2022年印度數據工程師薪水[平均到最高]

數據工程師的工作概況是業內最受歡迎的職位之一。 他們受到各行各業公司的高度評價，並因提供技能和才能而獲得高薪。

隨著越來越多的公司加入大數據行列並挖掘數據以產生有價值的見解，對數據相關工作的需求與日俱增。 數據工程師也不例外。 公司一直在尋找能夠處理大量複雜數據並對其進行處理以提取有意義的業務洞察力的熟練數據工程師。 而且由於這項工作需要大數據方面的高水平技能和專業知識，數據工程師的薪水只會增加。 閱讀如何成為大數據工程師。

根據Burning Glass 的Nova平台最近發布的數據，數據工程師職位在科技領域排名最高，在 12 個月內招聘職位增加了 88.3%。

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成為數據工程師需要什麼？

數據工程師的主要工作是設計和設計可靠的基礎架構，以將數據轉換為數據科學家可以使用的格式。 除了構建可擴展的管道以將半結構化和非結構化數據轉換為可用格式外，數據工程師還必須識別大型數據集中有意義的趨勢。 從本質上講，數據工程師致力於準備原始數據並使原始數據對分析或操作用途更有用。 關於數據工程師有很多神話，其中大多數都與現實相去甚遠。 閱讀有關數據工程師的神話和現實的更多信息。

在組織中，數據工程師的職位與數據科學家的職位一樣重要。 數據工程師遠離聚光燈的唯一原因是他們與分析的最終產品沒有直接聯繫。 查看我們的數據科學課程，成為一名數據工程師。

雖然數據工程師的具體任務可能因公司而異，但他們有一些共同的責任，包括：

• 集成、整合和清理從多個來源收集的數據。
• 為數據科學家的操作和預測/規范建模準備原始數據。
• 使用 SQL、AWS 和其他大數據技術開發必要的基礎設施，以優化從不同來源中提取、轉換和加載數據。
• 部署複雜的分析程序、機器學習算法和統計技術來構建數據管道。
• 組裝龐大而復雜的數據集以滿足功能性和非功能性業務需求。
• 識別並開發創新方法來提高數據的可靠性、效率和質量。
• 開發、構建、測試和維護數據架構。
• 重新思考和重新設計現有框架以優化其功能。
• 調整數據架構以完美契合業務需求。
• 進行行業研究以了解最新的市場趨勢。
• 與同事和客戶合作確定項目的要求。

另請閱讀：印度數據科學家的薪水

成為數據工程師所需的技能

• 積極的項目管理和組織能力。
• 處理和使用大型非結構化數據集的強大分析技能。
• 對流行語言有很強的編程天賦，包括 Python、Java、C++、Scala、Ruby 等。
• SQL 的高級工作知識，以及使用關係數據庫的經驗。
• 熟練使用各種數據庫。
• 具有構建和優化大數據管道和架構的經驗。
• 具有對內部/外部數據和流程執行根本原因分析以找到特定業務問題的解決方案並確定改進機會的經驗。
• 有使用Hadoop、Spark、Kafka、Flume、Pig、Hive等大數據平台的經驗。
• 擁有處理數據管道和工作流管理工具（如 Azkaban、Luigi、Airflow 等）的經驗。
• 具有處理流處理系統（如 Storm 和 Spark-Streaming）的經驗。

數據工程師薪水

據Glassdoor稱，印度數據工程師的平均工資為 8,56,643 盧比 LPA。 但當然，數據工程師的薪水取決於幾個因素，包括公司規模和聲譽、地理位置、教育資格、工作職位和工作經驗。 亞馬遜、Airbnb、Spotify、Netflix、IBM、埃森哲、德勤和凱捷等大數據行業的知名公司和大玩家通常會向數據工程師支付高額薪酬。 此外，您過去在大數據方面的工作經驗越多，您的市場價值就越高。

儘管存在全球供需矛盾（對數據工程師的需求遠遠超過他們的供應），但數據工程師的職業前景在印度看起來很有希望。 據印度分析雜誌報導，

“雖然 IT 公司呈現出負面趨勢，但各公司對數據工程專業人士的需求有所增加，導致其薪酬結構大幅躍升。 與其他職位相比，在分析技能方面，高級分析職位和預測建模專業人員的薪水備受矚目。”

由於該領域缺乏足夠的人才，公司也準備向新生和中級數據工程師支付巨額薪酬。 根據PayScale統計數據，經驗不足 1 年的入門級數據工程師的平均年薪為 4,00,676 盧比 LPA。

至於早期職業生涯（1-4 年經驗）的數據工程師，他們的 LPA 大約為 7,37,257 盧比。 隨著他們進入中層（具有 5-9 年的經驗），數據工程師的薪水變為 Rs.1,218,983 LPA。 擁有超過 15 年工作經驗的數據工程師可以賺取超過 1,579,282 盧比的 LPA。

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薪酬方面的另一個重大進展是分析專業人員的薪酬低於盧比的百分比。 6 LPA 顯著降低。 截至目前，印度 37.6% 的分析專業人士的 LPA 收入低於 6 盧比，低於 2017 年（39%）和 2016 年（42%）的水平。

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結論

鑑於印度和海外數據分析和大數據工作的穩步增長，現在是考慮成為數據工程師的絕佳時機。 數據科學領域有很多工作範圍，並且預計未來會進一步增加。

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