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Ingénieur et Data Scientist: ce qu'ils peuvent et combien ils gagnent

En collaboration avec Elena Gerasimova, chef du département de science des données et d'analyse en netologie, nous continuons de comprendre comment les scientifiques et les ingénieurs de données interagissent et comment ils diffèrent.

Dans la première partie, nous avons parlé des principales différences entre Data Scientist et Data Engineer .

Dans cet article, nous parlerons des connaissances et des compétences que les spécialistes devraient posséder, du type de formation apprécié par les employeurs, de la manière dont les entretiens sont menés et du montant que les ingénieurs et scientifiques des données gagnent. 

Ce que les scientifiques et les ingénieurs devraient savoir


Formation profil pour les deux spécialistes - Informatique.



Tout spécialiste des données - un scientifique des données ou un analyste - doit être en mesure de prouver l'exactitude de ses conclusions. Pour ce faire, on ne peut se passer de connaissances en statistiques et statistiques liées aux mathématiques de base .

Les outils d'apprentissage automatique et d'analyse de données sont indispensables dans le monde moderne. Si les outils habituels ne sont pas disponibles, vous devez avoir les compétences nécessaires pour apprendre rapidement de nouveaux outils, créer des scripts simples pour automatiser les tâches .

Il est important de noter que le spécialiste des données doit communiquer efficacement les résultats de l'analyse. La visualisation des données l'aidera à cet égard .ou les résultats de recherches et de tests d'hypothèses. Les spécialistes doivent pouvoir créer des tableaux et des graphiques, utiliser des outils de visualisation, comprendre et expliquer les données des tableaux de bord.



Pour un ingénieur de données, trois domaines apparaissent au premier plan.

Algorithmes et structures de données . Il est important de mettre la main sur l'écriture de code et l'utilisation de structures et d'algorithmes de base:

  • analyse de complexité des algorithmes,
  • capacité à écrire du code clair et pris en charge, 
  • le traitement par lots
  • traitement en temps réel.

Bases de données et entrepôts de données, Business Intelligence :

  • stockage et traitement des données,
  • conception de systèmes holistiques
  • Ingestion de données,
  • systèmes de fichiers distribués.

Hadoop et Big Data . Il y a de plus en plus de données, et à l'horizon de 3 à 5 ans, ces technologies deviendront nécessaires pour chaque ingénieur. Un plus:

  • Data Lakes,
  • travailler avec des fournisseurs de cloud.

L'apprentissage automatique sera utilisé partout, et il est important de comprendre quelles tâches métier il aidera à résoudre. Il n'est pas nécessaire de pouvoir faire des modèles (les données seront prises en charge par les scientifiques), mais vous devez comprendre leur application et les exigences pertinentes.

Combien gagnent les ingénieurs et les scientifiques


Ingénieurs de données sur les revenus


Dans la pratique internationale, le salaire initial est généralement de 100 000 $ par an et augmente considérablement avec l'expérience, selon Glassdoor. De plus, les entreprises offrent souvent des options d'achat d'actions et des bonus de 5 à 15% par an.

En Russie, au début d'une carrière, les salaires ne sont généralement pas inférieurs à 50 000 roubles dans les régions et 80 000 à Moscou. À ce stade, l'expérience n'est pas requise, sauf pour la formation réussie.

Après 1‒2 ans de travail - une fourchette de 90‒100 mille roubles.

La fourche augmente à 120-160 mille en 2-5 ans. Des facteurs sont ajoutés, tels que la spécialisation des entreprises passées, la taille des projets, le travail avec les mégadonnées, etc.

Après 5 ans de travail, il est plus facile de rechercher des postes vacants dans des départements connexes ou de répondre à des postes hautement spécialisés tels que:

  • Un architecte ou développeur principal dans une banque ou des télécommunications - environ 250 000

  • Pré-ventes par le fournisseur avec les technologies dont vous avez travaillé le plus étroitement - 200 000 plus un bonus (1-1,5 million de roubles) est possible. 

  • Experts en implémentation d'applications métier d'entreprise, telles que SAP, - jusqu'à 350 000

Revenu Data Scientist


L'enquête des analystes de marché de la "recherche normale" et de l'agence de recrutement New.HR montre que les spécialistes Data Science gagnent un salaire moyen supérieur à celui des analystes. 

En Russie, le salaire initial d'un data scientist ayant une expérience de travail pouvant aller jusqu'à un an est de 113 000 roubles. 
À titre d'expérience, le passage des programmes de formation est désormais également pris en compte.
En 1-2 ans, un tel spécialiste peut déjà recevoir jusqu'à 160 000.

Pour un employé ayant une expérience de 4 à 5 ans, la fourche atteint 310 000.

Comment sont les entretiens


En Occident, les diplômés des programmes de formation professionnelle subissent leur premier entretien en moyenne 5 semaines après l'obtention du diplôme. Environ 85% trouvent du travail après 3 mois.

Le processus d'interview des postes vacants pour un ingénieur de données et un scientifique des données est pratiquement le même. Se compose généralement de cinq étapes.

Résumé . Les candidats ayant une expérience antérieure non essentielle (par exemple, du marketing) doivent préparer une lettre de motivation détaillée pour chaque entreprise ou avoir des recommandations d'un représentant de cette entreprise.

Projection technique . Elle a généralement lieu par téléphone. Il se compose d'une ou deux questions complexes et autant simples concernant la pile actuelle de l'employeur.

Entretien RH. Peut passer par téléphone. À ce stade, le candidat est vérifié pour l'adéquation globale et la capacité de communiquer.

Entretien technique . Se déroule le plus souvent en personne. Dans différentes entreprises, le niveau des postes dans le tableau des effectifs est différent et les postes peuvent être appelés de différentes manières. Par conséquent, à ce stade, ce sont précisément les connaissances techniques qui sont vérifiées.

Entretien avec le directeur technique / architecte en chef . L'ingénieur et le scientifique sont des postes stratégiques, et pour de nombreuses entreprises, ils sont également nouveaux. Il est important que le collègue potentiel aime le leader et corresponde à ses opinions.

Qu'est-ce qui aidera les scientifiques et les ingénieurs dans leur croissance de carrière?


Il existe de nombreux nouveaux outils pour travailler avec les données. Et peu de gens connaissent aussi bien tous. 

De nombreuses entreprises ne sont pas prêtes à embaucher des employés sans expérience de travail. Cependant, les candidats ayant une base minimale et une connaissance des bases des outils populaires peuvent acquérir l'expérience nécessaire s'ils sont formés et développés de manière indépendante.

Qualités utiles pour un ingénieur de données et un scientifique des données


Désir et capacité d'apprendre . Il n'est pas nécessaire de poursuivre immédiatement l'expérience ou de changer de travail pour un nouvel outil, mais vous devez être prêt à passer à un nouveau domaine.

Le désir d'automatisation des processus de routine . Ceci est important non seulement pour la productivité, mais aussi pour maintenir des données de haute qualité et la rapidité de leur livraison au consommateur.

Attention et compréhension de «ce qui est sous le capot» des processus . Le spécialiste qui a l'histoire et une connaissance approfondie des processus résoudra le problème plus rapidement.

En plus d'une excellente connaissance des algorithmes, des structures de données et des pipelines, vous devez apprendre à penser dans les produits - pour voir l'architecture et la solution d'entreprise comme une image unique. 

Par exemple, il est utile de prendre n'importe quel service connu et d'en créer une base de données. Réfléchissez ensuite à la façon de développer des ETL et des DW qui les remplissent de données, quels seront les consommateurs et ce qu'il est important pour eux de connaître les données, ainsi que la façon dont les clients interagissent avec les applications: pour la recherche d'emploi et les rencontres, la location de voiture, l'application de podcast, la plate-forme éducative.
Les positions de l'analyste, du data scientist et de l'ingénieur sont très proches, vous pouvez donc vous déplacer d'une direction à l'autre plus rapidement que dans d'autres domaines.
Dans tous les cas, les propriétaires de n'importe quel fond informatique seront plus faciles que ceux qui ne le font pas. En moyenne, les adultes motivés se recyclent et changent d'emploi tous les 1,5 à 2 ans. C'est plus facile pour ceux qui étudient en groupe et avec un mentor, par rapport à ceux qui ne comptent que sur des sources ouvertes.

Des éditeurs de Netology


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