Расскажи про свой опыт в инженерии данных

# Опыт в инженерии данных (10+ лет)

Карьерный путь

Начал с разработки backend-приложений на Python/Java, затем перешёл в Data Engineering в 2014 году, когда Big Data был на пике популярности. За прошедшие годы переживал эволюцию от Hadoop MapReduce до современных облачных хранилищ.

Основные технологии и проекты

Apache Spark (5+ лет)

• Разработка ETL пайплайнов обработки петабайт данных
• Оптимизация Spark jobs (партиционирование, кэширование, shuffle optimization)
• Миграция с PySpark на Scala для критичных компонентов
• Опыт с Databricks и self-hosted Spark кластерами

Apache Airflow (4+ года)

• Построение production-grade DAG-ов для оркестрации
• Разработка кастомных операторов и сенсоров
• Реализация data quality проверок на каждом этапе pipeline
• Опыт с различными executors: LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor

Kafka & Real-time Processing (3+ года)

• Архитектура event streaming систем
• Разработка consumers для real-time аналитики
• Обработка миллиардов событий в сутки
• Опыт с Kafka Connect для интеграции различных источников

Хранилища данных

• PostgreSQL: денормализация, индексирование, query optimization
• BigQuery: работа с partitioned tables, clustering, cost optimization
• Redshift: распределённые queries, spectrum для S3
• ClickHouse: построение аналитических кубов

SQL & Оптимизация

• Написание сложных analytical queries
• Query planning и execution analysis
• Индексирование и статистика для оптимальной работы
• CTE, window functions, recursive queries

Ключевые достижения

1. Сокращение времени обработки на 80% — переписал MapReduce jobs на Spark с использованием в-памяти компутации вместо disk I/O

2. Масштабирование от 10GB до 10TB в месяц — архитектура, которая выдерживала рост нагрузки экспоненциально без переделок

3. Построение real-time dashboard — Kafka + Spark Structured Streaming → Redshift → Metabase для 300+ метрик

4. Реализация data quality framework — автоматическая проверка целостности, freshness и completeness данных

Soft Skills

• Разработка документации для сложных data pipelines
• Наставничество junior инженеров
• Кросс-функциональное общение с аналитиками, ML инженерами и продуктом
• Code review и best practices

Текущие интересы

• Модерн подходы к data mesh и дека-оркестрации
• Zero-copy data pipelines и Arrow формат
• Cost optimization в облачных хранилищах
• Data observability и monitoring практики