mit csinál egy data engineer?
Az MIT Sloan School of Management definíciója szerint a data engineer, azaz az adatmérnök gyűjti, kezeli és adminisztrálja az adatokat. Az adatfeldolgozás kritikus része összpontosul nála, hiszen létrehozza a nyers adatok megszerzésére és feldolgozására szolgáló architektúrát, majd előkészíti az adatot az adattudósok számára, hogy elemezzék és információt nyerjenek belőle. A data engineer az előkészületi munka részeként azonosítja az adatkészletek trendjeit, és algoritmusokat dolgoz ki. Sok informatikai munkakörhöz hasonlóan az adatmérnökök is nagyon mélyreható és specifikus technológiai tudással rendelkeznek az adatbázisok tervezése, különféle programozási nyelvek és felhőszolgáltatások ismerete terén.
Az adatmérnökök egy olyan csapat részét képezik, amely kritikus információkat nyújt az üzleti vezetők számára, napi és hosszú távú stratégiai céljaik megvalósításához. Ezek az elemzőcsapatok fontos szerepet játszanak a szervezet életében, hiszen elengedhetetlen, hogy a vezetők képesek legyenek gyorsan megérteni és reagálni az aktuális és kialakulóban lévő trendekre.
milyen data engineer-ként dolgozni?
A data engineer más informatikus kollégákkal dolgozik együtt az architektúra fejlesztésén és az adatok használhatóságát javító interface-ek (API-k) létrehozásán. Akár egy irányítópulton való felhasználásra készítik elő az információkat, akár adatbázisba importálják, akár más célra nyerik ki, a data engineer felelős az adatok és a folyamatok integritásának biztosításáért. A feladatai közé tartozik továbbá a különböző adatkészletek kombinálása, az információk tárolási módjának meghatározása, valamint az adattudósokkal és elemzőkkel való együttműködés a szükséges információk kinyerése érdekében.
tekintse meg a legújabb IT állásajánlatainkat
megnézem
data engineer átlagos fizetése
Bérkalkulátorunk segítségével megismerheti a fizetési sávokat, hogy mennyit keres egy kezdő, vagy tapasztalt data engineer.
szeretné tudni, mennyit keres egy data engineer? nézze meg bérkalkulátorunkban!
bérkalkulátorhogyan kereshet többet data engineer-ként?
Az alábbi lehetőségek mind hozzájárulhatnak a magasabb fizetéshez:
- Szerezzen releváns tapasztalatot: Gyakorlati tapasztalatokat szerezhet valós adatprojekteken való munka során, akár szakmai gyakorlatok, szabadúszó lehetőségek vagy személyes projektek révén. Ez a gyakorlati tapasztalat bemutatja képességeit és szakértelmét a potenciális munkaadók számára.
- Folyamatosan frissítse készségeit: A data engineering gyorsan fejlődő terület. Legyen naprakész a legújabb technológiákkal és trendekkel, mint például a felhőalapú technológiák, a big data keretrendszerek és a gépi tanulás. Vegyen részt megfelelő képzési programokon, workshopokon vagy online tanfolyamokon tudásának bővítése érdekében.
- Szakosodjon egy szegmensre: ha egy adott területen vagy iparágban tapasztalatot szerez, keresett szakemberré válhat. Például az egészségügyi adatkezelésre vagy a pénzügyi adatkezelésre specializálódás jövedelmező karrierlehetőségeket nyithat meg.
- Szerezzen be megfelelő minősítéseket: a tanúsítványok neves szervezetektől, mint például az AWS Certified Big Data – Specialty vagy a Google Cloud Certified – Data Engineer, igazolja készségeit és növeli piacképességét.
- Networking: vegyen részt szakmai rendezvényeken, csatlakozzon adatmérnöki közösségekhez, és lépjen kapcsolatba a terület szakembereivel. A kapcsolatépítés új munkalehetőségekhez és értékes ismeretekhez is jó lehet.
data engineer munkakör típusai
Az adatmérnökök általában három területen dolgoznak:
- generalista: egy szervezeten belül minden adattal kapcsolatos feladatot felügyelnek, beleértve az analitikát is. Programokat és algoritmusokat terveznek, adatokat kezelnek és elemeznek, az eredményekből pedig riportokat készítenek a vállalat megfelelő csapatainak.
- pipeline központú: a folyamatközpontú adatmérnök általában adattudósokkal működik együtt, hogy az adatokat értelmezhető információkká alakítsák át. Általában középvállalatoknál létező, összetettebb munkakör, mint a generalista, mert szükséges, hogy értse a vállalkozás adatrendszereit és céljait. Monitorozza az adatintegrációs eszközöket, amelyek az adattárházakat adatforráshoz kapcsolják.
- adatbázis-központú: adatbázisokat alakít ki. A kiterjedt adatokkal rendelkező vállalatok általában megkövetelik, hogy monitorozzák adattáraikat és analitikai adatbázisaikat a sémák fejlesztéséhez. Kivonja az adatokat a forrásból, és olyan formátumba alakítja át, amelyet a vállalat elemezhet és tárolhat adattáraiban.
A szervezet mérete gyakran meghatározza a data engineer szerepkörét, mivel a kisebb cégeknél egy kis csapatra, vagy akár csak egy személyre, egy generalistára korlátozódhat az adatok kezelése. A nagyobb erőforrással rendelkező vállalatok több adatmérnököt tudnak foglalkoztatni a nagyobb adatmennyiség és szélesebb körű elemzési igények kielégítésére.
data engineer-ként dolgozni
A data engineer felelőssége, hogy az adattudósok és más érdekelt felek rendelkezésére bocsátott adatok valósak és használhatók legyenek. Ehhez szorosan együttműködik a csapat többi tagjával, beleértve az alkalmazásfejlesztőket, adattudósokat és adatbázis-adminisztrátorokat.
-
data engineer feladatai
Egy data engineer feladatai az alábbiakra épülnek:
- Adatelemzés és szintézis. Tudja, hogyan kell adatprofil-készítést és forrásrendszer-elemzést végezni, és világos elemzést tud nyújtani kollégáinak az adatok végfelhasználásának támogatásához.
- Adatfejlesztési folyamat. Tervezhet, építhet és tesztelhet adattermékeket több rendszerből származó feedek alapján, különféle tárolási technológiák és/vagy hozzáférési módszerek segítségével. Tudja, hogyan hozhat létre megismételhető és újrafelhasználható termékeket.
- Adatinnováció. Ismeri az új eszközöket és az adatok felhasználásával kapcsolatos innovációs lehetőségeket.
- Adatintegrációs tervezés. Az elfogadott szervezeti szabványoknak megfelelően készít adatmegoldásokat, amelyek biztosítják a szolgáltatások rugalmasságát, testreszabását és jövőállóságát.
- Adatmodellezés. Ismeri az adatmodellezés fogalmait és alapelveit, és képes megfelelő adatmodelleket előállítani, karbantartani és frissíteni az adott üzleti igényekhez. Tudja, hogyan lehet adatmodelleket visszafejteni egy élő rendszerből.
- Metaadatkezelés. A metaadattárak segítségével összetett feladatokat hajthat végre, például adat- és rendszerintegrációs hatáselemzést. Tudja, hogyan kell fenntartani egy adattárat, hogy az információk pontosak és naprakészek maradjanak.
- Problémamegoldás (adatok). Ismeri az adatbázisok, adatfolyamatok, adattermékek és -szolgáltatások problémáinak típusait és megoldásait.
- Programozás és felépítés. Egyszerű programokat vagy szkripteket tervezhet, kódolhat, tesztelhet, javíthat és dokumentálhat mások irányításával.
- Tesztelés. A tesztszkripteket felügyelet mellett futtathatja. Ismeri a tesztelés folyamatát és működését.
Ezek alapján napi szinten az alábbi feladatokat végzi:
- Adatok kinyerése és előkészítése az ETL (extract, transform, and load) folyamatok részeként
- Adatbázisok és adatfolyamok kialakítása és karbantartása
- Adatarchitektúrák fejlesztése és optimalizálása lokálisan és felhőben egyaránt.
- Az adatfeldolgozási folyamatok optimalizálása és automatizálása
- Az adatok minőségének és teljesítményének biztosítása rendszeres ellenőrzéssel és optimalizálással
- Az adatbiztonság és adatvédelem biztosítása.
- Az adatfolyamatok dokumentálása és jelentések készítése.
- Együttműködés adattudósokkal és elemzőkkel hatékony adatmodellek tervezése érdekében.
-
munkakörnyezet
Az adatmérnökök általában egy csapaton belül dolgoznak, a helyszínen vagy távolról is elvégezhetik munkájukat. A munkához használt eszközök és adatkészletek mind digitálisak, így nincs korlátozás arra vonatkozóan, hogy fizikailag hol ülnek, amíg biztonságos hozzáféréssel rendelkeznek a szervereikhez. Csak a vállalati kultúra és irányelvek határozzák meg, hogy a munkát a helyszínen vagy virtuálisan végzik-e el.
Sok nagy szervezet, például pénzintézetek, egészségügyi szolgáltatók és technológiai cégek, külön adatmérnöki csapatokkal kezelik adatinfrastruktúráját. Az adatmérnökök gyakran tanácsadó cégeknél dolgoznak, és segítik az ügyfeleket a sajátos szükségleteikre szabott adatmegoldások tervezésében és megvalósításában.
-
kikkel dolgozik együtt egy data engineer?
A data engineer pozícióban sokféle szakemberrel dolgozhat együtt. Az adatmérnökök gyakran csapatban dolgoznak más adatkezeléssel foglalkozó szakemberekkel, például adattudósokkal, adatelemzőkkel és adatbázis-adminisztrátorokkal. Emellett szoros együttműködésre van szükség más üzleti egységekkel és szakterületekkel, mint például a marketing, az üzletfejlesztés vagy az IT.
-
munkaidő beosztás
Az adatmérnökök munkabeosztása általában a szokásos irodai munkaidőt követi. A projekt határidejétől és a konkrét szervezeti igényektől függően azonban szükség lehet némi rugalmasságra a beosztás és a túlórák tekintetében is. Mivel az adatinfrastruktúra kritikus fontosságú az üzleti műveletek szempontjából, előfordulhat, hogy az adatmérnököknek rendelkezésre kell állniuk az ügyeleti támogatáshoz vagy hibaelhárításhoz, különösen a valós idejű adatfeldolgozással vagy kritikus rendszerproblémákkal kapcsolatos esetekben.
-
fejlődési lehetőségek
A data engineer szakma népszerűsége folyamatosan növekszik a digitális átalakulás és a big data megoldások iránti növekvő igény miatt. Az adatmérnökökre nagy kereslet mutatkozik a vállalatok körében, különösen az adatvezérelt döntéshozatal fontosságának felismerése miatt. A data engineer pozícióban dolgozó szakemberek széles körű lehetőségekkel rendelkeznek a munkaerőpiacon, és gyakran találnak kihívást jelentő és jól fizető munkahelyeket.
-
amiért érdemes data engineer állást a Randstadon keresztül keresni.
Több előnye is lehet, ha Randstad tanácsadó közreműködésével keres data engineer állást:
- egy a munkaerőpiac IT szektorát jól ismerő tanácsadó támogatja a kiválasztási folyamat során
- álláslehetőségek széles skáláját találja honlapunkon
- akár határozott akár határozatlan idejű állást keres, segítünk megtalálni azt az állást, ami Önhöz leginkább passzol.
szükséges tanulmányok és készségek
tanulmányok
A kulcsfontosságú ismeretek közé tartozik a programozás, a matematika, a szoftverfejlesztés, az adatbányászat, az adatbázis-kezelés, az IT és kiberbiztonság. A biztos technológiai ismeretek megléte minden adatmérnöktől elvárható, akár generalista, pipeline- vagy adatbázis-központú szakértő. Az alábbi képzések egyikét célszerű választani az induláshoz:
-
egyetemi végzettség
Bachelor, master vagy Ph.D. az alábbi területeken: matematika, információs technológia, informatika, mérnök-informatika, szoftverfejlesztés
-
technológiai ismeretek
Az egyetemi végzettség mellett a munkáltatók több kulcsfontosságú technológiai terület egyikében is kérhetnek minősítést. A CIO szerint az alábbiak a legkeresettebb minősítések adatmérnökök számára:
- Amazon Web Services (AWS) Certified Data Analytics – Specialty
- Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer
- Cloudera Certified Professional (CCP): Data Engineer
- Data Science Council of America (DASCA) Associate Big Data Engineer
- Data Science Council of America (DASCA) Senior Big Data Engineer
- Google Professional Data Engineer
- IBM Certified Data Architect – Big Data
- IBM Certified Data Engineer – Big Data
- SAS Certified Big Data Professional
készségek
Egy adatmérnöknek magas szintű ismeretekkel kell rendelkeznie az adatarchitektúrákról, valamint az adatbázisok tervezéséről és karbantartásáról. Munkájuk kompetens elvégzéséhez sokféle technológia és programozási nyelv alapos ismerete is elengedhetetlen – akár 10-30 is szükséges lehet, hogy kiválaszthassák a legjobb eszközöket a projektekhez, amelyeken épp dolgoznak. Sok szervezet egy szolgáltatótól származó felhőszolgáltatás-csomagot használ, ezért gyakran szükség van egy platform mélyreható ismeretére, mint az AWS, vagy az Azure.
Az alábbi készségek szükségesek egy data engineer számára a munkavégzéshez:
-
technológiai ismeretek
Apache Spark, SQL, Hadoop, Beam, Java, Python, R, Kafka, Extract/Transform/Load (ETL), Amazon Web Services, Adatbázisok, Shell scripting, megosztott gépi tanulás platformok: MLib (Spark), mély gépi tanulás (Tensorflow, GPU Programming), fejlesztés containerkeben (Docker, Rkt), Programming in Notebooks (Zeppelin, Jupyter), Java, C++, és/vagy Go és funkcionális nyelvek (Scala, Clojure, Elixir)
-
személyes készségek
A szakmai készségeken túlmenően sok olyan személyes készség is szükséges, amelyekkel jellemzően a vezetők rendelkeznek: jó kommunikációs készség, csapatorientált szemléletmód, együttműködési készség, jó projektmenedzsment és hatékony időgazdálkodás.
-
coaching készségek
Egy hatékony DevOps mérnök mindig keresi a lehetőségeket a mentorálásra és a csapat készségeinek fejlesztésére. Feltárja az alkalmazottak készségeinek hiányosságait, és képzési lehetőségeket biztosít a szükséges készségek fejlesztése érdekében.
gyakran ismételt kérdések
Összegyűjtöttük a leggyakrabban ismétlődő kérdéseket a data engineer munkakörrel kapcsolatban:
-
az adatmérnökök hasonló munkát végeznek, mint az adattudósok?
Nem teljesen. A mérnökök arra összpontosítanak, hogy az üzleti elemzés alapjául szolgáló információk pontosak, tiszták és használatra készek legyenek az adattudósok számára. Ez a két szerepkör szorosan együttműködhet annak biztosítására, hogy az elemző munka olyan információkat eredményezzen, amelyeket az üzleti vezetők megértenek és felhasználhatnak üzleti céljaik eléréséhez.
-
a főiskola elvégzése után azonnal elhelyezkedhetek data engineer-ként?
Sok munkaadó keres olyan jelentkezőket, akik legalább néhány éves szakmai tapasztalattal rendelkeznek ezen a területen, de mivel jelenleg hiány van az adatmérnökökből, erős programozási és technológiai ismeretekkel és jó problémamegoldó készségekkel rendelkező frissdiplomásokat is keresnek. A legjobb módja annak, hogy adatmérnökként gyorsan elhelyezkedhessen, ha az egyetemen a szükséges technológiai ismeretek elsajátítását követően további minősítések megszerzésével és adatprojekteken való munkával épít rájuk.
-
az adatmérnökök nem csak a számítógépes kódolók egy részhalmaza?
A kódolás alapvető készség, amellyel az adatmérnököknek rendelkezniük kell, de munkájuk sokkal összetettebb, mint a programozás. Szükséges az adatarchitektúra, az adatbázisok és az osztott rendszerek ismerete. Képesnek kell lenniük azonosítani az adatkészletekkel kapcsolatos problémákat, megoldási lehetőségeket kidolgozni a megoldásukra, és integrálniuk kell az adatokat a számok elemzéséhez használt rendszerekbe.
-
egyetemi végzettség szükséges az ezen a területen való előrelépéshez?
Nem minden vállalat követeli meg adatmérnökeitől és adattudósaitól a mesterképzést, de a vezetői szintű szerep megszerzéséhez erősen ajánlott. Sok adatszakértő dolgozik ezen a területen diploma nélkül, kihasználva munkatapasztalatát és technológiai szakértelmét, hogy előrébb jussanak szakterületükön. Azonban egy mester- vagy Ph.D. segít jobban megérteni az elméleteket és így javítja a problémamegoldás hatékonyságát is. Ezen túlmenően a különböző tanusítványok szintén segíthetik a karrier előrehaladását ezen a területen.
-
hogyan jelentkezhetek data engineer állásra?
Data engineer állásra pályázni könnyű: készítse el Randstad-profilját, és válogasson állásajánlataink közül az Ön közelében. Bejelentkezést követően jelentkezzen egy kattintással az Önnek szimpatikus álláslehetőségre a weboldalunkon keresztül!
