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Ingeniero de datos y científico de datos: lo que pueden y cuánto ganan

Junto con Elena Gerasimova, jefa del Departamento de Ciencia y Análisis de Datos en Netología, seguimos entendiendo cómo los Científicos de Datos y los Ingenieros de Datos interactúan entre sí y en qué se diferencian.

En la primera parte, hablamos sobre las principales diferencias entre Data Scientist e Data Engineer .

En este artículo, hablaremos sobre lo que deberían tener los especialistas en conocimientos y habilidades, qué tipo de educación aprecian los empleadores, cómo se realizan las entrevistas y cuánto ganan los ingenieros de datos y los científicos de datos. 

Lo que los científicos e ingenieros deben saber


Perfil educativo para ambos especialistas - Informática.



Cualquier especialista en datos, un científico de datos o analista, debe ser capaz de demostrar la exactitud de sus conclusiones. Para hacer esto, uno no puede prescindir del conocimiento de estadísticas y estadísticas relacionadas con las matemáticas básicas .

El aprendizaje automático y las herramientas de análisis de datos son indispensables en el mundo moderno. Si las herramientas habituales no están disponibles, debe tener las habilidades para aprender rápidamente nuevas herramientas, crear scripts simples para automatizar las tareas .

Es importante tener en cuenta que el especialista en datos debe comunicar efectivamente los resultados del análisis. La visualización de datos lo ayudará en esto .o los resultados de investigaciones y pruebas de hipótesis. Los especialistas deberían poder crear cuadros y gráficos, utilizar herramientas de visualización, comprender y explicar los datos de los paneles.



Para un ingeniero de datos, tres áreas se destacan.

Algoritmos y estructuras de datos . Es importante tener acceso a la escritura del código y al uso de estructuras y algoritmos básicos:

  • análisis de complejidad de algoritmos,
  • capacidad de escribir código claro y compatible, 
  • procesamiento por lotes
  • procesamiento en tiempo real.

Bases de datos y almacenes de datos, Business Intelligence :

  • almacenamiento y procesamiento de datos,
  • diseño de sistemas holísticos
  • Ingestión de datos,
  • sistemas de archivos distribuidos.

Hadoop y Big Data . Cada vez hay más datos, y en el horizonte de 3-5 años, estas tecnologías serán necesarias para todos los ingenieros. Un plus:

  • Data Lakes,
  • trabajar con proveedores en la nube.

El aprendizaje automático se utilizará en todas partes, y es importante comprender qué tareas comerciales ayudará a resolver. No es necesario poder hacer modelos (los científicos de datos se encargarán de esto), pero debe comprender su aplicación y los requisitos relevantes.

¿Cuánto ganan los ingenieros y los científicos?


Ingenieros de datos de ingresos


En la práctica internacional, el salario inicial suele ser de $ 100,000 por año y aumenta significativamente con la experiencia, según Glassdoor. Además, las empresas suelen ofrecer opciones sobre acciones y bonos de 5 a 15% por año.

En Rusia, al comienzo de una carrera, los salarios generalmente no son menos de 50 mil rublos en las regiones y 80 mil en Moscú. En esta etapa, no se requiere experiencia, excepto por la capacitación aprobada.

Después de 1‒2 años de trabajo: un tenedor de 90‒100 mil rublos.

La horquilla aumenta a 120-160 mil en 2-5 años. Se agregan factores, como la especialización de compañías anteriores, el tamaño de los proyectos, el trabajo con big data y más.

Después de 5 años de trabajo, es más fácil buscar vacantes en departamentos relacionados o responder a puestos altamente especializados como:

  • Un arquitecto o desarrollador líder en un banco o telecomunicaciones: alrededor de 250 mil

  • Preventa del proveedor con cuyas tecnologías trabajó más estrechamente: 200 mil más un bono (1-1.5 millones de rublos) es posible. 

  • Expertos en la implementación de aplicaciones empresariales empresariales, como SAP, - hasta 350 mil

Ingresos del científico de datos


La investigación de mercado de analistas en Normal Research y la agencia de reclutamiento New.HR muestra que los especialistas en Data Science ganan un salario promedio más alto que otros analistas. 

En Rusia, el salario inicial de un científico de datos con experiencia laboral de hasta un año es de 113 mil rublos. 
Como experiencia, ahora también se tiene en cuenta la aprobación de los programas de capacitación.
En 1-2 años, dicho especialista ya puede recibir hasta 160 mil.

Para un empleado con experiencia de 4-5 años, el tenedor crece a 310 mil.

Como son las entrevistas


En Occidente, los graduados de los programas de formación profesional se someten a su primera entrevista en promedio 5 semanas después de la graduación. Alrededor del 85% encuentra trabajo después de 3 meses.

El proceso de entrevistar vacantes para un ingeniero de datos y un científico de datos es prácticamente el mismo. Generalmente consta de cinco etapas.

Resumen . Los candidatos con experiencia previa no esencial (por ejemplo, de marketing) deben preparar una carta de presentación detallada para cada empresa o tener recomendaciones de un representante de esta empresa.

Proyección técnica . Suele realizarse por teléfono. Consiste en una o dos preguntas complejas y tantas preguntas simples con respecto a la pila actual del empleador.

Entrevista de recursos humanos. Puede pasar por teléfono. En esta etapa, se verifica al candidato la idoneidad general y la capacidad de comunicarse.

Entrevista técnica . La mayoría de las veces tiene lugar en persona. En diferentes empresas, el nivel de puestos en la tabla de personal es diferente, y los puestos se pueden llamar de diferentes maneras. Por lo tanto, en esta etapa, se comprueba precisamente el conocimiento técnico.

Entrevista con el director técnico / arquitecto jefe . Ingeniero y científico son puestos estratégicos, y para muchas empresas, también son nuevos. Es importante que al colega potencial le guste el líder y coincida con sus puntos de vista.

¿Qué ayudará a los científicos e ingenieros en su crecimiento profesional?


Hay muchas herramientas nuevas para trabajar con datos. Y pocas personas están igualmente bien versados ​​en todos. 

Muchas compañías no están listas para contratar empleados sin experiencia laboral. Sin embargo, los candidatos con una base mínima y conocimiento de los conceptos básicos de las herramientas populares pueden obtener la experiencia necesaria si están capacitados y desarrollados de forma independiente.

Cualidades útiles para un ingeniero de datos y un científico de datos.


Deseo y capacidad de aprender . No es necesario buscar experiencia o cambiar de trabajo inmediatamente por una nueva herramienta, pero debe estar preparado para cambiar a una nueva área.

El deseo de automatización de procesos rutinarios . Esto es importante no solo para la productividad, sino también para mantener datos de alta calidad y la velocidad de su entrega al consumidor.

Atención y comprensión de "lo que está bajo el capó" de los procesos . El especialista que tenga la historia y el conocimiento profundo de los procesos resolverá el problema más rápido.

Además de un excelente conocimiento de algoritmos, estructuras de datos y canalizaciones, debe aprender a pensar en productos , para ver la arquitectura y la solución empresarial como una imagen única. 

Por ejemplo, es útil tomar cualquier servicio conocido y crear una base de datos para él. Luego, piense en cómo desarrollar ETL y DW que lo llenen de datos, qué serán los consumidores y qué es importante que sepan sobre los datos, así como también cómo los clientes interactúan con las aplicaciones: para búsqueda de empleo y citas, alquiler de automóviles, aplicación de podcast, plataforma educativa.
Las posiciones del analista, el científico de datos y el ingeniero son muy cercanas, por lo que puede moverse de una dirección a otra más rápido que desde otras áreas.
En cualquier caso, los propietarios de cualquier fondo de TI serán más fáciles que aquellos que no lo hacen. En promedio, los adultos motivados se capacitan y cambian de trabajo cada 1.5–2 años. Esto es más fácil para aquellos que estudian en grupo y con un mentor, en comparación con aquellos que solo confían en fuentes abiertas.

De los editores de Netology.


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