Τι κάνει ένας Data Engineer
Ο Data Engineer είναι υπεύθυνος για το να φτάνουν τα σωστά δεδομένα στο σωστό σημείο, με σωστή δομή και χωρίς σφάλματα. Αυτό σημαίνει data pipelines, APIs, βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων και παρακολούθηση της αξιοπιστίας τους. Δεν κάνει απλώς ανάλυση. Κάνει την ανάλυση εφικτή.
Σε μεγάλη τεχνολογική εταιρεία: δουλεύει με μεγαλύτερους όγκους δεδομένων, κατανεμημένα συστήματα και πιο σύνθετες πλατφόρμες όπως Spark, Hadoop, Snowflake ή BigQuery.
Σε νεοφυή ή αναπτυσσόμενη τεχνολογική εταιρεία: ο ρόλος είναι πιο ευρύς. Συχνά στήνει αρχιτεκτονική σχεδόν από την αρχή, αγγίζει υποδομή, μοντέλα δεδομένων και συνεργάζεται στενά με ομάδες ανάλυσης ή προϊόντος.
Σε fintech ή ηλεκτρονικό εμπόριο: δίνεται μεγάλη έμφαση στην ακρίβεια, στην ταχύτητα και στις ροές που πρέπει να λειτουργούν αξιόπιστα σε πραγματικό ή σχεδόν πραγματικό χρόνο.
Πόσο πληρώνεται ένας Data Engineer
| Επίπεδο εμπειρίας | Μεικτός μισθός/μήνα | Καθαρά (περίπου) |
|---|---|---|
| Junior (0–2 χρόνια) | €1.400 – €1.900 | €1.100 – €1.450 |
| Mid-level (3–5 χρόνια) | €1.900 – €2.800 | €1.450 – €2.150 |
| Senior (6–10 χρόνια) | €2.800 – €4.000 | €2.150 – €3.050 |
| Staff / Tech Lead | €3.500 – €5.500+ | €2.700 – €4.100+ |
Μισθός κατά εργοδότη
| Τύπος εργοδότη | Εύρος mid-level (καθαρά) |
|---|---|
| Startup με έντονη χρήση δεδομένων | €1.200 – €1.800 |
| Μεγάλη τεχνολογική εταιρεία | €1.800 – €2.800+ |
| Fintech / τράπεζα | €1.500 – €2.300 |
| Εξ αποστάσεως για ξένη εταιρεία | €1.700 – €3.200+ |
Τι χρειάζεσαι για να γίνεις Data Engineer
Σπουδές
Πτυχίο πληροφορικής ή άλλο σχετικό τεχνικό αντικείμενο βοηθά, αλλά δεν είναι ο μόνος δρόμος. Υπάρχουν και άνθρωποι που έρχονται από ανάπτυξη λογισμικού, DevOps ή μηχανική αναλυτικών συστημάτων, αρκεί να έχουν ισχυρή τεχνική βάση.
Δεξιότητες που μετράνε
Απαραίτητες: προχωρημένο SQL, Python ή Java, σχεσιακές βάσεις δεδομένων και κατανόηση μιας σύγχρονης αποθήκης δεδομένων όπως Snowflake, BigQuery ή Redshift.
Πολύ σημαντικές: εργαλεία ETL/ELT όπως dbt ή Airflow, υποδομές cloud (AWS, GCP, Azure), έλεγχος εκδόσεων και δοκιμές.
Επιπλέον πλεονέκτημα: Spark, Hadoop, Kafka, αρχιτεκτονικές ροής δεδομένων και βασική άνεση με περιβάλλοντα τύπου Kubernetes.
Καριέρα και εξέλιξη
Εναλλακτικές: υποδομές και DevOps, μηχανική υλοποίησης μοντέλων μηχανικής μάθησης ή ευρύτερος τεχνικός ηγετικός ρόλος.
Ποιοι προσλαμβάνουν Data Engineers
Τεχνολογικές εταιρείες: ισχυρές ομάδες δεδομένων, πιο ώριμες υποδομές και ανταγωνιστικές αποδοχές.
Startups που βασίζονται σοβαρά στα δεδομένα: fintech, analytics, SaaS και εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου.
Τράπεζες και fintech: περιβάλλοντα με πολλή πληροφορία, αυστηρές απαιτήσεις ακρίβειας και έντονη συμμόρφωση.
Προοπτικές επαγγέλματος
Μεταφορά υποδομών στο cloud: όλο και περισσότερες εταιρείες στήνουν αποθήκες δεδομένων και data pipelines σε περιβάλλοντα cloud, κάτι που αυξάνει τη ζήτηση για Data Engineers.
Ροές σχεδόν σε πραγματικό χρόνο: ροές συνεχούς μετάδοσης, αρχιτεκτονικές με βάση συμβάντα και γρήγορη διαθεσιμότητα δεδομένων γίνονται όλο και πιο σημαντικές.
Διακυβέρνηση δεδομένων και ασφάλεια: όσο τα δεδομένα γίνονται κεντρικό επιχειρηματικό περιουσιακό στοιχείο, τόσο μεγαλώνει η αξία των ανθρώπων που τα διαχειρίζονται σωστά και με ασφάλεια.
Ψάχνεις θέση Data Engineer; Δες τις τρέχουσες αγγελίες στο Newjobs.