Профессия Data Quality Engineer
Data Quality Engineer - это специалист, который проверяет, очищает и контролирует качество данных. Он строит автоматические проверки данных, чтобы выявлять дубли, пропуски, неверные форматы, несоответствия и аномалии. Data Quality Engineer гарантирует, что аналитики и бизнес-пользователи работают с достоверными и чистыми данными.
Инструменты
- Python (pandas, PySpark, Great Expectations)
- dbt (тесты на данные)
- SQL (обязательно)
- Инструменты мониторинга: Monte Carlo, Soda, Great Expectations
- Airflow (оркестрация проверок)
- Data Catalog: Atlan, Collibra
- Git
Роадмэп
Чтобы стать Data Quality Engineer, нужно пройти такой путь:
- Выучить SQL (сложные запросы, оконные функции).
- Освоить Python (pandas для проверки данных).
- Изучить инструменты для проверки качества (Great Expectations, Soda).
- Освоить dbt для тестирования данных.
- Изучить автоматизацию проверок через Airflow.
- Освоить мониторинг качества данных.
- Собрать портфолио: 3-5 проектов по проверке качества данных.
- Начать искать работу.
Типичный день
Утро Data Quality Engineer начинается с проверки отчётов о качестве данных. Он видит аномалию в данных по продажам, запускает Great Expectations, находит некорректные записи, создаёт задачу для Data Engineer. Затем пишет новые тесты для dbt, настраивает оповещения в Slack при падении качества. После обеда обсуждает с командой стандарты качества. К вечеру пушит код в Git и обновляет документацию.
Сложности
- Не все данные можно проверить автоматически.
- Сложно определить «правильное» качество для бизнеса.
- Данные могут меняться, и тесты ломаться.
- Мониторинг требует постоянного внимания.
- Нужно хорошо понимать бизнес-логику.
Вход
Минимальный порог входа - знание SQL, Python, инструментов для проверки качества данных (Great Expectations, dbt).
Рост
Из Data Quality Engineer можно расти в такие профессии:
- Ведущий Data Quality Engineer - управление качеством данных.
- Data Engineer - переход к построению пайплайнов.
- Data Governance Specialist - управление политиками данных.
- Data Analyst - углубление в аналитику.
- Data Ops Engineer - автоматизация процессов работы с данными.