对数据工程师的需求预计将呈指数增长
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. According to Informatica的2023年数据工程市场调查 , 65%的受访者表示他们已经在组织内部使用数据工程能力. 另有20%的受访者计划在未来12个月内实施数据工程工具. 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.
本招聘指南通过介绍定义顶尖数据工程师的基本属性来简化招聘过程. 了解如何识别符合您项目需求的申请人. 了解什么是有效的职位描述，并学习在面试和评估阶段进行导航的策略, 确保招聘成功.
是什么属性将优秀的数据工程师与其他工程师区分开来?
高质量数据工程师负责日常数据处理之外的任务. 这个熟练的专家还监督适当的数据体系结构的实现和在其中流动的数据的维护.
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. Additionally, 在处理企业级解决方案时, 您可能需要一位工程师，他可以作为与涉众沟通的联络点, 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, 数据工程师被要求确保数据驱动的操作顺利安全地运行. 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.
雇用熟练的数据工程师来设计和维护数据管道可以带来更可靠的操作, 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.
数据工程师应该具备哪些技能?
数据工程师的日常职责需要多方面的技能，将技术和解决问题的能力与对整个数据处理生命周期的深入理解结合起来. 经验丰富的数据工程师应具备以下方面的专业知识:
为特定于业务的报告建模数据 -综合措施, dimensions, 以及元数据，以反映用户可能感知数据的各种(可能相互冲突的)方式. 数据工程师需要能够构建符合您独特业务需求的模型, 提供更准确的见解，避免误传.
报告和仪表板构建 -以连贯、统一的方式呈现数据，讲述一个准确的故事. 从数据可视化最佳实践到交互性, connectivity, 深入到细节, 数据工程师通常负责呈现数据.
数据管道的设计、优化和维护 -设计优化管道, 存储系统, 和处理系统，以确保数据的移动和处理可靠，有效地从源到目的地. 这通常涉及到跨系统集成数据:组合来自多个不同来源的数据，并确保这些数据在不同的系统或应用程序之间是统一的和可访问的. 应该优化资源分配，以最大限度地降低成本并缩短处理时间. 监控和维护也应该优先考虑，以尽量减少停机时间，并最大限度地提高数据质量和可用性.
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, 大数据(键值对)被成功地传送到一个中央数据库，供分析使用. Additionally, 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.
数据存储与处理 设计和维护数据仓库、数据湖等数据存储系统. 现代数据分析通常涉及包含大量数据的数据集, 需要专门处理. 选择合适的存储系统对于提高可伸缩性和性能至关重要. 具有不同类型存储系统工作经验的数据工程师, 以及处理大型数据集, 能否更快、更可靠地传递见解, 提高公司的敏捷性和响应能力.
Data security —在构建流程和流时对数据应用安全性. 安全性通常通过限制数据的哪些方面来实现, forms, 并分析呈现给哪些用户. 安全还需要对特定数据进行匿名化处理, 接入日志维护, 主动监控. 为了保护公司免受数据泄露, 在数据工程师的技能列表中，安全性应该是最重要的.
如何确定理想的数据工程师?
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, 对数据结构和数据处理算法有深刻理解的DevOps工程师. 不同类型的业务对质量数据工程师有不同的标准和不同的期望, 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, 寻找参加过数据工程课程或相关学科课程的候选人, 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, 并使用您选择的数据库技术和/或数据仓库/数据湖解决方案.
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 developer, 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. 他们应该能够使用提取的分析来构建交互式仪表板和报告.
什么是互补技术 技术技能 对数据工程师来说是必不可少的吗?
考虑以下补充的数据工程技能，以及它们如何与公司现在或将来的需求保持一致:
编程语言 —精通至少一门编程语言是数据工程师的必备条件. Python and Java 数据工程中最常用的编程语言是什么, 虽然数据工程的某些领域可能需要熟练掌握 C , C++ ，或其他语言. 数据工程师应该熟悉支持业务专用数据的编程语言和库, 比如医学或太空图像, 或者基因数据集.
数据库管理 -了解 数据库管理 系统(DBMS)，例如 MySQL and PostgreSQL , as well as NoSQL 数据库等 MongoDB or Cassandra ，对于数据工程师来说是必不可少的. 他们还应该精通 SQL 用于数据检索和操作. 另外，扎实的认识 数据仓库 和现代仓储产品，如 Snowflake and Redshift , is a must.
云计算 -许多组织使用云来存储和处理大量数据. 不仅是云计算平台的经验，如 AWS , GCP , and Azure 对数据工程师很重要, 他们还必须了解使用各种云的优缺点. 对于使用或计划使用人工智能和机器学习的公司, 数据工程师还必须了解通用云与基于云的AI/ML解决方案(如H2O)的集成.ai、RapidMiner或 Databricks .
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 , 和Apache Flink来设计容错系统，并确保系统各部分的数据一致性.
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.
两者的区别是什么 数据工程和数据科学 ?
随着名字听起来很像的新职业头衔的出现, 区分这两者之间的区别可能会令人困惑. 了解每个专业人员最适合的项目类型是开始招聘过程的先决条件.
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. 数据工程师负责构建和维护支持数据科学项目的基础设施, 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.
接下来，描述当前的数据生态系统和数据工程师将要执行的任务. 列出你所使用的数据管理系统，并说明是否:
您有一个数据仓库或数据湖.
您的数据系统是集成的.
您需要一名数据工程师来维护现有的管道，并根据需要添加新的管道.
您正在计划对数据系统进行重大检修, 比如迁移到云端, 创建新的数据仓库或数据湖, 用数据湖代替仓库, 或者改变组织流程以建立数据网格.
你对职位的清晰描述有助于求职者建立对工作的现实期望.
数据工程师面试中最重要的问题是什么?
有效的面试就是提出正确的问题. 以下是一些问题和面试提示，可以帮助您测试候选人的知识并了解他们的数据工程方法.
管道开发包括什么?
这个问题可以深入了解每个候选人对数据工程师核心职责和技能的了解程度. 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. 创建文档和数据目录被认为是管道开发的一个方面.
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. 清洗可以在数据通过的管道中自动化，出来时经过清洗或消毒. 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, 数据仓库通常使用关系数据库管理系统作为其底层技术. 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, 而数据湖包含非结构化数据，数据科学家必须仔细研究这些数据才能进行有意义的分析. 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.
引用数据工程中的一些最佳实践.
这个问题评估每位候选人对良好数据工程实践的理解, 以及了解他们的经验和他们优先考虑的领域. 每个候选人的回答都会让你了解他们对数据工程的总体方法. 而具体的实践将根据项目的需要而变化, 以下准则通常被认为是数据工程的最佳实践:
创建用于执行单个任务的简单函数.
Generate data lineage; maintain a data catalog with a history of any data 转换 from raw data.
选择并安装兼容的和非冗余的工具.
通过实现访问控制(覆盖单个数据元素和行级访问的粒度权限)来保护数据, 以及控制对完整报告和仪表板的访问. 添加使用跟踪日志，并在专门的安全存储库中存储密码和访问密钥.
建立并遵循命名规范.
开发可参数化的管道.
什么是关系数据库管理系统?
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. 大多数数据工程师使用关系数据库，如SQL Server、PostgreSQL或Oracle数据库. 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?
随着数据生产的爆炸式增长和有效数据分析提供的机会, 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.
本文介绍的技术内容由 鲍里斯·米哈 .
