ELT工程师（Extract, Transform, Load Engineer） 是专注于数据抽取、清洗、转换和装载（Extract, Transform, Load）的工程师。他们负责从不同的数据源中提取数据，对数据进行必要的清洗和转换，然后将其加载到数据仓库或其他数据存储系统中。以下是ELT工程师的主要职责和技能要求：

数据抽取、清洗、转换和装载

负责从各种数据源（如关系数据库、文件系统、API等）中抽取数据。

对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、数据格式转换等。

将清洗后的数据转换为适合数据仓库或其他数据存储系统的格式。

将转换后的数据加载到目标系统中。

数据库管理

设计和优化数据库物理建设方案。

负责业务系统数据库的规划、设计、实施和维护。

编写存储过程，进行数据库性能分析与调优，排错和备份。

ETL流程优化和技术问题解决

根据业务需求，优化ETL流程，提高数据处理的效率和准确性。

解决ETL过程中遇到的技术问题，确保数据处理的稳定性和可靠性。

业务理解和系统开发

理解业务需求，参与数据挖掘和商业智能应用的分析研究。

参与数据仓库相关应用系统的需求分析、开发、测试和部署。

工具和技术

熟悉SQL和NoSQL数据库，如MySQL、Oracle、DB2等。

掌握ETL工具和技术，如Apache NiFi、Talend、Informatica等。

具备一定的编程能力，熟悉Python、Java、Scala等编程语言。

团队协作和沟通

与数据分析师、数据模型设计师、业务分析师等其他团队成员紧密合作，确保数据处理的准确性和及时性。

能够有效地沟通和协调，确保项目按时完成。

职业前景和薪资

职业前景：随着大数据和人工智能技术的快速发展，ELT工程师的需求也在不断增加。他们可以在数据仓库、数据平台、数据挖掘等领域发挥重要作用。

薪资水平：在一线城市，ELT工程师的月薪通常在8-30K之间，具体薪资取决于个人的技能水平和工作经验。

建议

学习重点：如果想从事ELT工程师的工作，建议重点学习大数据处理、数据库管理和ETL工具使用等相关技能。

实践经验：通过参与实际项目，积累ETL流程优化和技术问题解决的经验，这将有助于提升就业竞争力。

持续学习：大数据和数据处理技术不断更新，持续学习新技术和工具是保持职业竞争力的关键。