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:

1. Выучить SQL (сложные запросы, оконные функции).
2. Освоить Python (pandas для проверки данных).
3. Изучить инструменты для проверки качества (Great Expectations, Soda).
4. Освоить dbt для тестирования данных.
5. Изучить автоматизацию проверок через Airflow.
6. Освоить мониторинг качества данных.
7. Собрать портфолио: 3-5 проектов по проверке качества данных.
8. 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.