Notre description de poste de Ingénieur de données massives inclut les responsabilités, les devoirs, les compétences, l'éducation, les qualifications et l'expérience.
À propos du rôle de Ingénieur de données massives
Un Big Data Engineer est responsable de la conception, du développement et de la gestion de solutions de big data. Ils veillent à ce que les données soient correctement stockées, récupérées et analysées pour répondre aux objectifs commerciaux. Les ingénieurs Big Data utilisent une variété de technologies pour construire, maintenir et optimiser les pipelines de données. Ils doivent avoir une compréhension approfondie des systèmes distribués, du cloud computing et des techniques de science des données. L'objectif ultime des ingénieurs Big Data est d'aider les organisations à exploiter les données pour obtenir des insights et prendre de meilleures décisions.
Objectif du Rôle
Le but d'un Big Data Engineer est de concevoir, développer, déployer et maintenir des systèmes de traitement de données à grande échelle. Ce rôle est responsable de la collecte, de l'intégration et de l'analyse de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources afin de révéler des tendances et des améliorations potentielles. Le Big Data Engineer sera également chargé de créer et de gérer des pipelines de données, de concevoir et développer des modèles de données et de développer des visualisations de données pour aider dans le processus de prise de décision. Ce rôle nécessite une solide compréhension des principes de l'ingénierie des données, des systèmes de gestion de base de données et des langages de programmation.
Résumé de Ingénieur de données massives
Le Big Data Engineer est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de systèmes de traitement de données à grande échelle. Cela inclut la gestion de l'ingestion, du stockage et de l'analyse de données provenant de diverses sources. Le Big Data Engineer doit avoir de l'expérience avec des technologies de big data telles que Hadoop, NoSQL, Spark et Kafka. L'ingénieur doit aussi être capable de développer des applications personnalisées en utilisant des langages de programmation comme Java, Python et Scala. L'ingénieur doit avoir de l'expérience avec l'intégration de données, les processus ETL et les entrepôts de données. L'ingénieur doit être capable de travailler dans un environnement en constante évolution et avoir d'excellentes compétences en résolution de problèmes, communication et organisation.
Devoirs de Ingénieur de données massives
- Concevoir et développer des systèmes de gestion de données, y compris des entrepôts de données, des data marts et des plateformes de big data
- Développer et maintenir des architectures de pipeline de données optimales
- Intégrer des données de différentes sources et développer des processus ETL/ELT
- Effectuer de l'exploration de données, de l'analyse de données et de l'analyse prédictive
- Gérer les processus d'assurance qualité des données
- Développer et exécuter des stratégies analytiques pour soutenir les opérations commerciales
- Collaborer avec des data scientists, des ingénieurs logiciels et d'autres parties prenantes sur des initiatives liées aux données
Compétences de Ingénieur de données massives
- Entrepôts de données
- Modélisation de données
- Exploration de données
- Analyse de données
- Visualisation de données
- Bases de données NoSQL
- Apache Hadoop
- Spark
- ETL
- Langages de programmation
Exigences de Ingénieur de données massives
- Expérience avec des systèmes distribués à grande échelle
- Connaissance des outils d'infrastructure de données tels que Hadoop, Spark, Hive et les bases de données NoSQL
- Maîtrise des langages de programmation comme Java, Python et Scala
- Familiarité avec les outils et techniques d'analyse de données
- Connaissance de la visualisation et des outils de reporting de données
- Capacité à résoudre les problèmes techniques et résoudre des problèmes complexes
- Excellentes compétences en communication et en résolution de problèmes
Traits Personnels
- Solides compétences en résolution de problèmes
- Excellentes compétences en communication et en collaboration
- Maîtrise d'une gamme de langages de programmation
- Expérience avec des outils d'exploration et d'analyse de données