Старші інженери з обробки даних керують системами збору даних і співпрацюють з колегами. Ось усе, що вам потрібно знати про те, як стати старшим інженером з обробки даних, їхню зарплату, чим вони займаються та як ними стати.
Старший інженер з обробки даних
Старші інженери даних відповідають за розробку та підтримку платформ даних, інструменти управління, і трубопроводи. При цьому за молодими інженерами даних спостерігають як за дизайном, так і за поведінкою.
Старші інженери з даних зазвичай підпорядковуються директору з розробки даних або директору з аналітики в корпорації та є частиною команди з обробки даних або аналітики даних. Щоб забезпечити ефективне управління, старший інженер з даних повинен мати можливість чітко передавати накази та інформацію молодшій команді.
Старший інженер з даних контролює та керує молодшими групами з розробки даних. Від вас також очікується, що ви будете писати звіти та створювати презентації для команд вищого керівництва бізнесу як старший інженер з даних. Старший інженер з даних повинен володіти чудовими навичками спілкування, щоб ці звіти та презентації були зрозумілі та прийняті. Вони мають бути чіткими, лаконічними, недвозначними, захоплюючими та переконливими.
Вимоги до старшого інженера з даних
- Створення, адміністрування та нагляд за проектами систем зберігання та збору даних.
- Моделі даних і рішення повинні бути запропоновані для поточних систем даних і впроваджені.
- Контролювати роботу молодшого інженера з даних.
- Перевірте, чи розроблено систему з урахуванням вимог безпеки даних і відповідності.
Регулярні завдання старшого інженера з даних
- Досліджуйте проблеми керування даними, підтримуючи різноманітні команди.
- Працюйте з архітекторами та аналітиками даних, щоб окреслити специфікації проекту.
- Робіть звіти про прогрес для професіоналів, які не мають технічної підкованості.
- Перевірте свої дані на точність, щоб забезпечити точну обробку даних.
Посадова інструкція та кваліфікація старшого інженера з даних
- Нашу систему аналітики та зберігання даних, яка містить практично всі організаційні та політичні дані, необхідно підтримувати та розширювати.
- Щоб підтримувати проекти з обробки даних і аналітики, системи і конвеєри обробки даних мають бути безпечними, масштабованими та надійними. Крім того, це передбачає надсилання даних афілійованим і дочірнім компаніям, а також інтеграцію нових джерел даних у наше основне сховище даних.
- Використовуйте дані зі сховища даних та інших джерел для створення візуалізація даних та звіти.
- Створюйте масштабовані, повторювані технічні програми та рішення, які можна використовувати для автоматизації трудомістких завдань адміністрування даних.
- Оцінювати, досліджувати та нерегулярно обробляти різні політичні та організаційні дані.
- Впроваджуйте та підтримуйте найкращі у своєму класі заходи безпеки в нашому сховищі даних і аналітичному середовищі, одночасно стежачи за зміною ландшафту загроз.
- За потреби допоможіть іншим співробітникам DAIR із кодом SQL, Python або R.
- Виконувати додаткові завдання за вказівками; • Поділіться цими навичками з іншим персоналом DAIR
Кваліфікація
- Сильні можливості адміністрування SQL і реляційної бази даних. Методи ETL використовуються для вилучення, перетворення та завантаження даних у реляційну базу даних.
- Здатність проектувати, створювати та розгортати автоматизовані ланцюжки процесів за допомогою Python або R, зокрема для аналізу та обробки даних.
- Ступінь бакалавра або бакалавра в аналогічній галузі або аналогічний досвід роботи.
- Здатність зчитувати дані, аналізувати та очищати їх, трансформувати та перекодувати, об’єднувати декілька наборів даних, переформатувати дані у великі та довгі формати тощо.
- Виявив здатність отримувати нові здібності та виправляти код без сторонньої допомоги, як це було видно, шукаючи рішення типових проблем програмування в Google. Іншими словами, вміти набувати навичок під час роботи.
- Досвід роботи з постачальниками хмарної інфраструктури, такими як Google Cloud і Amazon Web Services, є бажаним, але не обов’язковим.
- Послужний список уміння розставляти пріоритети та організовувати різноманітні роботи та проекти, а також мати відмінні здібності до управління часом.
- Досвід роботи з цифрові засоби організації як-от Action Network, ActionKit або Blue State Digital, а також розуміння LAN або VAN — усі переваги, але не необхідні.
Чим займається старший інженер з даних
Ініціатива відділу щодо інтеграції даних буде керуватися старшим інженером з даних, який також створить план для проекту, а також керуватиме інфраструктурою сховища даних і напише сценарії для інтеграції та аналітики даних.
Щоб установити вимоги, видобути й проаналізувати дані, інтегрувати дані з різноманітних джерел і побудувати унікальні канали даних для задоволення аналітичних потреб організації та її філій, ця посада тісно співпрацюватиме з членами Data & Analytics і Development. команди. Вони також керуватимуть іншими власними системами та контролюватимуть створення автоматизованої системи звітності.
Дані, аналітика та Інфраструктурний ресурс (DAIR) відповідає за розробку програмних інструментів Федерації, веб-розробку, системи даних і можливості аналітики, щоб забезпечити робітничий рух довготривалою владою. Ця команда підтримує численні департаменти, державні та місцеві профспілкові організації та інші клієнти в робітничому русі. Крім того, департамент хоче надати своїм партнерам інструменти, необхідні для проведення політичної та законодавчої мобілізації та організації цифрових операцій більш успішно та ефективно, інвестуючи в централізовану інфраструктуру, навчання та безпосередню роботу з обслуговування.
Зарплата старшого інженера з даних
Передбачається, що загальна річна винагорода старших інженерів з обробки даних у США становитиме 169,943 128,022 долари США, а середня зарплата – 41,921 25 долари США. Крім того, ці цифри представляють медіану або середину діапазонів за допомогою нашого власного алгоритму оцінки загальної оплати праці, який базується на інформації про заробітну плату, наданій користувачами. Очікуване підвищення щорічної винагороди становить 75 XNUMX долар. Додаткова оплата може мати форму грошових бонусів, комісійних, чайових або розподілу прибутку. Усі дані про зарплату, які наразі доступні для цієї посади, знаходяться між XNUMX-м і XNUMX-м процентилем, а числа в «Найвірогіднішому діапазоні» потрапляють у цей діапазон.
Нижче наведено список 10 найкращих американських компаній, у яких працюють старші інженери з обробки даних, разом із їхнім загальним доходом, і ці цифри представляють середнє або середнє значення діапазонів. Серед роботодавців Coupang, Meta, Hulu.
- Capital One $158,279 XNUMX / рік
- Amazon $213,088 XNUMX / рік
- Optum $162,211 XNUMX / рік
- Aetna $156,373 XNUMX / рік
- The Hartford $161,728 XNUMX / рік
- Відкрийте для себе $146,085 XNUMX / рік
- Мета $241,689 XNUMX / рік
- Cognizant Technology Solutions $123,785 XNUMX / рік
- Зарплата старшого інженера з обробки даних Netflix 211,868 XNUMX доларів США на рік
- Зарплата старшого інженера з даних Wells Fargo 168,841 XNUMX дол. США на рік
Як стати старшим інженером з даних
Загальновідомо, що схильність компаній обробляти величезні обсяги даних сприяла швидкому розвитку хмарних рішень в останні роки. Крім того, інженери даних роблять внесок у розвиток інфраструктури та алгоритмів. Крім того, ви повинні постійно розширювати свої знання з мов програмування, інструментів керування даними, сховищ даних і штучного інтелекту/машинного навчання, якщо хочете просунутися до посади старшого інженера з даних.
Щоб побудувати успішну інфраструктуру, ви повинні бути експертом у найкращих інструментах і мовах програмування.
№ 1. Python
Python є стандартною мовою програмування для обробки даних. Він кодує фреймворки ETL, підключення API, автоматизацію та обмін даними. Python також нещодавно покращився. Останні розробки Python. Вони включають.
- Feather, доступний бінарний формат файлу, і IBIS, набір інструментів для передачі даних із середовища Python до зовнішніх систем зберігання, таких як Hadoop або SQL.
- Panda для аналізу та обробки даних; Matplotlib для розробки інтерактивних, анімованих і статичних візуалізацій; і NumPy для керування масивами даних.
- Дізнайтеся про фреймворки розробки веб-додатків, такі як Flask і Django, для створення серверної розробки.
- Дізнайтеся про Theano та TensorFlow, бібліотеки глибокого навчання, які пропонують високоякісні попередньо написані коди. Theano допомагає в оптимізації продуктивності, виявленні помилок і діагностиці, тоді як TensorFlow допомагає у створенні та навчанні моделей машинного навчання.
Amazon CodeGuru, динамічне програмування, Сценарії Python для DevOps, розширена розробка та аналіз портфоліо тощо допомагають покращити ваш код. Будьте в курсі нової інформації в міру її появи.
#2. Основні інструменти розробки даних
Доступ до необроблених даних для команди є відповідальністю інженера даних, як для технічних, так і для нетехнічних членів. Дізнайтеся, як використовувати найновіші інструменти, щоб залишатися конкурентоспроможними.
Каденція
Вивчіть каденцію, щоб спростити кодування. Розробка розподілених додатків, опанування Java і Python, а також програмування систем зберігання MySQL і Postgres — усе це корисно.
Префект
Побудова конвеєрів даних і автоматизація даних є корисними. Ваша здатність створювати, впорядковувати та керувати конвеєрами даних, а також завданнями та процесами зросла.
SQL
Завдяки використанню методів перетворення даних і запитів SQL є ключовим інструментом для доступу до даних, оновлення, маніпулювання та модифікації. Ось кілька останніх досягнень у SQL:
- Створіть тимчасову таблицю за допомогою загальних табличних виразів (CTE).
- Рекурсивний CTE та ієрархічний запит даних
- Використання регістра, коли та обертання даних для написання складних умовних операторів
- Самооб’єднання — це операції SQL, які зв’язують одну таблицю з іншою.
- Відстежуйте зростання, серед іншого, обчислюючи поточні підсумки.
Монго БД
Зазвичай MongoDB є кращим варіантом через його унікальні атрибути, включаючи розподілене сховище ключів і значень, орієнтовані на документи можливості NoSQL і можливості обробки MapReduce, усі вони важливі для інженерів обробки даних, які працюють із великою кількістю необроблених необроблених даних. .
Амазонка Афіна
Цей інтерактивний інструмент запитів дозволяє користувачам виконувати спеціальні запити SQL як до структурованих, так і до неструктурованих даних. Він прискорює аналіз масивних наборів даних, перевершуючи складні процедури ETL.
Сніжинка
Щоб отримати більш глибокі результати, Snowflake прискорює завдання інженерії даних, об’єднуючи, змінюючи та відображаючи дані.
Spark і Apache
За допомогою Apache Spark терабайти потоків можуть оброблятися невеликими партіями. Крім того, він використовує кешування в пам’яті та забезпечує швидше виконання запитів.
3. Основи машинного навчання
З розвитком вашої професії стає все важливішим вивчати нові теми, і вам потрібно розширити свій погляд. Регресія, кластеризація, ансамблеве навчання, розширене навчання, обробка природних мов, класифікація, багатовимірна реальність, навчання нейронної мережі та навчання передачі – це лише деякі з основних комп’ютерних методів, які корисно зрозуміти.
#4. Візуалізація даних
Ви повинні належним чином пояснити свої звіти начальству та керівникам компаній, тому вкрай важливо дізнатися більше про технології візуалізації даних. Ви можете покращити свої навички візуалізації даних, додавши до свого набору інструментів більше інструментів, наприклад Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau тощо. Використання інструментів візуалізації даних на основі Python як Matplotlib або Folium, зараз широко поширений.
#5. Kubernetes і Docker
Airflow, Cassandra, Argo та Kubernetes – це деякі з рішень обробки даних для контейнерів, які стають все більш популярними. Основними перевагами застосування контейнерів для обробки даних є незалежність від апаратного забезпечення, хмарні обчислення, незалежність даних і структура. Зараз найпопулярнішою кваліфікацією для роботи в інженерії даних є вміння працювати з такими контейнерами, як Docker і Kubernetes.
#6. Будь Т-подібним професіоналом
Горизонтальна смуга літери «Т» представляє основні концепції, які вам потрібно знати. Подумайте про злиття хмарних обчислень і сховищ даних. Вертикальна смуга літери «Т» означає потребу в силі принаймні в одній конкретній області. Ви можете, наприклад, бути експертом із Spark. Ваші комунікативні здібності покращилися в результаті вашого більшого розуміння кількох ідей і концепцій.
Професіонал із чудовими управлінськими здібностями також володіє Х-подібними компетенціями на додаток до Т-подібних компетенцій.
#7. Подумайте про те, щоб отримати сертифікат Data Science.
Цілеспрямований, швидкий, онлайновий і недорогий метод вдосконалення ваших навичок як інженера даних із досвідом роботи в галузі науки про дані – це отримання сертифікації. Залежно від набору навичок, які ви хочете розвинути та підкреслити у своєму резюме, ви можете вибрати облікові дані.
Це може бути сертифікація зі складної інформаційної інженерії, машинного навчання, штучного інтелекту чи іншої галузі, де мета — навчити вас користуватися технологіями.
Ви повинні оволодіти цими навичками, якщо хочете розвиватися у своїй професії, спеціалізуватися та отримати роботу. Дізнайтеся більше про завдання та обов’язки старших інженерів з роботи з великими даними, їхню винагороду, типові теми співбесід і потенційні кар’єрні перспективи.
Які обов’язки інженера даних?
Основні обов’язки старшого інженера з великих даних перераховані нижче для вашої зручності.
- Створюйте, будуйте та обслуговуйте ці системи за допомогою Hadoop/Spark, Python, C/C++ та інших інструментів аналітики розподілених даних.
- Допомога з плануванням, створенням, налаштуванням і описом компонентів керування даними.
- Визначте області, де можна покращити надійність, швидкість реагування та якість платформи.
- Задовольнити очікування клієнта щодо функціональності, доступності та продуктивності.
- Працюйте разом із бізнес-аналітиками та дослідниками даних
- Продовжуйте старань і наполегливості.
- Швидке впровадження нових функцій
- Відкриті труби для всіх проектів.
Яка різниця між керівником і старшим інженером з даних?
Головний обов’язок провідного інженера з обробки даних полягає в нагляді за групою інженерів із обробки даних під час створення та підтримки конвеєрів даних і гарантування якості даних. В ієрархії вони розміщуються над старшими інженерами з обробки даних, які розміщуються над (молодшими) інженерами з обробки даних.
Що таке старший інженер з даних?
В ієрархії провідні інженери з даних розміщуються над старшими інженерами з обробки даних, які розміщуються вище (молодших) інженерів із обробки даних.
посилання
Статті по темі
