Ответ
Сейчас я работаю Data Engineer в продуктовой IT-компании. Мой основной фокус — построение и поддержка надежных, масштабируемых data pipeline для аналитики и машинного обучения.
Мой стек и ключевые задачи:
- Основной стек: Python (Pandas, PySpark), SQL (оконные функции, оптимизация), Apache Airflow для оркестрации, Apache Spark для распределенной обработки, облако AWS (S3, Redshift, EMR).
- Типичные задачи:
- Разработка и оптимизация ETL/ELT-процессов, обрабатывающих терабайты сырых данных ежедневно.
- Интеграция данных из разнородных источников: Kafka-стримы, REST API партнеров, внутренние OLTP-базы.
- Проектирование витрин данных в Redshift под нужды аналитиков, с акцентом на производительность запросов.
- Автоматизация мониторинга качества данных (DQ-чеки) и оповещений о сбоях в пайплайнах.
- Тесная работа с аналитиками для понимания требований к данным и с ML-инженерами для подготовки фичей.
Пример реальной задачи: Мне нужно было ускорить ежедневный пайплайн подготовки агрегатов для дашборда. Исходный скрипт на Pandas падал из-за нехватки памяти. Я переписал его на PySpark, переложил логику агрегации в оконные функции SQL и настроил динамическое выделение ресурсов в EMR, что сократило время выполнения с 4 часов до 40 минут.
