Sari la conținut

Ingineri de date (Data Engineer)

Un Inginer de date este responsabil cu proiectarea, construirea și întreținerea infrastructurii de date a unei organizații — astfel încât datele brute să fie colectate, prelucrate, stocate și puse la dispoziție pentru analiză, raportare, business intelligence sau machine learning. Rolul presupune crearea şi gestionarea „pipeline-urilor de date” (ETL/ELT), definirea arhitecturii de stocare și acces, asigurarea calităţii datelor, scalabilitate și performanţă.

Inginerul de date lucrează îndeaproape cu echipe de analiză, dezvoltare, DevOps și management, oferind fundația tehnică fără de care datele nu pot fi valorificate eficient.

Salariu

Salariul unui inginer de date poate varia în funcție de gradul de experiență, dar și condițiile de angajare. Nivelul real de salarizare variază în funcție de experiență și competențe, și adesea pot exista bonusuri, program flexibil, opțiuni remote și bugete de training/certificări.

Ore de muncă

De regulă normă întreagă, cu un program de lucru clasic (≈ 40 ore/săptămână). La implementări, migrări sau incidente legate de date/infrastructură pot exista momente de intervenții urgente, deci flexibilitate și disponibilitate sunt avantajoase.

Posibilitatea de lucru remote

În funcţie de companie și proiect, există posibilitatea de lucru remote sau hibrid, flexibil.

Tipuri de angajatori

Inginerii de date pot lucra în:

  • companii de software / tech / dezvoltare aplicații;

  • organizații care colectează volume mari de date: financiar-bancar, retail / e-commerce, telecom, sănătate, logistică, etc.

  • firme care activează în big data, analytics, AI / machine learning, data science;

  • companii de infrastructură IT, cloud, servicii de date, data warehouses/data lakes;

  • organizații largi (enterprise), dar și startup-uri sau IMM-uri cu nevoie de infrastructură modernă de date.

Responsabilități

  • Proiectarea și implementarea pipeline-urilor ETL/ELT (colectare, transformare, încărcare a datelor) pentru a integra surse diverse de date într-o structură unificată.

  • Construirea și gestionarea de data warehouses, data lakes sau baze de date adaptate volumelor și tipurilor de date.

  • Definirea arhitecturii de date și strategiei de stocare și acces — pentru performanță, scalabilitate, securitate.

  • Automatizarea fluxurilor de date și proceselor de procesare, inclusiv procesare batch sau streaming, transformări, validări și curățare date.

  • Asigurarea calității, integrității și coerenței datelor, implementând controale, validări și monitorizare.

  • Colaborarea cu echipe de analiză, data science, business intelligence și DevOps pentru a asigura că infrastructura de date răspunde nevoilor de business.

  • Optimizarea performanței sistemelor de date — query-uri, stocare, timpi de răspuns, costuri, scalabilitate.

  • Documentare a fluxurilor, arhitecturii și a politicilor de date; mentenanță și upgrade ale infrastructurii de date.

Aptitudini

Aptitudini tehnice

  • Programare (ex: Python, SQL; de multe ori și Java, Scala sau alte limbaje relevante).

  • Cunoștințe solide de baze de date relaționale și/sau NoSQL, data warehousing, data lakes.

  • Experiență cu ETL/ELT, pipeline-uri de date, instrumente de procesare, orchestration, streaming / batch processing.

  • Familiaritate cu cloud computing și infrastructuri de date în cloud, servicii de stocare, scalare, securitate.

  • Abilitatea de a proiecta arhitecturi scalabile și sustenabile, conforme cu cerințele de volum, securitate și performanță.

Competențe transversale (soft skills)

  • Gândire analitică și orientare spre detalii (data quality, integritate date, edge-cases).

  • Capacitatea de a rezolva probleme complexe (architectură, scalabilitate, consistență).

  • Colaborare și comunicare eficientă – pentru cooperare cu analisti, data scientists, DevOps, management.

  • Adaptabilitate și dorință de învățare continuă — ecosistemul de date evoluează rapid.

  • Responsabilitate și rigurozitate — datele sunt esențiale, erorile pot avea consecințe majore.

Calificări

  • Studii superioare într-un domeniu relevant: informatică, inginerie software, sisteme informaţionale, matematică / statistică sau domenii apropiate.

  • Experiență practică cu programare, baze de date, pipeline-uri de date, cloud, data warehouses / lakes — atestate prin proiecte, internshipuri sau joburi.

  • Cunoștințe de SQL și/sau alt limbaj relevant de programare; familiaritate cu instrumente ETL și cloud.

  • Ideal: experiență cu gestionarea volumelor mari de date, Big Data, distribuţie, streaming, dar nu obligatoriu pentru poziții entry-level.

Ce poți face în plus

  • Avansare spre roluri mai complexe: Senior Data Engineer, Lead Data Engineer, Data Architect, Big Data Engineer, Cloud Data Engineer.

  • Specializare pe tool-uri și segmente precum big data, streaming, data lakes, data governance, securitate, data platform design.

  • Colaborare cu echipe de Data Science / ML pentru a implementa soluții predictive, machine learning — ingineria de date oferă baza.

  • Participare la proiecte open-source, workshop-uri, certificări cloud/data, conferinţe de date.

  • Contribuție la definirea standardelor și politicilor de date în organizație, guvernanță, calitate, proceduri, documentație.

Ai depistat o informație incompletă sau incorectă?

Dacă da, ajută-ne să îmbunătățim platforma.

Scrie-ne acum

Curios să descoperi și alte domenii?

Explorează întreaga listă de domenii și joburi, și găsește cariera care ți se potrivește cel mai bine.

Întoarce-te la domenii

Acest site folosește cookie-uri

Pentru a-ți oferi o experiență bună de navigare, utilizăm fișiere de tip cookie. Dacă nu ești de acord cu utilizarea cookie-urilor, poți să îți retragi consimțământul pentru utilizarea cookie-urilor prin modificarea setărilor din browser-ul tău.

Mai multe informații