Работа инженера данных включает повторяющиеся задачи: сбор данных из API, проверку структуры, преобразования и запись в хранилище. Агенты могут генерировать код для этих процессов, включая тесты и логирование, однако полученные решения требуют обязательной проверки человеком.
Ответственность инженера выходит за рамки написания кода. Специалист проектирует архитектуру, которая обеспечивает целостность данных, предотвращает перегрузку источников и позволяет восстанавливать систему при сбоях. Агент может предложить схему, но инженер должен адаптировать её под конкретные ограничения.
Применение ИИ не отменяет необходимости глубокого понимания технологий, таких как Spark, SQL или Kubernetes. Без фундаментальных знаний невозможно оценить поведение системы на реальных данных, проверить план выполнения запроса или корректность настроек ресурсов, даже если код выглядит убедительно.
Важной частью работы остается обеспечение качества данных и наблюдаемости. Инженер определяет критерии аварийных ситуаций, настраивает проверки на полноту и уникальность, а также оценивает влияние сбоев на потребителей. Агенты могут помогать в сборе сведений для диагностики или подготовке тестов.
Переход к использованию ИИ-агентов меняет способ работы, но не заменяет инженерную экспертизу. Специалист по-прежнему отвечает за соответствие системы бизнес-требованиям, контроль стоимости ресурсов и сопровождение, используя инструменты автоматизации для повышения эффективности процессов.
