Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают
Современные профессии

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают

Вместе с Еленой Герасимовой, руководителем факультета «Аналитика и Data Science» в Нетологии, продолжаем разбираться, как взаимодействуют между собой и чем различаются Data Scientist и Data Engineer.

В первой части рассказали об основных отличиях Data Scientist и Data Engineer.

В этом материале поговорим о том, какими знаниями и навыками должны обладать специалисты, какое образование ценится работодателями, как проходят собеседования, а также сколько зарабатывают дата-инженеры и дата-сайентисты.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают

ЕЛЕНА ГЕРАСИМОВА

Руководитель факультета «Аналитика и Data Science» в Нетологии

Что должны знать Data Scientist и Data Engineer


Профильное образование для обоих специалистов — Computer Science.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают

Любой специалист по данным — дата-сайентист или аналитик — должен уметь доказывать корректность своих выводов. Для этого не обойтись без знания статистики и связанной со статистикой базовой математики.

Машинное обучение и инструменты анализа данных незаменимы в современном мире. Если привычные инструменты недоступны, нужно иметь навыки быстрого изучения новых инструментов, создания простых скриптов для автоматизации задач.

Важно отметить, что специалист по работе с данными должен эффективно донести результаты анализа. В этом ему поможет визуализация данных или результатов проведённых исследований и проверки гипотез. Специалисты должны уметь создавать диаграммы и графики, использовать инструменты визуализации, понимать и разъяснять данные из дашбордов.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают

Для инженера данных на первый план выходят три направления.

Алгоритмы и структуры данных. Важно набить руку в написании кода и использовании основных структур и алгоритмов:

  • анализ сложности алгоритмов,
  • умение писать понятный поддерживаемый код,
  • пакетная обработка,
  • обработка в реальном времени.

Базы и хранилища данных, Business Intelligence:

  • хранение и обработка данных,
  • проектирование целостных систем,
  • Data Ingestion,
  • распределенные файловые системы.

Hadoop и Big Data. Данных становится всё больше, и на горизонте 3‒5 лет эти технологии станут необходимы каждому инженеру. Плюс:

  • Data Lakes,
  • работа с облачными провайдерами.

Машинное обучение будет использоваться повсеместно, и важно понимать, какие бизнес-задачи оно поможет решить. Не обязательно уметь делать модели (с этим справятся дата-сайентисты), но нужно разбираться в их применении и соответствующим требованиям.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Профессия

Дата-инженер с нуля до PRO

Узнать больше

  • Освоите профессию с высоким окладом на низкоконкурентном рынке
  • Научитесь автоматизировать работу с данными, настраивать мониторинги, создавать конвейеры обработки и схемы хранения данных
  • Получите знания, равноценные опыту 2‒3 лет самостоятельного изучения инжиниринга данных

Сколько получают дата-инженеры и дата-сайентисты

Доход инженеров по обработке данных

В международной практике начальная зарплата обычно составляет $100 000 в год и значительно увеличивается с опытом, по данным Glassdoor. Кроме того, компании часто предоставляют опционы на акции и 5‒15% годовых бонусов.

В России в начале карьеры зарплата обычно не меньше 50 тыс. рублей в регионах и 80 тыс. в Москве. На этом этапе не требуется опыт, кроме пройденного обучения.

Через 1‒2 года работы — вилка 90‒100 тыс. рублей.

Вилка увеличивается до 120‒160 тыс. через 2‒5 лет. Добавляются такие факторы, как специализация прошлых компаний, размер проектов, работа с big data и прочее.

После 5 лет работы легче искать вакансии в смежных отделах или откликаться на такие узкоспециализированные позиции, как:

  • Архитектор или ведущий разработчик в банке или телеком — около 250 тыс.
  • Pre-Sales у вендора, с технологиями которого вы работали плотнее всего, — 200 тыс. плюс возможен бонус (1‒1,5 млн рублей).
  • Эксперты по внедрению Enterprise business application, таких как SAP, — до 350 тыс. рублей.

Доход дата-сайентистов

Исследование рынка аналитиков компании «Нормальные исследования» и рекрутингового агентства New.HR показывает, что специалисты по Data Science получают в среднем большую зарплату, чем аналитики других специальностей.

В России начальная зарплата дата-сайентиста с опытом работы до года — от 113 тыс. рублей.

В качестве опыта работы сейчас также учитывается прохождение обучающих программ.

Через 1‒2 года такой специалист уже может получать до 160 тыс. рублей.

Для сотрудника с опытом работы от 4‒5 лет вилка вырастает до 310 тыс.

Как проходят собеседования

На западе выпускники программ профессионального обучения проходят первое собеседование в среднем через 5 недель после окончания обучения. Около 85% находят работу через 3 месяца.

Процесс прохождения собеседований на вакансии инженера данных и дата-сайентиста практически не различается. Обычно состоит из пяти этапов.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Резюме

Кандидатам с непрофильным предыдущим опытом (например, из маркетинга) необходимо для каждой компании подготовить подробное сопроводительное письмо или иметь рекомендации от представителя этой компании.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Технический скрининг

Проходит, как правило, по телефону. Состоит из одного‒двух сложных и столько же простых вопросов, касающихся текущего стека работодателя.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают HR-интервью

Может проходить по телефону. На этом этапе кандидата проверяют на общую адекватность и способность общаться.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Техническое собеседование

Чаще всего проходит очно. В разных компаниях уровень позиций в штатном расписании отличается, и называться позиции могут по-разному. Поэтому на этом этапе проверяют именно технические знания.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Собеседование с техническим директором / главным архитектором

Data Scientist и Data Engineer — стратегические позиции, а для многих компаний к тому же новые. Важно, чтобы потенциальный коллега понравился руководителю и совпадал с ним во взглядах.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Профессия

Data Scientist

Узнать больше

  • Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
  • Сможете находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы 

Что поможет дата-сайентистам и инженерам данных в карьерном росте

Появилось достаточно много новых инструментов по работе с данными. И мало кто одинаково хорошо разбирается во всех.

Многие компании не готовы нанимать сотрудников без опыта работы. Однако кандидаты с минимальной базой и знанием основ популярных инструментов могут получить нужный опыт, если будут обучаться и развиваться самостоятельно.

Полезные качества для дата-инженера и дата-сайентиста

Желание и умение учиться. Необязательно сразу гнаться за опытом или менять работу ради нового инструмента, но нужно быть готовым переключиться на новую область.

Стремление к автоматизации рутинных процессов. Это важно не только для продуктивности, но и для поддержания высокого качества данных и скорости их доставки до потребителя.

Внимательность и понимание «что там под капотом» у процессов. Быстрее решит задачу тот специалист, у которого есть насмотренность и доскональное знание процессов.

Кроме отличного знания алгоритмов, структур данных и пайплайнов, нужно научиться мыслить продуктами — видеть архитектуру и бизнес-решение как единую картину.

Например, полезно взять любой известный сервис и придумать для него базу данных. Затем подумать, как разработать ETL и DW, которые наполнят её данными, какие будут потребители и что им важно знать о данных, а также как покупатели взаимодействуют с приложениями: для поиска работы и знакомств, прокат автомобилей, приложение для подкастов, образовательная платформа.

Позиции аналитика, Data Scientist и Data Engineer очень близки, поэтому переходить из одного направления в другое можно быстрее, чем из других сфер.

В любом случае, обладателям любого ИТ-бэкграунда будет проще, чем тем, у кого его нет. В среднем взрослые мотивированные люди переучиваются и меняют работу каждые 1,5‒2 года. Легче это даётся тем, кто учится в группе и с наставником, — по сравнению с теми, кто опирается лишь на открытые источники.

Материал изначально опубликован на habr.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают Профессия

Аналитик
данных

Узнать больше

  • Научитесь с нуля собирать, анализировать и презентовать данные
  • Освоите актуальные инструменты анализа данных:
    Hadoop и NoSQL
  • Сможете находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста

Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают

елена герасимова

Руководитель факультета «Аналитика и Data Science» в Нетологии

Оцените статью

Средняя оценка 4.6 / 5. Всего проголосовало 11

Телеграм Нетологии