数据工程师（data-engineer）
数据工程师（data-engineer）是现代数据驱动的企业中的核心角色，他们专注于设计、构建和维护能够处理各种规模数据集的系统，从 GB 级别到 PB 级别。这些系统通常用于数据存储、查询和分析，支持企业的决策制定、产品创新和运营优化。
职责与工作内容：
- 数据处理与存储：设计和实施数据存储解决方案，如关系型数据库、Hadoop、HBase 和 Cassandra。
- 数据流处理与 ETL：使用工具如 Apache Kafka、Apache Flink 进行实时数据流处理，同时设计和实现 ETL 流程。
- 数据集成：整合来自不同来源的数据，确保数据的一致性和完整性。
- 性能优化：优化数据查询和处理的性能，确保系统的高效运行。
- 系统维护与监控：监控数据系统的健康状况，进行故障排除和性能调优。
- 跨团队协作：与数据科学家、业务分析师、BI 专家和其他团队合作，确保他们可以轻松访问和使用数据。
必备技能与知识：
- 数据技术栈：熟悉数据库技术（如 MySQL、PostgreSQL）、Hadoop 生态系统（如 HDFS、MapReduce、Hive）和 Spark。
- 分布式系统：理解分布式系统的原理和挑战，如数据一致性、分区容错等。
- 编程与脚本：如 Java、Scala、Python 等，用于数据处理和自动化任务。
- 数据建模与设计：能够设计高效、可扩展的数据模型和架构。
- 系统监控与维护：使用工具如 Grafana、Prometheus 进行系统监控和告警。
- 沟通与团队合作：与各团队沟通协作，理解业务需求，为其提供所需的数据支持。
总的来说，数据工程师确保数据系统的稳定、高效和可扩展，从而支持企业做出数据驱动的决策。他们的专业知识和技能，使得企业能够充分利用其数据资产，为客户和业务提供价值。