сентября 2024). Дата обращения: 20 июня 2025.
  4. ↑ Кто такой Data Engineer. GeekBrains. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 5 апреля 2024 года.
  5. ↑ Кто такой Data Engineer и чем он занимается. Productstar. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  6. ↑ Data Engineer vs ETL Developer: Key Differences. Data Engineer Academy. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 11 июля 2025 года.
  7. ↑ Data Engineer, Big Data Developer и другие: чем они занимаются и как ими становятся. Хабр (13 апреля 2020). Дата обращения: 2 ноября 2025.
  8. ↑ Difference Between Big Data Developer and Data Engineer. Coders.dev. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 8 сентября 2025 года.
  9. ↑ Кто такой дата-инженер: чем занимается, сколько зарабатывает и как им стать. Skillfactory. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 16 мая 2025 года.
  10. ↑ Кто такой дата-инженер и где работает. Учись-онлайн.ру. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 17 июня 2025 года.
  11. ↑ ETL Developer vs. Data Engineer: What’s the Difference? Integrate.io. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 18 июля 2025 года.
  12. ↑ Cloud Engineer vs Data Engineer: What's the Difference? Bosscoder Academy. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 16 июля 2025 года.
  13. ↑ Профстандарты или ЕКС: что применять работодателю? АБиУС. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 14 января 2025 года.
  14. ↑ Код 22446 — Инженер. Classinform. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 29 октября 2023 года.
  15. ↑ Инженер-программист. Профессиональные стандарты Минтруда РФ. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  16. ↑ Профессиональный стандарт 06.042 «Специалист по большим данным». Classinform. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 6 февраля 2025 года.
  17. ↑ Фонетический разбор слова «инженер». PhonetiCOnline.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 10 июля 2017 года.
  18. ↑ 1 2 Феминитивы в современном русском языке: семантико-прагматический и словообразовательный аспекты. core.ac.uk. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  19. ↑ «Инженерка» и «членкиня». Ульяновские филологи - о том, почему феминитивы портят язык. 73online.ru (29 ноября 2019). Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 18 апреля 2021 года.
  20. ↑ 1 2 3 Data Engineering: Past, Present, and Future. airbyte.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 19 июля 2025 года.
  21. ↑ 1 2 Инженер данных: чем занимается и сколько зарабатывает самый востребованный специалист по данным. rb.ru. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 22 июня 2025 года.
  22. ↑ Data & Data Engineering: The Past, Present, and Future. medium.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 30 апреля 2025 года.
  23. ↑ The History of Data Engineering. substack.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 26 мая 2025 года.
  24. ↑ The State of Data Engineering. stitchdata.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 16 ноября 2018 года.
  25. ↑ Кто такой Data Engineer, чем занимается, сколько зарабатывает и как им стать. Skillbox Media. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 25 мая 2025 года.
  26. ↑ What Is Data Engineering? informatica.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 8 июля 2025 года.
  27. ↑ 1 2 What is a modern data stack? IBM. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 25 мая 2025 года.
  28. ↑ 1 2 3 Современный стек данных (Modern Data Stack). Хабр (16 мая 2022). Дата обращения: 2 ноября 2025.
  29. ↑ 1 2 The Future of the Modern Data Stack. dbt Labs. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 11 августа 2025 года.
  30. ↑ Modern Data Stack Explained. windsor.ai. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  31. ↑ What Is a Modern Data Stack? data.world. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 17 марта 2025 года.
  32. ↑ 1 2 Data management vs. data fabric vs. data mesh. IBM. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 1 октября 2025 года.
  33. ↑ Data Mesh vs. Data Fabric: Understanding the Differences. Duality Technologies. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 19 мая 2025 года.
  34. ↑ The Future of the Modern Data Stack. Understanding Data. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 13 июня 2025 года.
  35. ↑ 7 predictions for the modern data stack in 2024. Secoda. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 3 августа 2025 года.
  36. ↑ Как развивалась профессия Data Engineer и почему она так востребована. gazprombank.tech. Дата обращения: 20 июня 2025.
  37. ↑ 1 2 Data Engineer, модели Data Scientist и другие специалисты по данным: в чем разница и кто нужен вашему бизнесу. rb.ru. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 24 июля 2025 года.
  38. ↑ Спрос на специалистов по анализу данных и ML в России вырос в 30 раз за 10 лет. Skillbox Media. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 24 июня 2025 года.
  39. ↑ Рынок труда в IT в конце 2024 — начале 2025: «спрос сместился в сторону эффективности». Хабр (26 декабря 2024). Дата обращения: 20 июня 2025.
  40. ↑ Новая профессия – инженеры данных и почему она так востребована в России. regionorel.ru. Дата обращения: 20 июня 2025.
  41. ↑ Эксперты назвали самые востребованные профессии в России в 2026 году. Вологда-поиск. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 8 сентября 2025 года.
  42. ↑ Экономист назвала профессии с ростом зарплат в 2026 году. Финансы Mail.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  43. ↑ 2026 год в России могут объявить Годом инженера и изобретателя. Пресс-релиз.ру. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 23 июня 2025 года.
  44. ↑ Промышленные данные в обмен на эффективность: как Россия создает национальную платформу. Logistics.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  45. ↑ Качество данных 2026. Totalexpo.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 21 марта 2025 года.
  46. ↑ ЦИПР-2026: определены даты конференции. Нижегородская ярмарка. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  47. ↑ 1 2 3 Кто такой Data Engineer и чем он занимается. gitverse.ru. Дата обращения: 20 июня 2025.
  48. ↑ 1 2 Как изменилась роль дата-инженера за последние 5 лет. Хабр (1 сентября 2022). Дата обращения: 2 ноября 2025.
  49. ↑ Искусственный интеллект переопределяет роль инженеров данных. AILYnx. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  50. ↑ 10 главных трендов Data и AI, которые определят 2026 год. kakzhebystro.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  51. ↑ 13 технологических трендов 2025 года: как бизнесу подготовиться к новой цифровой реальности. Компьютерра. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 12 августа 2025 года.
  52. ↑ Sıfırdan Data Mühəndisi olmaq — 2025 Yol Xəritəsi. kvadrat.az. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 24 июля 2025 года.
  53. ↑ Кто такой ML-Ops инженер и чем он занимается. msk.top-academy.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  54. ↑ Инженер данных (Data Engineer). akvobr.ru. Дата обращения: 20 июня 2025.
  55. ↑ 1 2 Инженер данных (Data Engineer). avtuhova.by. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 11 ноября 2024 года.
  56. ↑ Кто такой Data Engineer. sravni.ru. Дата обращения: 20 июня 2025.
  57. ↑ 1 2 Основы инженерии данных. Глава 2: Жизненный цикл инженера данных. slavlotski.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 19 мая 2025 года.
  58. ↑ Ролевая модель управления доступом (RBAC): что это и зачем она нужна. spectrumdata.ru. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 28 апреля 2025 года.
  59. ↑ Урок 1. Роль инженера данных в обеспечении безопасности. stepik.org. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 19 июля 2025 года.
  60. ↑ 1 2 3 4 5 6 Инженер данных: профессия, зарплаты, курсы. DTF. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  61. ↑ Что должен знать и уметь инженер данных и как освоить профессию с нуля. Karpov.Courses. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  62. ↑ Info IT: какие языки должен знать Data Engineer в 2026 году? KEDU. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  63. ↑ 1 2 Essential Data Engineering Skills. DataCamp. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 25 мая 2025 года.
  64. ↑ 1 2 3 4 Soft Skills Data Engineers Need to Succeed. integrate.io. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 11 августа 2025 года.
  65. ↑ 1 2 3 Top 12 must-have skills for data engineers. TechnologyHQ. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  66. ↑ Які навички потрібні для Data Science Engineer: огляд ключових компетенцій. Optima. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 18 марта 2025 года.
  67. ↑ The Hidden Soft Skills of a Data Engineer: Communication, Debugging, Documentation, and more. medium.com. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  68. ↑ Какие навыки развивать IT-специалистам в 2025 году. ITlogia. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 24 мая 2025 года.
  69. ↑ Кто такой Data Engineer и как им стать. lad-academy.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 13 августа 2025 года.
  70. ↑ The Most Important Data Engineer Skills for 2024. getdbt.com. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 7 сентября 2025 года.
  71. ↑ The Top 9 Data Engineer Skills You Need to Succeed. airbyte.com. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 12 августа 2025 года.
  72. ↑ Лучшие вузы России для программистов. Skillfactory. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 12 июля 2025 года.
  73. ↑ Минцифры: Более 20 российских вузов достигли высшей категории подготовки в области ИИ. CNews (29 апреля 2025). Дата обращения: 20 июня 2025.
  74. ↑ Лучшие IT-вузы России: куда поступать в 2025 году. the-tech.kz. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 11 августа 2025 года.
  75. ↑ Курс Профессия Data Engineer. Skillbox. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 14 июля 2025 года.
  76. ↑ Курс Data Engineer. Otus. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 6 августа 2025 года.
  77. ↑ Курсы Data Engineering: 10 лучших онлайн-программ для обучения в 2025 году. vc.ru. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 20 сентября 2025 года.
  78. ↑ Профессия Data Engineer. Нетология. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 7 октября 2025 года.
  79. ↑ Инженер данных PRO. МГТУ им. Н. Э. Баумана. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 7 октября 2024 года.
  80. ↑ Data Certifications. qa.com. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 12 июня 2025 года.
  81. ↑ Стажировка для инженеров данных. VK. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 20 января 2025 года.
  82. ↑ Курсы Data Engineer. bigdataschool.ru. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 21 мая 2022 года.
  83. ↑ Российский рынок труда IT-специалистов. sense-group.ru. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 12 июня 2025 года.
  84. ↑ Полный гайд по зарплатам в IT 2025: Junior, Middle, Senior в России и мире. HireHI. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  85. ↑ Зарплаты в IT во втором полугодии 2024. Хабр. Дата обращения: 2 ноября 2025.
  86. ↑ Data Engineer: кто это такой, чем занимается, обзор профессии. karpov.courses. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 10 июля 2025 года.
  87. ↑ Выбираем СУБД для проекта. selectel.ru. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 9 июля 2025 года.
  88. ↑ Обзор популярных баз данных 2024. Хабр (23 ноября 2023). Дата обращения: 20 июня 2025.
  89. ↑ 1 2 3 Блог компании Яндекс.Практикум. Что учить дата-инженеру в 2025 году. Хабр (18 апреля 2025). Дата обращения: 20 июня 2025.
  90. ↑ 1 2 197 ключевых инструмента Data-инженера. robotdreams.cc. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 17 сентября 2024 года.
  91. ↑ Apache Spark для дата-инженера. Хабр (29 ноября 2021). Дата обращения: 20 июня 2025.
  92. ↑ Выбор технологии потоковой обработки данных. bigdataschool.ru. Дата обращения: 20 июня 2025.
  93. ↑ Yandex Cloud — облачная платформа для бизнеса. yandex.cloud. Дата обращения: 20 июня 2025. Архивировано 28 сентября 2025 года.

Дополнительно по теме

Категории

© Правообладателем данного материала является АНО «Интернет-энциклопедия «РУВИКИ».
Использование данного материала на других сайтах возможно только с согласия АНО «Интернет-энциклопедия «РУВИКИ».