2022年印度数据工程师薪水[平均到最高]

数据工程师的工作概况是业内最受欢迎的职位之一。 他们受到各行各业公司的高度评价，并因提供技能和才能而获得高薪。

随着越来越多的公司加入大数据行列并挖掘数据以产生有价值的见解，对数据相关工作的需求与日俱增。 数据工程师也不例外。 公司一直在寻找能够处理大量复杂数据并对其进行处理以提取有意义的业务洞察力的熟练数据工程师。 而且由于这项工作需要大数据方面的高水平技能和专业知识，数据工程师的薪水只会增加。 阅读如何成为大数据工程师。

根据Burning Glass 的Nova平台最近发布的数据，数据工程师的职位在科技领域排名最高，在 12 个月内招聘职位增加了 88.3%。

资源

成为数据工程师需要什么？

数据工程师的主要工作是设计和设计可靠的基础架构，以将数据转换为数据科学家可以使用的格式。 除了构建可扩展的管道以将半结构化和非结构化数据转换为可用格式外，数据工程师还必须识别大型数据集中有意义的趋势。 从本质上讲，数据工程师致力于准备原始数据并使原始数据对分析或操作用途更有用。 关于数据工程师有很多神话，其中大多数都与现实相去甚远。 阅读有关数据工程师的神话和现实的更多信息。

在组织中，数据工程师的职位与数据科学家的职位一样重要。 数据工程师远离聚光灯的唯一原因是他们与分析的最终产品没有直接联系。 查看我们的数据科学课程，成为一名数据工程师。

虽然数据工程师的具体任务可能因公司而异，但他们有一些共同的责任，包括：

• 集成、整合和清理从多个来源收集的数据。
• 为数据科学家的操作和预测/规范建模准备原始数据。
• 使用 SQL、AWS 和其他大数据技术开发必要的基础设施，以优化从不同来源中提取、转换和加载数据。
• 部署复杂的分析程序、机器学习算法和统计技术来构建数据管道。
• 组装庞大而复杂的数据集以满足功能性和非功能性业务需求。
• 识别并开发创新方法来提高数据的可靠性、效率和质量。
• 开发、构建、测试和维护数据架构。
• 重新思考和重新设计现有框架以优化其功能。
• 调整数据架构以完美契合业务需求。
• 进行行业研究以了解最新的市场趋势。
• 与同事和客户合作确定项目的要求。

另请阅读：印度数据科学家的薪水

成为数据工程师所需的技能

• 积极的项目管理和组织能力。
• 处理和使用大型非结构化数据集的强大分析技能。
• 对流行语言有很强的编程天赋，包括 Python、Java、C++、Scala、Ruby 等。
• SQL 的高级工作知识，以及使用关系数据库的经验。
• 熟练使用各种数据库。
• 具有构建和优化大数据管道和架构的经验。
• 具有对内部/外部数据和流程执行根本原因分析以找到特定业务问题的解决方案并确定改进机会的经验。
• 有使用Hadoop、Spark、Kafka、Flume、Pig、Hive等大数据平台的经验。
• 拥有处理数据管道和工作流管理工具（如 Azkaban、Luigi、Airflow 等）的经验。
• 具有处理流处理系统（如 Storm 和 Spark-Streaming）的经验。

数据工程师薪水

据Glassdoor称，印度数据工程师的平均工资为 8,56,643 卢比 LPA。 但当然，数据工程师的薪水取决于几个因素，包括公司规模和声誉、地理位置、教育资格、工作职位和工作经验。 亚马逊、Airbnb、Spotify、Netflix、IBM、埃森哲、德勤和凯捷等大数据行业的知名公司和大玩家通常会向数据工程师支付高额薪酬。 此外，您过去在大数据方面的工作经验越多，您的市场价值就越高。

尽管存在全球供需矛盾（对数据工程师的需求远远超过他们的供应），但数据工程师的职业前景在印度看起来很有希望。 据印度分析杂志报道，

“虽然 IT 公司呈现出负面趋势，但各公司对数据工程专业人士的需求有所增加，导致其薪酬结构大幅跃升。 与其他职位相比，在分析技能方面，高级分析职位和预测建模专业人员的薪水备受瞩目。”

由于该领域缺乏足够的人才，公司也准备向新生和中级数据工程师支付巨额薪酬。 根据PayScale统计数据，经验不足 1 年的入门级数据工程师的平均年薪为 4,00,676 卢比 LPA。

至于早期职业生涯（1-4 年经验）的数据工程师，他们的 LPA 大约为 7,37,257 卢比。 随着他们进入中层（具有 5-9 年的经验），数据工程师的薪水变为 Rs.1,218,983 LPA。 拥有超过 15 年工作经验的数据工程师可以赚取超过 1,579,282 卢比的 LPA。

资源

薪酬方面的另一个重大进展是分析专业人员的薪酬低于卢比的百分比。 6 LPA 显着降低。 截至目前，印度 37.6% 的分析专业人士的 LPA 收入低于 6 卢比，低于 2017 年（39%）和 2016 年（42%）的水平。

资源

结论

鉴于印度和海外数据分析和大数据工作的稳步增长，现在是考虑成为数据工程师的绝佳时机。 数据科学领域有很多工作范围，并且预计未来会进一步增加。

如果您想进入数据领域，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学执行 PG 计划，该计划已为 5000 多名学生提供支持。 通过 10 多个案例研究、实用的实践研讨会等成为数据科学专家。