השכר בתפקיד Data Engineer בהייטק
מהו השכר הממוצע בתפקיד Data Engineer בהייטק לפי שנות ניסיון? איך נראה מסלול הקריירה של מי שבוחר בתפקיד? ומה הכי חשוב לציין בקורות החיים כדי לעבור את הסינון הראשוני? כל התשובות בכתבה
התפקיד Data Engineer הוא אחת הפונקציות המשמעותיות ביותר בחברות הייטק שכן הוא עומד בבסיסה של כל החלטה עסקית, או כזו שנוגעת למוצר ולטכנולוגיה. מדובר בתפקיד מעניין אך עם זאת מאתגר במיוחד, ובהתאמה גם השכר מתגמל מאוד כפי שמשתקף מעמוד טבלאות שכר הייטק 2025 באתר שלנו:
| שכר Data Engineer | 20-25 | 25-33 | 32-40 | 35-45 | למשרות בתחום |
השכר הממוצע לבעלי 0-2 שנות ניסיון בתחום נע בטווח שבין 20,000 ₪ ל – 28,000 ₪. מהנדסים בעלי 3-5 שנות ניסיון ירוויחו שכר ממוצע שנע בין 29,000 ₪ ל – 38,000 ₪. אחרי 6-10 שנים בתחום השכר הממוצע נע בין 35,000 ₪ ל- 50,000 ₪, ובדרגים הניהוליים השכר מתחיל ב- 40,000 ₪ ויכול להגיע עד 52,000 ₪.
Data Engineer– שכר ומסלול הקריירה
כדי למצוא את התפקיד הראשון שלכם בתחום ברוב המקומות תידרשו להשלים תחילה תואר ראשון במדעי המחשב, הנדסה או מערכות מידע. בשלב זה תצטרכו להראות שליטה טובה ב-SQL וב-Python ולהראות הבנה בסיסית בארכיטקטורת דאטה. בתפקיד הראשון שלכם תעסקו בעיקר בכתיבת פייפליינים בסיסיים לשליפה, טיוב וטעינה של נתונים וכן תתקנו טעויות בפייפליינים קיימים. בשלב זה שכר Data Engineer ממוצע נע בדרך כלל בטווח שבין 20,000 ₪ ל – 28,000 ₪.
לאחר 3-5 שנים בתפקיד Data Engineer שכר ממוצע יטפס ל- 29,000 ₪ - 38,000 ₪. בשלב זה כבר תהיו מנוסים בבניית תהליכים בקנה מידה אמיתי, תשלטו באופן מלא ב-AWS/GCP, Spark/Airflow ויתווספו לכם תחומי אחראיות נוספים כמו ביצוע אינטגרציה בין מערכות שונות ופתרון בעיות ביצועים וסקייל. בחברות מסוימות תידרשו גם להוביל טכנית פרויקטים. כדאי להשתתף בתכנון ארכיטקטורות ולהוביל תשתיות קריטיות בארגון, הניסיון הזה יסייע לכם לעבור לשלב הבא בקריירה ולהתקדם לתפקיד Tech Lead או Senior Data Engineer.
לאחר שתתנסו בכל תחומי האחראיות של התפקיד ותהיו בעלי 6-10 שנות ניסיון תוכלו להתקדם לרמת Senior בארגון ולקבל תחומי אחראיות נוספים.
כמו בהרבה משרות הייטק אחרות, אחרי למעלה מעשור בתפקיד ולאחר שתהיו מנוסים בבניית מערכות דאטה מורכבות תוכלו להתקדם לתפקיד ניהולי. בשלב זה תובילו פרויקטים אסטרטגיים וחשובים בחברה, תלוו ותנחו מפתחים צעירים, תכתבו Best Practices ותיעוד תהליכים ותהיו שותפים אמיתיים לקבלת החלטות משמעותיות בחברה, כאשר כל הדאטה של הארגון תהיה תחת אחריותכם. מדובר בשלב מאתגר ומעניין מאוד, עליכם לגשר בין הצרכים העסקיים של החברה לבין הטכנולוגיות, השלב הזה גם מתגמל מאוד שכן השכר הממוצע נע בין 40,000 – 52,000 ₪.
מעבר מתפקידים אחרים בהייטק לתפקיד Data Engineering
ניתן לעבור מהתפקידים הבאים למסלול של Data Engineer Career:
BI- אם יש לכם 2-4 שנות ניסיון בתפקיד BI טכני ושליטה גבוהה ב-SQL, דשבורדים ו-ETL תוכלו לעשות את המעבר. הפערים אותם תצטרכו להשלים יהיו בעיקר עבודה עם Cloud, פיתוח פייפליינים מודרניים, אוטומציה, תזמון תהליכים וכתיבה של קוד.
Data Warehouse - במידה ואתם מגיעים מעולמות ה- Data Warehouse ויש לכם בין 3-5 שנות ניסיון בתכנון, בנייה ותחזוקת DWH תוכלו להשלים את המעבר אודות לניסיון שלכם ב- Data Modeling עמוק והידע החזק שיש לכם ב-ETL מסורתי. לפני כן עליכם יהיה לעבור מחשיבה של סביבות on-prem לעבודה עם תשתית Cloud, ללמוד לעבוד עם כלים לניהול פייפליינים כמו dbt או Airflow וכן ללמוד לתכנת ב- Python.
Python – אם יש לכם ניסיון של 1-2 שנות ניסיון בפיתוח Python בתור מהנדסת או מהנדס תוכנה כולל עיבוד נתונים, API's או אוטומציה תוכלו לעבור ל- Data Engineering לאחר שתלמדו לעבוד עם SQL, תרכשו ידע מעמיק ב- Cloud Data Warehouse, ותכירו ארכיטקטורות דאטה ו - .Orchestration Tools
אחת הסיבות לכך שהמעברים האלה נפוצים כל כך היא שהניסיון שכבר נרכש במהלך הקריירה בעבודה עם דאטה, ETL, SQL או קוד יהיו רלוונטיים גם בתפקיד החדש. המעבר הזה מאפשר לעבור ל- Stack טכנולוגי מתקדם ומודרני יותר ולעבוד בסקייל גבוה יותר. בנוסף, מקבלים בתפקיד Data Engineer שכר גבוה יותר, כפי שפירטנו לעיל.
לסיכום
תפקידו של הData Engineer מרתק מהותי מאוד בכל ארגון. אם אתם מחפשים את התפקיד הבא שלכם בתחום, כזה שייקח את הקריירה שלכם לשלב הבא וישדרג אתכם מבחינת טכנולוגיות ושכר, דברו איתנו. בכל יום נוספות לאתר שלנו משרות חדשות בתחום ואנחנו כאן כדי לחבר אתכם למשרות שיתאימו בדיוק למה שאתם מחפשים.
תפקידי Data Engineer דרושים מועמדים עם ניסיון בכלי הדאטה הבאים:
Snowflake – הכלי הזה נפוץ מאוד בקרב חברות SaaS ובקרב חברות בינלאומיות
BigQuery (GCP)– גם הכלי הזה פופולארי במיוחד בקרב חברות הייטק, בין היתר משום שהוא חלק אינטגרלי מ- google cloud, ומשום שהוא serverless
Redshift (AWS)– הכלי הזה הוא פתרון ה- Data Warehouse הראשון בענן. הוא נפוץ מאוד בקרב חברות שכבר נמצאות ב- AWS ובקרב חברות אמריקאיות. מדובר בכלי שמשתלב בקלות עם שאר שירותי AWS: S3, Lambda, Glue, Athena.
Databricks Lakehouse- הכלי הזה מאפשר עבודה עם דאטה גולמי (Parquet/Delta Lake) וגם Structured queries.
בנוסף לאלו, חשוב גם להיות בעלי ניסיון ב- Cloud כי כמעט כל תשתית של דאטה יושבת ב- Cloud, חברות מגייסות בעיקר את מי שיודעים לעבוד עם Data Warehouse בענן וגם Data Pipeline בענן.
בתור חברת השמה להייטק שעובדת מול החברות הגדולות בשוק, אנחנו יודעים עד כמה חשוב לדייק את קורות החיים כדי לעבור את שלב הסינון הראשוני. חשוב שתפרטו מה עשיתם בכל קדנציה בקריירה, שימו דגש על הכלים הבאים ופרטו אודות השימוש שלכם בכל אחד מהם:
snowflake– חשוב לציין ניסיון עם בניית מחסן נתונים, כתיבת שאילתות SQL מורכבות, הפעלת Streams ו- Tasks וביצוע אופטימיזציה של שאילתות.
BigQuery (GCP)- חשוב לציין ניסיון בעיצוב סכמה, partitioning ו-clustering לשיפור הביצועים, שימוש ב‑scheduled queries ו‑Materialized Views, ובנייה של פייפליינים בענן.
Redshift (AWS)– חשוב לציין ניסיון בעיצוב טבלאות באמצעות SORT/DIST keys, טעינה של נתונים מ‑S3, ביצועי שאילתות, ועבודה עם Glue + Redshift Spectrum.
Databricks Lakehouse– חשוב לפרט לגבי עבודה עם Delta Lake, בנייה של פייפליינים שמבוססים על AutoLoader ו-Structured Streaming, שילוב Spark + SQL בנוטבוקס, וניהול מודלים עם MLflow.
Cloud– ציינו במפורש אם יש לכם ניסיון עם GCP\AWS\AZURE, ופרטו לגבי השירותים בהם השתמשתם.
לאחר מכן פרטו לגבי Pipelines ו-Tools שיש לכם ניסיון בהם, כולל תיאור של מה עשיתם בפועל ולאיזו מטרה.
בנוסף, פרטו לגבי הידע והניסיון שלכם ב- SQL וב- Python – ציינו שאילתות מתקדמות איתן אתם מנוסים ב-SQL.
וכמובן, בתור חברה שמתמחה בעולמות של גיוס טכנולוגי אנחנו כאן כדי לסייע לכם לדייק ולהתאים את קורות החיים שלכם בהתאם לכל משרה ולכל חברה.
בתפקיד Data Engineer המשכורת גבוהה יותר שכן מדובר בתפקיד הדרוש ניסיון והבנה טכנולוגית מעמיקה יותר. להלן פירוט לגבי ההבדל במשכורות בין :Data Engineer vs Data Scientist שכרו של Data Engineer עם 3-5 שנות ניסיון נע בין הטווח 29,000 – 38,000, בעוד שהשכר של דאטה אנליסט עם אותן שנות ניסיון ינוע בטווח של בין 25,000 ₪ ל- 30,000 ₪. בתפקידים ניהוליים השכר של Data Engineer יכול להגיע ל- 40,000 ₪ ל- 52,000 ₪, והשכר של דאטה אנליסט בתפקיד ניהולי ינוע בטווח שבין 30,000 ₪ ל- 40,000 ₪.
המעבר מתפקיד Backend Engineer לתפקיד Data Engineer הוא מעבר נפוץ לא רק בגלל שהרקע המקצועי בין התפקידים הללו דומה, אלא גם כי טבלאות שכר Data Engineer מלמדות שהשכר בתפקיד הזה גבוה והמעבר משתלם.
כדי לעשות את המעבר חשוב להתחיל בקובץ קורות חיים בו תשימו דגש על הניסיון שיש לכם בתכנות (ובעיקר בשפות כמו Python, Java ו- Scala שמתאימות גם לעולמות הדאטה), על ההבנה שיש לכם ב- Microservices, APIs ו-DevOps ובהכרות שלכם עם תשתית של CI/CD, Docker, Kubernetes.
כדי לגשר על הפערים המקצועיים בין התפקידים תצטרכו להעמיק את הידע שלכם ב-SQL ולדעת להשתמש ב- joinsמורכבים ולחונות, לבצע אופטימיזציה של שאילתות וטבלאות מבוססות אינדקסים, ניתן לעשות זאת על ידי תרגול של בעיות ב-LeetCode / Mode / StrataScratch.
חשוב גם לצבור ידע מעמיק עם כלי cloud כמו Google BigQuery, Amazon Redshift, AWS Glue או GCP Dataflow שהם ייעודיים לדאטה. אפשר לעבור קורס בנושא או לנסות לעבוד באופן עצמאי על פרויקט אמיתי.
חשוב גם להעמיק את הידע בעולם הפייפליינים וה-ETL. למדו לבנות DAG ב- airflow כדי ללמוד מה זה scheduling, retries, dependencies ושלבו בהמשך עם פייתון.
מידע נוסף:
- לפרטים נוספים על גיוס עם גוטפרנדס >> לחצו כאן
- מרגישים שזה כבר לא זה? >> לוח דרושים הייטק
- רוצים לדעת כמה אתם שווים? >> טבלאות שכר הייטק
- חיפוש לפי חברות >> חברות הייטק בישראל
- משלוח קו"ח ישירות >> למשלוח קו"ח
הצהרת שימוש בעוגיות (Cookies):
האתר עושה שימוש בקובצי עוגיות (Cookies) לצורך תפקוד תקין, אבטחת מידע, מדידת ביצועים, שיפור חוויית המשתמש והתאמה אישית של תוכן ופרסומות.
בלחיצה על כפתור "אישור", הנך מסכימ/ה לשימוש בעוגיות בהתאם למדיניות הפרטיות שלנו.