首先，我想讨论几个数据工程的具体方面：可见性、协作和多样性（技能）。
可见性
鉴于数据工程工作的性质，在许多公司，数据工程经常生活在数据科学的阴影之下。
因此，数据工程团队的可见性往往是一个问题，直接影响到数据工程师的士气和生产力。
在Netflix，数据工程团队被认为是数据组织中的一个重要支柱。
我一直在思考：是什么造就了一个成功而健康的数据工程团队？
以下是我从Netflix学到的东西：
1、数据工程团队独立于数据科学团队。
组织结构很重要，非常重要。当你的数据工程师直接向数据科学经理报告时，数据工程师工作的优先级将99%由数据科学需求驱动。其他长期受益的重要工作，如工具或基础设施创新，往往会被取消优先级。当你有独立的数据工程团队时，自然会有更多的背景分享和对共同数据挑战的讨论，因此有动力以可扩展的方式解决这些问题。
2、数据工程论坛
在Netflix，我们有许多论坛，在那里我们分享和庆祝数据工程工作。举办这样的论坛不仅提供了一个庆祝数据工程社区的平台，而且还鼓励团队进行创新和采用最佳实践。我承认并不是每个人都喜欢做演讲，但演讲仍然是提高你工作知名度的最佳方式之一。
3、伙伴关系
建立伙伴关系是创建一个健康和成功的数据工程团队的关键。作为Netflix的数据工程师，你的合作伙伴包括PM、数据科学家、后端工程师和算法研究员。数据工程师和他们的经理都有责任培养良好的伙伴关系。
与伙伴团队建立界限和信任都很重要，以下是原因：
- 边界意味着能够对请求说不。它有助于避免数据工程师的倦怠。它还可以帮助项目管理人员更好地规划项目，在承诺时间表之前首先了解数据工程师的带宽。
- 缺乏信任总是会导致不好的结果。与合作伙伴建立信任会让你的工作生活变得更加美好：互动减少了交易性，人们会更加理解并更乐于给予建设性的反馈。
- 在Netflix工作期间，当我的名字和我的团队因我对项目的贡献而被明确地叫出来时，我总是很感激。被人称赞，成为更大的团队努力的一部分，这种感觉很好。
真正的协作
在我以前的团队中，"团队合作 "意味着几个人向同一个经理报告，每个人执行自己的任务。加入Netflix后，我了解到在一个数据工程团队中是如何进行有意义的团队合作的。
虽然每个团队成员支持不同的子领域，但我们仍然每天积极地相互协作。
1、团队会议
我们的团队每周都会开会讨论最重要的话题，例如，最近的一个待命问题以及我们如何在未来预防它，即将推出的产品功能会影响到许多数据管道，对早期系统设计的反馈，或跨领域共享的共同数据挑战。每个季度，我们还利用团队会议进行状态更新和项目规划。
2、深入的代码视图
我们会问为什么使用这个Iceberg事实表而不是另一个，这个Spark内存配置有什么必要，或者质疑这个逻辑是否应该嵌入我们的数据集而不是在上游/下游，等等。我们的代码审查是一个在团队中学习和分享知识的好方法，它真正显示了我们奉献了时间来帮助对方成功。(在我写这一段的时候，我意识到我应该做更多的代码审查）。
3、帮助和请求帮助
我们大部分的团队合作实际上都发生在线下。如果你在我们的团队频道中，你会经常看到这样的对话。"我正在做XYZ的工作。有没有人有关于ABC的背景？"，"这里有一个正在进行的平台问题，可能会影响到我们的系统......"，"团队--我有一个家庭紧急情况，有人能帮忙代班吗？"，"有什么我可以帮助的XYZ吗？"
一方面，团队合作会产生巨大的成果。另一方面，参与各种团队讨论和代码视图会导致不断的上下文切换，会让人感到疲惫。我有时会因为被太多的Slack线程提示而感到焦虑和压力，不得不完全关闭Slack以获得低头时间。
数据工程师=X战警
Netflix的数据工程师就像X-Men，因为每个人都有自己独特的超能力（技能组合），对不同的恶棍（数据问题）有效。因为每个领域的数据问题都不同，每个团队都建立了自己的面试小组，以便找到最合适的数据工程师来解决这些问题。
例如，财务报告所需的数据工程技能与个性化的数据工程技能有很大不同。此外，领导们授权并鼓励数据工程师们用优势发挥影响，而不是强迫每个人都擅长一切。
此外，我想分享一下我对Netflix文化的看法，以及它们是如何反映在数据工程团队中的：
详细点击标题