I data engineer senior gestiscono i sistemi di raccolta dei dati e collaborano con i colleghi. Ecco tutto ciò che devi sapere su come diventare un ingegnere dati senior, il loro stipendio, cosa fanno e come diventarlo.
Ingegnere senior dei dati
I data engineer senior sono responsabili dello sviluppo e della manutenzione delle piattaforme dati, strumenti di gestionee condutture. In questo, i giovani data engineer sono sorvegliati sia sulla progettazione che sulla condotta.
I data engineer senior in genere riferiscono al direttore dell'ingegneria dei dati o al direttore dell'analisi di un'azienda e fanno parte di un team di data science o di analisi dei dati. Per fornire una gestione efficiente, il Data Engineer senior deve essere in grado di comunicare chiaramente ordini e informazioni al team più giovane.
L'ingegnere di dati senior supervisiona e gestisce i team di ingegneria dei dati junior. Dovrai anche scrivere report e creare presentazioni per i team di leadership aziendale senior come ingegnere dati senior. L'ingegnere senior dei dati deve possedere grandi capacità comunicative affinché questi rapporti e presentazioni possano essere compresi e accettati. Devono essere chiare, succinte, inequivocabili, accattivanti e convincenti.
Requisito di un ingegnere dati senior
- Creare, amministrare e supervisionare progetti per sistemi di archiviazione e raccolta dati.
- Dovrebbero essere suggeriti e implementati modelli di dati e soluzioni per gli attuali sistemi di dati.
- Supervisiona il lavoro di un ingegnere dati junior.
- Verifica se il sistema è stato progettato tenendo conto dei requisiti di sicurezza e conformità dei dati.
Compiti di routine di un ingegnere dati senior
- Indaga sui problemi di gestione dei dati supportando vari team.
- Collabora con architetti e analisti di dati per delineare le specifiche di progettazione.
- Fai rapporti sui progressi per i professionisti che non sono tecnicamente esperti.
- Verifica l'accuratezza dei tuoi dati per garantire un'elaborazione accurata dei dati.
Descrizione del lavoro e qualifiche del Senior Data Engineer
- Il nostro sistema di analisi e data warehousing, che contiene praticamente tutti i dati organizzativi e politici, dovrebbe essere mantenuto e ampliato.
- Per supportare i progetti di analisi e dati, i sistemi e le pipeline di ingegneria dei dati devono essere sicuri, scalabili e affidabili. Inoltre, ciò comporta l'invio di dati ad affiliati e filiali, nonché l'integrazione di nuove fonti di dati nel nostro data warehouse primario.
- Utilizza i dati dal data warehouse e da altre fonti per creare visualizzazioni dei dati e rapporti.
- Crea programmi e soluzioni tecnici scalabili e ripetibili che possono essere utilizzati per automatizzare attività di amministrazione dei dati che richiedono tempo.
- Valutare, indagare e manipolare irregolarmente diversi dati politici e organizzativi.
- Implementa e mantieni le migliori misure di sicurezza nel nostro data warehouse e ambiente di analisi, tenendo d'occhio il panorama delle minacce in continua evoluzione.
- Aiuta altro personale DAIR, se necessario, con il codice SQL, Python o R.
- Svolgere compiti aggiuntivi come indicato; • Condividere queste competenze con altro personale DAIR
Qualifiche
- Forti capacità di amministrazione di database SQL e relazionali. Le tecniche ETL vengono utilizzate per estrarre, trasformare e caricare i dati in un database relazionale.
- La capacità di progettare, costruire e distribuire catene di processi automatizzati utilizzando Python o R, in particolare per l'analisi e la manipolazione dei dati.
- Un BA o BS in un campo simile o un'esperienza lavorativa comparabile.
- La capacità di leggere i dati, analizzarli e pulirli, trasformarli e ricodificarli, combinare più set di dati, riformattare i dati in formati estesi e lunghi, ecc.
- Ha mostrato attitudine a raccogliere nuove abilità e risolvere i problemi del codice senza assistenza, come si è visto cercando soluzioni a problemi di programmazione comuni su Google. Essere in grado di acquisire competenze mentre si lavora, in altre parole.
- L'esperienza nella gestione di fornitori di infrastrutture cloud come Google Cloud e Amazon Web Services è preferibile ma non necessaria.
- Un track record di essere in grado di stabilire le priorità e organizzare una varietà di lavori e progetti, oltre ad avere eccellenti capacità di gestione del tempo.
- L'esperienza con strumenti organizzativi digitali come Action Network, ActionKit o Blue State Digital, così come la comprensione di LAN o VAN, sono tutti vantaggi ma non necessità.
Cosa fa un ingegnere dati senior
L'iniziativa del dipartimento per integrare i dati sarà gestita dall'ingegnere dei dati senior, che creerà anche un piano per il progetto e gestirà anche un'infrastruttura di data warehouse e scriverà script per l'integrazione e l'analisi dei dati.
Al fine di stabilire i requisiti, estrarre e analizzare i dati, integrare i dati provenienti da diverse fonti e creare pipeline di dati eccezionali a vantaggio delle esigenze di analisi dell'organizzazione e delle sue affiliate, questo ruolo lavorerà a stretto contatto e in collaborazione con i membri del Data & Analytics and Development squadre. Gestiranno anche altri sistemi proprietari e supervisioneranno la creazione di un sistema di reporting automatizzato.
I dati, le analisi e Risorsa infrastrutturale (DAIR) è responsabile dello sviluppo degli strumenti programmatici della Federazione, dello sviluppo web, dei sistemi di dati e delle capacità di analisi per fornire al movimento operaio un potere duraturo. Numerosi dipartimenti, organizzazioni sindacali statali e locali e altri clienti del movimento operaio sono supportati da questo team. Inoltre, il dipartimento vuole fornire ai suoi partner gli strumenti di cui hanno bisogno per svolgere la mobilitazione politica e legislativa e organizzare le operazioni digitali, in modo più efficace ed efficiente, investendo in infrastrutture centralizzate, formazione e lavoro di servizio diretto.
Stipendio per ingegnere dati senior
La remunerazione annuale totale dei Senior Data Engineer negli Stati Uniti è prevista in $ 169,943, con uno stipendio medio di $ 128,022. Inoltre, questi numeri rappresentano la mediana o la metà degli intervalli utilizzando il nostro algoritmo proprietario Total Pay Estimate, che si basa sulle informazioni salariali inviate dall'utente. L'aumento previsto della retribuzione annuale è di $ 41,921. La retribuzione aggiuntiva può assumere la forma di bonus in denaro, commissioni, mance o partecipazione agli utili. Tutti i dati sugli stipendi attualmente disponibili per questo ruolo rientrano tra il 25° e il 75° percentile, con i numeri nell'"Intervallo più probabile" che rientrano in tale intervallo.
Di seguito è riportato un elenco delle prime 10 aziende americane che impiegano ingegneri di dati senior, insieme al loro reddito totale, e questi numeri rappresentano la mediana o la metà degli intervalli. Tra i datori di lavoro ci sono Coupang, Meta e Hulu.
- Capital One $ 158,279 / anno
- Amazon $ 213,088 / anno
- Optum $ 162,211 / anno
- Etna $ 156,373 / anno
- L'Hartford $ 161,728 / anno
- Scopri $ 146,085 / anno
- Meta $ 241,689 / anno
- Cognizant Technology Solutions $ 123,785 / anno
- Stipendio di Netflix Senior Data Engineer $ 211,868 / anno
- Stipendio di Wells Fargo Senior Data Engineer $ 168,841 / anno
Come diventare un ingegnere dati senior
È risaputo che la propensione delle aziende a elaborare enormi quantità di dati ha contribuito a far crescere rapidamente l'adozione di soluzioni cloud negli ultimi anni. Inoltre, i data engineer contribuiscono allo sviluppo di infrastrutture e algoritmi. Inoltre, devi ampliare continuamente la tua conoscenza di linguaggi di programmazione, strumenti di gestione dei dati, data warehouse e intelligenza artificiale/apprendimento automatico se desideri avanzare alla posizione di ingegnere dati senior.
Per costruire un'infrastruttura di successo, devi essere un esperto dei migliori strumenti e linguaggi di programmazione.
#1. Pitone
Python è il linguaggio di programmazione standard per l'ingegneria dei dati. Codifica framework ETL, connessioni API, automazione e data munging. Anche Python è migliorato di recente. Gli ultimi sviluppi di Python. Loro includono.
- Feather, un formato di file binario accessibile, e IBIS, un set di strumenti per il trasferimento di dati dall'ambiente Python a sistemi di archiviazione esterni come Hadoop o SQL.
- Panda per l'analisi e la manipolazione dei dati; Matplotlib per lo sviluppo di visualizzazioni interattive, animate e statiche; e NumPy per la gestione degli array di dati.
- Scopri i framework di sviluppo di applicazioni Web come Flask e Django per la creazione di sviluppo back-end.
- Scopri Theano e TensorFlow, le librerie di deep learning che offrono codici precompilati di alta qualità. Theano aiuta nell'ottimizzazione delle prestazioni, nel rilevamento degli errori e nella diagnosi, mentre TensorFlow aiuta nella creazione e nell'addestramento di modelli di machine learning.
Amazon CodeGuru, programmazione dinamica, Scripting Python per DevOps, sviluppo e analisi avanzata del portfolio e altro ancora aiutano a migliorare il tuo codice. Tieniti aggiornato sulle nuove informazioni man mano che emergono.
#2. Strumenti essenziali per l'ingegneria dei dati
L'accesso ai dati grezzi per il team è responsabilità di un ingegnere dei dati, sia per i membri tecnici che per quelli non tecnici. Scopri come utilizzare gli strumenti più recenti per rimanere competitivo.
Cadenza
Impara la cadenza per semplificare la codifica. Lo sviluppo di app distribuite, la padronanza di Java e Python e la programmazione dell'archiviazione MySQL e Postgres sono tutti vantaggi.
Prefetto
La creazione di pipeline di dati e l'automazione dei dati sono utili. La tua capacità di creare, organizzare e gestire pipeline di dati, attività e processi è aumentata.
SQL
A causa del suo utilizzo di tecniche e query di trasformazione dei dati, SQL è uno strumento cruciale per l'accesso, l'aggiornamento, la manipolazione e la modifica dei dati. Ecco alcuni recenti progressi in SQL:
- Crea una tabella temporanea utilizzando espressioni di tabella comuni (CTE).
- CTE ricorsive e interrogazione gerarchica dei dati
- Utilizzo di case when e data pivoting per scrivere istruzioni condizionali complesse
- I self join sono operazioni SQL che collegano una tabella a un'altra tabella.
- Tieni traccia della crescita, tra le altre cose, calcolando i totali parziali.
Mongo DB
MongoDB sarebbe in genere l'opzione preferita a causa dei suoi attributi unici, tra cui un archivio di valori-chiave distribuito, funzionalità NoSQL orientate ai documenti e capacità di elaborazione MapReduce, tutte essenziali per i data engineer che lavorano con molti dati grezzi non elaborati .
Amazzone Atena
Questo strumento di query interattivo consente agli utenti di eseguire query SQL ad hoc su dati sia strutturati che non strutturati. Accelera l'analisi di enormi set di dati, superando al tempo stesso le impegnative procedure ETL.
Fiocco di neve
Per fornire risultati più approfonditi, Snowflake accelera le attività di ingegneria dei dati incorporando, modificando e visualizzando i dati.
Scintilla e Apache
Con Apache Spark, terabyte di flussi potrebbero essere elaborati in piccoli batch. Inoltre, utilizza la memorizzazione nella cache in memoria e fornisce un'esecuzione più rapida delle query.
3. Le basi dell'apprendimento automatico
Diventa sempre più importante apprendere nuovi argomenti man mano che la tua professione si sviluppa e devi ampliare la tua prospettiva. Regressione, clustering, apprendimento d'insieme, apprendimento avanzato, elaborazione dei linguaggi naturali, classificazione, realtà multivariata, addestramento della rete neurale e apprendimento del trasferimento sono alcune delle tecniche informatiche di base che sono utili da comprendere.
#4. Visualizzazione dei dati
Devi spiegare correttamente i tuoi rapporti ai superiori e ai leader aziendali, quindi è imperativo che tu impari di più sulle tecnologie di visualizzazione dei dati. Puoi migliorare le tue capacità di visualizzazione dei dati aggiungendo altri strumenti alla tua cassetta degli attrezzi, come Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau, ecc. L'uso di strumenti di visualizzazione dei dati basati su Python come Matplotlib o Folium è attualmente molto diffuso.
#5. Kubernetes e Docker
Airflow, Cassandra, Argo e Kubernetes sono alcune delle soluzioni di elaborazione dati per container che stanno diventando sempre più apprezzate. I principali vantaggi dell'adozione di contenitori per l'elaborazione dei dati sono l'indipendenza dall'hardware, il cloud computing, l'indipendenza dai dati e il framework. Attualmente, la qualifica più popolare per l'impiego nell'ingegneria dei dati è la capacità di lavorare con container come Docker e Kubernetes.
#6. Sii un professionista a forma di T
La barra orizzontale della lettera "T" rappresenta concetti generali di cui devi essere a conoscenza. Prendi in considerazione la fusione di cloud computing e data warehousing. La barra verticale della lettera “T” rappresenta la necessità di forza in almeno un'area particolare. Potresti, ad esempio, essere un esperto di Spark. Le tue capacità di comunicazione sono migliorate come risultato della tua maggiore comprensione di diverse idee e concetti.
Un professionista con eccellenti doti manageriali possiede anche competenze a forma di X oltre a competenze a forma di T.
#7. Prendi in considerazione l'ottenimento di una certificazione di scienza dei dati.
Un metodo mirato, rapido, online e a costi ragionevoli per completare le tue competenze come ingegnere di dati con esperienza nel campo della scienza dei dati è ottenere la certificazione. A seconda del set di competenze che desideri sviluppare ed enfatizzare nel tuo CV, puoi scegliere le credenziali.
Potrebbe essere una certificazione in ingegneria dell'informazione complessa, apprendimento automatico, intelligenza artificiale o un'altra area in cui l'obiettivo è insegnarti come utilizzare la tecnologia.
Devi padroneggiare queste abilità se vuoi crescere nella tua professione, specializzarti e trovare lavoro. Scopri di più sui compiti e gli obblighi degli ingegneri senior dei big data, la loro retribuzione, gli argomenti tipici dei colloqui e le potenziali prospettive di carriera.
Quali sono le responsabilità di un ingegnere dei dati?
I compiti principali di un Senior Big Data Engineer sono elencati di seguito per tua comodità.
- Crea, costruisci e mantieni questi sistemi utilizzando Hadoop/Spark, Python, C/C++ e altri strumenti di analisi dei dati distribuiti.
- Aiutare con la pianificazione, la creazione, l'impostazione e la descrizione dei componenti di gestione dei dati.
- Riconoscere le aree in cui l'affidabilità, la reattività e la qualità della piattaforma possono essere migliorate.
- Soddisfare le aspettative del cliente in termini di funzionalità, disponibilità e prestazioni.
- Collabora con analisti aziendali e data scientist
- Mantieni i tuoi sforzi e la tua perseveranza.
- Rapida introduzione di nuove funzionalità
- Tubi aperti per consentire tutti i progetti.
Qual è la differenza tra un lead e un senior data engineer?
La principale responsabilità di un Lead Data Engineer è supervisionare un gruppo di Data Engineer mentre costruiscono e mantengono pipeline di dati e garantiscono la qualità dei dati. Nella gerarchia, sono posizionati sopra i Senior Data Engineer, che sono posizionati sopra i (Junior) Data Engineer.
Cosa c'è sopra Senior Data Engineer?
Nella gerarchia, i Lead Data Engineer sono posizionati sopra i Senior Data Engineer, che sono posizionati sopra i (Junior) Data Engineer.
Riferimenti
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