Tafsuth is a highly efficient and dedicated professional with a broad software and 工程数据 skillset. 她的职业任务包括为初创公司构建实时预测管道,领导项目团队,为财富500强公司设计和维护大型数据湖. Tafsuth感兴趣的是帮助企业做出数据驱动的决策, 她喜欢通过指导工程师来分享她的知识.
Matt has officially worked as a Python-based data scientist for the past six years; however, he's spent the last ten at the intersection of stats and programming (before the term data scientist had caught on). He combines strong 技术技能 with a rigorous background in experiment design and statistical inference. 最近, 他一直专注于机器学习, 包括一些自然语言处理和计算机视觉.
Aniqa is a senior software engineer who excels in providing reporting and analytical solutions. 她擅长SQL和 .具有广泛的ETL操作和数据库知识. Aniqa已经交付了超出性能预期的技术解决方案, 改进的数据收集, analysis, 和可视化过程与战略优化, 并进行了系统分析, testing, 实现, 以及对平台转换的用户支持.
Radek is a certified Toptal blockchain engineer particularly interested in Ethereum and smart contracts. 在法币领域,他在大数据和机器学习项目方面经验丰富. 他是两次不同的国际IBM Apache Spark竞赛的三连冠得主, PlayStation 4后端的共同创造者, 一个成功的黑客马拉松选手, 并在澳大利亚的会议上发表演讲, Poland, and Serbia.
奥利弗是一位多才多艺的数据科学家和软件工程师,拥有十多年的经验和牛津大学的研究生数学学位. 从为初创公司构建机器学习解决方案,到领导项目团队,再到在高盛(Goldman Sachs)处理大量数据,我的职业任务都有. 有了这样的背景, he is adept at picking up new skills quickly to deliver robust solutions to the most demanding of businesses.
Naman是一位经验丰富的云和数据解决方案架构师,拥有超过六年的经验,为多家财富100强客户提供数据工程服务. He has delivered on multiple Petabyte-scale data migrations and big data infrastructures via Azure Cloud, AWS Cloud, 雪花或DBT, 在许多情况下,在他们的用例中创建效率的阶梯顺序. 纳曼从根本上相信过度沟通, 建立信任, 并获得可交付成果的所有权.
数据工程师是设计、开发和维护数据系统的专家. 本指南介绍了招聘数据工程师的最佳实践, 职位描述技巧, and interview questions and answers that will help you identify the best candidates for your company.
雇佣数据工程师的成本取决于各种因素, 包括公司所在地, 你招聘的项目的复杂性和规模, seniority, and more. 以美国为例,据Glassdoor报道 平均总薪酬 截至2024年3月,数据工程师的年薪为12万至19.8万美元.
需要数据工程师吗?
数据工程师不仅供不应求,而且需求还在迅速增长. Informatica告诉我们,到2023年, 三分之二的受访者已经在使用数据工程能力, 与另一个 20%计划实施数据工程工具 在来年. Moreover, 39% of respondents find 工程数据 to be of critical importance, up from 32% in 2022.
如何为您的项目选择最好的数据工程师?
Look for and evaluate the following qualities in the candidates you review for your 工程数据 project:
解决问题的能力 —数据工程师必须能够识别, analyze, 并解决与数据存储相关的复杂问题, processing, and analysis. Look for someone with a strong track record of delivering solutions to challenging data problems.
沟通技巧 -有才华的数据工程师,能有效地与利益相关者沟通, 包括商业领袖, 数据科学家, 和开发人员. They must understand their project’s needs and clearly explain technical concepts using simple terms.
演讲技巧 -有才华的数据工程师能够以连贯的格式准确地呈现见解, 以清晰和吸引人的方式进行沟通.
合作的技能 数据工程项目通常涉及与跨职能团队的协作, 所以要找一个能与他人一起工作的团队成员.
相关工作经验 – Consider the relevance and compatibility of a developer’s previous work with your industry’s domains, data types, 和技术.
Cultural fit ——找到一个与公司文化契合的数据工程师是很重要的, 拥抱组织的信念, values, 和态度.
你在Toptal能多快招到人?
通常,你可以 聘请一名数据工程师 妥达尔将在48小时内. Our talent matchers are experts in the same fields they’re matching in—they’re not recruiters or HR reps. 他们会和你一起理解你的目标, 技术需求, 团队动力, 然后把你和我们经过审查的全球人才网络中的理想人选完美匹配.
数据工程是一门对合格专业人员需求迅速增长的学科. IDC, 国际数据公司, 报告了全球数据总量的指数增长,并预测了这一点, by 2025, 全球数据圈的预测将达到 175泽字节的数据——是2018年记录的33泽字节的五倍多.
随着数据使用量的增加,对可靠、经验丰富的数据工程师的需求也随之增加. 根据 Informatica的2023年数据工程市场调查, 65% of respondents indicate they are already using 工程数据 capabilities within their organizations. Another 20% of respondents have plans to implement 工程数据 tools within the next 12 months. 有这么多企业在争夺最好的候选人, 找到一名顶尖的数据工程师变得很有挑战性.
将高质量的数据专业人员与其他人区分开来, 寻找在数据系统的架构设计和成本和性能管理方面具有丰富经验的候选人. 另外, 在处理企业级解决方案时, you may want an engineer who can serve as the point of contact for communication with stakeholders, 澄清数据的业务含义, 以及维护文档和数据目录.
数据工程师为企业做什么?
每天都要处理大量的数据, 数据工程师s are being called upon to ensure that data-driven operations run smoothly and securely. 数据工程师参与了整个数据处理生命周期, 从摄取和清洁到分析和报告. 他们负责确保安全、高效和可靠的数据流. 数据工程师可以设计用于处理数据的最优基础设施 AI/ML engineers and 数据科学家 收集商业见解.
Hiring a skilled 数据工程师 to design and maintain data pipelines can lead to more reliable operations, 更高效的数据处理, 节约成本. 更快、更准确的洞察使组织更加敏捷, 改进了对业务变化的响应时间, environment, 和/或消费者情绪. 一个专门的数据工程师对于处理大数据的组织来说是必不可少的, 复杂数据管理, 或私人客户数据.
为特定于业务的报告建模数据 -综合措施, dimensions, and metadata to reflect various—and possibly conflicting—ways that users may perceive that data. Data engineers need to be capable of building models that align with your unique business needs, 提供更准确的见解,避免误传.
数据摄取、清理和转换 -设计和实现数据摄取管道,以确保来自各种源系统和格式(如REST api)的数据, JSONs, Excel电子表格, 最喜欢的SQL风格, and big data key-value pairs) is successfully delivered into a central database and made available for analysis. 另外, 所有数据都转换成可用的格式, 在统一的观点中, 非常适合产生见解. 将删除不相关、不完整或不正确的数据,并酌情应用元数据. 数据工程师在不同数据源之间架起桥梁, 促进可靠的数据访问和高效的分析.
A 数据工程师是一个多方面的专业人员 谁兼具程序员的技能, architect, and DevOps engineer with a deep understanding of data structures and data processing algorithms. Different types of businesses have distinct criteria for and diverse expectations of a quality 数据工程师, 所以适合一家公司的开发者不一定适合另一家公司. 在选择数据工程师时, 您应该考虑所需的专业水平和特定于项目的技能.
初级数据工程师和高级数据工程师的区别是什么?
填补初级职位, look for candidates who have taken a 工程数据 course or a course in a related discipline, 比如数据科学, 软件工程, 或者数据库管理. 候选人应具有相关的ETL/ELT写作经验, 自动化管道, and working with your selected database technologies and/or data warehouse / data lake solutions.
填补高级职位, 关注具有广泛经验的专业数据工程师, for example, 一开始是做数据库管理员的工程师, SQL开发人员, 或者数据科学家,后来变成了数据工程师. 候选人应该了解您的技术和业务流程——从面向客户的应用程序, accounting, ERP, 从CRM系统到数据科学/机器学习管道, 以及数据可视化. They should be able to use the extracted analytics to build interactive dashboards and reports.
分布式系统 -了解分布式系统和如何设计, build, 维护分布式数据管道对于数据工程师来说是至关重要的. 数据工程师必须了解如何使用工具,例如 Kafka, Spark, and Apache Flink to design fault-tolerant systems and ensure 数据一致性 across the system parts.
Automation —数据工程师使用的工具包括 Apache气流 and Jenkins to automate, monitor, 解决重复的任务, 例如数据摄取和数据处理, 确保效率和可扩展性.
工程数据 是准备、处理和管理分析数据的实践吗. 它包括数据提取、清理、转换和存储等任务. A 数据工程师 is responsible for building and maintaining the infrastructure that supports data science projects, 比如数据管道, 数据仓库, 数据湖.
Data science, in turn, 是否使用数据和统计模型来提取见解并根据数据做出明智的决策. 数据科学家负责定义数据要回答的问题, 选择适当的数据集和模型, 并解释他们的分析结果. 他们还将他们的发现传达给利益相关者.
如何为你的项目编写数据工程师职位描述
数据工程职位涉及各种职责和经验水平. 在你的招聘启事开始时,要用一个精心设计的、能充分描述职位的标题, 结合完成工作所需的经验水平, 以及该公司在远程工作和, if possible, 预期业务持续时间. For example, “混合职位”:高级数据工程师, 6个月”有效地突出了这些关键方面.
This question gives insight into each candidate’s knowledge of a 数据工程师’s core responsibilities and skills. 管道开发是这项工作的一个基本方面,涉及自动化清洗, extraction, 转换, 以及数据的加载. 一个好的数据管道还包括质量检查和错误警报. Creating documentation and data catalogs is considered to be an aspect of pipeline development.
什么是数据清理,它是如何实现的?
数据清理(也称为数据清洗)是任何数据管道中的重要步骤, 所有候选人都应该熟悉它的工具和技术. 数据清洗是指对数据进行重复数据删除, 删除无意义的数据, 然后填入缺失的值. Cleaning can be automated in a pipeline through which data passes, coming out cleaned or sanitized. 管道通常查找并删除异常值, 验证数据, 保护和/或匿名化数据(例如.g.,删除信用卡号码),并纠正重复出现的错误(例如.g.(在文本数据中用一个空格替换两个空格的实例). 一些流行的数据清理工具包括 OpenRefine, Alteryx设计师云, and the Pandas分析库.
数据仓库是如何工作的?
数据仓库是数据工程中的一个基本概念, 优秀的数据工程师应该理解它的基本原理. 数据仓库是维护中央数据存储库的软件系统. 专为高效的数据分析而设计, reporting, 和决策, a data warehouse typically uses a relational 数据库管理 system as its underlying technology. 数据是从一个或多个源(如事务数据库)收集的, 操作数据存储, 或参考数据)和, 清洗改造后, 移动到中央存储库.
数据仓库和数据湖的区别是什么?
因为数据工程师经常被要求在数据仓库和数据湖之间做出选择, 对于候选人来说,了解这些差异是很重要的. 数据仓库由易于分析的高度结构化数据组成, while a data lake contains unstructured data that a data scientist must pore over to create meaningful analyses. 候选人还应该提到不同因素的重要性, 比如数据量, 处理需求, 访问模式, 在数据仓库和数据湖之间进行选择时.
关系数据库管理系统(RDBMS)是一种软件系统,它使用结构化表来组织和管理数据,以便进行有效的操作. 该系统通常涉及存储、检索、查询和更新. 像表和视图这样的对象可以相互链接, 用一个显示它们连接方式的模式. Most 数据工程师s work with relational 数据库等 SQL Server, PostgreSQL, or Oracle Database. 每个候选人的回答都可以揭示他们使用和管理关系数据库的经验,并可以引发关于特定平台的讨论.
为什么公司要雇佣数据工程师?
With the explosion in data production and the opportunities offered by effective data analysis, 对数据工程师的需求是不言而喻的. 一个高质量的数据工程师可以帮助你的公司建立一个高效的数据生态系统,并简化你的AI/ML工程师和数据科学家的工作.
专家数据工程师是有资格建议和选择最适合公司的工具和框架的人. 通过实施这些建议, 公司的定位是享受时间和成本的显著节省, 同时也提升了它的竞争优势. 拥有一名合格的数据工程师可以确保公司的数据分析工程师能够高效地工作, in turn, 使公司能够可靠地为客户服务.