数字化工程师前景如何发展

我们都知道，大数据现在是非常火热的，基本上是人尽皆知，很多人也都非常想加入这个行业，成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看，由于现今大市场环境下大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才（既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验），这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢？大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的，可以说，大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。在职业发展路径上，由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。关于大数据工程师的职业发展问题小编就为大家介绍这么多。可以看到，大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的，并且薪资待遇也非常的好，这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话，可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦。

大数据工程师因为稀缺被很多知名企业高价聘请，因为技术的魅力深受国家的重视，对于2019年的大数据就业发展前景是一直被人们看好的。就目前来看大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级，以后的发展前景更是一片光明。大数据目前行业发展迅速，人才紧缺。2018年人民日报发文称：大数据人才需求180万，目前从业只有30万，人才缺口达到150万，这也是为什么大数据工资都如此之高的原因。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头迅猛，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。

挺好的。到2022年为止，产品运营工程师在逐渐增长，较2020年相比增长了12%。而且前景非常的好，有市场价值。

【导读】随着大数据的普及商用化，很多人说大数据工程师会在35岁失业，那么是真是假呢?今天我们就来对现行的大数据工程师就业现状和前景做个简单分析，希望对大家有所帮助。

从现在的市场环境情况看，大数据工程师不会失业，并且没有减少反而越来越多了，因为使用大数据的公司越来越多。提问者担心的是搭建大数据平台的工作都没了，大数据工程师还干什么?其实现实中大数据工程师并不是在搭建平台这个壳，而是在搭建平台上的数据内容。

早期的大数据工程师

可能在提问者的意识里认为大数据工程师熟练掌握各种分布式系统原理，顺手就写一个mapreduce程序来计算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各种架构原理，然后在集群遇到问题迅速调参数进行修复。能用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data pipeline的方式实现大数据平台。这种确实是在还没有商业数据平台的时候大数据工程师的日常工作。总结主要工作：

维护hadoop等分布式平台，特别是在遇到系统高峰时能稳定系统完成数据加工需要比较深的分布式系统设计原理

根据业务发展使用大数据生态的各种组件组建起来搭建各种data pipeline，从数据采集，同步到加工(即所谓的ETL工作)

搭建分析师、运营和产品经理等大数据查询和提数平台

搭建大数据报表展现系统

在商业大数据平台上工作的大数据工程师

但是大数据商业平台出来后，和云上的组件打通后形成了闭环(特别是阿里云上的RDS可以直接导入数据到MaxComputer中)，比如原来至少需要一个调度平台(haoop时代)来调度数据引擎上的脚本，以完成数据从业务库同步到大数据平台，再调度完成后面的各种计算任务。这在以前至少需要一个调度平台，大数据平台，数据同步系统。但是现在全部都集成在一起来，且分布式系统放在云上会形成了资源弹性网络，避免了因数据的峰值而造成的高难度维护工作也基本不需要了。其他的查询、取数和展现系统云上也都齐全，直接用就行。

从上面可以看出原来的大数据工程师的工作，基本上被简化只剩下了数据加工部分了。

加工数据一开始的时候都是需要写mapreduce程序，并且需要很了解hadoop系统，防止写出烂程序，导致出现数据倾斜，没加取数范围限制等问题，导致一个任务堵塞整个集群。这个阶段确实需要专业的工程师来干，但是后来出现了hive，直接降级成了业务同学也能用的SQL。而且商业大数据平台会做大数据平台执行引擎，对烂脚本的优化做了很多，防止很绝大部分的问题，更不会出现上面的问题了。实际上现在大部分的数据工程师90%的时间都在用SQL。是真的不怎么需要了解底层原理。

这也说明大数据工程师的范围缩减了很多，基本只剩下了设计数据模型做基础的数据加工。这部分难度也不再是脚本的编写，而是数据模型的架构质量，这时候要求的是对业务的熟悉程度和数据模型的知识。所以渐渐的大数据工程师开始兼并了一些数据分析师的工作，来设计各种业务指标。甚至有时候运营需要的指标体系都是大数据工程师直接出的了。但是反过来数据分析不能做数据工程师的工作，因为有数据建模技术壁垒和复杂数据加工技术壁垒。

结论

当一个职位的难度系数下降后，它就会横向发展兼并上下游的职位的工作，最终那个难度系统最大的职位会留下，其他的出局。

所以从上面的论述，我认为普通的大数据工程师岗位不会减少，并且以后可能会兼并了数据分析师，但是长期可能会被算法工程师给兼并。原来掌握分布式系统开发的工程师规模缩减，并单独出来形成分布式系统工程师，在那些做商用大数据平台公司中继续开发。

以上就是小编今天给大家整理发布的关于大数据工程师就业现状和前景的相关内容，希望对大家有所帮助。

目前，大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业:移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业,潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能，基本不用担心就业问题。

大数据人才市场的平均待遇可以说是明显的阶层化分布——硕士以上21K，本科以上为16K，本科以下9K。

我们看到这幅图，金字塔顶尖的起薪12k，占比；如果我们做不了这个，那也可以在做最下面的9%，毕竟你也是刚刚起步，一切都是往上在爬。