Leitende Dateningenieure verwalten Datenerfassungssysteme und arbeiten mit Kollegen zusammen. Hier finden Sie alles, was Sie über die Ausbildung zum Senior Data Engineer wissen müssen, über sein Gehalt, seine Tätigkeit und wie man einer wird.
Senior Dateningenieur
Leitende Dateningenieure sind für die Entwicklung und Wartung von Datenplattformen verantwortlich. Management-Toolsund Rohrleitungen. Dabei werden die jungen Dateningenieure sowohl bei der Gestaltung als auch bei der Durchführung überwacht.
Leitende Dateningenieure berichten in der Regel an den Leiter für Datentechnik oder Analytik in einem Unternehmen und sind Teil eines Datenwissenschafts- oder Datenanalyseteams. Um ein effizientes Management zu gewährleisten, muss der Senior Data Engineer in der Lage sein, Anweisungen und Informationen klar an das jüngere Team zu übermitteln.
Der Senior Data Engineer betreut und leitet Junior-Data-Engineering-Teams. Von Ihnen wird außerdem erwartet, dass Sie als Senior Data Engineer Berichte schreiben und Präsentationen für leitende Unternehmensführungsteams erstellen. Der leitende Dateningenieur muss über große Kommunikationsfähigkeiten verfügen, damit diese Berichte und Präsentationen verstanden und akzeptiert werden. Sie müssen klar, prägnant, eindeutig, fesselnd und überzeugend sein.
Anforderungen an einen Senior Data Engineer
- Erstellen, verwalten und überwachen Sie Projekte für Datenspeicher- und -erfassungssysteme.
- Datenmodelle und Lösungen sollen für die aktuellen Datensysteme vorgeschlagen und umgesetzt werden.
- Überwachen Sie die Arbeit eines Junior-Dateningenieurs.
- Überprüfen Sie, ob das System unter Berücksichtigung von Datensicherheits- und Compliance-Anforderungen entwickelt wurde.
Routineaufgaben eines leitenden Dateningenieurs
- Untersuchen Sie Datenverwaltungsprobleme und unterstützen Sie gleichzeitig unterschiedliche Teams.
- Arbeiten Sie mit Architekten und Datenanalysten zusammen, um die Designspezifikationen zu skizzieren.
- Erstellen Sie Fortschrittsberichte für Fachleute, die technisch nicht versiert sind.
- Testen Sie Ihre Daten auf Richtigkeit, um eine genaue Datenverarbeitung sicherzustellen.
Stellenbeschreibung und Qualifikationen als Senior Data Engineer
- Unser Analyse- und Data-Warehousing-System, das praktisch alle organisatorischen und politischen Daten enthält, sollte beibehalten und erweitert werden.
- Um Daten- und Analyseprojekte zu unterstützen, müssen Data-Engineering-Systeme und Pipelines sicher, skalierbar und zuverlässig sein. Dazu gehört auch das Versenden von Daten an verbundene Unternehmen und Tochtergesellschaften sowie die Integration neuer Datenquellen in unser primäres Data Warehouse.
- Nutzen Sie zum Erstellen Daten aus dem Data Warehouse und anderen Quellen Datenvisualisierungen und Berichte.
- Erstellen Sie skalierbare, wiederholbare technische Programme und Lösungen, mit denen zeitaufwändige Datenverwaltungsaufgaben automatisiert werden können.
- Bewerten, untersuchen und experimentieren Sie regelmäßig mit verschiedenen politischen und organisatorischen Daten.
- Implementieren und pflegen Sie erstklassige Sicherheitsmaßnahmen in unserem Data Warehouse und unserer Analyseumgebung und behalten Sie gleichzeitig die sich entwickelnde Bedrohungslandschaft im Auge.
- Helfen Sie anderen DAIR-Mitarbeitern bei Bedarf mit dem SQL-, Python- oder R-Code.
- Zusätzliche Aufgaben wie angewiesen ausführen; • Teilen Sie diese Fähigkeiten mit anderen DAIR-Mitarbeitern
UNSERE VORTEILE
- Starke SQL- und relationale Datenbankadministrationsfähigkeiten. ETL-Techniken werden zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in eine relationale Datenbank verwendet.
- Die Fähigkeit, automatisierte Prozessketten mit Python oder R zu entwerfen, aufzubauen und bereitzustellen, insbesondere für die Datenanalyse und -bearbeitung.
- Ein BA oder BS in einem ähnlichen Bereich oder vergleichbare Berufserfahrung.
- Die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu analysieren und zu bereinigen, umzuwandeln und neu zu kodieren, mehrere Datensätze zu kombinieren, Daten in umfangreiche und lange Formate umzuformatieren usw.
- Zeigte die Fähigkeit, sich ohne Hilfe neue Fähigkeiten anzueignen und Codefehler zu beheben, was sich bei der Suche nach Lösungen für häufige Programmierprobleme bei Google zeigte. Mit anderen Worten: Sie können sich Fähigkeiten während der Arbeit aneignen.
- Erfahrung im Umgang mit Cloud-Infrastrukturanbietern wie Google Cloud und Amazon Web Services ist wünschenswert, aber nicht notwendig.
- Eine Erfolgsbilanz in der Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben und Projekten zu priorisieren und zu organisieren, sowie ein ausgezeichnetes Zeitmanagement.
- Erfahrungen mit digitale Organisationstools wie Action Network, ActionKit oder Blue State Digital sowie ein Verständnis von LANs oder VANs sind alles Vorteile, aber keine Notwendigkeiten.
Was macht ein Senior Data Engineer?
Die Initiative der Abteilung zur Datenintegration wird vom leitenden Dateningenieur geleitet, der auch einen Plan für das Projekt erstellt, eine Data-Warehouse-Infrastruktur verwaltet und Skripte für die Datenintegration und -analyse schreibt.
Um Anforderungen zu ermitteln, Daten zu beschaffen und zu analysieren, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und außergewöhnliche Datenpipelines aufzubauen, um den Analyseanforderungen der Organisation und ihrer verbundenen Unternehmen gerecht zu werden, wird diese Rolle eng und kooperativ mit Mitgliedern der Bereiche Daten & Analyse und Entwicklung zusammenarbeiten Mannschaften. Sie werden auch andere proprietäre Systeme verwalten und die Erstellung eines automatisierten Berichtssystems überwachen.
Die Daten, Analysen und Infrastrukturressource (DAIR) ist verantwortlich für die Entwicklung der programmatischen Tools, der Webentwicklung, der Datensysteme und der Analysefähigkeiten der Föderation, um der Arbeiterbewegung dauerhafte Macht zu verleihen. Zahlreiche Ministerien, staatliche und lokale Arbeitsorganisationen sowie andere Kunden der Arbeiterbewegung werden von diesem Team unterstützt. Darüber hinaus möchte die Abteilung ihren Partnern die Werkzeuge an die Hand geben, die sie benötigen, um politische und gesetzgeberische Mobilisierungen durchzuführen und digitale Operationen erfolgreicher und effizienter zu organisieren, indem sie in zentralisierte Infrastruktur, Schulung und direkte Servicearbeit investieren.
Gehalt als Senior Data Engineer
Die jährliche Gesamtvergütung von Senior Data Engineers in den USA wird voraussichtlich 169,943 US-Dollar betragen, bei einem Durchschnittsgehalt von 128,022 US-Dollar. Darüber hinaus stellen diese Zahlen den Median oder die Mitte der Bereiche mithilfe unseres proprietären Total Pay Estimate-Algorithmus dar, der auf von Benutzern übermittelten Lohninformationen basiert. Die erwartete jährliche Vergütungserhöhung beträgt 41,921 US-Dollar. Die zusätzliche Vergütung kann in Form von Bargeldprämien, Provisionen, Trinkgeldern oder Gewinnbeteiligungen erfolgen. Alle derzeit für diese Position verfügbaren Gehaltsdaten liegen zwischen dem 25. und dem 75. Perzentil, wobei die Zahlen im „Most Likely Range“ in diesem Bereich liegen.
Nachfolgend finden Sie eine Liste der 10 größten amerikanischen Unternehmen, die leitende Dateningenieure beschäftigen, sowie deren Gesamteinkommen. Diese Zahlen stellen den Median bzw. die Mitte der Spanne dar. Zu den Arbeitgebern zählen Coupang, Meta und Hulu.
- Capital One 158,279 $/Jahr
- Amazon 213,088 $/Jahr
- Optum 162,211 $/Jahr
- Aetna 156,373 $/Jahr
- Das Hartford 161,728 $/Jahr
- Entdecken Sie 146,085 $/Jahr
- Meta 241,689 $/Jahr
- Cognizant Technology Solutions 123,785 $/Jahr
- Gehalt als Senior Data Engineer bei Netflix: 211,868 $/Jahr
- Wells FargoSenior Data Engineer Gehalt 168,841 $/Jahr
So werden Sie Senior Data Engineer
Es ist eine bekannte Wahrheit, dass die Neigung von Unternehmen, enorme Datenmengen zu verarbeiten, dazu beigetragen hat, dass die Einführung von Cloud-Lösungen in den letzten Jahren schnell zugenommen hat. Darüber hinaus tragen Dateningenieure zur Entwicklung von Infrastruktur und Algorithmen bei. Außerdem müssen Sie Ihre Kenntnisse in Programmiersprachen, Datenmanagement-Tools, Data Warehouses und künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen kontinuierlich erweitern, wenn Sie zum Senior Data Engineer aufsteigen möchten.
Um eine erfolgreiche Infrastruktur aufzubauen, müssen Sie ein Experte für die besten Tools und Programmiersprachen sein.
#1. Python
Python ist die Standardprogrammiersprache für die Datentechnik. Es codiert ETL-Frameworks, API-Verbindungen, Automatisierung und Daten-Munging. Auch Python hat sich in letzter Zeit verbessert. Die neuesten Entwicklungen von Python. Sie beinhalten.
- Feather, ein zugängliches Binärdateiformat, und IBIS, ein Toolset zum Übertragen von Daten aus der Python-Umgebung an externe Speichersysteme wie Hadoop oder SQL.
- Panda zur Datenanalyse und -manipulation; Matplotlib zur Entwicklung interaktiver, animierter und statischer Visualisierungen; und NumPy für die Verwaltung von Datenarrays.
- Erfahren Sie mehr über Webanwendungsentwicklungs-Frameworks wie Flask und Django zum Erstellen von Backend-Entwicklungen.
- Erfahren Sie mehr über Theano und TensorFlow, die Deep-Learning-Bibliotheken, die hochwertige vorgefertigte Codes bieten. Theano hilft bei der Leistungsoptimierung, Fehlererkennung und Diagnose, während TensorFlow bei der Erstellung und dem Training von Modellen für maschinelles Lernen hilft.
Amazon CodeGuru, dynamische Programmierung, Python-Skripting für DevOps, erweiterte Portfolioentwicklung und -analyse und mehr tragen zur Verbesserung Ihres Codes bei. Bleiben Sie über neue Informationen auf dem Laufenden, sobald diese auftauchen.
#2. Grundlegende Data-Engineering-Tools
Der Zugriff auf Rohdaten für das Team liegt in der Verantwortung eines Dateningenieurs, sowohl für technische als auch für nichttechnische Mitglieder. Erfahren Sie, wie Sie die neuesten Tools nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Kadenz
Erlernen Sie die Trittfrequenz, um das Codieren zu vereinfachen. Die Entwicklung verteilter Apps, die Beherrschung von Java und Python sowie die Programmierung von MySQL- und Postgres-Speichern sind von Vorteil.
Präfekt
Der Aufbau von Datenpipelines und die Automatisierung von Daten sind hilfreich. Ihre Fähigkeit, Datenpipelines sowie Aufgaben und Prozesse zu erstellen, anzuordnen und zu verwalten, hat zugenommen.
SQL
Aufgrund der Verwendung von Datentransformationstechniken und -abfragen ist SQL ein entscheidendes Werkzeug für den Zugriff, die Aktualisierung, Manipulation und Änderung von Daten. Hier sind einige aktuelle Fortschritte in SQL:
- Erstellen Sie eine temporäre Tabelle mit allgemeinen Tabellenausdrücken (Common Table Expressions, CTEs).
- Rekursive CTEs und hierarchische Datenabfrage
- Verwenden von Case-When- und Daten-Pivoting zum Schreiben komplexer bedingter Anweisungen
- Selbstverknüpfungen sind SQL-Operationen, die eine Tabelle mit einer anderen Tabelle verknüpfen.
- Verfolgen Sie das Wachstum unter anderem durch die Berechnung laufender Gesamtsummen.
Mongo DB
MongoDB wäre aufgrund seiner einzigartigen Eigenschaften, einschließlich eines verteilten Schlüsselwertspeichers, dokumentorientierter NoSQL-Funktionen und MapReduce-Verarbeitungsfähigkeiten, in der Regel die bevorzugte Option. All dies ist für Dateningenieure, die mit vielen unverarbeiteten Rohdaten arbeiten, unerlässlich .
Amazonas Athena
Mit diesem interaktiven Abfragetool können Benutzer Ad-hoc-SQL-Abfragen sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten ausführen. Es beschleunigt die Analyse großer Datenmengen und übertrifft gleichzeitig anspruchsvolle ETL-Verfahren.
Schneeflocke
Um aufschlussreichere Ergebnisse zu liefern, beschleunigt Snowflake Data-Engineering-Aufgaben durch die Einbindung, Änderung und Anzeige von Daten.
Spark und Apache
Mit Apache Spark können Terabytes an Streams in kleinen Batches verarbeitet werden. Darüber hinaus nutzt es In-Memory-Caching und sorgt für eine schnellere Abfrageausführung.
3. Die Grundlagen des maschinellen Lernens
Mit der Weiterentwicklung Ihres Berufs und der Notwendigkeit, Ihren Blickwinkel zu erweitern, wird es immer wichtiger, sich mit neuen Themen vertraut zu machen. Regression, Clustering, Ensemble-Lernen, fortgeschrittenes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprachen, Klassifizierung, multivariate Realität, Training neuronaler Netze und Transferlernen sind einige der wichtigsten Computertechniken, deren Verständnis hilfreich ist.
#4. Visualisierung von Daten
Sie müssen Ihre Berichte Vorgesetzten und Unternehmensleitern ordnungsgemäß erläutern. Daher ist es unerlässlich, dass Sie mehr über Datenvisualisierungstechnologien erfahren. Sie können Ihre Datenvisualisierungsfähigkeiten verbessern, indem Sie Ihrer Toolbox weitere Tools hinzufügen, wie z. B. Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau usw. Die Verwendung von Python-basierten Datenvisualisierungstools wie Matplotlib oder Folium ist derzeit weit verbreitet.
#5. Kubernetes und Docker
Airflow, Cassandra, Argo und Kubernetes sind einige der Datenverarbeitungslösungen für Container, die sich immer größerer Beliebtheit erfreuen. Die Hauptvorteile der Einführung von Containern für die Datenverarbeitung sind Hardwareunabhängigkeit, Cloud Computing, Datenunabhängigkeit und Framework. Die derzeit beliebteste Qualifikation für eine Anstellung im Bereich Data Engineering ist die Fähigkeit, mit Containern wie Docker und Kubernetes zu arbeiten.
#6. Seien Sie ein T-förmiger Profi
Der horizontale Balken des Buchstabens „T“ stellt übergreifende Konzepte dar, die Sie kennen müssen. Erwägen Sie die Verschmelzung von Cloud Computing und Data Warehousing. Der vertikale Balken des Buchstabens „T“ stellt den Bedarf an Stärke in mindestens einem bestimmten Bereich dar. Sie könnten beispielsweise ein Spark-Experte sein. Ihre Kommunikationsfähigkeiten haben sich durch Ihr verbessertes Verständnis verschiedener Ideen und Konzepte verbessert.
Ein Fachmann mit hervorragenden Managementtalenten verfügt neben T-förmigen Kompetenzen auch über X-förmige Kompetenzen.
#7. Erwägen Sie den Erwerb einer Data Science-Zertifizierung.
Eine gezielte, schnelle, Online- und kostengünstige Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten als Dateningenieur mit Erfahrung auf dem Gebiet der Datenwissenschaft abzurunden, ist die Erlangung einer Zertifizierung. Abhängig von den Fähigkeiten, die Sie aufbauen und in Ihrem Lebenslauf hervorheben möchten, können Sie die Qualifikationen auswählen.
Dabei kann es sich um eine Zertifizierung in komplexer Informationstechnik, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz oder einem anderen Bereich handeln, in dem das Ziel darin besteht, Ihnen den Umgang mit Technologie beizubringen.
Sie müssen diese Fähigkeiten beherrschen, wenn Sie in Ihrem Beruf wachsen, sich spezialisieren und eine Anstellung finden möchten. Erfahren Sie mehr über die Aufgaben und Pflichten von Senior Big Data Engineers, ihre Vergütung, typische Interviewthemen und mögliche Karriereaussichten.
Welche Aufgaben hat ein Dateningenieur?
Zur Vereinfachung sind die Hauptaufgaben eines Senior Big Data Engineer unten aufgeführt.
- Erstellen, konstruieren und warten Sie diese Systeme mit Hadoop/Spark, Python, C/C++ und anderen verteilten Datenanalysetools.
- Hilfe bei der Planung, dem Aufbau, der Einrichtung und der Beschreibung von Datenmanagementkomponenten.
- Erkennen Sie Bereiche, in denen die Zuverlässigkeit, Reaktionsfähigkeit und Qualität der Plattform verbessert werden kann.
- Erfüllen Sie die Erwartungen des Kunden an Funktionalität, Verfügbarkeit und Leistung.
- Arbeiten Sie mit Business-Analysten und Datenwissenschaftlern zusammen
- Bleiben Sie weiterhin bestrebt und beharrlich.
- Schnelle Einführung neuer Funktionen
- Offene Rohre, um alle Projekte zu ermöglichen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Lead und einem Senior Data Engineer?
Die Hauptaufgabe eines leitenden Dateningenieurs besteht darin, eine Gruppe von Dateningenieuren beim Aufbau und der Wartung von Datenpipelines zu beaufsichtigen und die Datenqualität zu gewährleisten. In der Hierarchie stehen sie über den Senior Data Engineers, diese wiederum über den (Junior) Data Engineers.
Was steht über einem Senior Data Engineer?
In der Hierarchie sind Lead Data Engineers über Senior Data Engineers platziert, diese wiederum über (Junior) Data Engineers.
Bibliographie
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