Інженер даних/інженерка даних
Знімок
Інженери даних розробляють архітектуру, необхідну для обробки, управління та зберігання великих обсягів даних, які використовуватимуться для аналізу дослідниками з обробки й аналізу даних. Вони проєктують інфраструктуру і підтримують роботу конвеєрів і сховищ даних, аби користуватися даними для досягнення стратегічної переваги.
Повседневна робота інженера даних/інженерки даних передбачає розробку та підтримку архітектури даних, включаючи конвеєри даних (data pipelines), сховища даних (data warehouses) та озера даних (data lakes). Це вимагає глибокого розуміння принципів роботи баз даних, хмарних технологій та інструментів обробки даних. Важливо забезпечити, щоб дані були доступні, надійні та готові до аналізу.
- • Проєктування та розробка архітектури даних, що відповідає потребам аналітиків та дослідників.
- • Створення та підтримка конвеєрів даних для збору, обробки та завантаження даних з різних джерел.
- • Оптимізація продуктивності та масштабованості систем зберігання та обробки даних.
Де ця професія затребувана
Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.
Насиченіший колір: повідомлялося так само більше років поспіль.
Показники охоплюють Професіонали в сфері інформаційно-комунікаційних технологій — 75 професій, зокрема цю.
Нестача: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus і ще 6.
Найтриваліша нестача: Austria, 3 роки.
Оберіть територію на карті, щоб побачити її показники.
Про це джерело›
Джерело: ELA/EURES, нестача та надлишок робочої сили. Дані публікуються на рівні професійної групи й охоплюють Європу. Випуски різняться будовою додатка та переліком країн, тож різниця між роками не завжди означає, що ринок праці змінився. Сірі країни не повідомляли, а це не те саме, що рівновага.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Дізнатися більше
Знайдіть свій кар’єрний шлях і дізнайтеся про науку, що стоїть за нашими рекомендаціями.
Чи підійде вам інженер даних/інженерка даних?
Дайте відповідь на три короткі запитання. Це не повна оцінка — це тизер, який допоможе вам вирішити, чи варто порівнювати ваш профіль.
Вам подобаються завдання, які потребують Аналітичне мислення?
Вам подобаються завдання, які потребують Досягнення?
Вам подобаються завдання, які потребують Визнання?
Майбутня перспектива для інженер даних/інженерка даних
інженер даних/інженерка даних входить в період трансформації. З 42% експозицією до інструментів AI ця роль не замінюється, вона розвивається. Опанування нових цифрових інструментів буде ключем до успіху.
Як розраховуються ці бали?
Індекс стійкості (0–100) оцінює, наскільки структурно захищена ця професія від автоматизації та порушень з боку ШІ, на основі аналізу на рівні завдань. Вищі оцінки означають більше завдань, що вимагають людського судження. Вплив ШІ показує приблизний відсоток годин завдань, на які можуть вплинути поточні можливості ШІ. Це структурні показники, отримані з моделі, а не прогнози індивідуальної безпеки зайнятості.
Як інженер даних/інженерка даних може змінитися в міру впровадження ШІ?
Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.
Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.
Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.
Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.
Як ШІ може змінити цю роль
Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.
Що ще залежить від людей
Більшість завдань тут підтримуються ШІ, а не суто керовані людиною.
Де ШІ може стати другим пілотом
- здійснювати зменшення розміру
- розробляти додатки для обробки даних
- керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
Завдання, які найбільше піддаються автоматизації
- обробляти дані
- розпоряджатись даними досліджень
- використовувати методи обробки даних
Життєві показники та вектори штучного інтелекту
Вектори експозиції AI
0-100%Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання
Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей
Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками
Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів
Технічні деталі
NexFuture v3.0 оцінює вплив автоматизації безпосередньо з основних груп навичок ESCO, зважених за масою навичок і відкаліброваних за експертними якорями. Оцінки є ймовірнісними оцінками, а не гарантіями. Докладніше див. у Білій книзі методології NexFuture.
Вимірює вразливість до автоматизації. Він не вимірює зарплату, попит чи кількість робочих місць поруч із вами.
Що люди зазвичай роблять у цій ролі
Цифрова технологія
Типовий день як інженер даних/інженерка даних
09 09:00 · Ранок розробляти додатки для обробки даних
10 10:30 · Середина ранку впроваджувати технології зберігання даних
12 12:00 · полудень керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
14 14:00 · полудень керувати даними
15 15:30 · Пізній вечір налагоджувати процеси обробки даних
17 17:00 · Підведення підсумків проєктувати базу даних у хмарі
Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.
Що потрібно для цієї роботи
Навички, знання та інструменти, необхідні для цієї ролі, а також риси й винагороди, які вона передбачає.
-
використовувати методи обробки даних
Збирати, обробляти й аналізувати необхідні дані й інформацію; зберігати й оновлювати дані належним чином та виводити статистику й дані, використовуючи таблиці й статистичні діаграми.
-
налагоджувати процеси обробки даних
Використовувати інструменти ІКТ для застосування математичних, алгоритмічних й інших процесів керування даними для створення інформації.
-
використовувати бази даних
Використовувати програмні засоби для керування даними, їх систематизації у структурованому середовищі, яке складається з атрибутів, таблиць і зв’язків, для звернення до збережених даних, а також їх модифікації.
-
розпоряджатись кількісними даними
Збирати, обробляти й представляти кількісні дані. Використовувати відповідні програми й методи для валідації, організації й інтерпретації даних.
-
зберігати цифрові дані та системи
Використовувати програмні засоби для архівації даних, копіюючи їх і створюючи резервні копії для забезпечення цілісності даних і запобігання їх втраті.
-
впроваджувати технології зберігання даних
Застосовувати такі моделі й інструменти як інтерактивна аналітична обробка (OLAP) і обробка трансакцій у реальному часі (OLTP) для інтеграції структурованих або неструктурованих даних із джерел для створення центрального сховища попередніх і поточних даних.
-
розпоряджатись даними досліджень
Створювати та аналізувати наукові дані, отримані за допомогою якісних та кількісних методів дослідження. Зберігати та підтримувати дані в дослідницьких базах даних. Підтримувати повторне використання наукових даних і бути знайомим з принципами управління відкритими даними.
-
створювати набори даних
Створювати колекцію нових або існуючих пов’язаних наборів даних, які складаються з окремих елементів, але з якими можна працювати, як з єдиним цілим.
-
керувати даними
Адмініструвати всі типи інформаційних ресурсів протягом їхнього життєвого циклу, виконуючи профілювання, синтаксичний аналіз, стандартизацію, ідентифікацію, очищення, покращення та аудит даних. Забезпечувати відповідність даних поставленим цілям, використовуючи спеціалізовані ІКТ-інструменти для дотримання критеріїв якості даних.
-
здійснювати зменшення розміру
Зменшувати кількість змінних або функцій для набору даних в алгоритмах машинного навчання за допомогою аналізу головних компонентів, матричної факторизації, методів автоматичного кодування тощо.
-
розробляти додатки для обробки даних
Створювати індивідуально адаптоване програмне забезпечення для обробки даних, обираючи та використовуючи відповідну мову програмування, щоб система ІКТ видала необхідний результат на основі очікуваних вхідних даних.
-
керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
Наглядати за дотриманням правилам та використанням методів ІКТ для визначення архітектури інформаційних систем і для контролю збору, зберігання, консолідації, упорядкування та використання даних в організації.
-
проєктувати базу даних у хмарі
Застосовувати принципи проєктування для адаптивних, еластичних, автоматизованих, слабозв’язаних баз даних, які використовують хмарну інфраструктуру. Прагнути усунути будь-які окремі точки відмови за допомогою дизайну розподіленої бази даних.
-
обробляти дані
Вводити інформацію в систему зберігання та пошуку даних за допомогою таких процесів, як сканування, ручне введення або електронна передача даних, щоб обробляти великі обсяги даних.
зберігання даних
Фізичні та технічні концепції організації зберігання цифрових даних у конкретних схемах як локально, наприклад, на жорстких дисках і оперативній пам’яті (ОЗП), так і віддалено, через мережу, Інтернет або хмару.
моделі даних
Методи та наявні системи, що використовуються для структурування елементів даних і відображення зв’язків між ними, а також методи інтерпрет ації структур даних і зв’язків.
неструктуровані дані
Інформація, яка не впорядкована заздалегідь визначеним чином або не має заздалегідь визначеної моделі даних, і яку важко зрозуміти та знайти в ній закономірності без використання методів, як-от добування (глибокий аналіз) даних.
системи управління базами даних
Інструменти для створення, оновлення та керування базами даних, як-от Oracle, MySQL і Microsoft SQL Server.
хмарні технології
Технології, що забезпечують доступ до обладнання, програмного забезпечення, даних і послуг через віддалені сервери та програмні мережі незалежно від їхнього місця розташування та архітектури.
SAS Data Management
Комп’ютерна програма SAS Data Management — це інструмент для інтеграції інформації з декількох додатків, створених і підтримуваних організаціями, в єдину послідовну та прозору структуру даних, розроблену компанією-розробником програмного забезпечення SAS.
Teradata Database
Комп’ютерна програма Teradata Database — це інструмент для створення, оновлення та керування базами даних, розроблений компанією-виробником програмного забезпечення Teradata Corporation.
- аналіз даних
- комп’ютерні науки
- статистика
Подивіться, чи ця роль відповідає вашій кар’єрній ДНК
Пройдіть безкоштовне оцінювання ДНК кар’єри, щоб побачити, наскільки інженер даних/інженерка даних від повідає вашим інтересам, стилю роботи та майбутньому шляху. Менш ніж за 10 хвилин ви отримаєте персоналізований сигнал про придатність і дорожню карту щодо подальших дій.
Скануйте, щоб продовжити на мобільному пристроїІнженер даних: як здобути кваліфікацію та де навчатися
Що зазвичай потрібно для отримання кваліфікації: рівень освіти, регульована професія та місце навчання.
Бакалавр
Реальні програми, що ведуть до цієї професії, за країнами.
Шляхи зростання та подібні ролі
Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.
Куди підходить інженер даних/інженерка даних?
Оцінки подібності на основі збігу навичок із даних ESCO.
аналітик даних/аналітикиня даних
16% подібністьоператор з уведення даних/операторка з уведення даних
13% подібністьголовний спеціаліст із даних/головна спеціалістка із даних
11% подібністьрозробник інтернету речей/розробниця інтернету речей
11% подібністьадміністратор бази знань і інформації ІКТ/адміністраторка бази знань і інформації ІКТ
11% подібністьдослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних
11% подібністьЧасті запитання
- Які навички необхідні для успішної кар’єри інженера даних/інженерки даних?
- Крім глибоких знань баз даних (SQL, NoSQL), хмарних платформ (AWS, Azure, Google Cloud), та інструментів обробки даних (Spark, Hadoop), важливі навички програмування (Python, Java), розуміння принципів ETL, а також вміння працювати з великими обсягами даних.
- Чи є можливість працювати інженером даних/інженеркою даних як фрілансер?
- Так, інженерія даних стає все більш популярним напрямком для фрілансерів. Багато компаній шукають експертів для короткострокових проєктів або для підтримки існуючих систем.
- Як зміниться роль інженера даних/інженерки даних в майбутньому?
- Зі зростанням обсягів даних та розвитком штучного інтелекту, роль інженера даних/інженерки даних буде ставати все більш стратегічною. Очікується посилення фокусу на автоматизації, оптимізації та забезпеченні безпеки даних.
- Інженер Даних/Інженерка Даних — скільки платять у США?
- 108 970 доларів на рік за медіаною, станом на 2025-05. Медіани штатів коливаються від 60 470 до 156 590 доларів. Джерело: US Bureau of Labor Statistics. Показник стосується Сполучених Штатів і не є прогнозом для Європи.
Джерела: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Дані оновлено 20 вересня 2026 р. Про наші дані