大家都在聊AI代理、ChatGPT插件和炫酷的副驾，但没有人问是谁在给它们喂数据。每一个AI代理、智能聊天机器人和炫酷的副驾背后，这些数据需要有人清洗、移动和理解，这样的工作就落在了数据工程师的身上。到了2025年，代理AI、LLM应用和实时副驾将主导产品路线图，公司不再只是招聘“懂数据”的工程师，而是正在寻找能够交付稳定可靠的数据流水线的数据工程师，这些流水线在关键时刻不会出岔子。

但问题是：大型语言模型并不是凭空胡说的；它们是由于糟糕的输入而产生错误。如果输入的数据延迟、脏乱或者拼凑的，整个系统就会出问题。相信我，没有哪个产品团队愿意因为有人忘记分割一个表而调试chatbot，只因为数据输入的问题。

这就是为什么到了2025年，数据工程师不再仅仅是后端开发者，更是AI优先产品中不可或缺的核心基础设施建设者。最好的数据工程师对细节上的复杂问题了如指掌：构建可扩展的数据管道，处理实时事件，设计现代数据栈架构，甚至推动开源项目的发展，这些项目是整个生态系统的基础。因此，如果你的目标是从事严肃的数据工程工作，尤其是在那些专注于LLM基础设施、AI代理或下一代分析团队中，你的简历不仅需要展示侧项目和Kaggle笔记本，需要展示：

“我可以移动数据，清理数据，扩展数据量，并知道如何在你的LLM应用用户达到10万时确保其稳定运行。”

像ProjectPro这样的平台正变得必不可少，这些平台对希望跳过教程的坑，直接开始像第一天上班那样动手做项目的数据工程师来说非常重要。如果你有全职工作，或者没有时间从零开始搭建，可以接触到实战复杂度的企业级项目库可以加速你的上手过程。你会看到经验丰富的工程师是如何解决实际问题的，而不是花几周时间在网上找如何连接一切，并在自己的工作中复制这种肌肉记忆。

所以，如果你真的想在顶尖的数据工程岗位上取得成功，尤其是在AI辅助和实时系统的时代，你不仅仅需要“你好，世界”这样的入门级笔记本。以下是你简历中应该突出的内容：

• 一个生产级别的ETL管道，证明你能有效地移动和清理数据
• 实时处理能力，支持欺诈检测、聊天机器人或实时仪表板
• 能够随业务需求扩展的云端原生数据仓库技能
• 开源项目证明你不仅使用工具，还不断优化它们

我将引导你如何从零开始构建每一种类型的数据工程项目，介绍你需要使用哪些工具，并指导你在展示你的工作成果时应该强调哪些方面。这将是你通往一份简历的指南，不仅让你接到面试回访，还能让你正式受聘并获得相应报酬，因为你能够构建支持AI副驾的后台系统。

让我们说实话，每个数据工程师都声称自己构建了ETL管道。但其中大多数管道要么只是高级的CSV加载工具，要么就是一堆老旧的Jupyter笔记本代码。到了2025年，能够让你获得面试机会（并让你感受到“我们会匹配你的报价”那种自信）的ETL项目，不仅仅是关于数据迁移的问题，更是关于展示你能构建出可靠的、模块化和具有可扩展性的系统，这些系统能够让生产团队信赖。事实是：你无法成为一名数据工程师，而不先掌握构建优秀ETL系统的方法。

是的，AI 副驾和基于事件的系统是新的热门话题。但每个智能聊天机器人和实时仪表盘背后，都有着强大的 ETL 或 ELT 支撑，承担繁重的数据处理任务。公司不仅需要能编写 SQL 的工程师，而且还需要能构建系统，确保在不同来源间流动的数据既干净又经过验证的数据工程师。现代 ETL 已经发展成为：

• 它遵循ELT原则（先提取，后加载，再转换）。
• 它以无服务器架构优于单体架构。
• 并且它被监控、版本控制，并投入实际应用。

ETL 已不再是数据工程师可选的技能；招聘经理首先会检查你是否真的能构建生产管道，而不仅仅是用 Colab 玩玩。在首次使用时，ETL 指的是“Extract, Transform, Load”。

要在简历和GitHub上突出这一点：

• 来源的多样性：从多个来源摄取数据，比如APIs、SQL数据、公共数据集，甚至日志流数据。
• 重要的转换：执行数据类型强制、业务逻辑（如模糊匹配或连接），以及去重。
• 增量加载：展示如何仅加载已更改的数据，而不是暴力重新处理全部数据。
• 数据验证环节：集成Great Expectations或Deequ等工具，确保你的数据管道不仅能够运行，还能正确运行。
• 工作流编排：设置Apache Airflow或Prefect工作流。加分项：使用重试、警报和模块化任务等特性。

不要只追求舒适，而要使用实际团队在生产中使用的工具。

• Airflow / Prefect — 用于 DAG 调度（包括调度、依赖和警报）。
• Spark / dbt / Pandas — 用于繁重处理和复杂转换。
• AWS Glue / GCP Dataflow / Azure Data Factory — 展示云原生特性。
• BigQuery / Snowflake / Redshift / PostgreSQL — 将数据加载到这里。
• Docker / Terraform — 可选，但如果你能展示基础设施技能，会大大加分。

✅ 增加可观测性：记录成功、失败、重试情况以及运行时长。
✅ 版本化你的数据模型：使用dbt或模式迁移策略来表明你有长远考虑。
✅ 优化以适应扩展：分区加载，使用批处理策略，并用大规模样本集进行测试。
✅ 像系统架构师一样设计：提供一个简短的README，附带图示和权衡分析。

示例成就：「构建了一个基于Airflow的ETL数据管道，该管道从3个API中获取天气数据，对数据进行了规范化和合并处理，并将120万条每日记录加载到带有分区表的BigQuery中。通过自动警报保持了超过99.95%的运行时间。」

那不仅是一个项目。那是一个能让简历出彩的亮点。

哪里能找到质量不错的数据？

你不需要一个数十亿行的企业数据集来展示你的能力。这些公开数据集已经足够复杂，足以让你展示真正的技术实力。

• 纽约市出租车行程数据 — 时间戳格式不一，嵌套的JSON，地理空间字段
• OpenWeather API — 实时和历史数据，包含缺失值的数据
• YouTube 或 Spotify 公共API — 分页数据，有速率限制
• Kaggle 数据集 — 添加自己的数据导入和转换步骤

一次性搭建好，再进行精炼，详细记录，你就能有一个扎实的基础ETL项目，向招聘经理证明你不仅仅停留在阅读文档，还知道如何动手构建。

每个人都喜欢实时应用程序的概念，例如欺诈检测能在毫秒内标记可疑活动，推荐系统随着你滚动而适应，或者LLM能够利用流数据实时生成更智能的响应。然而，没有人讨论在幕后实际支持这种响应性需要什么条件。这正是实时事件驱动管道大显身手的地方。

如果你希望参与构建副驾系统、可观测性工具或欺诈检测模型的团队工作，你需要证明你能不仅能在批量数据中处理，还要处理实时数据。这包括理解事件的整个生命周期，涉及摄入、缓冲、转换、交付以及容错，以及具有容错能力。

不再仅仅是熟悉卡夫卡或者随意使用像“流式架构”这样的术语。在招聘经理看来，他们更看重的是你能否设计并构建能够扩展、恢复并保持数据准确性的管道系统。你的任务是创建一个系统，证明你能实时摄取、处理并响应事件。

比如：由实时用户行为触发的大型语言模型提示，根据流式日志提供个性化的警报，或者以亚秒级延迟更新仪表盘。

这里有一个比基础更进一步的例子。

1. 实时事件摄入
   使用如 kafka-producer 工具或通过 Python 脚本发送 JSON 到 Kafka 主题来模拟真实的点击流或用户交互数据。
2. 流处理
   利用 Apache Kafka + Kafka Streams 或 Apache Flink 清洗、过滤和丰富数据（如分配用户会话、标记设备类型、实时计算会话时长等）。
3. 窗口聚合
   实现滑动窗口来计算每分钟页面浏览量、跳出率和活跃用户等指标。
4. 输出与服务
   将处理后的数据存储到 Redis 中以实现快速查询，或通过 WebSocket 或 REST API 推送更新到实时仪表板。
5. 实时警报层
   添加基于规则的引擎或异常检测器以触发警报（例如错误日志激增或延迟问题）。

• Apache Kafka 和 Redpanda — 经受实战考验的事件流处理平台
• Kafka Streams / Flink / Spark Structured Streaming — 实时数据处理
• Debezium + Kafka Connect — 用于从Postgres/MySQL基于CDC的数据摄入功能
• Redis / Apache Pinot — 实时OLAP数据库，用于仪表板和警报
• Superset / Grafana / Streamlit — 实时数据可视化工具
• Python / FastAPI — 轻量级的API工具，用于触发或提供警报

如果你的目标是在大型语言模型基础设施或代理型人工智能团队中工作，处理结构化和非结构化数据的能力不再是可选的，而是必需的。从日志聚合和流式提示上下文到供RAG系统使用的实时检索，现代人工智能堆栈需要的是既快又可靠的实时数据管道。

示例成功案例:构建了一个实时数据管道，设计每秒可以处理超过5,000个事件，并保持端到端延迟低于200毫秒。该系统使用Apache Kafka摄入模拟点击流数据，通过Kafka Streams处理事件，并将清理后的指标实时显示在由Redis和Superset支持的仪表板上。

• 例如，在峰值负载下达到了 Redis 查询延迟低于 45 毫秒
• 比如，在持续 24 小时的压力测试中达到了 99.99% 的正常运行时间
• 通过消息去重和重试机制确保了低于 0.05% 的错误率
• 在每秒 10K+ 事件的突发流量下实现了无数据丢失的水平扩展能力

这并不是什么周末副业项目，而是像现实世界的AI副驾和RAG系统所需的那种基础设施。该架构经过精心设计，以实现高吞吐量、次秒级延迟和容错性，不仅为了展示其能力，更是为了在你的LLM应用程序达到10万用户时，仪表盘仍能流畅地实时显示干净的数据。这个项目表明你不仅在构建管道，而是在构建现代AI产品依赖的支柱：能够轻松扩展并在关键时刻坚如磐石的系统。

如果你想从事严肃的数据工程工作，掌握云数据仓库和湖仓架构是你的入场券。Snowflake、BigQuery 和 Redshift 构成了现代分析和 AI 管道的基石。加上像 Delta Lake 和 Apache Iceberg 这样的湖仓技术，你正在处理一种结合了数据湖的灵活性和数据仓库高性能查询速度的混合架构。

这些平台运行从大规模的产品分析到支持AI训练数据集的构建和实时商业决策的一切。在这里构建项目证明你不仅仅是处理数据，而是设计能够优化成本、查询性能和效率、数据治理和扩展能力的系统。你展示了你如何结构化数据、减少云成本并构建能够应对业务和数据量突然增长的弹性管道。这种专业技能正是区分普通数据工程师与公司想要招聘到的AI优先团队工程师的关键。

你的云仓储项目看起来像什么？

• 数据摄入： 通过 ETL 或流处理管道将干净、处理过的数据加载到数据仓库中。
• 模式设计： 确定维度模型、星型模式、雪花模式或数据仓库模式，以优化查询速度和可维护性。
• 查询优化： 利用分区、聚簇和物化视图来获得闪电般的查询速度，同时避免爆表云账单费用。
• 数据治理： 实施元数据管理、细粒度的访问控制和数据血统追踪，以保持数据的可信度和合规性。
• 数据湖与数据仓库的创新： 在云端对象存储（S3、GCS 或 Azure Blob）之上构建 Delta Lake 或 Iceberg 项目，结合数据湖和数据仓库的最佳特性。

• 雪花（Snowflake）、BigQuery 或 AWS Redshift 用于仓库。
• Delta Lake（Databricks）或 Apache Iceberg 用于湖仓项目。
• 使用 dbt（数据构建工具）来进行转换、测试和文档编写。
• 云服务提供商：AWS、GCP 或 Azure。
• 数据治理工具：Apache Atlas、Amundsen 或开源元数据平台。

让你的项目更吸引人的小贴士

• 通过优化存储和查询费用（例如“通过智能分区使月度查询成本降低35%”）展示实际的成本节约。
• 演示你的架构设计决策，招聘经理希望看到你考虑到了可维护性和可扩展性。
• 使用 dbt 包括自动化测试和文档以突显你的专业水平。
• 展示元数据和数据血统追踪以强调你的数据治理能力。
• 构建一个仪表板或BI集成系统来展示从头到尾的价值。

示例项目 ：在Google BigQuery上构建了一个支持每日处理超过100万事件的生产就绪云数据仓库项目。设计了一个优化的星型模式，采用分区和聚类技术，使查询延迟降低60%，并将每月的查询成本降低了35%。实现了自动化的dbt测试，并集成了Amundsen以管理元数据和追踪数据血缘。在AWS S3上扩展了堆栈，引入了Delta Lake来结合数据湖的灵活性和数据仓库的性能。提供了一个实时更新，关键绩效指标每秒更新的Superset仪表板，展示了从数据收集到分析的端到端全过程。

这个项目展示了你设计和实施可扩展且成本优化的云数据仓库的能力，能够高效处理复杂的AI和数据分析工作负载。通过采用智能分区、查询优化和数据治理等技术，确保可以低延迟地访问干净且可靠的数据，这正是LLM基础设施和AI产品团队构建稳健、生产就绪系统所需要的。这种技术深度和运营可靠性正是招聘者希望在你的简历中看到的。

当你开始参与开源项目时，这不仅仅是简历上多一条记录，而是证明你在实际数据工程中的技能。参与像Apache Airflow、Spark或dbt这样的大型项目，意味着你真正理解这些工具的工作原理。你解决的是实际的生产问题，与世界各地的专家合作，并塑造每天支撑数百万数据工作流程的软件。这种经验对招聘经理来说是极其宝贵的。

开源贡献不仅展示了你的技术能力，还体现了更多。它们彰显了你的主动性、团队合作能力以及你对质量的承诺。对于 AI 基础设施团队和具有前瞻性的数据组织而言，这种实际参与将好与优秀的人区分开来。它表明你正在积极地构建和推进数据工程领域的新兴技术与趋势，而不仅仅是消费和使用它们。

• 修复 Airflow 操作符、Spark 连接器或 dbt 转换中的 bug 或增强功能，使工具更加可靠和高性能。
• 开发扩展流行 ETL 或编排框架功能的工具或插件，以展示你的创造力和解决问题的能力。
• 编写基准测试报告或工具对比，帮助团队选择正确的解决方案，展示你的分析思维和沟通能力来帮助团队选择最佳解决方案。
• 创建文档、教程或示例项目，赋能社区成员，展示你能够将复杂概念清晰地传达给他人。

如果你刚接触开源，可以去 Airflow、Spark 或 dbt 找到带有“good first issue”标签的议题，开始你的开源之路。加入数据工程的 Slack 频道和 GitHub 社区，在那里你可以提问、找到合作者并保持动力满满。

最后但也很重要的是，不仅要做出贡献，还要分享你的影响。例如，“我的 PySpark 工具库下载量已经超过 15,000”，或者“实现了一个能将任务运行时间减少 30% 的功能”。积极参与 GitHub 讨论、邮件列表或论坛可以展示你与社区的联系，这也体现了你的活跃度。记得在你的简历和作品集中加入直接链接到你的拉取请求和仓库，这些都是你贡献的证明。

你的作品集是你职业生涯中的故事，通过一个个项目展现出来，打造得好，可以大大增加你在竞争激烈的AI和数据工程岗位中脱颖而出的机会。下面来谈谈如何打造一个既能展示你的技能，又能彰显你的影响力和深度的作品集。

• 作为数据工程新手，你应该专注于基础项目，例如ETL管道、云端数据仓库等项目。这表明你能够处理核心的数据工程任务，并理解现代云生态系统。重点在于证明你能高效地移动和组织数据，同时有效控制成本和规模。
• 当你准备晋升到高级AI和数据工程职位时，你应通过加入实时流处理项目和进行开源贡献来扩展你的作品集。这表明你能够应对复杂性，参与分布式系统的开发，并融入全球性的技术社区——这些技能正是AI基础设施和高级数据分析团队所重视的。

• 保持你的 GitHub 仓库干净和专业。详细说明项目目标、架构和成果的 README 文档会非常有帮助。招聘经理更想了解你代码背后的“为什么”和“怎么做”，而不仅仅是代码本身。
• 开发一个个人网站或博客来分享项目流程、图表和关键指标，这些都能突出你的专业技能。围绕项目进行的可视化讲述有助于招聘人员和工程师快速了解你的影响力。
• 尽可能链接到实时仪表板或演示。让你的作品实际展示能增加不可否认的可信度。

最后几个小技巧，让你更出彩

• 选择真正能激发你热情的项目。你的热情会转化成更高水平的工作质量和更清晰的沟通。
• 详细记录你的过程和步骤，解释你的设计决策，遇到的挑战以及你是如何克服这些问题的。
• 准备好在面试中清晰自信地介绍你的项目。
• 让你的作品集保持新鲜感。数据工程工具和技术实践更新迅速。通过定期更新现有项目或添加新项目来展示你不断学习和适应的能力。

你的作品集不仅仅是一堆代码；它证明了你能战略性思考，解决实际问题，并与技术领域共同成长。为了构建能够反映行业期望让你在同行中脱颖而出的项目，可以看看这个数据工程师学习路径，它一步步教你这些关键技能。今天就开始动手做项目，为明天的就业做准备。