Data Engineer - התפקיד הבא שלכם כבר כאן >>> Gotfriends

אני מחפש משרת Data Engineer חדשה בדיסקרטיות, האם זה אפשרי עם Gotfriends?

בוודאי! עם גוטפרנדס ניתן לנהל תהליך חיפוש עבודה דיסקרטי לחלוטין למשרת Data Engineer.

צוותי הגיוס המנוסים שלנו ישלחו את קורות החיים שלכם בצורה אנונימית לחברות הרלוונטיות, ויחברו אתכם רק למשרות איתן תרצו להתקדם, תוך הדגשה מול החברה המגייסת כמה חשוב לשמור על סודיות לאורך כל התהליך.

מה ההבדל בין משרות Data Engineer ל- Data Scientist?

מטרת התפקיד של Data Engineer היא איסוף הדאטה ממקורות שונים, הקמה של תשתיות נתונים בחברה, בנייה של פייפליינים וניהול זרימת הדאטה בארגון בצורה חלקה וברורה. בתוצרים שלהם ישתמשו לרוב האנליסטים, וצוותי ה- BI בחברה.
לעומת זאת, ההתמקדות של Data Scientist היא ניתוח הנתונים ובניית מודליים סטטיסטיים שיעזרו לחברה לקבל החלטות, הם מעבירים את התוצרים שלהם בדרך כלל לצוותי הניהול העסקי, ההנהלה הבכירה, השיווק, המוצר והמכירות.
לסיכום, שני התפקידים קריטיים בכל ארגון שמגדיר עצמו Data Driven (ולכן מדובר במשרות פופולאריות מאוד בקרב עמודי דרושים הייטק) אבל כל אחד פועל מזווית שונה.

עד כמה חשוב ניסיון עם Spark או Kafka כדי להתקבל למשרות נחשקות?

התשובה כמובן תלויה בסוג המשרה ובארגון, אבל בדרך כלל:
לתפקידים קלאסיים של Data Engineering, כמו למשל BI, ניסיון עם Spark ו-Kafka מהווה יתרון משמעותי, אך לרוב אינו תנאי חובה.

בתפקידים שמתמקדים ב־Streaming, Big Data, או Real-Time, רוב החברות כן דורשות ניסיון בכלים האלה, בעיקר כשמדובר בחברות שמנהלות דאטה בקנה מידה גדול.

באילו כלים או טכנולוגיות כדאי להשקיע כדי להתקדם בתחום?

כדי להצליח בתפקיד Data Engineer דרושים כישורים טכניים חזקים, וניסיון משמעותי ב Python ו- .SQL

חשוב גם להבין לעומק תהליכי פייפליינים (באמצעות Airflow או כלי orchestration דומים) ואת עולם תשתיות הנתונים כמו Snowflake, BigQuery, Redshift ו־DBT.
ניסיון עם Airflow, Kafka, Spark ושירותי ענן (AWS / GCP / Azure) עשוי להוות יתרון משמעותי.

אם תצברו ניסיון עם Apache Spark, הדבר עשוי לפתוח דלתות למשרות בחברות שמתמודדות עם כמויות גדולות של דאטה (Big Data).

למי שמעוניין להשתלב במשרת Data Engineer בחברות פינטק או סייבר שעובדות בדרך כלל עם Real-Time מומלץ להכיר גם את Kafka ו־Streaming.

כלים נוספים שהיכרות איתם יכולה להוות יתרון:
Docker, Kubernetes, Looker, Tableau, Power BI, וכן פתרונות לניטור איכות הנתונים כמו Great Expectations או כלים ייעודיים ל־Data Quality.

מחפשים את השלב הבא בקריירה?

שלחו קורות חיים, אנחנו נדאג לכל השאר.

שותפים להצלחה

משרות דרושים בתחום Data Engineer

Data Engineer לחברה בעולם ה-IOT

המאמץ עלינו!

צרף פרופיל LinkedIn