Analytics Engineer

Трансформация сырых данных в аналитические модели с использованием dbt и SQL

Data Engineering Junior Middle Senior Lead / Staff Principal
Полная матрица Карьерный трек PDF
53 навыков
5 уровней
147 обязательных
264 требований

Analytics Engineer — роль в семействе Data Engineering. Определено 53 навыков по 5 уровням (от Junior до Principal). 147 навыков являются обязательными. Ключевые домены: Основы программирования, Backend Development, Базы данных.

Технологический стек

Junior SQL, dbt Core, ClickHouse/BigQuery/Snowflake, Git, YAML, Jinja basics
Middle SQL advanced, dbt (macros, packages, tests), ClickHouse/BigQuery, Airflow, Great Expectations, Looker/Metabase
Senior dbt advanced (custom materializations), Semantic layer (MetricFlow/Cube), Data contracts, Data quality frameworks
Lead / Staff Analytics platform, dbt Cloud/Mesh, Data governance, Self-service BI strategy, Cost optimization
Principal Enterprise analytics architecture, Data mesh, Semantic layer strategy, Multi-warehouse

Фокус по уровням

Junior

Написание dbt-моделей. SQL-трансформации. Документирование моделей. Data quality tests. Работа с data warehouse.

Middle

Проектирование аналитических моделей (Star Schema, OBT). Настройка dbt best practices. Metrics layer. Orchestration.

Senior

Архитектура analytics stack. Semantic layer. Data contracts. Performance optimization. Self-service analytics.

Lead / Staff

Analytics engineering strategy. Data modeling standards. Coordination с data и product teams. Data governance.

Principal

Enterprise analytics architecture. Data mesh analytics. Semantic layer strategy. Industry best practices.

Матрица навыков

53 навыков × 5 уровней. Нажмите на ячейку для детализации.

A Awareness W Working V Advanced E Expert

Архитектура и проектирование

1 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Основы System Design A W A E E

Базы данных

6 навыков

Безопасность

2 навыков

Контроль версий и коллаборация

3 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Git Advanced A W A E E
Code Review A W A E E
Документация как код A W A E E

Облако и инфраструктура

4 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Docker A W A E E
Kubernetes Core A W A E E
AWS A W A E E
Основы сетей A W A E E

Тестирование и QA

2 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Unit-тестирование A W A E E
Интеграционное тестирование A W A E E

AI-ассистированная разработка

4 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
GitHub Copilot A W A E E
Cursor IDE A W A E E
ChatGPT / Claude A W A E E
Prompt Engineering для кода A W A E

API и интеграции

3 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
REST API Design A W A E E
GraphQL Design A W A E E
Документирование API A W A E E

Backend Development

4 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Python Web Frameworks A W A E E
Apache Kafka A W A E E
Redis A W A E E
Elasticsearch / OpenSearch A W A E E

Data Engineering

12 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
dbt A W A E E
Pandas / Polars A W A E E
SQL-based ETL A W A E E
Архитектура Data Lake A W A E E
Data Warehouse Design A W A E E
Data Catalog A W A E E
Data Lineage A W A E E
Data Contracts A W A E E
Data Quality A W A E E
Apache Airflow A W A E E
Dagster / Prefect A W A E E
BI-дашборды A W A E E

DevOps и CI/CD

1 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
GitHub Actions / GitLab CI A W A E E

Observability и мониторинг

3 навыков
Навыки Jun Mid Sen Lead Princ
Структурированное логирование A W A E E
Prometheus и Grafana A W A E E
OpenTelemetry A W A E E

Часто задаваемые вопросы

Какие навыки нужны для роли Analytics Engineer?

Для роли Analytics Engineer требуется 53 навыков, из которых 147 являются обязательными. Навыки распределены по 5 уровням: от Junior до Principal. Смотреть полную матрицу.

Как вырасти до следующего уровня в роли Analytics Engineer?

Используйте Калькулятор грейда чтобы оценить текущий уровень и получить персональные рекомендации. Система покажет, какие навыки нужно развить для перехода на следующий уровень.

Какой технологический стек используется в роли Analytics Engineer?

Стек включает 5 технологий на разных уровнях. SQL, dbt Core, ClickHouse/BigQuery/Snowflake, Git, YAML, Jinja basics, SQL advanced, dbt (macros, packages, tests), ClickHouse/BigQuery, Airflow, Great Expectations, Looker/Metabase, dbt advanced (custom materializations), Semantic layer (MetricFlow/Cube), Data contracts, Data quality frameworks...

Как сообщество определяет требования к роли Analytics Engineer?

Требования к роли формируются сообществом через систему предложений. Любой участник может предложить изменения, которые проходят голосование и ревью экспертов.

Сообщество

👁 Следить ✏️ Предложить изменение Войдите, чтобы предлагать изменения
📋 Предложения
Пока нет предложений для Analytics Engineer
Загрузка комментариев...