Engenheiros de dados sênior gerenciam sistemas de coleta de dados e colaboram com colegas. Aqui está tudo o que você precisa saber sobre como se tornar um engenheiro de dados sênior, seu salário, o que eles fazem e como se tornar um.
Engenheiro de dados sênior
Engenheiros de dados sênior são responsáveis por desenvolver e manter plataformas de dados, ferramentas de gerenciamento, e tubulações. Nisso, os jovens engenheiros de dados são vigiados tanto pelo design quanto pela conduta.
Os engenheiros de dados seniores geralmente se reportam ao diretor de engenharia de dados ou diretor de análise de uma corporação e fazem parte de uma equipe de ciência de dados ou análise de dados. Para fornecer um gerenciamento eficiente, o engenheiro de dados sênior deve ser capaz de comunicar claramente pedidos e informações à equipe mais jovem.
O engenheiro de dados sênior supervisiona e gerencia equipes juniores de engenharia de dados. Você também deverá escrever relatórios e criar apresentações para equipes de liderança de negócios sênior como engenheiro de dados sênior. O engenheiro de dados sênior deve possuir grandes habilidades de comunicação para que esses relatórios e apresentações sejam compreendidos e aceitos. Eles devem ser claros, sucintos, inequívocos, cativantes e convincentes.
Requisito de um engenheiro de dados sênior
- Criar, administrar e supervisionar projetos para sistemas de armazenamento e coleta de dados.
- Modelos de dados e soluções devem ser sugeridos para os sistemas de dados atuais e implementados.
- Supervisionar o trabalho de um engenheiro de dados júnior.
- Verifique se o sistema foi projetado tendo em mente os requisitos de segurança e conformidade dos dados.
Tarefas de rotina de um engenheiro de dados sênior
- Investigue problemas de gerenciamento de dados enquanto oferece suporte a equipes variadas.
- Trabalhe com arquitetos e analistas de dados para definir as especificações do projeto.
- Faça relatórios de progresso para profissionais que não são tecnicamente experientes.
- Teste a precisão de seus dados para garantir o processamento de dados preciso.
Descrição e qualificações do cargo de engenheiro de dados sênior
- Nosso sistema de análise e armazenamento de dados, que contém praticamente todos os dados organizacionais e políticos, deve ser mantido e ampliado.
- Para dar suporte a projetos de dados e análises, os sistemas e pipelines de engenharia de dados devem ser seguros, escaláveis e confiáveis. Além disso, isso envolve o envio de dados para afiliadas e subsidiárias, bem como a integração de novas fontes de dados em nosso data warehouse principal.
- Utilize dados do data warehouse e outras fontes para criar visualizações de dados e relatórios.
- Crie programas e soluções técnicas escalonáveis e repetíveis que possam ser usados para automatizar tarefas demoradas de administração de dados.
- Avalie, investigue e mexa irregularmente com diferentes dados políticos e organizacionais.
- Implemente e mantenha as melhores medidas de segurança em nosso data warehouse e ambiente de análise, mantendo um olho no cenário de ameaças em evolução.
- Ajude outros funcionários do DAIR, se necessário, com o código SQL, Python ou R.
- Executar tarefas adicionais conforme indicado; • Compartilhe essas habilidades com outros funcionários do DAIR
qualificações
- Fortes habilidades de administração de banco de dados SQL e relacional. As técnicas de ETL são usadas para extrair, transformar e carregar dados em um banco de dados relacional.
- A capacidade de projetar, construir e implantar cadeias de processos automatizados usando Python ou R, particularmente para análise e manipulação de dados.
- Um BA ou BS em um campo semelhante ou experiência de trabalho comparável.
- A capacidade de ler dados, analisá-los e limpá-los, transformá-los e recodificá-los, combinar vários conjuntos de dados, reformatar dados em formatos extensos e longos, etc.
- Mostrou aptidão para adquirir novas habilidades e solucionar problemas de código sem assistência, conforme observado ao procurar soluções para problemas comuns de programação no Google. Ser capaz de adquirir habilidades durante o trabalho, em outras palavras.
- A experiência em lidar com provedores de infraestrutura em nuvem, como Google Cloud e Amazon Web Services, é preferencial, mas não necessária.
- Um histórico de ser capaz de priorizar e organizar uma variedade de trabalhos e projetos, além de ter excelentes habilidades de gerenciamento de tempo.
- Experiência com ferramentas de organização digital como Action Network, ActionKit ou Blue State Digital, bem como uma compreensão de LANs ou VANs, são todas vantagens, mas não necessidades.
O que faz um engenheiro de dados sênior
A iniciativa do departamento de integrar dados será gerenciada pelo engenheiro de dados sênior, que também criará um plano para o projeto e também gerenciará uma infraestrutura de data warehouse e escreverá scripts para integração e análise de dados.
A fim de estabelecer requisitos, extrair e analisar dados, integrar dados de diversas fontes e criar pipelines de dados excepcionais para beneficiar as necessidades analíticas da organização e de suas afiliadas, essa função trabalhará de perto e em cooperação com os membros do Data & Analytics and Development times. Eles também gerenciarão outros sistemas proprietários e supervisionarão a criação de um sistema automatizado de relatórios.
Os dados, análises e Recurso de infraestrutura (DAIR) é responsável por desenvolver as ferramentas programáticas da Federação, desenvolvimento web, sistemas de dados e recursos analíticos para fornecer ao movimento trabalhista poder duradouro. Vários departamentos, organizações trabalhistas estaduais e locais e outros clientes do movimento trabalhista são apoiados por essa equipe. Além disso, o departamento quer dar a seus parceiros as ferramentas necessárias para realizar a mobilização política e legislativa e organizar as operações digitais, com mais sucesso e eficiência, investindo em infraestrutura centralizada, treinamento e trabalho de atendimento direto.
Salário do Engenheiro de Dados Sênior
Prevê-se que a remuneração anual total dos engenheiros de dados sênior nos EUA seja de US$ 169,943, com um salário médio de US$ 128,022. Além disso, esses números representam a mediana ou o meio das faixas usando nosso algoritmo de estimativa de pagamento total proprietário, que é baseado em informações salariais enviadas pelo usuário. O aumento de remuneração anual previsto é de US$ 41,921. O pagamento adicional pode assumir a forma de bônus em dinheiro, comissões, gorjetas ou participação nos lucros. Todos os dados salariais atualmente disponíveis para esta função estão entre o 25º e o 75º percentil, com os números na “Faixa Mais Provável” caindo nessa faixa.
Abaixo está uma lista das 10 principais empresas americanas que empregam engenheiros de dados seniores, juntamente com sua renda total, e esses números representam a mediana ou o meio dos intervalos. Entre os empregadores estão Coupang, Meta e Hulu.
- Capital One $ 158,279 / ano
- Amazon $ 213,088 / ano
- Opção $ 162,211 / ano
- Aetna $ 156,373 / ano
- O Hartford $ 161,728 / ano
- Descubra $ 146,085 / ano
- Meta $ 241,689 / ano
- Soluções de tecnologia da Cognizant $ 123,785 / ano
- Salário do engenheiro de dados sênior da Netflix $ 211,868 / ano
- Salário do engenheiro de dados sênior da Wells Fargo $ 168,841 / ano
Como se tornar um engenheiro de dados sênior
É uma verdade bem conhecida que a propensão das empresas para processar enormes quantidades de dados contribuiu para a adoção de soluções em nuvem crescendo rapidamente nos últimos anos. Além disso, os engenheiros de dados contribuem para o desenvolvimento de infraestrutura e algoritmos. Além disso, você deve ampliar continuamente seu conhecimento de linguagens de programação, ferramentas de gerenciamento de dados, data warehouses e inteligência artificial/aprendizado de máquina se quiser avançar para o cargo de engenheiro de dados sênior.
Para construir uma infraestrutura de sucesso, você deve ser um especialista nas melhores ferramentas e linguagens de programação.
# 1. Pitão
Python é a linguagem de programação padrão para engenharia de dados. Ele codifica estruturas ETL, conexões de API, automação e processamento de dados. O Python também melhorou recentemente. Os últimos desenvolvimentos do Python. Eles incluem.
- Feather, um formato de arquivo binário acessível, e IBIS, um conjunto de ferramentas para transferência de dados do ambiente Python para sistemas de armazenamento externo como Hadoop ou SQL.
- Panda para análise e manipulação de dados; Matplotlib para o desenvolvimento de visualizações interativas, animadas e estáticas; e NumPy para o gerenciamento de matrizes de dados.
- Aprenda sobre as estruturas de desenvolvimento de aplicativos da Web, como Flask e Django, para criar desenvolvimento de back-end.
- Saiba mais sobre Theano e TensorFlow, as bibliotecas de aprendizado profundo que oferecem códigos pré-escritos de alta qualidade. O Theano auxilia na otimização de desempenho, detecção de erros e diagnóstico, enquanto o TensorFlow auxilia na criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
Amazon CodeGuru, programaçao dinamica, Scripts Python para DevOps, desenvolvimento e análise avançados de portfólio e muito mais ajudam a melhorar seu código. Fique a par das novas informações à medida que elas surgem.
#2. Ferramentas Essenciais de Engenharia de Dados
O acesso aos dados brutos para a equipe é responsabilidade do engenheiro de dados, tanto para membros técnicos quanto não técnicos. Aprenda a usar as ferramentas mais recentes para se manter competitivo.
Cadência
Aprenda a cadência para tornar a codificação mais simples. Desenvolver aplicativos distribuídos, dominar Java e Python e programar armazenamento MySQL e Postgres são todos benéficos.
Prefeito
Construir pipelines de dados e automatizar dados são úteis. Sua capacidade de criar, organizar e gerenciar pipelines de dados, bem como tarefas e processos aumentou.
SQL
Devido ao uso de técnicas de transformação de dados e consultas, o SQL é uma ferramenta crucial para acesso, atualização, manipulação e modificação de dados. Aqui estão alguns avanços recentes no SQL:
- Crie uma tabela temporária usando expressões de tabela comuns (CTEs).
- CTEs recursivos e consulta hierárquica de dados
- Usando case when e data pivoting para escrever instruções condicionais complexas
- As junções automáticas são operações SQL que vinculam uma tabela a outra.
- Acompanhe o crescimento, entre outras coisas, calculando os totais em execução.
Mongo DB
O MongoDB normalmente seria a opção preferida devido a seus atributos exclusivos, incluindo um armazenamento de chave-valor distribuído, recursos NoSQL orientados a documentos e habilidades de processamento MapReduce, todos essenciais para engenheiros de dados que trabalham com muitos dados brutos não processados .
Amazona atena
Essa ferramenta de consulta interativa permite que os usuários executem consultas SQL ad hoc em dados estruturados e não estruturados. Ele acelera a análise de conjuntos de dados massivos enquanto supera procedimentos ETL desafiadores.
Floco de neve
Para fornecer resultados mais perspicazes, o Snowflake acelera as tarefas de engenharia de dados incorporando, modificando e exibindo dados.
Spark e Apache
Com o Apache Spark, terabytes de streams podem ser processados em pequenos lotes. Além disso, ele usa cache na memória e fornece execução de consulta mais rápida.
3. Os fundamentos do aprendizado de máquina
Torna-se cada vez mais importante aprender novos tópicos à medida que sua profissão se desenvolve e você precisa ampliar sua perspectiva. Regressão, agrupamento, aprendizado conjunto, aprendizado avançado, processamento de linguagens naturais, classificação, realidade multivariada, treinamento de rede neural e aprendizado de transferência são algumas das principais técnicas de computador que são úteis para entender.
#4. Visualização de dados
Você deve explicar adequadamente seus relatórios aos superiores e líderes corporativos, por isso é imperativo que você aprenda mais sobre as tecnologias de visualização de dados. Você pode aprimorar suas habilidades de visualização de dados adicionando mais ferramentas à sua caixa de ferramentas, como Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau, etc. O uso de ferramentas de visualização de dados baseadas em Python como Matplotlib ou Folium é atualmente difundido.
#5. Kubernetes e Docker
Airflow, Cassandra, Argo e Kubernetes são algumas das soluções de processamento de dados para contêineres que estão se tornando cada vez mais populares. Os principais benefícios da adoção de contêineres para processamento de dados são independência de hardware, computação em nuvem, independência de dados e estrutura. Atualmente, a qualificação mais popular para emprego em engenharia de dados é a capacidade de trabalhar com contêineres como Docker e Kubernetes.
#6. Seja um profissional em forma de T
A barra horizontal da letra “T” representa conceitos abrangentes dos quais você precisa estar ciente. Considere a fusão de computação em nuvem e armazenamento de dados. A barra vertical da letra “T” representa a necessidade de força em pelo menos uma área específica. Você pode, por exemplo, ser um especialista em Spark. Suas habilidades de comunicação melhoraram como resultado de sua maior compreensão de várias ideias e conceitos.
Um profissional com excelentes talentos de gestão também possui competências em forma de X, além de competências em forma de T.
#7. Considere obter uma certificação em ciência de dados.
Um método focado, rápido, online e de custo razoável para completar seu conjunto de habilidades como engenheiro de dados com experiência no campo da ciência de dados é obter a certificação. Dependendo do conjunto de habilidades que deseja desenvolver e enfatizar em seu currículo, você pode escolher as credenciais.
Pode ser uma certificação em engenharia de informação complexa, aprendizado de máquina, inteligência artificial ou outra área em que o objetivo seja ensiná-lo a usar a tecnologia.
Você deve dominar essas habilidades se quiser crescer em sua profissão, se especializar e conseguir um emprego. Saiba mais sobre as tarefas e obrigações dos engenheiros seniores de big data, sua remuneração, tópicos típicos de entrevistas e possíveis perspectivas de carreira.
Quais são as responsabilidades de um engenheiro de dados?
As principais funções de um Engenheiro de Big Data Sênior estão listadas abaixo para sua conveniência.
- Crie, construa e mantenha esses sistemas usando Hadoop/Spark, Python, C/C++ e outras ferramentas de análise de dados distribuídos.
- Ajuda no planejamento, construção, configuração e descrição dos componentes de gerenciamento de dados.
- Reconheça as áreas em que a confiabilidade, capacidade de resposta e qualidade da plataforma podem ser melhoradas.
- Satisfaça as expectativas do cliente quanto à funcionalidade, disponibilidade e desempenho.
- Trabalhar em conjunto com analistas de negócios e cientistas de dados
- Continue com seus esforços e perseverança.
- Introdução rápida de novos recursos
- Canos abertos para permitir todos os projetos.
Qual é a diferença entre um lead e um engenheiro de dados sênior?
A principal responsabilidade de um engenheiro de dados líder é supervisionar um grupo de engenheiros de dados enquanto eles criam e mantêm pipelines de dados e garantem a qualidade dos dados. Na hierarquia, eles são colocados acima dos Engenheiros de Dados Sênior, que são colocados sobre os Engenheiros de Dados (Júniores).
O que está acima Engenheiro de dados sênior?
Na hierarquia, os engenheiros de dados líderes são colocados acima dos engenheiros de dados sênior, que são colocados acima dos engenheiros de dados (júnior).
Referências
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