Data Engineer
Ανακάλυψε όλα όσα πρέπει να ξέρεις για το επάγγελμα Data Engineer. Πού μπορείς να σπουδάσεις στην Ελλάδα, ποια μεταπτυχιακά μπορείς να συνεχίσεις στην Ελλάδα ή στο εξωτερικό, ποιες δεξιότητες χρειάζεσαι και ποιες είναι οι μελλοντικές του προοπτικές στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ).
Περιεχόμενα
Περιγραφή επαγγέλματος
Ο Data Engineer είναι επαγγελματίας του οικοσυστήματος δεδομένων που εστιάζει στη δημιουργία στιβαρής βάσης για την αξιοποίηση της πληροφορίας σε οργανισμούς κάθε μεγέθους. Ο ρόλος του συναντάται σε περιβάλλοντα όπου τα δεδομένα αποτελούν κρίσιμο περιουσιακό στοιχείο και απαιτείται εμπιστοσύνη στην προέλευσή τους, συνέπεια στη διαχείρισή τους και δυνατότητα επεκτασιμότητας. Ως μέρος διεπιστημονικών ομάδων, συμβάλλει ώστε τα δεδομένα να είναι διαθέσιμα όταν και όπου χρειάζονται, με τρόπο που να υποστηρίζει τη λήψη αποφάσεων και την ανάπτυξη προϊόντων.
Στην πράξη λειτουργεί ως γέφυρα ανάμεσα στις πηγές πληροφορίας και τις επιχειρησιακές ανάγκες, εξασφαλίζοντας ότι η ροή της πληροφορίας εντός του οργανισμού παραμένει ομαλή και ελεγχόμενη. Η θέση αυτή ευνοεί την ολιστική κατανόηση του κύκλου ζωής των δεδομένων και της αξίας τους για τον οργανισμό. Η επαγγελματική ταυτότητα του Data Engineer χαρακτηρίζεται από προσήλωση στην ποιότητα, την αξιοπιστία και την τυποποίηση, στοιχείο που τον καθιστά βασικό συντελεστή σε σύγχρονα ψηφιακά εγχειρήματα και πρωτοβουλίες μετασχηματισμού που στηρίζονται σε δεδομένα.
Αρμοδιότητες Data Engineer
Οι καθημερινές αρμοδιότητες ενός Data Engineer διαφέρουν ανάλογα με την επιχείρηση ή τον φορέα, ωστόσο μπορούμε να συνοψίσουμε τις πιο συνηθισμένες ευθύνες που συναντώνται σχεδόν σε κάθε θέση εργασίας.
- Σχεδιασμός αρχιτεκτονικής δεδομένων (warehouses, lakes, lakehouse).
- Υλοποίηση και συντήρηση ροών/αγωγών δεδομένων από ποικίλες πηγές.
- Διασφάλιση ποιότητας, καταγωγής (lineage) και ασφάλειας δεδομένων.
- Βελτιστοποίηση επιδόσεων και κόστους σε on-premise και cloud περιβάλλοντα.
- Συνεργασία με αναλυτές, data scientists και ομάδες προϊόντος.
- Αυτοματισμοί CI/CD, παρακολούθηση και αποκατάσταση αστοχιών.
Συνθήκες εργασίας
Πώς είναι στην πράξη να δουλεύεις ως Data Engineer; Αν σκέφτεσαι να προχωρήσεις σε αυτό το επάγγελμα ή να αλλάξεις καριέρα, δες τι να περιμένεις από το εργασιακό περιβάλλον και την καθημερινότητα.
Οι Data Engineers εργάζονται σε διαλειτουργικές ομάδες με Agile πρακτικές, σε στενή συνεργασία με αναλυτές, data scientists και μηχανικούς λογισμικού. Το περιβάλλον είναι συνήθως υβριδικό (γραφείο/τηλεργασία), με έμφαση στη συνεργασία, την τεκμηρίωση και την τυποποίηση.
- Χρήση cloud πλατφορμών και εργαλείων παρατηρησιμότητας για 24/7 διαθεσιμότητα.
- Συμμετοχή σε κύκλους σχεδιασμού αρχιτεκτονικής και κριτικές κώδικα.
- Περιοδική ετοιμότητα για υποστήριξη παραγωγής σε κρίσιμα συστήματα.
- Συνεχής εκπαίδευση σε πρότυπα διακυβέρνησης και συμμόρφωσης (privacy, security).
Που μπορείς να εργαστείς ως Data Engineer
- public: π.χ. τράπεζες, τηλεπικοινωνίες, fintech, e-commerce, συμβουλευτικές
- public: π.χ. υπουργεία, δημόσιοι οργανισμοί, φορείς ψηφιακής διακυβέρνησης, πανεπιστήμια
- public: π.χ. συμβουλευτική δεδομένων, έργα ανάθεσης, μικρές πλατφόρμες δεδομένων
- public: π.χ. startups, ομάδες έργου R&D, τεχνοβλαστοί
Σπουδές & απαιτούμενη εκπαίδευση
Για να ακολουθήσει κανείς καριέρα ως Data Engineer, απαιτούνται συγκεκριμένες σπουδές και εξειδικεύσεις. Οι περισσότερες θέσεις ξεκινούν με πτυχίο, ενώ η εξειδίκευση σε κατεύθυνση / master ενισχύει σημαντικά τις προοπτικές. Επιπλέον, διεθνή πιστοποιητικά και σεμινάρια μπορούν να προσφέρουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημ
Οι Data Engineers εργάζονται σε διαλειτουργικές ομάδες με Agile πρακτικές, σε στενή συνεργασία με αναλυτές, data scientists και μηχανικούς λογισμικού. Το περιβάλλον είναι συνήθως υβριδικό (γραφείο/τηλεργασία), με έμφαση στη συνεργασία, την τεκμηρίωση και την τυποποίηση.
- Χρήση cloud πλατφορμών και εργαλείων παρατηρησιμότητας για 24/7 διαθεσιμότητα.
- Συμμετοχή σε κύκλους σχεδιασμού αρχιτεκτονικής και κριτικές κώδικα.
- Περιοδική ετοιμότητα για υποστήριξη παραγωγής σε κρίσιμα συστήματα.
- Συνεχής εκπαίδευση σε πρότυπα διακυβέρνησης και συμμόρφωσης (privacy, security).
Προπτυχιακές Σπουδές
Για να εργαστείς ως Data Engineer, συνήθως απαιτείται πτυχίο. Μεταπτυχιακές σπουδές μπορούν να προσφέρουν σημαντικό πλεονέκτημα στην αγορά εργασίας. Επιπλέον, εξειδικευμένα σεμινάρια και πιστοποιήσεις βοηθούν στην εξέλιξη της καριέρας.
| Ίδρυμα | Τίτλος Προγράμματος | Διάρκεια | Σύνδεσμος |
|---|---|---|---|
| Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών (ΕΚΠΑ) - Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών | Πτυχίο Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών | 4 έτη | Σύνδεσμος |
| Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο (ΕΜΠ) - Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών | Δίπλωμα ΗΜΜΥ | 4 έτη | Σύνδεσμος |
| Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών (ΟΠΑ) - Τμήμα Πληροφορικής | Πτυχίο Πληροφορικής | 4 έτη | Σύνδεσμος |
Μεταπτυχιακές Σπουδές
Αν και δεν είναι πάντα υποχρεωτικές, οι μεταπτυχιακές σπουδές δίνουν προβάδισμα σε θέσεις και σε διεθνές περιβάλλον. Βέβαια, κοστίζουν και σε χρόνο, καθώς τα περισσότερα μεταπτυχιακά διαρκούν συνήθως πάνω από 1 έτος. Εναλλακτικά, αν και όταν αυτό είναι εφικτό, ίσως έχει μεγαλύτερη αξία ένας χρόνος με επαγγελματική προϋπηρεσία.
Η επιλογή είναι πάντα δικιά σου.
Πιστοποιήσεις
Οι παρακάτω πιστοποιήσεις αποδεικνύουν την εξειδίκευση και τη συνεχή επαγγελματική εξέλιξη στον κλάδο.
Μισθός στην Ελλάδα & το Εξωτερικό
Ο μισθός ενός/μιας Data Engineer εξαρτάται σημαντικά από την εμπειρία, τον τομέα απασχόλησης και το μέγεθος του οργανισμού. Ένας νέος επαγγελματίας συνήθως ξεκινάει με χαμηλότερες αποδοχές, οι οποίες αυξάνονται σταδιακά με τα χρόνια και την εξειδίκευση. Στον ιδιωτικό τομέα μπορεί να υπάρχουν μεγαλύτερες διακυμάνσεις, ενώ στον δημόσιο τομέα οι αμοιβές είναι πιο τυποποιημένες.
Η κατοχή μεταπτυχιακών σπουδών, επαγγελματικών πιστοποιήσεων και η εμπειρία σε εξειδικευμένα έργα μπορούν να οδηγήσουν σε υψηλότερο μισθό. Επιπλέον, οι δεξιότητες σε νέες τεχνολογίες και η ικανότητα διαχείρισης ομάδων είναι στοιχεία που συχνά ενισχύουν την αγοραστική αξία του/της Data Engineer.
Προοπτικές & Μέλλον του Data Engineer
Κάποια επαγγέλματα είναι πιο ανθεκτικά απέναντι στις απρόβλεπτες αλλαγές του μέλλοντος. Μια από τις μεγαλύτερες αλλαγές που ζήσαμε ήταν η εμφάνιση του Internet, ενώ σήμερα οι ειδικοί προβλέπουν ότι η επόμενη μεγάλη επανάσταση είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη «AI».
Τι επιπτώσεις θα έχει αυτό στην αγορά εργασίας και πώς θα επηρεάσει το επάγγελμα του/της Data Engineer;
Η αγορά εργασίας για τους/τις Data Engineer αλλάζει ραγδαία. Η τεχνολογία, η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι παγκόσμιες κοινωνικές ανάγκες διαμορφώνουν νέες απαιτήσεις και ρόλους.
Η ΤΝ αυτοματοποιεί κομμάτια του κύκλου ζωής δεδομένων (γενιά κώδικα για μετασχηματισμούς, αυτόματο data quality, ευφυές lineage), αυξάνοντας την παραγωγικότητα και μειώνοντας χρόνο υλοποίησης. Παράλληλα, η έκρηξη εφαρμογών ΤΝ δημιουργεί μεγαλύτερη ζήτηση για αξιόπιστες υποδομές δεδομένων.
- Ενίσχυση DataOps με AI για monitoring/ανίχνευση ανωμαλιών.
- Εργαλεία low-code/AI-assisted που επιταχύνουν ETL/ELT αλλά απαιτούν αρχιτεκτονική επίβλεψη.
- Νέες ροές για LLM data pipelines, feature stores και αξιολόγηση/προστασία δεδομένων.
- Lakehouse αρχιτεκτονικές και μορφές δεδομένων τύπου Delta/Iceberg.
- Data mesh και αποκεντρωμένες πλατφόρμες δεδομένων.
- Real-time/streaming αναλύσεις και event-driven συστήματα.
- Ενισχυμένη διακυβέρνηση, ποιότητα και παρατηρησιμότητα δεδομένων (DataGov, DataOps).
- Κλιμάκωση σε multi-cloud και βελτιστοποίηση κόστους.
Επαγγελματικά Δικαιώματα
Σε ορισμένες περιπτώσεις απαιτείται εγγραφή σε επαγγελματικούς συλλόγους ή φορείς, ώστε να μπορείς να ασκήσεις το επάγγελμα νόμιμα.
Δεν απαιτούνται ρυθμιστικές άδειες για την άσκηση του επαγγέλματος στην Ελλάδα.
Συχνές Ερωτήσεις
Ποια η διαφορά Data Engineer και Data Scientist;
Ο Data Engineer εστιάζει στην υποδομή και τις ροές δεδομένων, ενώ ο Data Scientist στην ανάλυση/μοντελοποίηση και την εξαγωγή γνώσης. Οι ρόλοι είναι συμπληρωματικοί.
Χρειάζεται μεταπτυχιακό για να εργαστώ ως Data Engineer;
Όχι υποχρεωτικά. Ένα ισχυρό προπτυχιακό και σχετική εμπειρία αρκούν, ενώ μεταπτυχιακό ή πιστοποιήσεις μπορούν να επιταχύνουν την εξέλιξη.
Σε ποια βιομηχανία υπάρχει μεγαλύτερη ζήτηση;
Τράπεζες/fintech, τηλεπικοινωνίες, e-commerce και ενέργεια στην Ελλάδα εμφανίζουν σταθερή ζήτηση λόγω όγκου και κρισιμότητας δεδομένων.
Πόσο σημαντικό είναι το cloud για τον ρόλο;
Καθοριστικό. Η πλειονότητα των σύγχρονων πλατφορμών δεδομένων υλοποιείται σε AWS, Azure ή GCP, με έμφαση σε ασφάλεια και βελτιστοποίηση κόστους.
Μπορώ να ξεκινήσω από BI/ETL και να εξελιχθώ σε Data Engineer;
Ναι. Η μετάβαση είναι συχνή, με ενίσχυση σε γλώσσες προγραμματισμού, cloud και αρχιτεκτονικά πρότυπα.