Data & AI
Комплексное направление работы с данными: инженеры данных, дата-сайентисты, MLOps-инженеры, аналитики. Строят инфраструктуру, пайплайны, модели и отчётность, которые делают данные бизнес-инструментом.
Роли внутри направления
- Data Engineer — строит ETL/ELT-пайплайны, DWH и потоковую обработку
- Data Scientist — строит модели, проводит эксперименты, формулирует гипотезы
- Analytics Engineer — строит витрины и метрики (dbt, BI)
- MLOps Engineer — деплой моделей, мониторинг, feature store
- BI / Data Analyst — дашборды, ad-hoc-анализ, продуктовая аналитика
Ключевые навыки
- SQL — обязательно для всех ролей направления
- Python — pandas, numpy, PySpark
- DWH и озёра данных — ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Greenplum
- ETL / ELT-оркестраторы — Airflow, Dagster, Prefect
- Стриминг — Kafka, Flink, Spark Streaming
- BI-инструменты — Tableau, Power BI, Superset, Metabase, DataLens
- MLOps — MLflow, Kubeflow, feature stores, мониторинг моделей
Технологический стек
SQLPythonPySpark
AirflowdbtDagster
KafkaSparkFlink
ClickHouseSnowflakeBigQuery
GreenplumPostgreSQL
TableauPower BISuperset
MLflowKubeflow
Грейды
Junior
Пишет SQL-запросы и простые ETL, строит базовые дашборды.
Middle
Ведёт пайплайны, витрины и модели самостоятельно.
Senior
Проектирует архитектуру данных, отвечает за качество и производительность.
Lead
Ведёт data-платформу, отвечает за roadmap и команду.
Нужен специалист по данным?
Расскажите о задаче — подберём Data Engineer, DS, MLOps или аналитика.
Написать нам