一个没有数据工程经验的人成了一家初创公司的第一位数据工程师，这是一项艰巨的挑战，但回报也是很可观的。
公司在招人的时候不仅要找到合适的人，还要让他们相信加入公司是正确的选择。
当我收到 EmCasa 公司的面试邀约的时候，我是另外一家公司的数据科学家。他们想找一位可以帮助他们组织数据的人。我问他们现在已经有哪些数据了，他们真诚地回答我：“我们只有 PostgreSQL 数据库里的几张表，还尝试使用了一些 BI 工具，仅此而已”。听了他们的话，我也很诚实地告诉他们：我没有亮眼的学位，之前也没做过数据工程师，不懂 Spark，不会 Airflow，不是 ETL 方面的专家，也不懂测试和 Git 之类的东西，我也不是一名开发人员。但我见过很多东西，有一些很好，有一些还不错但仍有提升的空间，还有一些完全不行。我的想法是要尽量避免去尝试已知不可行的东西。
我不知道他们是怎么想的，总之最后我成了他们公司的第一位数据工程师。
在加入这家公司后，一切都像他们之前所说的那样。我有足够的施展空间，可以按照我认为的最好的方式去做每一件事情。第一周，我们就制定了一些季度 OKR：
从 Facebook Ad、Google Ad、SalesForce 和其他第三方服务获取数据；
实现一个 BI 平台；
将物业估价算法准确度提高 20%；
将评估模型设计成独立的 API；
更新和改进 Web 爬虫。
为了从第三方服务提取数据，我们开始调研 ETL 解决方案，比如 StitchData、Fivetran、Segment、Alooma、Rivery，等等。要为每个第三方服务 API 构建自定义集成方案需要花费很多时间，但我们速度要快，而使用 ETL 服务解决方案可以为我们节省几个月的开发和维护时间。我们决定使用 Rivery，并在两周内搭建了一个 Redshift 集群，用来每天更新来自第三方服务的数据。这个时候，Luca 加入了我们，成了我们的 BI 分析师。他现在有很多数据可以玩了。我们还使用 Metabase 作为仪表盘。到目前为止，一切都很顺利。我们终于有了真正的数据，而不只是 PostgreSQL 里的几个表了！
下一步是改进物业估价模型，并将其作为一个独立的 API（之前的模型是与后端绑定在一起的）。但我们没有足够的数据来创建新模型（虽然确实有了一些数据，但还不够）。于是，我把目光投向了我们的 Web 爬虫工具。它是用 Elixir（我们的后端就是用 Elixir 开发的）开发的，但我不懂 Elixir，于是我决定用 Python 从头开始开发另一个爬虫。我创建了一个叫作 Spatula 的 Python 包，它可以从其他网站爬取数据清单，并将它们保存到 S3。这个时候，我们的数据科学家 Priscila 也加入进来，她负责处理旧数据。我在本地运行 Spatula，她就可以使用 Athena 查询数据，然后开始建模。
接下来，我开始研究 Airflow，不过我遇到了一些麻烦。一个是学习如何编写 DAG，一个是学习如何将 Airflow 可靠地部署到 AWS 上。我花了很多时间学习 Airflow、Terraform、Docker 和 AWS ECS，才顺利地在 AWS 上进行了第一次部署（https://github.com/nicor88/aws-ecs-airflow），然后又花了更多的时间按照我们的需求进行了定制。我担心这项任务会占用太多时间，所以我问经理是否可以把时间往后推一点，并换一种方式来安排任务（我知道这种方式从长远来看是行不通的）。经理的回答是：“我们在面试你的时候就知道你的情况，有些东西你也不懂，但你可以花时间去学，找到正确的方式来完成这些任务”。这种管理姿态和”做正确的事情“的承诺是我在其他公司从未见过的。随后，我们花了更多的力气部署好了 Airflow，让 Spatula 爬虫每周爬取一次数据。
收集用户信息，用来预测房产销售价格。我们会询问物业的详细信息，如有多少个房间、套房、浴室和车库。
这个时候，Priscila 的新估值模型也准备就绪，但还没有准备好用于生产环境。我开始和她结对编程，并告诉她我修改了哪些东西，以及为什么和怎么改的。然后我们一起部署了 Priceteller，这是我们的第一个机器学习模型。它是运行在 AWS Lambda 上的 Flask API 和 API 网关。在部署之前，我们还与开发团队讨论了很多与代码质量、测试和文档相关的问题。他们不想在生产环境中向不可靠的 API 发送请求——他们提出这样的高标准绝对是有道理的。当我们达到他们的标准，我们的第一个机器学习模型就可以上线了。最近，我们还部署了第二个实时模型 Selekta，它可以根据用户的偏好来推荐清单。
我们的第一个机器学习模型，从数据抓取到部署
Priscila 告诉我她以前的公司是如何使用 Airflow 的。因为我之前都没有用过 Airflow，所以试着通过反复试错来学习。她提出了一个改进清单，我全盘接受了。从那时起，我们开始在 AWS Glue 上运行 Spark 作业，并用一个 Airflow 任务来触发和监控它们。我们的作业每隔一个小时从后端获取数据。我们还有其他一些负责保存用户日志事件的任务。我们还创建了一个推荐模型，每天以批次的方式运行。不知不觉地，我们现在在 S3 上有了一个数据量超过 2TB 的数据湖。
我们目前的数据基础设施
这些事情就发生在六个月内，我们用健壮的工具和技术为公司打好了数据基础。
那么，我们从中学到了什么？
如果目标明确，学习就不是个问题
对于有数据科学背景的人来说，数据工程并不复杂。作为数据科学家，我们感觉到没有可用的数据或工具来完成这项工作是多么的痛苦。但我们可以学习，Airflow、AWS、Spark、Git、Python，凡是你能想到的东西。只要你知道目标是什么，就能在短时间内学会它们。漫无目的的学习很难有成效。
了解公司
知道要做什么和动手去做是两码事。这与公司的文化有关。在面试的时候我就知道，我加入了一个可以让我拥有自主权的公司，可以用我认为正确的方式去解决问题。你可以在面试中问他们数据对公司来说有多重要。只是用于提供支持吗？还是公司发展战略的一部分？他们对你是真诚的吗？如果数据并不是公司发展战略的一部分，那么你很可能没办法花很多时间去计划和做正确的事情。
数据就是产品
将 API、模型和仪表盘作为独立的产品，这为数据团队提供了极大的灵活性。但它们必须符合某些标准，这样才能将它们打通。将数据作为一种产品，并形成文化，保护团队免受日常业务问题的困扰——可以让分析师们去回答这些问题。我们的经理可以让我们免受外界的干扰，让我们能够集中精力学习，把事情做好。
寻求帮助
有时候你需要独自完成一些工作，但有时候向那些有经验的人寻求帮助会为你节省很多时间。如果团队里有经验丰富的人，可以问问他们之前在其他公司是怎么做的。即使他们不知道该怎么做，至少也会知道什么行得通，什么行不通。寻求帮助肯定会把你引向正确的方向。
把时间花在刀刃上
有些事情可以通过第三方工具轻松搞定，比如我在本文开头所说的 ETL 解决方案。如果你的数据仓库中没有来自 Facebook 的数据，那就没有必要浪费时间学习如何连接 Facebook Insights API；如果没有运行在 EMR 上的作业，就不需要学习如何在 EC2 上搭建 Spark 集群；如果没有 Glue Job，就不需要使用 EMR；如果没有 Athena 查询，就不需要 Glue Job。
先从尝试使用最简单的解决方案（不需要花很多时间维护的解决方案）开始。当简单的解决方案不能满足需求时，再开始学习其他工具。如果从一开始就使用复杂的解决方案可能会浪费你的时间。要专注于用最简单的解决方案尽可能快地提供业务价值。
构建不需要花太多时间维护的东西
花大半天时间去修复一个有问题的东西，这是最糟糕不过的事情了。如果经常出问题，那么要么是你做事的方式错了，要么没有用对工具，或者两者兼而有之。从一开始就做对事情可能会花掉你更多的时间，但在未来会为你节省时间。
诚实
如果有什么东西是你不懂的，请说出来，但也要证明你可以以及愿意去学。这样你就可以用工作时间学习新东西。
分享你的知识
向其他团队成员分享他们不知道的东西。这样有助于你专注学习，也有助于减少不同工种之前的工作摩擦。如果数据工程师、数据科学家和机器学习工程师之间有了默契，工作就会变得更加顺畅。结对编程是一个很好的实践，可以借机分享你的知识，并获得实时反馈。花点时间分享你的知识，看看你能为别人提供些什么。
花点时间小憩
在完成一个大项目后，比如部署了一个新的 ETL 管道，就可以花点时间做一些次要的任务，比如写文档或修复遗留 bug。欲速则不达，马不停蹄地开始另一项大项目可能会让你走得更慢。
原文链接：
https://towardsdatascience.com/what-i-learned-from-being-a-startups-first-data-engineer-f19cd71d3f31
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