DataOps-инженер

Кто это и чем занимается

DataOps-инженер — это специалист, который помогает бизнесу быстро и безопасно работать с большими объёмами данных. Он не просто таскает цифры из таблиц в графики. Его работа — автоматизировать, настраивать, отслеживать и улучшать весь процесс работы с данными: от их получения до использования аналитиками, дата-сайентистами и разработчиками.

Это как быть техдиром мира данных: ты отвечаешь за то, чтобы всё работало быстро, стабильно и без сюрпризов.

Какие задачи выполняет

DataOps-инженер занимается автоматизацией обработки данных, настройкой пайплайнов (автоматических маршрутов для данных), контролем качества, интеграциями между разными системами и мониторингом процессов. Он выстраивает инфраструктуру так, чтобы данные приходили в нужное место, в нужном виде и вовремя.

Если сказать проще: DataOps — это тот, кто превращает хаос данных в надёжный и предсказуемый процесс.

Типичный рабочий день

Рабочий день DataOps-инженера обычно начинается с синка с командой. Дальше — по ситуации: нужно настроить пайплайн, поправить CI/CD для моделей, разобраться, почему вчера в хранилище не прилетели данные или внедрить мониторинг новой метрики.
Половина времени — работа с кодом, вторая половина — работа с инструментами, дашбордами, логами и коллегами.

Из каких профессий можно прийти в эту сферу

• Системный администратор

• DevOps-инженер

• Аналитик данных

• Data engineer

• Python-разработчик

Если у тебя уже есть технический бэкграунд и интерес к данным — это отличный следующий шаг.

Куда можно развиваться дальше

• Архитектор данных

• Руководитель направления Data

• Специалист по MLops

• Технический директор

Где работать

• Финансовые компании и банки

• Маркетинговые агентства

• Онлайн-сервисы и маркетплейсы

• Продуктовые ИТ-компании

• Консалтинг и аутсорс

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

• Востребованность: почти в каждой крупной компании нужны специалисты по данным

• Гибкий график и удалёнка

• Возможность расти и в технологии, и в менеджмент

• Работа на стыке аналитики, разработки и инфраструктуры — скучно точно не будет

• Высокая зарплата уже на старте

Минусы

• Высокая ответственность — ошибки могут стоить больших потерь

• Много рутины, особенно в поддержке пайплайнов

• Нужно постоянно учиться новым инструментам и фреймворкам

• Иногда приходится работать по ночам — особенно если «упали данные»

Если тебе нравится наводить порядок в хаосе, хочется понять, как работают сложные системы обработки данных, и ты не боишься автоматизации — добро пожаловать в DataOps.
На нашем сайте ты найдёшь курсы по обучению с нуля, чтобы быстро влиться в профессию и начать прокачивать навыки.