Les ingénieurs de données seniors gèrent les systèmes de collecte de données et collaborent avec leurs collègues. Voici tout ce que vous devez savoir pour devenir un ingénieur de données senior, son salaire, ce qu'il fait et comment le devenir.
Ingénieur de données senior
Les ingénieurs de données seniors sont responsables du développement et de la maintenance des plateformes de données, outils de gestion, et les canalisations. En cela, les jeunes ingénieurs data sont surveillés à la fois sur la conception et sur la conduite.
Les ingénieurs de données seniors relèvent généralement du directeur de l'ingénierie des données ou du directeur de l'analyse d'une entreprise et font partie d'une équipe de science des données ou d'analyse de données. Afin d'assurer une gestion efficace, l'ingénieur de données principal doit être en mesure de communiquer clairement les commandes et les informations à l'équipe plus jeune.
L'ingénieur de données senior supervise et gère des équipes juniors d'ingénierie de données. Vous devrez également rédiger des rapports et créer des présentations pour les équipes de direction d'entreprise en tant qu'ingénieur de données senior. L'ingénieur de données senior doit posséder de grandes compétences en communication pour que ces rapports et présentations soient compris et acceptés. Ils doivent être clairs, succincts, sans ambiguïté, captivants et convaincants.
Besoin d'un ingénieur de données senior
- Créer, administrer et superviser des projets de systèmes de stockage et de collecte de données.
- Des modèles de données et des solutions doivent être suggérés pour les systèmes de données actuels et mis en œuvre.
- Superviser le travail d'un ingénieur de données junior.
- Vérifiez si le système a été conçu en tenant compte des exigences de sécurité et de conformité des données.
Tâches de routine d'un ingénieur de données senior
- Enquêter sur les problèmes de gestion des données tout en soutenant des équipes variées.
- Travailler avec des architectes et des analystes de données pour définir les spécifications de conception.
- Faites des rapports d'avancement pour les professionnels qui ne sont pas techniquement avertis.
- Testez l'exactitude de vos données pour garantir un traitement précis des données.
Description et qualifications du poste d'ingénieur principal des données
- Notre système d'analyse et d'entreposage de données, qui contient pratiquement toutes les données organisationnelles et politiques, devrait être maintenu et étendu.
- Pour prendre en charge les projets de données et d'analyse, les systèmes et les pipelines d'ingénierie de données doivent être sécurisés, évolutifs et fiables. En outre, cela implique l'envoi de données aux sociétés affiliées et filiales ainsi que l'intégration de nouvelles sources de données dans notre entrepôt de données principal.
- Utiliser les données de l'entrepôt de données et d'autres sources pour créer visualisations de données et rapports.
- Créez des programmes et des solutions techniques évolutifs et reproductibles qui peuvent être utilisés pour automatiser les tâches chronophages d'administration des données.
- Évaluez, enquêtez et jouez de manière irrégulière avec différentes données politiques et organisationnelles.
- Mettez en œuvre et maintenez les meilleures mesures de sécurité de leur catégorie dans notre entrepôt de données et notre environnement d'analyse tout en gardant un œil sur l'évolution du paysage des menaces.
- Aidez les autres membres du personnel DAIR si nécessaire avec le code SQL, Python ou R.
- Effectuer des tâches supplémentaires selon les instructions ; • Partager ces compétences avec d'autres membres du personnel DAIR
Qualification
- Solides capacités d'administration de bases de données SQL et relationnelles. Les techniques ETL sont utilisées pour extraire, transformer et charger des données dans une base de données relationnelle.
- La capacité de concevoir, construire et déployer des chaînes de processus automatisées à l'aide de Python ou R, en particulier pour l'analyse et la manipulation de données.
- Un BA ou un BS dans un domaine similaire, ou une expérience de travail comparable.
- La capacité de lire des données, de les analyser et de les nettoyer, de les transformer et de les recoder, de combiner plusieurs ensembles de données, de reformater les données dans des formats étendus et longs, etc.
- Aptitude démontrée à acquérir de nouvelles capacités et à dépanner le code sans assistance, comme en témoigne la recherche de solutions aux problèmes de programmation courants sur Google. Pouvoir acquérir des compétences tout en travaillant, en d'autres termes.
- Une expérience avec des fournisseurs d'infrastructure cloud tels que Google Cloud et Amazon Web Services est préférable mais pas nécessaire.
- Avoir la capacité de prioriser et d'organiser une variété de travaux et de projets, ainsi que d'excellentes capacités de gestion du temps.
- Expérience outils d'organisation numérique comme Action Network, ActionKit ou Blue State Digital, ainsi qu'une compréhension des LAN ou des VAN, sont tous des avantages mais pas des nécessités.
Que fait un ingénieur de données senior
L'initiative du département d'intégration des données sera gérée par l'ingénieur principal des données, qui créera également un plan pour le projet, gérera également une infrastructure d'entrepôt de données et rédigera des scripts pour l'intégration et l'analyse des données.
Afin d'établir les exigences, d'exploiter et d'analyser les données, d'intégrer des données provenant de diverses sources et de créer des pipelines de données exceptionnels pour répondre aux besoins d'analyse de l'organisation et de ses affiliés, ce rôle travaillera en étroite collaboration avec les membres du Data & Analytics and Development. équipes. Ils géreront également d'autres systèmes propriétaires et superviseront la création d'un système de reporting automatisé.
Les données, l'analyse et Ressource d'infrastructure (DAIR) est chargé de développer les outils programmatiques, le développement Web, les systèmes de données et les capacités d'analyse de la Fédération pour fournir au mouvement syndical un pouvoir durable. De nombreux départements, organisations syndicales nationales et locales et autres clients du mouvement syndical sont soutenus par cette équipe. De plus, le département souhaite donner à ses partenaires les outils nécessaires pour mener à bien la mobilisation politique et législative et organiser les opérations numériques avec plus de succès et d'efficacité en investissant dans des infrastructures centralisées, des formations et des travaux de services directs.
Salaire d'ingénieur de données senior
La rémunération annuelle totale des Senior Data Engineers aux États-Unis devrait être de 169,943 128,022 $, avec un salaire moyen de 41,921 25 $. De plus, ces chiffres représentent la médiane ou le milieu des fourchettes à l'aide de notre algorithme exclusif d'estimation de la rémunération totale, qui est basé sur les informations sur les salaires soumises par les utilisateurs. L'augmentation annuelle prévue de la rémunération est de 75 XNUMX $. La rémunération supplémentaire peut prendre la forme de primes en espèces, de commissions, de pourboires ou de participation aux bénéfices. Toutes les données salariales actuellement disponibles pour ce rôle se situent entre le XNUMXe et le XNUMXe centile, les chiffres de la «gamme la plus probable» se situant dans cette fourchette.
Vous trouverez ci-dessous une liste des 10 principales entreprises américaines qui emploient des ingénieurs de données seniors, ainsi que leur revenu total, et ces chiffres représentent la médiane ou le milieu des fourchettes. Parmi les employeurs figurent Coupang, Meta et Hulu.
- Capital One 158,279 XNUMX $ / an
- Amazon 213,088 XNUMX $ / an
- Optum 162,211 XNUMX $ / an
- Ætna 156,373 XNUMX $ / an
- Le Hartford 161,728 XNUMX $ / an
- Découvrez 146,085 XNUMX $ / an
- Méta 241,689 XNUMX $ / an
- Solutions technologiques Cognizant 123,785 XNUMX $ / an
- Salaire de Netflix Senior Data Engineer 211,868 XNUMX $ / an
- Salaire de Wells FargoSenior Data Engineer 168,841 XNUMX $ / an
Comment devenir un ingénieur de données senior
C'est une vérité bien connue que la propension des entreprises à traiter d'énormes quantités de données a contribué à l'adoption de solutions cloud en pleine croissance ces dernières années. De plus, les ingénieurs de données contribuent au développement de l'infrastructure et des algorithmes. De plus, vous devez continuellement élargir vos connaissances sur les langages de programmation, les outils de gestion de données, les entrepôts de données et l'intelligence artificielle/apprentissage automatique si vous souhaitez accéder au poste d'ingénieur de données senior.
Pour construire une infrastructure performante, vous devez être un expert des meilleurs outils et langages de programmation.
#dix. Python
Python est le langage de programmation standard pour l'ingénierie des données. Il code les frameworks ETL, les connexions API, l'automatisation et la gestion des données. Python s'est également amélioré récemment. Les derniers développements de Python. Ils comprennent.
- Feather, un format de fichier binaire accessible, et IBIS, un ensemble d'outils pour transférer des données de l'environnement Python vers des systèmes de stockage externes comme Hadoop ou SQL.
- Panda pour l'analyse et la manipulation des données ; Matplotlib pour le développement de visualisations interactives, animées et statiques ; et NumPy pour la gestion des tableaux de données.
- Découvrez les frameworks de développement d'applications Web tels que Flask et Django pour créer un développement backend.
- Découvrez Theano et TensorFlow, les bibliothèques d'apprentissage en profondeur qui offrent des codes pré-écrits de haute qualité. Theano aide à l'optimisation des performances, à la détection des erreurs et au diagnostic, tandis que TensorFlow aide à la création et à la formation de modèles d'apprentissage automatique.
Amazon CodeGuru, programmation dynamique, Les scripts Python pour DevOps, le développement et l'analyse de portefeuille avancés, et bien plus encore, vous aident à améliorer votre code. Tenez-vous au courant des nouvelles informations au fur et à mesure qu'elles apparaissent.
#2. Outils d'ingénierie de données essentiels
L'accès aux données brutes pour l'équipe est la responsabilité d'un ingénieur de données, à la fois pour les membres techniques et non techniques. Apprenez à utiliser les outils les plus récents pour rester compétitif.
Cadence
Apprenez la cadence pour simplifier le codage. Développer des applications distribuées, maîtriser Java et Python et programmer le stockage MySQL et Postgres sont tous bénéfiques.
Préfet
La création de pipelines de données et l'automatisation des données sont utiles. Votre capacité à créer, organiser et gérer des pipelines de données ainsi que des tâches et des processus a augmenté.
SQL
En raison de son utilisation de techniques de transformation de données et de requêtes, SQL est un outil crucial pour l'accès, la mise à jour, la manipulation et la modification des données. Voici quelques avancées récentes en SQL :
- Créez une table temporaire à l'aide d'expressions de table communes (CTE).
- CTE récursifs et recherche de données hiérarchiques
- Utiliser le cas quand et le pivotement des données pour écrire des instructions conditionnelles complexes
- Les auto-jointures sont des opérations SQL qui lient une table à une autre table.
- Suivez la croissance, entre autres, en calculant les totaux cumulés.
Mongo DB
MongoDB serait généralement l'option préférée en raison de ses attributs uniques, y compris un magasin de clé-valeur distribué, des capacités NoSQL orientées document et des capacités de traitement MapReduce, qui sont toutes essentielles pour les ingénieurs de données qui travaillent avec beaucoup de données brutes non traitées. .
Amazone Athéna
Cet outil de requête interactif permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes SQL ad hoc sur des données structurées et non structurées. Il accélère l'analyse d'ensembles de données volumineux tout en surpassant les procédures ETL complexes.
Flocon
Afin de fournir des résultats plus perspicaces, Snowflake accélère les tâches d'ingénierie des données en incorporant, modifiant et affichant les données.
Spark et Apache
Avec Apache Spark, des téraoctets de flux peuvent être traités par petits lots. De plus, il utilise la mise en cache en mémoire et permet une exécution plus rapide des requêtes.
3. Les bases de l'apprentissage automatique
Il devient de plus en plus important d'apprendre de nouveaux sujets à mesure que votre profession se développe et que vous devez élargir votre perspective. La régression, le regroupement, l'apprentissage d'ensemble, l'apprentissage avancé, le traitement des langues naturelles, la classification, la réalité multivariée, la formation de réseaux de neurones et l'apprentissage par transfert sont quelques-unes des techniques informatiques de base qu'il est utile de comprendre.
#4. Visualisation des données
Vous devez bien expliquer vos rapports aux supérieurs et aux chefs d'entreprise, il est donc impératif que vous en appreniez davantage sur les technologies de visualisation de données. Vous pouvez améliorer vos compétences en visualisation de données en ajoutant plus d'outils à votre boîte à outils, tels que Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau, etc. L'utilisation d'outils de visualisation de données basés sur Python comme Matplotlib ou Folium est actuellement très répandu.
#5. Kubernetes et Docker
Airflow, Cassandra, Argo et Kubernetes font partie des solutions de traitement de données pour conteneurs de plus en plus appréciées. Les principaux avantages de l'adoption de conteneurs pour le traitement des données sont l'indépendance du matériel, le cloud computing, l'indépendance des données et le cadre. Actuellement, la qualification la plus populaire pour un emploi dans l'ingénierie des données est la capacité à travailler avec des conteneurs comme Docker et Kubernetes.
#6. Soyez un professionnel en forme de T
La barre horizontale de la lettre « T » représente des concepts généraux dont vous devez être conscient. Envisagez de fusionner le cloud computing et l'entreposage de données. La barre verticale de la lettre « T » représente le besoin de force dans au moins un domaine particulier. Vous pourriez, par exemple, être un expert de Spark. Vos capacités de communication se sont améliorées grâce à votre compréhension accrue de plusieurs idées et concepts.
Un professionnel doté d'excellents talents de gestion possède également des compétences en forme de X en plus des compétences en forme de T.
#7. Envisagez d'obtenir une certification en science des données.
Une méthode ciblée, rapide, en ligne et à un coût raisonnable pour compléter vos compétences en tant qu'ingénieur de données ayant une expérience dans le domaine de la science des données consiste à obtenir une certification. Selon l'ensemble de compétences que vous souhaitez développer et mettre en valeur sur votre CV, vous pouvez choisir les informations d'identification.
Il peut s'agir d'une certification en ingénierie de l'information complexe, en apprentissage automatique, en intelligence artificielle ou dans un autre domaine où l'objectif est de vous apprendre à utiliser la technologie.
Vous devez maîtriser ces compétences si vous souhaitez évoluer dans votre profession, vous spécialiser et obtenir un emploi. En savoir plus sur les tâches et les obligations des ingénieurs big data seniors, leur rémunération, les sujets d'entretien typiques et les perspectives de carrière potentielles.
Quelles sont les responsabilités d'un ingénieur de données ?
Les tâches principales d'un ingénieur senior Big Data sont énumérées ci-dessous pour votre commodité.
- Créez, construisez et maintenez ces systèmes à l'aide de Hadoop/Spark, Python, C/C++ et d'autres outils d'analyse de données distribués.
- Aide à la planification, à la création, à la configuration et à la description des composants de gestion des données.
- Identifiez les domaines dans lesquels la fiabilité, la réactivité et la qualité de la plateforme peuvent être améliorées.
- Satisfaire les attentes du client en matière de fonctionnalité, de disponibilité et de performance.
- Travailler en collaboration avec des analystes commerciaux et des scientifiques des données
- Continuez vos efforts et votre persévérance.
- Introduction rapide de nouvelles fonctionnalités
- Ouvrir les tuyaux pour permettre tous les projets.
Quelle est la différence entre un Lead et un Data Engineer Senior ?
La principale responsabilité d'un ingénieur principal des données est de superviser un groupe d'ingénieurs des données pendant qu'ils construisent et maintiennent des pipelines de données et garantissent la qualité des données. Dans la hiérarchie, ils sont placés au-dessus des ingénieurs de données seniors, qui sont placés au-dessus des ingénieurs de données (junior).
Qu'est-ce qu'un ingénieur de données senior ?
Dans la hiérarchie, les Lead Data Engineers sont placés au-dessus des Senior Data Engineers, eux-mêmes placés au-dessus des Data Engineers (Junior).
Bibliographie
Articles Relatifs
