Sueldos de Big Data Engineer

Un Big Data Engineer es un profesional de las tecnologías de la información (IT) que se encarga de diseñar, construir, probar y mantener sistemas complejos de procesamiento de datos que trabajan con grandes conjuntos de datos. Este tipo de especialista en datos agrega, limpia, transforma y enriquece diferentes formas de datos para que los consumidores de datos posteriores (como los Business Analysts y los Data Scientists) puedan extraer información de forma sistemática.

La función de un Big Data Engineer es construir, mantener y garantizar un entorno de Big Data listo para la producción. Este entorno en el que trabaja esta función incluirá la arquitectura, los estándares tecnológicos, las opciones de código abierto, así como los procesos de preparación y gestión de datos.

Estos profesionales también recopilan, preparan e ingieren los datos de una organización en un entorno de Big Data. Preparan y crean los procesos de extracción de datos y los 'pipelines' de datos que automatizan los datos desde una amplia variedad de sistemas de fuentes internas y públicas. Los ingenieros de Big Data también crean los algoritmos que transforman los datos en un formato operativo o empresarial.

• Diseñar, construir y mantener sistemas de procesamiento de datos a gran escala. Recoge datos de diversas fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados.
• Almacenar los datos en un 'Data Warehouse' en un repositorio 'Data Lake'.
• Manejar los datos en bruto utilizando transformaciones y algoritmos de procesamiento de datos para crear estructuras de datos predefinidas. Depositar los resultados en un almacén o lago de datos para su procesamiento posterior.
• Transformar e integrar diversos datos en un repositorio de datos escalable (como un almacén de datos, un lago de datos o la nube). Comprender diferentes herramientas, técnicas y algoritmos de transformación de datos.
• Implementar procesos técnicos y lógica empresarial para transformar los datos recogidos en información significativa y valiosa. Estos datos deben cumplir con las consideraciones de calidad, gobernanza y cumplimiento necesarias para su uso operativo y empresarial para ser considerados fiables.
• Comprender las opciones operativas y de gestión, así como las diferencias entre las estructuras de los repositorios de datos, las bases de datos de procesamiento paralelo masivo (MPP) y la nube híbrida.
• Evaluar, comparar y mejorar los conductos de datos. Esto incluye la innovación de patrones de diseño, el diseño del ciclo de vida de los datos, la alineación de la ontología de datos, los conjuntos de datos anotados y los enfoques de búsqueda elástica.
• Preparar 'pipelines' de datos automatizados para transformar y alimentar los datos en entornos de desarrollo, control de QA y producción.