„Nekem ez olyan, mintha legóznék” - Mivel foglalkozik egy Data Engineer?

Miután elvégezted a Green Fox Junior programozó képzését, Data Analystként helyezkedtél el. Hogyan alakult ezután a karriered?

Több mint 3 évig dolgoztam abban a pozícióban az egyik Big4-nál, ahol a napi munkámban a tanácsadás keveredett az adatelemzéssel és a programozással. Aztán tavaly nyáron munkahelyet váltottam, és most Data Engineerként dolgozom a Starschema nevű magyar IT-cégnél. Ez egy nagyjából 240 fős középvállalkozás, amely big data és üzleti intelligencia megoldásokra specializálódott. Egészen más ez a vállalati környezet, hiszen kifejezetten IT-profilú cégről beszélünk, a mostani pozícióm pedig sokkal technikaibb az előzőhöz képest. 

‍

Mivel foglalkozol Data Engineerként?

Az ügyfél, akinek jelenleg dolgozom a világ egyik legnagyobb pénzügyi eszközkezelője, a feladatom pedig adatok rendszerezése, tisztítása, átalakítása, továbbítása, valamint rendszerek összekapcsolása. A hatékonyság itt kulcstényező, mert jelentős mennyiségű adat kezeléséről van szó. Mindehhez főleg a Python és az SQL programnyelveket, valamint az AWS alapú felhőtechnológiákat használom. Komoly hiány van a piacon Data Engineerökből, ezért felveszünk gazdasági, szociális, vagy mérnöki területen frissen végzett egyetemistákat, akiknek van affinitásuk ehhez a területhez, és átképezzük őket. Az is a munkám része, hogy nekik Python programozást oktatok.

‍‍

Mi a különbség a Data Engineer és Data Scientist között?

A Big Data láncolatban máshol helyezkednek el, de van átjárás a két terület között. A Data Scientist legtöbbször már összegyűjtött és rendszerezett adathalmazzal dolgozik, statisztikai és programozói eszközökkel elemez és modelleket épít, hogy segítse bizonyos üzleti problémák megoldását. A Data Engineer a teljes adatkezelő rendszer kiépítéséről, valamint arról gondoskodik, hogy a szükséges adatok hasznos és strukturált formában rendelkezésre álljanak. A mi munkánk tehát sokszor előfeltétele annak, hogy a Data Scientist képes legyen olyan adatokkal dolgozni, amelyek alkalmasak a mélyebb statisztikai elemzésre.

‍

Mit érdemes tudni a Python programnyelvről?

Nagyon emberközeli nyelv, amit könnyű megérteni és megtanulni, akár első, akár sokadik programozási nyelvként. Más nyelvekhez képest, gyorsan össze tudunk dobni benne egy működő programot, amellyel többek között adatokat tudunk szerezni az internetről, majd a kielemzésük után szép vizualizációkat tudunk készíteni. Egy olyan általános célú nyelv, mint a Python bármilyen IT-karriernél jól jöhet, az adatmenedzsment területén pedig kifejezetten szükséges.

‍

Mi az, amit a legjobban szeretsz a Data Engineering területben? 

Flow-élményt ad, amikor azon dolgozom, hogy egy óriási rendszerben rendet tegyek. Nekem ez olyan, mintha legóznék, és szépen, szabályosan egymásra pakolnám a színes darabkákat - teljesen el tudok merülni benne. Mivel nagyon értékes ez a tudás, a munkáltatók megbecsülik, és ez megmutatkozik az IT-n belül is kiemelkedő fizetésekben és a rugalmas munkafeltételekben is. Stabilitást és jó életszínvonalat lehet teremteni ezzel a karrierrel, nemcsak Magyarországon, hanem a világ bármelyik pontján. Akár szabadúszóként vagy digitális nomádként is működhetnék, ami a Green Fox előtti állásaimnál például szóba sem jöhetett volna.

‍

Mi a legnagyobb kihívás a munkádban?

Ami az előnye, az a hátránya is: nagy az igény erre a tudásra, így bőven van tennivaló. A munkahelyemen agilis módszertanban dolgozunk, aminek részeként először megbecsüljük, hogy az egyes feladatok mennyi időt vesznek igénybe, majd közösen elosztjuk a feladatokat egy ticketing rendszerben. Amikor sok ticket van rajtam, priorizálni kell, és átlátni, hogy melyik ticket függ egy másiktól, és ez stresszes tud lenni. Szintén kihívás, hogy az ember folyamatosan naprakészen tartsa, és fejlessze a tudását. Én az elmúlt években a munkám során és a szabadidőmben is sokat foglalkoztam azzal, hogy Python-szakértővé képezzem magam. A folyamatos önfejlesztés egyébként minden programozási nyelvnél fontos, mivel gyorsan fejlődik a technológia.

‍

Mennyire igényel soft skilleket ez a terület?

Bár csapatban dolgozom, alapvetően kevés meetingünk van. Naponta tartunk egy 15 perces standupot, ahol pár percben mindannyian elmondjuk, hogy ki mivel foglalkozik. Ha valaki introvertált alkat, végig tud csinálni úgy egy munkanapot, hogy csak néhány szót szól, de a Data Engineeringen belül is el lehet menni olyan irányokba, ahol nagyobb hangsúlyt kap a kommunikáció, akár az ügyfélkapcsolattartáson vagy egy csapat irányításán keresztül. 

‍

Milyen típusú embereknek ajánlanád ezt a karrierutat?

Olyanoknak, akik szerettek legózni, van egy alapvető logikai érzékük és például mindig is szerettek számokkal dolgozni az életük során. Minimum középfokú angol nyelvtudás is szükséges, és nemcsak azért, mert a nemzetközi cégeknél többnyire ezen a nyelven folyik a kommunikáció. A szakmai tudás frissen tartásához is elengedhetetlen, hiszen a legújabb tananyagok általában angolul érhetőek el.

‍

Utólag jó ötletnek tartod, hogy a Green Fox után ezt a területet választottad?

Abszolút. Ha annak idején lett volna kifejezetten adatfókuszú képzés a Green Foxnál, akkor biztosan azt választottam volna, mert már akkor is tudtam, hogy adatmenedzsmenttel szeretnék foglalkozni. Az volt a célom, hogy kézzel fogható tudásra tegyek szert, amely objektíven mérhető, és ugyanazt jelenti mindenhol a világon. Ez meg is valósult, és ennek köszönhetően rengeteg új lehetőség nyílt meg előttem.

‍

Szeretnél egy olyan speciális IT tudást, ami hosszú távon értékes a piacon? Ha érdekelnek az adatok és jó logikai érzékkel rendelkezel, akkor lehet, hogy a Data Engineering lesz a Te karrierutad. Jelentkezz junior programozó képzésünkre és sajátítsd el villámgyorsan velünk.‍