導航數據評測工程師工作如何

⑴ 大數據工程師前景如何 薪資水平怎麼樣

大數據工程師的前景是很可觀的，大數據的發展順應了時代的需求，因為崗位需求量大，所以在求職方面是比較有優勢的，人才的緊缺決定了大數據職位薪資水平，平均8K起步。

大數據工程師的發展前景

大數據工程師的前途還是很明朗的，成為大數據工程師如果有相關方面的經驗的話還是比較簡單的。目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。

大數據工程師在薪酬待遇也是很有優勢的，可以說，大數據工程師在IT類職業中比較稀缺的，大數據工程師的收入待遇可滲搭以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。

大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高很多。

大數據工程師的薪資水平

由於目前大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才。因此很多企業會通過部挖掘，所以薪資高那就不足為奇了。

大數據職業是現在均勻收入最高的職業，其從業人員均勻年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師均勻年薪一般在12萬元以上。現在剛畢業學員的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大數據相關工作經驗的學員，薪酬基本是15k-25k元的水平。叢滑拿

薪酬方面，以北京為例：北京2017年的薪酬，北京數據挖掘工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資工資30-50K；北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，最高工資20K-30K；北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，最低工資10K-15K，最高讓櫻工資無法確定。

⑵ 導航數據員工作好不好

好。
1、導航數據員工工資方面。工作人員平均月薪10000元。
2、休假方手源滲面。上五休二，不加班，每天工作裂祥8小時畢脊，每天享受25元餐補。

⑶ 數據工程師是做什麼工作內容

1 維護大數據平台（這個應該是每個大數據工程師都做過的工作，或多或少會承擔「運維」的工作）

2 為集群搭大數據環境（一般公司招大數據工程師環境都已經搭好了，公司內部會有現成的大數據平台，但我這邊會私下搞一套測試環境，畢竟公司內部的大數據系統許可權限制很多，嚴重影響開發效率）

3 寫 SQL （很多入職一兩年的大數據工程師主要的工作就是寫 SQL ）

4 數據遷移（有部分公司需要把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據遷移到大數據集群中，這個是比較繁瑣的工作，吃力不討好）

5 應用遷移（有部分公司需要把應用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等資料庫的存儲過程程序或者SQL腳本遷移到大數據平台上，這個過程也是非常繁瑣的工作，無聊，高度重復且麻煩，吃力不討好）

6 數據採集（採集日誌數據、文件數據、介面數據，這個涉及到各種格式的轉換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）

7 數據處理
7.1 離線數據處理（這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑，其實和第一點有點重復了）
7.2 實時數據處理（這個涉及到消息隊列，Kafka，Spark，Flink 這些，組件，一般就是 Flume 採集到數據發給 Kafka 然後 Spark 消費 Kafka 的數據進行處理）

8 數據可視化（這個我司是用 Spring Boot 連接後台數據與前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大數據平台開發（偏Java方向的，大概就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據平台這樣，常見的是各種難用的 PaaS 平台）

10 數據中台開發（中台需要支持接入各種數據源，把各種數據源清洗轉換為可用的數據，然後再基於原始數據搭建起寬表層，一般為了節省開發成本和伺服器資源，都是基於寬表層查詢出業務數據）

11 搭建數據倉庫（這里的數據倉庫的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數倉的工具，數倉搭建一般會分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個層級只是邏輯上的概念，類似於把表名按照層級區分開來的操作，分層的目的是防止開發數據應用的時候直接訪問底層數據，可以減少資源，注意，減少資源開銷是減少 內存 和 CPU 的開銷，分層後磁碟佔用會大大增加，磁碟不值錢所以沒什麼關系，分層可以使數據表的邏輯更加清晰，方便進一步的開發操作，如果分層沒有做好會導致邏輯混亂，新來的員工難以接手業務，提高公司的運營成本，還有這個建數倉也分為建離線和實時的）

總之就是離不開寫 SQL ...

⑷ 大數據工程師薪資待遇如何

在美國，大數據工程師平均年薪達17.5萬美元，在中國頂尖的互聯網公司里，大數據工程師的薪酬比同級別的其他職位高出30%以上。大數據技術發展的太快，在國內發展勢頭很猛，以至於大數據人才沒有跟上大數據發展的步伐，在未來若干年內都會呈供不應求的狀態，據預測，未來3-5年內數據人才缺口將高達150萬。

因此企業經常高薪聘請大數據技術人才，這這樣供不應求的情況下，數據人才的身價水漲船高。數據人才可從事數據分析師、hadoop開發工程師、數據挖掘工程師、演算法工程師和大數據開發工程師等工作。北京的大數據工程師崗位在北京的平均工資從10630元/月至30230元/月不等，隨著人才缺口的增加，未來大數據工程師的薪資待遇可能會變得更高。

大數據行業以平均21.2k的月薪高居互聯網行業榜首，遠高於排名二三位的物聯網和智能硬體行業。

⑸ 大數據工程師待遇如何

2018年正是大數據應用及人才需求超高的一年
大數據工程師人均年薪30萬
大數據時代的出現，未來30年將對計劃經濟和市場經濟進行重新定義。在大數據時代，人類獲得數據能力遠遠超過大家想像，我們對世界的認識要提升到新 的高度。在國內，普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即10000元/月，一般入職薪資13000元/月 左右，2年以上工作大數據開發工程師薪資高達30000元/月以上。（以上數據來源於網路）

⑹ 資料庫開發工程師職業前景如何

首先非常感謝在這里能為你解答這個問題，讓我帶領你們一起走進這個問題，現在讓我們一起探討一下。

據不完全數據統計工資一般的就4k----5k左右，dba的話比較高，技術大咖還是有前途的!

資料庫系統工程師發展前景如何

隨著資料庫技術的不斷發展，企業為了管理、利用越來越多的信息，都建立了自己的資料庫。而這些企業資料庫，運喊都需要有專源悄慶門的人員進行維護，這就是資料庫工程師的工作。就發展趨勢看，優秀的資料庫工程師是十分匱乏的。資料庫工程師的就業范圍非常廣，一般的大型或者跨國的企業都建立自己的資料庫，他們都需要資料庫工程師對他們的資料庫進行管理。一些國際知名企業、政府、學校等都是資料庫工程師很好的去處。

"資料庫工程師面向包括大學生在內的所有求職者，旨在幫助他們明確職業發展方向，提高求職面試技巧及就業能力。"國內首家專注於資料庫工程師就業培訓指導的清軟國際學院培訓機構負責人向記者透露，"專業的資料庫工程師培訓機構應該專注於職涯規劃、求職面試以及職前培訓，有效緩解目前國內高校對大學畢業生進行的就業培訓指導不足的現狀。

同時他們認為目前的高等教育應該加強對大學生資料庫工程師就業指導的培訓，更好的讓大學生把在學校學到的知識與社會最迫切的需求進行結合。大學生面臨的不再是先擇業再就業還是先就業再擇業的選擇，而是如何擇業如何就業。作為擇業和就業的關鍵內容，職業生涯規劃和面試技巧等在網路里比比皆是，但是充斥著大量粗製濫造的面試技巧分享，常常造成誤導。"

資料庫工程師資薪酬大起底

作為中國官方重點扶持的戰略性新興產業，大數據產業已逐步從概念走向落地，「大數據」和「虛擬化」兩大熱門行業得到了廣泛的關注和重視。90%的企業都在用大數據。專業的資料庫工程師，薪資待遇一般都很可觀。

下面以某一求職網站掛出的工資為例做一下說明：

可就職崗位

資料庫工程師、資料庫開發工程師、DBA資料庫管理員、系統工程師、系統集成工程師、系統管理員、售前工程師、售後工程師、技術支持工程師、IT運維工程師等相關崗位

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。

在這里同時也希望大家能夠喜歡我的分享，大家如果有更好的關於這個問題的解答，還望分享評論出來共同討論這話題。

我最後在這里，祝雹握大家每天開開心心工作快快樂樂生活，健康生活每一天，家和萬事興，年年發大財，生意興隆，謝謝！

⑺ 大數據工程師就業現狀和前景如何

【導讀】隨著大數據的普及商用化，很多人說大數據工程師會在35歲失業，那麼是真是假呢?今天我們就來對現行的大數據工程師就業現狀和前景做個簡單分析，希望對大家有所幫助。

從現在的市場環境情況看，大數據工程師不會失業，並且沒有減少反而越來越多了，因為使用大數據的公司越來越多。提問者擔心的是搭建大數據平台的工作都沒了，大數據工程師還干什麼?其實現實中大數據工程師並不是在搭建平台這個殼，而是在搭建平台上的數據內容。

早期的大數據工程師

可能在提問者的意識里認為大數據工程師熟練掌握各種分布式系統原理，順手就寫一個maprece程序來計算，精通使用hadoop，spark，flink，kafka各種架構原理，然後在集群遇到問題迅速調參數進行修復。能用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data
pipeline的方式實現大數據平台。這種確實是在還沒有商業數據平台的時候大數據工程師的日常工作。總結主要工作：

維護hadoop等分布式平台，特別是在遇到系統高峰時能穩定系統完成數據加工需要比較深的分布式系統設計原理

根據業務發展使用大數據生態的各種組件組建起來搭建各種data pipeline，從數據採集，同步到加工(即所謂的ETL工作)

搭建分析師、運營和產品經理等大數據查詢和提數平台

搭建大數據報表展現系統

在商業大數據平台上工作的大數據工程師

但是大數據商業平台出來後，和雲上的組件打通後形成了閉環(特別是阿里雲上的RDS可以直接導入數據到MaxComputer中)，比如原來至少需要一個調度平台(haoop時代)來調度數據引擎上的腳本，以完成數據從業務庫同步到大數據平台，再調度完成後面的各種計算任務。這在以前至少需要一個調度平台，大數據平台，數據同步系統。但是現在全部都集成在一起來，且分布式系統放在雲上會形成了資源彈性網路，避免了因數據的峰值而造成的高難度維護工作也基本不需要了。其他的查詢、取數和展現系統雲上也都齊全，直接用就行。

從上面可以看出原來的大數據工程師的工作，基本上被簡化只剩下了數據加工部分了。

加工數據一開始的時候都是需要寫maprece程序，並且需要很了解hadoop系統，防止寫出爛程序，導致出現數據傾斜，沒加取數范圍限制等問題，導致一個任務堵塞整個集群。這個階段確實需要專業的工程師來干，但是後來出現了hive，直接降級成了業務同學也能用的SQL。而且商業大數據平台會做大數據平台執行引擎，對爛腳本的優化做了很多，防止很絕大部分的問題，更不會出現上面的問題了。實際上現在大部分的數據工程師90%的時間都在用SQL。是真的不怎麼需要了解底層原理。

這也說明大數據工程師的范圍縮減了很多，基本只剩下了設計數據模型做基礎的數據加工。這部分難度也不再是腳本的編寫，而是數據模型的架構質量，這時候要求的是對業務的熟悉程度和數據模型的知識。所以漸漸的大數據工程師開始兼並了一些數據分析師的工作，來設計各種業務指標。甚至有時候運營需要的指標體系都是大數據工程師直接出的了。但是反過來數據分析不能做數據工程師的工作，因為有數據建模技術壁壘和復雜數據加工技術壁壘。

結論

當一個職位的難度系數下降後，它就會橫向發展兼並上下游的職位的工作，最終那個難度系統最大的職位會留下，其他的出局。

所以從上面的論述，我認為普通的大數據工程師崗位不會減少，並且以後可能會兼並了數據分析師，但是長期可能會被演算法工程師給兼並。原來掌握分布式系統開發的工程師規模縮減，並單獨出來形成分布式系統工程師，在那些做商用大數據平台公司中繼續開發。

以上就是小編今天給大家整理發布的關於大數據工程師就業現狀和前景的相關內容，希望對大家有所幫助。

⑻ 軟體測試工程師發展前景如何

測試工程師，軟體質量的把關者，工作起點高，發展空間大。我國的軟體測試職業還處於一個發展的階段，所以測試工檔碰程師具有較大發展前景。

傳統的軟體行業還是以軟體測試工程師為主嫌此，但是在新興的互聯網行業大多還是以QA來命名這個職位，也就是質量保證。

(8)導航數據評測工程師工作如何擴展閱讀：

測試人員

1、編寫測試計劃、規劃詳細的測試方案、編寫測試用例。

2、根據測試計芹蠢迅劃搭建和維護測試環境；

3、執行測試工作，提交測試報告。包括編寫用於測試的自動測試腳本，完整地記錄測試結果，編寫完整的測試報告等相關的技術文檔；

4、對測試中發現的問題進行詳細分析和准確定位，與開發人員討論缺陷解決方案。

5、提出對產品的進一步改進的建議，並評估改進方案是否合理；對測試結果進行總結與統計分析，對測試進行跟蹤，並提出反饋意見。

6、為業務部門提供相應技術支持，確保軟體質量指標。

⑼ 導航數據處理員工作難嗎

不難。導航數據處理升扒員滾笑衡工作輕松，操作簡單，容易上手大做。工作內容：按照項目手冊，根據參考資料對導航地圖道路標識、街道名稱、店鋪信息、封閉/開通狀態等信息數據進行核實更新。

⑽ 大數據工程師是做什麼的 有發展嗎

數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師銀褲」。「大數據工程師」往往是一個團隊，它意味著從數據的收集、整理展現、分析和商業洞察、以至於市場轉化的全過程。

大數據工程師做什麼

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方鋒純簡向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

大數據就業前景如何

大數據人才需求及現狀分析隨著國家重視大數據，政府扶持大數據，大數據在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。企業基於大數據計算分析存儲、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，IT行業需要更多的數據人才。

大數據工程師因為稀缺被很多知名企業高價聘請，因為技術的魅力深受國家的重視，對於大數據就業發展前景是一直被人們看好的。就目前來看大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級，以後的發展前景更是一片光明。大數據目前行業發展迅速，人才緊缺。這也是為什麼大數據工資都如褲讓此之高的原因。

大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭迅猛，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20％至30％，且頗受企業重視。