Big Data Engineer – jak nim zostać i na czym polega praca?

Kim jest Big Data Engineer i czym różni się od Data Engineera?

Samo pojęcie Big Data oznacza duże zbiory danych, a specjalista z tego obszaru realizuje różne działania z zakresu ich przetwarzania. W zależności od aktualnych potrzeb może zajmować się ich czyszczeniem lub filtrowaniem. Uporządkowane przez niego dane są podstawą pracy dla innych specjalistów IT, w tym specjalistów ds. raportowania czy ds. uczenia maszynowego.

Big Data Engineer wie, w jaki sposób zadbać o optymalizację przetwarzanych informacji i z jakich technologii należy skorzystać. Wykorzystuje w praktyce wiedzę z zakresu programowania, posługując się wybranym językiem. Zazwyczaj na tym stanowisku korzysta się z Pythona, ale przydatna okazuje się także znajomość języka Scala.

Czym zajmuje się Big Data Engineer na co dzień?

Na tym stanowisku wymagane są głównie praktyczne umiejętności, ale ukończenie studiów informatycznych będzie dodatkowym atutem w oczach potencjalnego pracodawcy. Znamiennym potwierdzeniem posiadanych kompetencji okaże się stosowny certyfikat, na przykład Google Data Engineer. Wiedzę niezbędną na tym stanowisku można również zdobyć na studiach podyplomowych.

Obecnie sporym powodzeniem cieszą się także kursy i szkolenia, w tym bootcampy wprowadzające w tajniki tematów Big Data. Dzięki nim można w szybkim czasie zdobyć umiejętności z zakresu przetwarzania i optymalizacji danych. Ponadto Big Data Engineer musi wiedzieć, w jaki sposób korzystać z popularnych narzędzi do pomiaru danych, takich jak Storm, Lucene, Sqoop, Avro czy platforma Hadoop.

Ten specjalista IT nie powinien mieć problemów z wybraniem odpowiednich narzędzi analitycznych, regularnie zapoznając się z najnowszymi technologiami z tego zakresu. Niezbędna jest również biegła znajomość języka angielskiego.

W zawodzie Big Data Engineer istotna jest znajomość konkretnych technologii, które wykorzystuje podczas przetwarzania i optymalizacji danych. Osoba na tym stanowisku może pracować w różnych środowiskach, w tym na przykład w środowisku chmurowym. Zazwyczaj jest odpowiedzialna za dokumentowanie kodu oraz płynny przepływ danych.

Może również zajmować się pracami z zakresu testów jednostkowych, integracyjnych czy UAT. W swojej pracy bazuje na różnych algorytmach, takich jak RapidMiner czy MapReduce, oraz na magazynach baz danych

Jesteś zainteresowany pracą na stanowisku specjalisty Big Data i masz podstawowe umiejętności z obszaru przetwarzania baz danych? Jeśli tak, zapoznaj się z najnowszymi ofertami pracy – zajrzyj na theprotocol.it i sprawdź ogłoszenia z big data na serwis  z Twojej okolicy. Przekonaj się, czy spełniasz oczekiwania pracodawców i znasz wymagane przez nich technologie.

Jakie technologie i narzędzia musi znać Big Data Engineer?

• Apache Spark: Obecnie niekwestionowany król. Służy do bardzo szybkiego przetwarzania danych w pamięci RAM (in-memory). Wspiera zarówno analizę wsadową, jak i strumieniową.
• Apache Hadoop (HDFS & MapReduce): Choć sam MapReduce ustępuje miejsca Sparkowi, to znajomość architektury Hadoop oraz systemu plików HDFS (skalowalne przechowywanie danych) nadal jest fundamentem wielu systemów on-premise.
• Apache Flink / Apache Beam: Zaawansowane narzędzia do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
• Apache Kafka: Standard rynkowy. Niezwykle wydajny system kolejkowania wiadomości i platforma strumieniowa, która potrafi przyjąć miliony zdarzeń na sekundę.
• RabbitMQ / AWS Kinesis: Alternatywne rozwiązania do zarządzania strumieniami wiadomości.
• Bazy kolumnowe:Apache Cassandra, HBase, ScyllaDB – genialne do szybkiego zapisu i odczytu ogromnych ilości danych.
• Bazy dokumentowe: MongoDB, Couchbase – do danych pół-strukturyzowanych (JSON).
• Silniki wyszukiwania:Elasticsearch (często w pakiecie z Kibana) – do szybkiego przeszukiwania i analizowania logów.
• Wielkie hurtownie danych (Cloud Data Warehouses): Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift.

Zarobki Big Data Engineer w Polsce

Jak czytamy na zarobki - theprotocol.it:

• Standardem dla Seniora są widełki w granicach 26 000 zł – 34 000 zł netto (+VAT). Topowe oferty (np. dla Tech Leadów lub specjalistów od GCP/BigQuery) sięgają 31 000 zł – 35 000 zł netto miesięcznie.
• Wynagrodzenia dla midów na theprotocol.it oscylują najczęściej w granicach 15 000 zł – 23 000 zł netto (+VAT). Przykładowo, stanowiska łączące Big Data z bankowością (Spark/Scala) zaczynają się od około 15 000 zł netto i dochodzą do wyższych pułapów w zależności od projektu.
• Początkujący inżynierowie danych mogą liczyć na start na kwoty rzędu 8 000 zł – 12 000 zł brutto na umowie o pracę lub około 10 000 zł – 14 000 zł netto na kontrakcie B2B.

Jakie wykształcenie i certyfikaty pomagają w karierze Big Data Engineer?

Kariera Big Data Engineera opiera się przede wszystkim na twardych umiejętnościach technicznych, jednak odpowiednie wykształcenie i – przede wszystkim – certyfikaty zaufanych dostawców chmurowych stanowią ogromny atut. Pozwalają one "otworzyć drzwi" podczas rekrutacji, wyróżnić się na tle innych kandydatów i wynegocjować wyższe stawki.

Najbardziej pożądane są certyfikaty chmurowe - np. Google Cloud Certified Professional Data Engineer. Jest to absolutny klasyk i jeden z najbardziej opłacalnych certyfikatów na rynku. Potwierdza umiejętności projektowania, budowania i zabezpieczania systemów przetwarzania danych na GCP.

Jak zacząć karierę Big Data Engineer?

Droga do kariery Big Data Engineera wymaga solidnego przygotowania, a pierwszym krokiem powinno być opanowanie fundamentów, czyli zaawansowanego języka SQL oraz programowania w Pythonie.

Gdy poczujesz się pewnie w pisaniu kodu, kolejnym etapem jest nauka technologii rozproszonych, ze szczególnym uwzględnieniem Apache Spark oraz narzędzi do orkiestracji potoków danych, takich jak Apache Airflow. Równolegle warto zdobyć wiedzę z zakresu jednej z wiodących chmur obliczeniowych – AWS, Azure lub GCP – gdyż to tam obecnie przetwarza się większość wielkich zbiorów danych. Kluczem do zdobycia pierwszej pracy nie są jednak same certyfikaty, ale zbudowanie własnego portfolio na GitHubie, zawierającego samodzielnie zaprojektowane projekty ETL (Extract, Transform, Load).

Dobrym pomysłem na start jest również poszukiwanie stanowiska jako Junior Data Engineer lub stażysty w zespole BI, co pozwoli Ci zdobyć niezbędne komercyjne doświadczenie ze strukturami danych. Regularna praktyka, udział w hackathonach oraz ciągłe śledzenie trendów w dynamicznym świecie inżynierii danych ostatecznie otworzą przed Tobą drzwi do pracy z architekturą Big Data.

FAQ – Najczęstsze pytania o Big Data Engineer

Czy Big Data Engineer musi znać zagadnienia z zakresu Machine Learningu?

Nie musi być ekspertem od algorytmów, ale powinien rozumieć podstawy uczenia maszynowego, aby skutecznie współpracować z zespołami Data Science. Jego głównym zadaniem jest przygotowanie i dostarczenie stabilnych potoków danych (pipelines), które zasilają modele ML. Znajomość narzędzi takich jak MLOps ułatwia wdrażanie tych modeli w środowisku produkcyjnym na wielką skalę.

Czy można zostać Big Data Engineerem bez wcześniejszego doświadczenia w IT?

Przejście bezpośrednio do Big Data bez żadnego tła w IT jest niezwykle trudne, ponieważ rola ta wymaga zaawansowanej wiedzy inżynierskiej. Najczęstszą ścieżką jest rozpoczęcie kariery jako tradycyjny Data Engineer, Python Developer lub Administrator Baz Danych. Dopiero po opanowaniu fundamentów programowania i baz SQL programiści naturalnie przechodzą do pracy z systemami rozproszonymi.

Jaka jest różnica między Data Lake a Data Warehouse w pracy inżyniera?

Data Warehouse (hurtownia danych) służy do przechowywania ściśle strukturyzowanych danych, zoptymalizowanych pod kątem szybkich raportów biznesowych (BI). Z kolei Data Lake (jezioro danych) to repozytorium na surowe dane w dowolnym formacie (tekst, wideo, logi), które Big Data Engineer przetwarza dopiero w momencie pojawienia się konkretnej potrzeby. Nowoczesne systemy często łączą oba te podejścia w architekturę typu Lakehouse.