Професійний профіль

інженер даних/інженерка даних

Знімок

Інженери даних/інженерки даних відіграють ключову роль у сучасних організаціях, забезпечуючи надійну та ефективну інфраструктуру для зберігання, обробки та аналізу великих обсягів даних. Вони проєктують та підтримують системи, які дозволяють дослідникам даних отримувати цінні інсайти для прийняття стратегічних рішень.

Резюме

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.

Ключові обов'язки:
  • • 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.
21%
Стійкість Оцінка · 2026 (Чим вище, тим краще)
Бакалавр 74% Вплив ШІ
Почніть оцінку Career DNA
Labour market

Де ця професія затребувана

Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.

Повідомлено про нестачуПовідомлено про надлишокПовідомлено про обидваПовідомлено в інший рікЦе джерело цього не охоплює

Насиченіший колір: повідомлялося так само більше років поспіль.

Показники охоплюють Професіонали в сфері інформаційно-комунікаційних технологій — 75 професій, зокрема цю.

10 з 14 з нестачею2025Усі 30 зростають3.7Mвакансії до 2035

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.

Дізнатися більше

Знайдіть свій кар’єрний шлях і дізнайтеся про науку, що стоїть за нашими рекомендаціями.

Консультуєте інших? Перегляньте NexPath для шкіл і практик.
Швидка перевірка підгонки

Чи підійде вамінженер даних/інженерка даних?

Дайте відповідь на три короткі запитання. Це не повна оцінка — це тизер, який допоможе вам вирішити, чи варто порівнювати ваш профіль.

Прогрес0/3

Вам подобаються завдання, які потребуютьАналітичне мислення?

Вам подобаються завдання, які потребуютьДосягнення?

Вам подобаються завдання, які потребуютьВизнання?

NexFuture™

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.

Грати в майбутнє

Якінженер даних/інженерка данихможе змінитися в міру впровадження ШІ?

Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.

Значна трансформація на рівні завдань очікується через 9 років (близько 2035 року) за обраним сценарієм „Очікуваний“.
~15%
Стійкість
Ризик автоматизації
EXP~80%
Людський край
MOAT~20%

Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.

2026
2031
2040
Швидкість впровадження ШІ:

Як ШІ може змінити цю роль

Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.

Належить людині 21% Належить людині
Що ще залежить від людей

Більшість завдань тут підтримуються ШІ, а не суто керовані людиною.

Людська перевага Щоб залишатися попереду в цій ролі, зосередьтеся на сховище даних та зберігання даних. Ці людино-центричні навички найважче репліковуються AI протягом наступних 20 років.
асист 42% асист
Де ШІ може стати другим пілотом
  • здійснювати зменшення розміру
  • розробляти додатки для обробки даних
  • керувати архітектурою даних у сфері ІКТ
Автоматизувати 74% Автоматизувати
Завдання, які найбільше піддаються автоматизації
  • обробляти дані
  • розпоряджатись даними досліджень
  • використовувати методи обробки даних
Детальний аналіз

Життєві показники та вектори штучного інтелекту

Вектори експозиції AI

0-100%
ШІ / машинне навчання 42%

Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання

Генеративний ШІ 3%

Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей

Робототехніка та фізична автоматизація 0%

Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками

Когнітивне програмне забезпечення 0%

Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів

Технічні деталі
Методологія: NexFuture v3.0 Джерела: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Оновлено: серп. 2026 р.

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.

День у житті

Що люди зазвичай роблять у цій ролі

Цифрова технологія

День із життя

Типовий день якінженер даних/інженерка даних

09
09:00 · Ранок
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.
10
10:30 · Середина ранку
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.
12
12:00 · полудень
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.
14
14:00 · полудень
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.
15
15:30 · Пізній вечір
налагоджувати процеси обробки даних
Використовувати інструменти ІКТ для застосування математичних, алгоритмічних й інших процесів керування даними для створення інформації.
17
17:00 · Підведення підсумків
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.

Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.

Програмне забезпечення та технології & Галузі знань
Програмне забезпечення та технології
3M Post-it AppAdobe AcrobatAdobe ActionScriptAdobe AIRAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe FlexAdobe FrameMakerAdobe PhotoshopAdvanced business application programming ABAPAJAXAltia DesignAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareAonix Software Through Pictures
Галузі знань
  • 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 інтерпретації 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.

Міжгалузеві навички
  • аналіз даних
  • комп’ютерні науки
  • статистика
Основні навички
керування, збір і зберігання цифрових даних
  • 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.

управління інформацією
  • 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.

програмування комп’ютерних систем
  • 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.

проєктування систем або програм ІКТ
  • 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.

уведення й перетворення інформації
  • 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.

ДНК навичок

ДНК навичок

Риси робочої особистості та цінності, які визначають цю роль

Ключові риси, які вам потрібні
Аналітичне мислення Визнання Досягнення/Зусилля Досягнення Різноманітність Співпраця Цілісність Надійність Лідерство Стресостійкість Адаптивність/Гнучкість Незалежність Інновація Самоконтроль Турбота про інших Соціальна орієнтація
Основні винагороди, яких ви можете очікувати
ДосягненняУмови праціВизнанняВідносиниПідтримкаНезалежність
Просування по службі

Шляхи зростання та подібні ролі

Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.

Загальні запитання

Часті 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 — чи є в Європі нестача?
Так. У випуску ELA/EURES за 2025 рік про нестачу повідомили 10 з 14 європейських країн, які оцінювали цю професійну групу: Австрія, Бельгія, Болгарія, Кіпр і ще 6. Австрія повідомляє про неї 3 років поспіль. Ці оцінки публікуються за професійними групами, а не за окремими назвами посад.
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.