Ingeniero de datos 3
Acerca de este rol
Descripción general: Buscamos un ingeniero de datos 3 práctico para diseñar, construir y respaldar plataformas y canales de datos escalables. Este rol requiere ETL/ELT sólido, datos en la nube, optimización del rendimiento,
Acerca de los roles de datos/ml
Los roles de datos y ML se dividen en tres campos: analistas (SQL, paneles de control, preguntas comerciales), ingenieros (canalizaciones, infraestructura) y científicos (modelado, experimentación). El título del trabajo no siempre le dice cuál; lea la descripción atentamente.
Habilidades típicas: SQL, Python, pandas, estadísticas básicas; Los roles de ML agregan scikit-learn/PyTorch/TensorFlow; roles de ingeniería agregar Airflow / dbt / Spark
Información salarial (EE. UU., aproximada)
El rango típico para funciones de datos/ml en EE. UU. es $85 000–$240 000/año, variando ampliamente según la antigüedad, la etapa de la empresa y la ciudad.
Sólo estimaciones. Para obtener números específicos de la empresa, consulte niveles.fyi (tecnología), Glassdoor o pregunte en la entrevista.
Cómo prepararse para la entrevista
Las entrevistas de datos se dividen: analistas obtenga preguntas de estudios de casos de SQL +, ingenieros obtener diseño de canalización + codificación, científicos obtenga estadísticas + modelado de ML +, a veces, un conjunto de datos para llevar a casa. Lea el JD detenidamente y prepárese para el sabor real; no pierda el tiempo en PyTorch para desempeñar un papel de analista.
Preguntas comunes en los tres: "¿Cómo medirías el éxito de [característica del producto]?", "Guíame a través de un proyecto donde los datos te dijeron algo sorprendente", y Funciones de ventana SQL (LAG, ROW_NUMBER, PARTITION BY: practíquelos específicamente). Para los roles de aprendizaje automático, espere una pregunta sobre el sobreajuste, la compensación entre sesgo y variación y cómo depurar un modelo que funciona bien en entrenamiento y mal en producción.
Adónde suele conducir este papel
Las trayectorias profesionales en datos/ML se han vuelto más complicadas a medida que la disciplina ha madurado. La progresión más clara: Analista Junior → Analista Senior → Gerente de Análisis por el lado del analista, Ingeniero de datos junior → Senior → Personal en el lado de la ingeniería, y Junior DS → Senior DS → Principal DS / Líder de ML en el lado del modelaje. Los picos salariales son más altos para los ingenieros de aprendizaje automático y científicos investigadores en las grandes empresas de tecnología.
Los movimientos interdisciplinarios son comunes: los analistas que aprenden ingeniería a menudo ganan más que los ingenieros que no aprendieron el contexto empresarial. Manténgase cerca del negocio: los datos más valiosos son los que los ejecutivos aportan a las discusiones estratégicas, no los que crean paneles de control solos.
Banderas rojas a tener en cuenta
- Rol de "científico de datos" que en realidad es un analista de SQL. Lea atentamente las responsabilidades: si se trata de paneles de control y consultas ad hoc, es un rol de analista con un título científico.
- No se menciona la colaboración de las partes interesadas. El trabajo de datos de forma aislada suele ser un trabajo de datos que se ignora. El puesto debe estar integrado en un equipo empresarial.
- "AI/ML" aparece en todas partes, pero no hay detalles. Si no pueden nombrar los problemas reales que quieren resolver con ML, la empresa está buscando palabras de moda.
- Preguntando por "más de 10 años de Python" o combinaciones imposibles. O el JD fue escrito por RR.HH. sin la participación de un equipo de datos, o la empresa tiene expectativas poco realistas.
Preguntas frecuentes
¿Cómo me postulo para este puesto?
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No. Los trabajos agregados son gratuitos para ambas partes. Wikishopline también acepta publicaciones pagadas por $5 por 30 días en /jobs/submit para empleadores que desean visibilidad directa, pero el listado que estás viendo proviene de un socio.
¿Qué implica normalmente una función de datos/ml?
Los roles de datos y ML se dividen en tres campos: analistas (SQL, paneles de control, preguntas comerciales), ingenieros (canalizaciones, infraestructura) y científicos (modelado, experimentación). El título del trabajo no siempre le dice cuál; lea la descripción atentamente.
¿Cuál es el rango salarial típico para puestos de datos/ml en EE. UU.?
Aproximadamente entre $ 85 000 y $ 240 000 USD al año, según la antigüedad, la ubicación y la etapa de la empresa. Esta es una amplia gama a propósito: verifique con niveles.fyi o Glassdoor para la empresa específica.
