Data Engineer будує і підтримує інфраструктуру даних: пайплайни, сховища, потокову обробку. Ти потрібен усім, хто хоче приймати рішення на основі цифр, від продуктових стартапів до банків і e-commerce. Цей шаблон допоможе показати рекрутеру, які саме обсяги даних ти крутив і скільки на цьому зекономила компанія.
Бери будь-яке формулювання за основу. Замість прикладових цифр підставляй свої.
Орієнтири на 2024–2025. Діапазон залежить від досвіду і рівня.
Так, це найчастіші точки входу. Аналітикам зазвичай легше дається SQL і моделювання, а бекендерам, інженерна частина: оркестрація, тестування, CI/CD. Підтягни те, що в тебе слабше, і збери pet-проєкт з реальним пайплайном.
Ні. Достатньо одного хмарного провайдера на хорошому рівні. Якщо знаєш AWS, у GCP ти розберешся за тиждень: концепції ті самі, відрізняються назви сервісів.
Цифри по обсягах даних і архітектурних рішеннях, як правило, NDA не порушують. Пиши "DWH на 12 TB", "40+ Airflow DAG", "600 млн подій на місяць". Назви клієнтів і конкретні бізнес-метрики можна замінити на "fintech-клієнт" чи "retail-проєкт".
Дуже. Це фактично стандарт для трансформацій у сучасному стеку. Якщо тебе кличуть на Middle/Senior без dbt, то або це legacy-стек, або вони готові, що ти його впроваджуватимеш. У будь-якому випадку, варто розібратись.
Достатньо одного, але серйозного: реальне джерело даних, Airflow, dbt, тести, дашборд у Metabase чи Superset. Це показує, що ти бачив повний цикл, а не лише туторіали на YouTube.