Data Engineer ne yapar? Hatlar, depolar ve güvenilir veri

Bir Data Engineer veri altyapısını kurar ve tutar: içe alma, dönüştürme, depolar/göller, orkestrasyon ve kalite — analistler ve ML sorguladıklarına güvenebilsin.

Rolü pratik dilde anlatıyorum: kişi gerçekten ne yapar, hangi yetkinlikler işe yarar ve bu pozisyonu ne zaman açmalısınız — boş jargon olmadan.

İşin asıl kısmı

Tipik bir iş haftasında şunlar vardır:

• ETL/ELT hatlarını tasarlamak ve orkestrasyonu zamanlamak.
• Depo şemalarını modellemek, sorgu hızını/maliyetini iyileştirmek.
• Veri kalite testleri, soy ve izlemeyi kurmak.
• Kaynakları bağlamak: ürün veritabanları, olaylar, SaaS API’leri, dosyalar.
• Analitik/ML ile güvenilir veri kümeleri ve SLA’larda ortak çalışmak.

Gerçekten işe yarayan yetkinlikler

Araçlar değişir, temel yetkinlikler kalır:

• SQL, Python, Spark veya benzeri; dbt yaygındır
• Bulut veri yığınları (BigQuery/Snowflake/Redshift), Airflow vb.
• Veri modelleme, bölümlendirme, maliyet kontrolü
• Yazılım mühendisliği hijyeni: test, CI, gözlemlenebilirlik

Bu rolü ne zaman açmalısınız

Tablolar ve anlık dışa aktarımlar kırılıyorsa, hatlar sessizce düşüyorsa veya her pano «aktif kullanıcı»yı başka tanımlıyorsa.

Kısaca

Data engineering olmadan AI ve analitik projeleri model kalitesinde değil, kirli girdide takılır.