Старшие инженеры данных управляют системами сбора данных и сотрудничают с коллегами. Вот все, что вам нужно знать о том, чтобы стать старшим инженером данных, их зарплате, чем они занимаются и как им стать.
Старший инженер данных
Старшие инженеры данных отвечают за разработку и поддержку платформ данных, инструменты управления, и трубопроводы. При этом молодые инженеры данных наблюдают как за дизайном, так и за поведением.
Старшие инженеры данных обычно подчиняются директору по разработке данных или директору по аналитике в корпорации и входят в группу по науке о данных или по анализу данных. Чтобы обеспечить эффективное управление, старший инженер данных должен иметь возможность четко передавать приказы и информацию младшей команде.
Старший инженер по данным контролирует и управляет младшими группами по разработке данных. Также ожидается, что вы будете писать отчеты и создавать презентации для старших руководителей бизнеса в качестве старшего инженера по данным. Старший инженер данных должен обладать отличными коммуникативными навыками, чтобы эти отчеты и презентации были поняты и приняты. Они должны быть четкими, краткими, недвусмысленными, увлекательными и убедительными.
Требуется Старший инженер данных
- Создавать, администрировать и контролировать проекты систем хранения и сбора данных.
- Модели данных и решения должны быть предложены для существующих систем данных и реализованы.
- Руководить работой младшего инженера по обработке данных.
- Проверьте, была ли система разработана с учетом требований безопасности и соответствия требованиям.
Рутинные задачи старшего инженера по данным
- Исследуйте проблемы управления данными, поддерживая различные команды.
- Работайте с архитекторами и аналитиками данных, чтобы определить спецификации дизайна.
- Делайте отчеты о проделанной работе для профессионалов, которые технически не подкованы.
- Проверьте свои данные на точность, чтобы обеспечить точную обработку данных.
Должностная инструкция и квалификация старшего инженера по обработке данных
- Наша система аналитики и хранения данных, которая содержит практически все организационные и политические данные, должна поддерживаться и расширяться.
- Для поддержки проектов по работе с данными и аналитике системы и конвейеры обработки данных должны быть безопасными, масштабируемыми и надежными. Кроме того, это влечет за собой отправку данных аффилированным и дочерним компаниям, а также интеграцию свежих источников данных в наше основное хранилище данных.
- Используйте данные из хранилища данных и других источников для создания визуализации данных и отчеты.
- Создавайте масштабируемые, воспроизводимые технические программы и решения, которые можно использовать для автоматизации трудоемких задач администрирования данных.
- Оценивайте, исследуйте и нерегулярно возитесь с различными политическими и организационными данными.
- Внедряйте и поддерживайте лучшие в своем классе меры безопасности в нашем хранилище данных и аналитической среде, следя за меняющимся ландшафтом угроз.
- При необходимости помогите другим сотрудникам DAIR с кодом SQL, Python или R.
- Выполнять дополнительные задания по указанию; • Поделитесь этими навыками с другими сотрудниками DAIR.
Квалификация
- Сильные навыки администрирования SQL и реляционных баз данных. Методы ETL используются для извлечения, преобразования и загрузки данных в реляционную базу данных.
- Способность проектировать, создавать и развертывать автоматизированные цепочки процессов с использованием Python или R, особенно для анализа и обработки данных.
- Степень бакалавра или бакалавра в аналогичной области или сопоставимый опыт работы.
- Возможность читать данные, анализировать и очищать их, преобразовывать и перекодировать, объединять несколько наборов данных, переформатировать данные в обширные и длинные форматы и т. д.
- Демонстрировал способность самостоятельно осваивать новые возможности и устранять неполадки в коде, о чем свидетельствует поиск решений распространенных проблем программирования в Google. Иными словами, иметь возможность приобретать навыки во время работы.
- Опыт работы с поставщиками облачной инфраструктуры, такими как Google Cloud и Amazon Web Services, приветствуется, но не является обязательным.
- Послужной список способности расставлять приоритеты и организовывать различные работы и проекты, а также отличные способности управления временем.
- Опыт работы с цифровые инструменты организации таких как Action Network, ActionKit или Blue State Digital, а также понимание локальных или виртуальных сетей — все это преимущества, но не необходимость.
Что делает старший инженер данных
Инициативой отдела по интеграции данных будет управлять старший инженер по данным, который также создаст план проекта, а также будет управлять инфраструктурой хранилища данных и писать сценарии для интеграции и аналитики данных.
Чтобы установить требования, добывать и анализировать данные, интегрировать данные из различных источников и создавать исключительные конвейеры данных для удовлетворения аналитических потребностей организации и ее филиалов, эта роль будет работать в тесном сотрудничестве с членами Data & Analytics и Development. команды. Они также будут управлять другими проприетарными системами и контролировать создание автоматизированной системы отчетности.
Данные, аналитика и Инфраструктурный ресурс (DAIR) отвечает за разработку программных инструментов Федерации, веб-разработки, систем данных и аналитических возможностей, чтобы обеспечить рабочее движение долгосрочной властью. Эта команда поддерживает многочисленные департаменты, государственные и местные профсоюзные организации и других клиентов в рабочем движении. Кроме того, департамент хочет предоставить своим партнерам инструменты, необходимые им для проведения политической и законодательной мобилизации и организации цифровых операций более успешно и эффективно за счет инвестиций в централизованную инфраструктуру, обучение и прямую сервисную работу.
Заработная плата старшего инженера по обработке данных
Прогнозируется, что общее годовое вознаграждение старших инженеров по обработке данных в США составит 169,943 128,022 доллара, а средняя зарплата — 41,921 25 доллара. Кроме того, эти числа представляют собой медиану или середину диапазонов с использованием нашего собственного алгоритма оценки общей заработной платы, основанного на информации о заработной плате, предоставленной пользователем. Ожидаемое ежегодное увеличение компенсации составляет 75 XNUMX доллар. Дополнительная оплата может принимать форму денежных премий, комиссионных, чаевых или участия в прибылях. Все данные о заработной плате, которые в настоящее время доступны для этой должности, находятся между XNUMX-м и XNUMX-м процентилем, причем числа в «наиболее вероятном диапазоне» попадают в этот диапазон.
Ниже приведен список 10 крупнейших американских компаний, в которых работают старшие инженеры по обработке данных, а также их общий доход, и эти цифры представляют собой медиану или середину диапазонов. Среди работодателей — Coupang, Meta и Hulu.
- Capital One $ 158,279 XNUMX / год
- Amazon $ 213,088 XNUMX / год
- Optum $ 162,211 XNUMX / год
- Этна $ 156,373 XNUMX / год
- Хартфорд $ 161,728 XNUMX / год
- Откройте для себя 146,085 XNUMX долларов США в год
- Мета $ 241,689 XNUMX / год
- Cognizant Technology Solutions $123,785 XNUMX/год
- Зарплата старшего инженера по обработке данных Netflix $211,868 XNUMX в год
- Зарплата старшего инженера по данным Wells Fargo $168,841 XNUMX в год
Как стать старшим инженером данных
Общеизвестно, что склонность предприятий обрабатывать огромные объемы данных способствовала быстрому внедрению облачных решений в последние годы. Кроме того, инженеры данных вносят свой вклад в разработку инфраструктуры и алгоритмов. Кроме того, вы должны постоянно расширять свои знания языков программирования, инструментов управления данными, хранилищ данных и искусственного интеллекта/машинного обучения, если хотите перейти на должность старшего инженера по данным.
Чтобы построить успешную инфраструктуру, вы должны быть экспертом в лучших инструментах и языках программирования.
№1. Python
Python — это стандартный язык программирования для обработки данных. Он кодирует фреймворки ETL, соединения API, автоматизацию и подтасовку данных. Python также недавно улучшился. Последние разработки Python. Они включают.
- Feather, доступный формат двоичных файлов, и IBIS, набор инструментов для передачи данных из среды Python во внешние системы хранения, такие как Hadoop или SQL.
- Panda для анализа и обработки данных; Matplotlib для разработки интерактивных, анимированных и статических визуализаций; и NumPy для управления массивами данных.
- Узнайте о средах разработки веб-приложений, таких как Flask и Django, для разработки серверной части.
- Узнайте о Theano и TensorFlow, библиотеках глубокого обучения, которые предлагают высококачественные предварительно написанные коды. Theano помогает в оптимизации производительности, обнаружении ошибок и диагностике, тогда как TensorFlow помогает в создании и обучении моделей машинного обучения.
Амазон КодГуру, динамическое программирование, Скрипты Python для DevOps, расширенная разработка и анализ портфолио и многое другое помогут улучшить ваш код. Будьте в курсе новой информации по мере ее появления.
№ 2. Основные инструменты обработки данных
Доступ к необработанным данным для команды является обязанностью инженера данных, как технических, так и нетехнических членов. Узнайте, как использовать новейшие инструменты, чтобы оставаться конкурентоспособными.
Каденция
Изучите каденцию, чтобы упростить программирование. Разработка распределенных приложений, освоение Java и Python и программирование хранилища MySQL и Postgres — все это полезно.
Префект
Создание конвейеров данных и автоматизация данных полезны. Ваша способность создавать, упорядочивать и управлять конвейерами данных, а также задачами и процессами возросла.
SQL
Благодаря использованию методов преобразования данных и запросов SQL является важным инструментом для доступа к данным, обновления, манипулирования и модификации. Вот несколько последних достижений в SQL:
- Создайте временную таблицу, используя общие табличные выражения (CTE).
- Рекурсивные CTE и иерархический запрос данных
- Использование case when и поворота данных для написания сложных условных операторов
- Самосоединения — это операции SQL, которые связывают одну таблицу с другой таблицей.
- Отслеживайте рост, среди прочего, вычисляя промежуточные итоги.
Монго БД
MongoDB, как правило, является предпочтительным вариантом из-за его уникальных атрибутов, включая распределенное хранилище «ключ-значение», возможности NoSQL, ориентированные на документы, и возможности обработки MapReduce, которые необходимы для инженеров данных, которые работают с большим количеством необработанных, необработанных данных. .
Амазонка Афина
Этот интерактивный инструмент запросов позволяет пользователям выполнять специальные SQL-запросы как к структурированным, так и к неструктурированным данным. Он ускоряет анализ массивных наборов данных, превосходя при этом сложные процедуры ETL.
Снежинка
Чтобы обеспечить более содержательные результаты, Snowflake ускоряет задачи инженерии данных, добавляя, изменяя и отображая данные.
Искра и Апач
С помощью Apache Spark терабайты потоков могут обрабатываться небольшими партиями. Кроме того, он использует кэширование в памяти и обеспечивает более быстрое выполнение запросов.
3. Основы машинного обучения
По мере развития вашей профессии становится все более и более важным изучать новые темы, и вам необходимо расширять свой кругозор. Регрессия, кластеризация, ансамблевое обучение, расширенное обучение, обработка естественных языков, классификация, многомерная реальность, обучение нейронной сети и трансферное обучение — вот лишь некоторые из основных компьютерных методов, которые полезно понять.
№ 4. Визуализация данных
Вы должны правильно объяснять свои отчеты начальству и корпоративным лидерам, поэтому крайне важно, чтобы вы больше узнали о технологиях визуализации данных. Вы можете улучшить свои навыки визуализации данных, добавив в свой набор инструментов дополнительные инструменты, такие как Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau и т. д. Использование инструментов визуализации данных на основе Python такие как Matplotlib или Folium в настоящее время широко распространены.
№ 5. Кубернетес и Докер
Airflow, Cassandra, Argo и Kubernetes — некоторые из решений для обработки данных для контейнеров, которые становятся все более популярными. Основными преимуществами использования контейнеров для обработки данных являются независимость от оборудования, облачные вычисления, независимость от данных и инфраструктура. В настоящее время самой популярной квалификацией для работы в сфере обработки данных является умение работать с контейнерами, такими как Docker и Kubernetes.
№ 6. Будьте Т-образным профессионалом
Горизонтальная полоса буквы «Т» представляет общие понятия, о которых вам необходимо знать. Рассмотрите возможность объединения облачных вычислений и хранилищ данных. Вертикальная черта буквы «Т» представляет потребность в силе, по крайней мере, в одной конкретной области. Например, вы можете быть экспертом по Spark. Ваши коммуникативные способности улучшились в результате более глубокого понимания некоторых идей и концепций.
Профессионал с отличными управленческими талантами также обладает Х-образными компетенциями в дополнение к Т-образным компетенциям.
№ 7. Подумайте о получении сертификата Data Science.
Целенаправленный, быстрый, онлайн и разумно недорогой способ усовершенствовать свои навыки инженера данных с опытом работы в области науки о данных — получить сертификацию. В зависимости от набора навыков, которые вы хотите развить и подчеркнуть в своем резюме, вы можете выбрать учетные данные.
Это может быть сертификация в области сложной информационной инженерии, машинного обучения, искусственного интеллекта или другой области, цель которой — научить вас использовать технологии.
Вы должны овладеть этими навыками, если хотите развиваться в своей профессии, специализироваться и получить работу. Узнайте больше о задачах и обязанностях старших инженеров по работе с большими данными, их оплате, типичных темах собеседований и потенциальных карьерных перспективах.
Каковы обязанности инженера данных?
Основные обязанности старшего инженера по большим данным перечислены ниже для вашего удобства.
- Создавайте, конструируйте и обслуживайте эти системы с помощью Hadoop/Spark, Python, C/C++ и других инструментов анализа распределенных данных.
- Помощь в планировании, создании, настройке и описании компонентов управления данными.
- Определите области, в которых можно улучшить надежность, скорость отклика и качество платформы.
- Удовлетворить ожидания клиента в отношении функциональности, доступности и производительности.
- Работайте вместе с бизнес-аналитиками и специалистами по данным
- Продолжайте в том же духе.
- Быстрое внедрение новых функций
- Открытые трубы, чтобы разрешить все проекты.
В чем разница между лидом и старшим инженером по данным?
Основная обязанность ведущего инженера по данным заключается в том, чтобы контролировать группу инженеров по данным, поскольку они строят и поддерживают конвейеры данных и гарантируют качество данных. В иерархии они располагаются над старшими инженерами данных, которые располагаются над (младшими) инженерами данных.
Что выше старшего инженера по данным?
В иерархии ведущие инженеры по данным располагаются над старшими инженерами по данным, которые располагаются над (младшими) инженерами по данным.
Рекомендации
Статьи по теме
