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Data Engineer und Data Scientist: Was sie können und wie viel sie verdienen

Zusammen mit Elena Gerasimova, Leiterin der Abteilung für Datenwissenschaft und Analytik in der Netologie, verstehen wir weiterhin, wie Data Scientist und Data Engineer miteinander interagieren und wie sie sich unterscheiden.

Im ersten Teil haben wir über die Hauptunterschiede zwischen Data Scientist und Data Engineer gesprochen .

In diesem Artikel werden wir darüber sprechen, welche Kenntnisse und Fähigkeiten Spezialisten haben sollten, welche Art von Ausbildung von Arbeitgebern geschätzt wird, wie Interviews durchgeführt werden und wie viel Dateningenieure und Datenwissenschaftler verdienen. 

Was Wissenschaftler und Ingenieure wissen sollten


Profilausbildung für beide Fachkräfte - Informatik.



Jeder Datenspezialist - ein Datenwissenschaftler oder Analyst - muss in der Lage sein, die Richtigkeit seiner Schlussfolgerungen nachzuweisen. Um dies zu erreichen, kann man nicht auf Kenntnisse der Statistik und der Statistik der Grundmathematik verzichten .

Werkzeuge für maschinelles Lernen und Datenanalyse sind in der modernen Welt unverzichtbar. Wenn die üblichen Tools nicht verfügbar sind, müssen Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um schnell neue Tools zu erlernen und einfache Skripts zur Automatisierung von Aufgaben zu erstellen .

Es ist wichtig zu beachten, dass der Datenspezialist die Ergebnisse der Analyse effektiv kommunizieren muss. Die Datenvisualisierung hilft ihm dabei .oder die Ergebnisse von Forschung und Hypothesentests. Spezialisten sollten in der Lage sein, Diagramme und Grafiken zu erstellen, Visualisierungstools zu verwenden, Daten aus Dashboards zu verstehen und zu erklären.



Für einen Dateningenieur treten drei Bereiche in den Vordergrund.

Algorithmen und Datenstrukturen . Es ist wichtig, dass Sie Code schreiben und grundlegende Strukturen und Algorithmen verwenden:

  • Komplexitätsanalyse von Algorithmen,
  • Fähigkeit, klaren, unterstützten Code zu schreiben, 
  • Stapelverarbeitung
  • Echtzeitverarbeitung.

Datenbanken und Data Warehouses, Business Intelligence :

  • Datenspeicherung und -verarbeitung,
  • ganzheitliches Systemdesign
  • Datenerfassung,
  • verteilte Dateisysteme.

Hadoop und Big Data . Es gibt immer mehr Daten, und in den nächsten drei bis fünf Jahren werden diese Technologien für jeden Ingenieur notwendig. Ein Plus:

  • Data Lakes,
  • mit Cloud-Anbietern zusammenarbeiten.

Maschinelles Lernen wird überall eingesetzt, und es ist wichtig zu verstehen, welche Geschäftsaufgaben es zu lösen hilft. Es ist nicht erforderlich, Modelle erstellen zu können (Daten, mit denen Wissenschaftler fertig werden), aber Sie müssen deren Anwendung und relevante Anforderungen verstehen.

Wie viel bekommen Ingenieure und Wissenschaftler?


Revenue Data Engineers


In der internationalen Praxis beträgt das Anfangsgehalt normalerweise 100.000 USD pro Jahr und steigt laut Glassdoor mit der Erfahrung erheblich an. Darüber hinaus bieten Unternehmen häufig Aktienoptionen und 5–15% jährliche Boni an.

In Russland betragen die Gehälter zu Beginn einer Karriere in der Regel nicht weniger als 50.000 Rubel in den Regionen und 80.000 Rubel in Moskau. Zu diesem Zeitpunkt ist keine Erfahrung erforderlich, außer für die bestandene Ausbildung.

Nach 1‒2 Jahren Arbeit - eine Gabel von 90‒100 Tausend Rubel.

Die Gabel steigt in 2-5 Jahren auf 120-160 Tausend. Hinzu kommen Faktoren wie die Spezialisierung früherer Unternehmen, die Größe von Projekten, die Arbeit mit Big Data und vieles mehr.

Nach 5 Jahren Arbeit ist es einfacher, nach Stellenangeboten in verwandten Abteilungen zu suchen oder auf hochspezialisierte Positionen zu reagieren wie:

  • Ein Architekt oder führender Entwickler bei einer Bank oder Telekommunikation - ungefähr 250.000

  • Pre-Sales von dem Anbieter, mit dessen Technologien Sie am engsten zusammengearbeitet haben - 200.000 plus ein Bonus ist möglich (1‒1,5 Millionen Rubel). 

  • Experten für die Implementierung von Unternehmensanwendungen für Unternehmen wie SAP - bis zu 350.000

Einkommen von Data Scientist


Marktforschung von Analysten Normaler Forschung und New.HR Recruiting - Agentur zeigt , dass Daten , Wissenschaft , Spezialisten verdienen durchschnittlich höheres Gehalt als andere Analysten. 

In Russland beträgt das Anfangsgehalt eines Datenwissenschaftlers mit einer Berufserfahrung von bis zu einem Jahr 113.000 Rubel. 
Erfahrungsgemäß wird nun auch der Durchgang von Schulungsprogrammen berücksichtigt.
In 1-2 Jahren kann ein solcher Spezialist bereits bis zu 160.000 erhalten.

Für einen Mitarbeiter mit einer Erfahrung von 4-5 Jahren wächst die Gabel auf 310.000.

Wie sind die Interviews?


Im Westen absolvieren Absolventen von Berufsbildungsprogrammen durchschnittlich 5 Wochen nach ihrem Abschluss ihr erstes Interview. Etwa 85% finden nach 3 Monaten Arbeit.

Der Prozess der Befragung von Stellenangeboten für einen Dateningenieur und einen Datenwissenschaftler ist praktisch der gleiche. Besteht normalerweise aus fünf Stufen.

Zusammenfassung . Kandidaten mit nicht zum Kerngeschäft gehörenden Vorkenntnissen (z. B. aus dem Marketing) müssen für jedes Unternehmen ein detailliertes Anschreiben erstellen oder Empfehlungen von einem Vertreter dieses Unternehmens erhalten.

Technisches Screening . Es findet normalerweise telefonisch statt. Es besteht aus ein oder zwei komplexen und ebenso vielen einfachen Fragen zum aktuellen Stapel des Arbeitgebers.

HR-Interview. Kann per Telefon passieren. In dieser Phase wird der Kandidat auf allgemeine Angemessenheit und Kommunikationsfähigkeit überprüft.

Technisches Interview . Meistens findet persönlich statt. In verschiedenen Unternehmen ist die Anzahl der Positionen in der Personaltabelle unterschiedlich, und Positionen können auf unterschiedliche Weise aufgerufen werden. Daher wird in dieser Phase genau das technische Wissen überprüft.

Interview mit dem technischen Direktor / Chefarchitekten . Ingenieur und Wissenschaftler sind strategische Positionen, und für viele Unternehmen sind sie auch neu. Es ist wichtig, dass der potenzielle Kollege den Leiter mag und seinen Ansichten entspricht.

Was hilft Wissenschaftlern und Ingenieuren bei ihrem Karrierewachstum?


Es gibt viele neue Tools für die Arbeit mit Daten. Und nur wenige Menschen kennen sich in allen gleich gut aus. 

Viele Unternehmen sind nicht bereit, Mitarbeiter ohne Berufserfahrung einzustellen. Kandidaten mit einer Mindestbasis und Kenntnissen der Grundlagen gängiger Tools können jedoch die erforderliche Erfahrung sammeln, wenn sie unabhängig geschult und entwickelt werden.

Nützliche Eigenschaften für einen Dateningenieur und Datenwissenschaftler


Wunsch und Lernfähigkeit . Es ist nicht erforderlich, sofort Erfahrungen zu sammeln oder die Arbeit für ein neues Tool zu ändern, aber Sie müssen bereit sein, in einen neuen Bereich zu wechseln.

Der Wunsch nach Automatisierung von Routineprozessen . Dies ist nicht nur für die Produktivität wichtig, sondern auch, um qualitativ hochwertige Daten und die Geschwindigkeit ihrer Lieferung an den Verbraucher aufrechtzuerhalten.

Aufmerksamkeit und Verständnis für „was unter der Haube ist“ der Prozesse . Der Spezialist, der die Geschichte und gründliche Kenntnis der Prozesse hat, wird das Problem schneller lösen.

Neben hervorragenden Kenntnissen über Algorithmen, Datenstrukturen und Pipelines müssen Sie lernen, wie man in Produkten denkt - um Architektur und Geschäftslösung als ein einziges Bild zu sehen. 

Zum Beispiel ist es nützlich, einen bekannten Dienst zu nehmen und eine Datenbank dafür zu erstellen. Überlegen Sie sich dann, wie Sie ETLs und DWs entwickeln, die diese mit Daten füllen, was die Verbraucher sein werden und was für sie wichtig ist, um über die Daten Bescheid zu wissen und wie Kunden mit Anwendungen interagieren: für Jobsuche und Dating, Autovermietung, Podcast-Anwendung, Bildungsplattform.
Die Positionen des Analysten, Datenwissenschaftlers und Ingenieurs sind sehr eng, sodass Sie schneller als in anderen Bereichen von einer Richtung in eine andere wechseln können.
In jedem Fall sind die Eigentümer eines IT-Hintergrunds einfacher als diejenigen, die dies nicht tun. Im Durchschnitt schulen motivierte Erwachsene alle 1,5 bis 2 Jahre um und wechseln den Arbeitsplatz. Dies ist für diejenigen, die in einer Gruppe und mit einem Mentor studieren, einfacher als für diejenigen, die sich nur auf Open Source verlassen.

Von den Herausgebern von Netology


Wenn Sie sich den Beruf des Dateningenieurs oder Datenwissenschaftlers genau ansehen, laden wir Sie ein, die Programme unserer Kurse zu studieren:


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