¿Existe una gran demanda de empleos en el campo de big data?
Las grandes empresas de big data tienen amplias perspectivas de empleo
Los talentos de big data son escasos
Según el "Informe de talentos de big data" publicado por Xunying Digital Alliance, el Big data nacional actual Solo hay 460.000 talentos, y la brecha en talentos de big data llegará a 1,5 millones en los próximos 3 a 5 años.
Según el "Informe de talentos sobre los mejores empleos en Internet de China en 2016", publicado por la plataforma social profesional LinkedIn, los ingenieros de I+D, gerentes de producto, recursos humanos, marketing, operaciones y análisis de datos son actualmente escasos en Internet en China. industria. Seis tipos de puestos de talento. Entre ellos, los ingenieros de I+D tienen la mayor demanda y los talentos de análisis de datos son los más escasos. El informe Kolding muestra que el índice de oferta de talentos para el análisis de datos es el más bajo: sólo 0,05, lo que supone un talento muy escaso. Los talentos de análisis de datos también son los que cambian de trabajo más rápido, con una velocidad promedio de cambio de empleo de 19,8 meses.
Según las estadísticas del Comité Profesional de Análisis de Datos de la Federación de Comercio de China, la brecha de talento para el análisis de datos básicos en mi país alcanzará los 14 millones en el futuro, y más del 60% de los puestos contratados Las empresas BAT están reclutando talentos en big data.
Direcciones de empleo para los especialistas en big data
Hay tres direcciones de empleo principales para big data: talentos de investigación y desarrollo de sistemas de big data, talentos de desarrollo de aplicaciones de big data y talentos de análisis de big data.
En estas tres direcciones principales, los puestos básicos son generalmente ingenieros de desarrollo de sistemas de big data, ingenieros de desarrollo de aplicaciones de big data y analistas de datos.
Salario de empleo de talentos de big data
1. Talentos básicos: analistas de datos
Salario promedio de análisis de datos de Beijing: 10630/mes, tomado de 15526 muestras, un aumento del 9,4% respecto a 2016.
Responsabilidades laborales del analista de datos
Categoría comercial: Tecnología
Dirección comercial: Análisis de datos
Responsabilidades laborales:
1. Según los productos y las necesidades comerciales de la empresa, utilizar herramientas como la minería de datos para diagnosticar y analizar diversas fuentes de datos, crear y optimizar modelos de análisis crediticio y brindar soporte de datos para las decisiones de operación crediticia y el diseño de productos de la empresa. Proporcionar soporte de datos para las decisiones de operación crediticia de la empresa, diseño de productos, etc.;
2 Responsable de la investigación de la demanda del proyecto, análisis de datos, análisis de negocios, modelos de minería de datos, etc., a través del análisis de datos operativos. , para descubrir los patrones ocultos y predecir el futuro;
3. Participar en la construcción, mantenimiento, implementación, evaluación y otros trabajos de modelos de minería de datos.
4. informes de análisis de datos comerciales de manera oportuna Descubra y analice cambios y problemas. Analizar cambios y problemas y brindar apoyo a la toma de decisiones para el desarrollo empresarial;
5. Completar de forma independiente la gestión de la demanda del proyecto, el diseño del programa, la gestión de implementación y el control de calidad de los resultados del proyecto;
6. Participar en la preparación de documentación relacionada con proyectos.
Antecedentes educativos:
Educación: Licenciatura Otros:
Requisitos de experiencia: Experiencia: 3-5 años
Requisitos:
p>
1. Licenciatura o superior en estadística, matemáticas o informática, estadística matemática o minería de datos; tener sólidos conocimientos profesionales en estadística de datos y minería de datos;
2. Competente Usar herramientas de estadística matemática, análisis de datos y minería de datos (SAS, R, Python, etc., SQL) y dominar el uso de SQL para leer datos;
3. Haber utilizado regresión logística, neuronal redes, árboles de decisión y agrupación Uno o más métodos de modelado
4. Más de 3 años de experiencia en análisis de datos, se prefieren aquellos con experiencia en la industria crediticia. Se dará prioridad;
5. Se dará prioridad a los solicitantes con experiencia relevante en proyectos en la industria financiera
6. Fuerte iniciativa, fuerte sentido de responsabilidad, actitud laboral positiva y espíritu de trabajo en equipo.
Requisitos de capacidad:
1. Tener buenas habilidades de análisis, inducción y resumen, ser bueno para analizar y resolver problemas prácticos, tener una gran iniciativa, un fuerte sentido de responsabilidad y una actitud positiva en el trabajo; y trabajo en equipo El espíritu de cooperación.
2. Ingeniero de desarrollo de big data
El salario medio del desarrollo de big data en Beijing: 30.230/mes.
Cargos del puesto de ingeniero/especialista en desarrollo de Big Data (citado de Didi):
Descripción del trabajo:
1. Ingeniero de desarrollo de Big Data:
1. Construir una plataforma de servicios distribuidos de big data, participar y construir los sistemas de la empresa, incluido el almacenamiento masivo de datos, computación fuera de línea/en tiempo real, consultas en tiempo real, operación y mantenimiento del sistema de big data, etc.;
2. Satisfacer diversas necesidades comerciales, atendiendo al creciente volumen de negocios y datos;
3. Mejora en profundidad del núcleo del código fuente y optimización de proyectos de código abierto, resolviendo varios problemas difíciles de hadoop, spark, y hbase, y participar en la construcción de la comunidad de código abierto y contribución de código;
Requisitos laborales:
1:
1. Licenciatura o superior en informática o afines. especialización (más de 3 años de experiencia laboral);
2 Competente en el desarrollo de programas C++/Java/Scala (al menos uno), familiarizado con el entorno de desarrollo Linux/Unix;
3. Familiarizado con los sistemas distribuidos de código abierto de uso común, competente en Hadoop/Hive/Spark/Storm /Flink/Uno de los códigos fuente de HBase;
4. sistemas, sólidas capacidades de resolución de problemas y capacidades de desarrollo a nivel de código fuente;
5. Buenas habilidades de comunicación y colaboración, con un fuerte espíritu de compartir;
6. Se dará prioridad al uso de Kudu, Kylin, Impala, ElasticSearch, github y otros sistemas y a los investigadores de bajo nivel. Considere;
7. Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase e investigadores de bajo nivel.