В статье 5 Things in Data Engineering That Have Changed In The Last 10 Years автор поделился как поменялась индустрия (западная) за последние 10 лет. __1) Компании хотят только сеньоров Команды сильно сократились, и бизнес требует быстрых результатов → поэтому нанимают в основном опытных инженеров + AI-копилоты усилили продуктивность сеньоров. Джуниорам сложнее входить. __ Это произошло в последние 2-3 года. Никому не нужны малыши без опыта. Все хотят опытных людей, чтобы пришли и сразу решали конкретные задачи. В больших компаниях еще сохранилась возможность пройти стажировку и прийти сразу с универа. Но надо, чтобы универ был топчик. Все кто ходят на курсы - мимо. Поэтому мой подход прийти seniorом без опыта выглядит особенно привлекательно в текущих реалиях. Улучшений в будущем для данной ситуации не видно. Специалисты и эксперты в ИТ появляются как грибы. Доступность образования и реклама успешных айтишников в Дубаях и на Патриках делает свое дело. 🚶‍♀️ Все хотят хорошую зарплату и удаленную работу, но места на всех не хватит.😞 __2) Cloud стал дефолтом Раньше облако было опцией, сейчас — стандарт. Все мигрируют: Snowflake, BigQuery, Databricks. Почти никто не строит аналитику он-прем.__ Полностью согласен. Я могу открыть любую вакансию в Северной Америке, Южной Америке, Европе, Австралии и тп, и там будет облако и MPP облачное хранилище с вероятностью 95%. Хотя недавно познакомился с инженером, кто пришел к нам из Comcast. Он рассказал, что у них был свой дата центр и он ставил Kafka на bare metal. Ну красавчик, только получает в несколько раз меньше. 🏆 __3) Перестали писать кастомные пайплайны 10 лет назад везде были самописные ETL на cron/SSIS/python скриптах. Сейчас сразу используют готовые инструменты: Airflow, dbt, EventBridge, Coalesce, etc. Нужно быстрее приносить ценность, а не строить платформу с нуля.__ Доступность инструментов low-code/no-code очень сильно упрощают работу. Можно фокусироваться на бизнес проблемах и ценностях, а не трабалшуить legacy/technical debt код. Хотя уже с развитием AI IDE уже все превращается в no-code/low code. Главное базу знать и понимать основу и свою ценность для бизнеса. __4) SQL победил Споры между SQL vs что-то ещё закончились — SQL стал универсальным стандартом. Job-market требует SQL практически везде. dbt усилил этот тренд.__ Если ваш продукт не поддерживает SQL, то у вас плохой продукт. SQL наше все. Хотя некоторые аналитики обожают Pandas, и пишут что-то в своих ноутбуках. А потом инженерам нужно все это разгребать.🙅‍♂️ __5) AI изменил рабочие процессы AI ускоряет работу, но создаёт риск «движения вместо прогресса»: люди меньше понимают код, больше копипастят из LLM. Выигрывают те, кто умеет совмещать AI + инженерное мышление.__ 100% все поменялось. Я общаюсь со многими командами и вижу, что люди на самом деле не очень сильно используют все возможности. Большинство не любят перемен и не умеют учиться быстро и эффективно. Когда говорят, что AI заменит людей, чаще всего имеют в виду тех, кто не хочет или не умеет учиться. Сейчас настоящий FOMO в AI и очень важно смотреть куда дует ветер и стараться использовать в работе AI и собирать полезные use cases для вашей индустрии и вашей специализации. Самое главное, что произошло за 10 лет, то это обесценивание денег, повышение налогов, снижение покупательной способности, отмена job security, и отсутствие стабильности. 🤟