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企業(yè)在招什么樣的大數(shù)據(jù)工程師?

2016-04-15

1、我眼中的大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

其實個人在大數(shù)據(jù)這個坑中，細細算來時間也有3+年了，從一開始做大數(shù)據(jù)中心平臺開發(fā)構建，到現(xiàn)在關注的數(shù)據(jù)上層應用挖掘。所以，基本上從數(shù)據(jù)收集->數(shù)據(jù)處理(離線實時，并且還勉強算是國內實時處理早期的實踐者)->數(shù)據(jù)上層應用挖掘，這個鏈路都走了一遍。

并且加上手里一千多人的大數(shù)據(jù)圈子，發(fā)起組織線下技術沙龍等等經(jīng)歷，坑內里的做的并不算十分的多，但是通過一些交流，接觸過的這方面的東西還是不少的。

所以，不至于有資格說對這個技術方向有啥定論，但是一些自己的看法見解還是有滴。

說起大數(shù)據(jù)，有個成語可以來形容一下它的現(xiàn)狀：遍地開花！

如今，在國內，只要是個IT公司(說的是非傳統(tǒng)行業(yè))，出去的時候，感覺要是說自己公司沒有涉足大數(shù)據(jù)都不好意思。所以，現(xiàn)在的情況大部分是這樣的：一個創(chuàng)業(yè)公司哪怕只有十多人的開發(fā)團隊，也非得整一個大數(shù)據(jù)小組出來，我們不止要做大數(shù)據(jù)離線處理，還要做離線處理，不止有數(shù)據(jù)分析報表，我們還得進行深度的數(shù)據(jù)挖掘，做到精準的個性化推薦，流弊的數(shù)據(jù)預測！

偶滴娘親啊，寥寥數(shù)人，不止要搭起一整套完整的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)離線實時處理，不止要維護hadoop集群、spark集群、storm集群的穩(wěn)定性，抽空還要做深層數(shù)據(jù)挖掘，還要研究工業(yè)化流弊的算法。你們招的這些人不是攻城獅啊，是神??！這么流弊！

其實我并沒有說這種做法一定是錯的，只是行業(yè)現(xiàn)狀真心很多這種情況。如今，大數(shù)據(jù)確實是異常略微畸形的火爆！至于說大數(shù)據(jù)這個技術方向為何會如此的爆炸，個人的觀點可能和大部分的觀點一樣：一方面是數(shù)據(jù)積累到一定程度了；另一方面是大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術的日漸成熟，其中當然以hadoop生態(tài)為代表。

但在不久前，我曾和一個創(chuàng)業(yè)公司的COE聊過這個話題，他的觀點很新穎。他反駁了我的觀點，他說中國現(xiàn)在之所以大數(shù)據(jù)遍地開花，是由于賺錢模式變了。他說，在以前，隨便搞點啥都能拉到一大堆投資，但現(xiàn)在經(jīng)濟形勢不一樣了，必須想其他新的觸發(fā)點，那就是數(shù)據(jù)，并且圍繞數(shù)據(jù)而產(chǎn)生新的利益點，這樣，投資人才愿意投錢進來，所以是個公司都愿意和大數(shù)據(jù)沾點邊，不然都不好意思出去說。

就個人而言，其實感覺他說的也挺有道理的，不過我依然保持自己的看法，只是兩人看待事情的角度有些不一樣，我是從技術的角度去解析這個情況，而他則更多從創(chuàng)業(yè)者的角度試圖去解釋這個事情。無關對錯！就目前來說，業(yè)內大數(shù)據(jù)遍地開花這個情況確實是存在的，個人感覺大體上有如下的具體變化：

1）涉足的數(shù)據(jù)處理方式上來說，大規(guī)模離線處理已經(jīng)被玩壞了，稍微有點實力的公司都已經(jīng)開始離線、實時并行了(近一兩年Storm、Spark強勢崛起)；

2）而在數(shù)據(jù)來源上，已經(jīng)不再局限于自個的數(shù)據(jù)了，越來越多的公司開始爬取互聯(lián)網(wǎng)上的公共數(shù)據(jù)(我曾在《DT時代變革的反思》一文中比較詳細的分析過這個數(shù)據(jù)新來源)；而在數(shù)據(jù)的上層應用上，也已經(jīng)不再局限于多維統(tǒng)計分析，漸漸得向用戶畫像、精準個性化推薦、業(yè)務的預測等方向靠攏(但實際上深層挖掘方面，國內還是很low的)；

2、大數(shù)據(jù)年份這東西

之前和朋友吃飯時聊的時候，他說到大數(shù)據(jù)這個技術方向的積累問題。他曾感嘆到，大數(shù)據(jù)這個方向還是缺少底蘊。我問他為何這么說，他說你見過十年以上的大數(shù)據(jù)專家么？其他行業(yè)方向，比比皆是！我頓時無語，大數(shù)據(jù)這個技術方向滿打滿算才發(fā)展不到六七年吧，上哪找十年以上的大數(shù)據(jù)專家去。情況確實是這樣的，基本可以分這幾種情況吧：

1）在這個坑里，真正五年以上的大數(shù)據(jù)背景的人，已經(jīng)可以算的上是半個專家了，業(yè)內絕對是稀有動物(所以，經(jīng)常看到那種招聘簡歷寫到十年以上大數(shù)據(jù)行業(yè)背景，我就笑了)；

2）而諸如三四年的，會點數(shù)據(jù)架構，又會點上層數(shù)據(jù)應用挖掘的，估計至少也能算的是半個中堅了，這種人不算太少，但也絕對不算多；

3）最多的是那種不到兩年大數(shù)據(jù)行業(yè)背景的，特別是那種聽聞大數(shù)據(jù)行情好，紛紛轉過來一兩年左右的，再就是那種一畢業(yè)就立志投身大數(shù)據(jù)行業(yè)的新人朋友，這類型的人應該是占據(jù)大數(shù)據(jù)從業(yè)人士中的絕大部分。

4）這個方向卻是缺少累積的，經(jīng)常在群中(storm-分布式-IT技術 191321336)遇到那種號稱是搞大數(shù)據(jù)的，然后問到：hadoop和storm哪個比較好？我的天吶，為何他們那么喜歡把兩個不是一類東西放在一起比較？！我都無力吐槽了，就目前來說，大數(shù)據(jù)這個方向確實缺少底蘊，還略顯浮夸，需要時間去積累。

3、企業(yè)在招什么樣的大數(shù)據(jù)工程師？

(1) 剛洗白一兩年的，或者立志為大數(shù)據(jù)行業(yè)做貢獻的畢業(yè)生。剛才說大數(shù)據(jù)行業(yè)遍地開花，人員稀缺，從個人經(jīng)歷來說，這真心是這種狀況。業(yè)務重心逐漸偏移到數(shù)據(jù)部，所以部門急劇擴招(當然也有老員工離職的問題)，近三個月來，我陸陸續(xù)續(xù)面試了大約有7個人左右吧。面試的人中有兩三年工作經(jīng)驗的，也有四五年工作經(jīng)驗的，當然也有剛畢業(yè)的本科生或者碩士生。看年份感覺都還不錯是吧，但是如果你翻一翻簡歷就會哭了。就說說三到五年工作經(jīng)驗的吧。

簡歷中，項目經(jīng)歷一項一大溜啥XX管理系統(tǒng)、XX電商后端開發(fā)項目，翻了八九個項目，終于在最后看到辣么一兩個大數(shù)據(jù)有關的項目。而掌握的技術中是各種的什么Spring MVC啊、SSH啊、js啊、甚至是php之類的，只有寥寥數(shù)個什么hadoop啥的，還不敢放在前頭，當時我就哭了/(ㄒoㄒ)/~~。

情況真是這樣的，工作經(jīng)驗足的，很多都是剛從其他技術領域轉過來的，其中以開發(fā)java后端，諸如精通什么MVC框架的人群為主體。能說上hadoop是怎么回事，會點MapReduce、Hive之類的是常態(tài)；會點Spark，能寫Scala，知道Storm的，少之又少；能把整個數(shù)據(jù)框架流程說清楚的都是奇才了；至于說到大規(guī)模數(shù)據(jù)的深層挖掘，他們是這樣說的“沒怎么接觸，但有這個興趣去學”。

行情確實是這樣的，大數(shù)據(jù)的坑挖的太大，所以各個公司都缺人，而且還是奇缺，所以也就有了上面我說的現(xiàn)象，各個行業(yè)，特別是傳統(tǒng)IT行業(yè)的從業(yè)人士，紛紛轉入互聯(lián)網(wǎng)，投身大數(shù)據(jù)。而有點大數(shù)據(jù)經(jīng)驗的，大部分都是香饃饃似得供著，不愿意放手。所以，最終我們這邊實際情況就是，問HR咋回事，HR說JD發(fā)出去無數(shù)份，能拉過來面試的就醬紫了。最終大老板發(fā)話了，說到：經(jīng)驗差點沒關系，只要腦子活愿意學，就要！所以，7個人，offer就發(fā)出去4份。

但更悲劇還在后頭，兩個有大概平均1.5大數(shù)據(jù)經(jīng)驗的人，拿到offer后根本不鳥之，也不知道后來去了哪個公司，而最后進來的是兩個本科以及碩士應屆畢業(yè)生。所以，就目前來看，大數(shù)據(jù)行業(yè)的火爆帶來的一個現(xiàn)狀就是，大量的java開發(fā)人員轉行，大數(shù)據(jù)行業(yè)背景平均在一年多，雖然如此，依然是供不應求的。

(2) 我們來看看一些“喜人”的招聘需求。隨便翻一翻招聘網(wǎng)站的職位需求，每天都有大量的大數(shù)據(jù)相關職位被刷新。然后結合剛才我們所說的一些混亂現(xiàn)狀，你會發(fā)現(xiàn)很多“喜人”的招聘說明。

我希望的是，用人的公司也好、企業(yè)也好，看完這個之后，能對招人有個更清晰的定位。我們要的是大數(shù)據(jù)行業(yè)專家！ JD 中是這么描述的，十年以上大數(shù)據(jù)領域經(jīng)驗，然后會XX，然后又得會XX。再多的俺就不多說了，結合剛才我們說的大數(shù)據(jù)行業(yè)歷史。十年？我就呵呵了~~　我所看到的這種JD，大部分出自于傳統(tǒng)IT行業(yè)(看到?jīng)]，傳統(tǒng)IT行業(yè)也開始追趕潮流了)，而互聯(lián)網(wǎng)公司職位描述就含蓄多了，最起碼他們不會動不動就要十年以上“磚家”。

而且還有一點個人想吐槽的就是，你說十年就十年吧，給待遇還奇低無比。關于這一點，互聯(lián)網(wǎng)公司就比較明白事理的。關于大數(shù)據(jù)薪酬這一塊，我們再進行分析分析~~ 我們要的是能進行大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的人才！

關于數(shù)據(jù)挖掘，上面也稍微提到過一點，數(shù)據(jù)的上層應用挖掘，這個需求隨著數(shù)據(jù)處理流程日益完善，數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)從簡單的多維統(tǒng)計分析，慢慢得向深層挖掘過渡。不說大規(guī)模數(shù)據(jù)，就說傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，其實這塊就國內的情況來看，還是處于比較初級的狀態(tài)的。我們經(jīng)?？吹竭@樣的職位JD描述，Title寫的是“數(shù)據(jù)挖掘工程師招聘”，然后附加條件是，熟悉大數(shù)據(jù)領域，會MapReduce、kafka、hadoop、storm、spark，熟悉ETL，對若干NoSQL了解熟悉，能夠進行平臺搭建，平臺開發(fā)，能夠進行數(shù)據(jù)處理，會分類、聚類、用戶畫像、個性化推薦各種算法。

最后在工作年限上寫著“1-3年”(年份太足是很貴的嘛)。我的天啊，他們看樣子不止是想招數(shù)據(jù)挖掘工程師啊。他們像是在招ETL工程師；不對，應該是大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)工程師；也不對，好像確實是在招數(shù)據(jù)挖掘工程師，沒看到有算法需求嗎。我趕腳呀，他們不是在招數(shù)據(jù)挖掘工程師，他們是在招一個全能工程師，是在招一個神啊。

(3) 說了不少，對于大數(shù)據(jù)人才招聘這塊，簡單的總結一下吧！其實個人感覺，企業(yè)還是需要對自己崗位定位要有一個比較清楚的定位的。如果你的資金足，想招一個業(yè)內權威點的，專家級人物，沒關系，但你也別睜著眼瞎說十年吶。上哪去給你找十年專家??！所以，個人建議就是，瞄準在大數(shù)據(jù)領域真正玩過五年以上的，基本上就是牛人了，也足夠你用的了。

然后針對剛才說的“數(shù)據(jù)挖掘”招聘現(xiàn)象，其實定位也很重要了，真心想要招一個類似“全能”的人，至少也要找一個在這個領域待過3+年的。至少三年以上的時間，這種人會對數(shù)據(jù)架構，數(shù)據(jù)處理流程，甚至是上層數(shù)據(jù)應用挖掘，都有相應的經(jīng)驗，而不至于空白一片，并且容易帶動其他一年半年的大數(shù)據(jù)經(jīng)驗的人，做方向導向，團隊就能快速形成大數(shù)據(jù)戰(zhàn)斗力。所以，如果真心想要類似這種“全能”，真心實意點，把年份改到3+吧，并且要求實打實的3+大數(shù)據(jù)技術背景，估計差不多。

接下來就是那種一兩年的大數(shù)據(jù)技術背景的，這種以java后端開發(fā)轉行大軍為代表。如果你的預算瞄準的是這個市場，那你也別玩虛的，對口招聘吧。要做大規(guī)模離線處理，你就招會hadoop的；需要實時處理，你就招會Storm或者會Spark Streaming的；需要做ETL，你就招熟悉ETL流程的；招數(shù)據(jù)挖掘，就找會點算法的。這才是實在的！

而對于應屆生來說，個人趕覺項目經(jīng)驗都是其次的，哪怕是一些實驗室項目經(jīng)驗來說，也沒啥大用。好歹算是接觸過一些內幕的，所以實驗室項目的質量，咱就不多說了，呵呵就行了。所以，我們看的一是基礎能力。就個人的感覺來說，基礎能力當然不必說，我更偏向于對大數(shù)據(jù)技術感興趣，并且思維敏捷的應屆生。為什么這么說呢？因為大數(shù)據(jù)技術這個領域會涉及大量的新事物，各種開源的東西，經(jīng)驗少沒關系，只有思維夠敏捷，有強大的快速學習能力，那就沒有問題！

4、我們真的需要算法工程師嗎？

接著剛才的話題，不少企業(yè)公司打著招數(shù)據(jù)挖掘工程師，算法工程師，我在想他們是真的需要算法工程師么？

答案顯然是否定的！我曾關于數(shù)據(jù)挖掘工程師與算法工程師的區(qū)別問題，跟不少人討論過，我的個人看法是，算法工程師的范圍顯然是小于數(shù)據(jù)挖掘工程師的。

數(shù)據(jù)挖掘工程師需要了解整套數(shù)據(jù)流入的過程，包括數(shù)據(jù)的接入、預處理，然后需要知道怎么用數(shù)據(jù)解決實際的業(yè)務問題，說白就是想辦法讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值。

他需要知道一整個數(shù)據(jù)到業(yè)務輸出的機制或者說是系統(tǒng)，可能涉及到復雜的算法轉化，也可能只是簡單的規(guī)則轉化，或者多個模型的轉化組合輸出等等，他是一個比較全面而概括性定位。

而算法工程師則不一樣，他們的職責我認為更純粹，他們需要知道如何把現(xiàn)實問題轉化為數(shù)學的模型，并且把模型調到極致，從而解決問題。所以，算法工程師工作內容更單一，但是更專，需要更好的數(shù)學功底。

這也就是為何我不敢對外說是算法工程師的原因了，我怕被揍，哈哈~~ OK ，有點繞遠了。我們回過頭來說說，目前大部分公司企業(yè)在找大數(shù)據(jù)的人，同時也在找數(shù)據(jù)挖掘工程師或者算法工程師。

那么，企業(yè)或者公司如何在數(shù)據(jù)挖掘這塊進行定位呢？我個人認為，大部分中小公司是不具備找純算法工程師條件的。如果，有小公司說要招算法工程師，要么是金多任性，要么是打著招算法工程師的幌子，招會點數(shù)據(jù)挖掘的人。

至于原因呢，一方面是算法這塊，在國內屬于稀缺資源，所以成本都比較高；另一方面就是在實際的業(yè)務操作中，高深的算法模型難以工業(yè)化(所以，大部分論文上的東西離工業(yè)化生產(chǎn)是很遠的，別被騙了)；再者就是在數(shù)據(jù)挖掘領域，一些很初級容易工業(yè)生產(chǎn)化算法，甚至是簡單的規(guī)則定制，都在現(xiàn)階段已經(jīng)能達到業(yè)務目的了，我們又何必費那個勁呢？！所以，我認為企業(yè)在這種階段，你們需求是這種能夠進行大批量數(shù)據(jù)處理，然后又知道怎么進行數(shù)據(jù)工業(yè)轉化的人。因為，算法工程師在這種階段難以獲得你需要的性價轉換。

包括我們大數(shù)據(jù)部門內部也是同樣如此，算法小組冠著“算法”的頭銜，干著數(shù)據(jù)處理的雜活。這需要時間去過渡！

當然，如果你一定要養(yǎng)那么一群專業(yè)的算法工程師，辣么，我只能說，你拿的天使投資太多了，估計是不知道怎么花了，養(yǎng)著就養(yǎng)著吧。

5、談一談薪酬，談一談人生吧！

最后，談一談薪酬，談一談人生，談一談理想吧！說到談薪酬，談人生談理想這個環(huán)節(jié)，我想大部分都是比較喜歡的，我也不例外，我也很喜歡，哈哈~~

正如之前所說的，大數(shù)據(jù)這個領域，有點略微畸形的火爆，導致了這個方向很缺人，也正是大量java后端開發(fā)人員轉行的直接原因。因為缺人，他們就轉行么？顯然是扯的！大伙兒都是有理想的人，要向“錢”看的。缺人，找不到人怎么辦？提高待遇，自然就有了。

我看到過一份2014年的職業(yè)薪酬統(tǒng)計報告，其中大數(shù)據(jù)方向絕對是屬于偏高的。就我所知，除去金融行業(yè)的高玩?zhèn)儭?/span>

接下來就是玩數(shù)據(jù)挖掘的，特別是會大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的人，如果是專業(yè)的算法工程師，那么，就更贊了，麻麻再也不用擔心我的工資了。

然后就是游戲行業(yè)的開發(fā)者，游戲是個保利行業(yè)，所以他們薪酬高一些是很正常的。

再接下來就是冠以“大數(shù)據(jù)”稱號的攻城獅們。這類的，要么是做平臺構建的，要么是做大數(shù)據(jù)架構，要么是做數(shù)據(jù)處理的等等。工資也比純Java后端開發(fā)、C開發(fā)、C++開發(fā)等高那么半檔一檔的。

接下來跟大數(shù)據(jù)沒有半毛錢關系的職位啥的，我就不多說了~~

寫在最后

所以，總體來看，整個大數(shù)據(jù)行業(yè)還是比較混亂的，企業(yè)對自己需求定位很混亂，雖然如此，依然是難以招到人。對于投身大數(shù)據(jù)這個坑的人來說，我個人的建議就是，要入行沒問題，但是找準自己的興趣G點，別想著啥都想掌握。找準一個切入點，比如就是平臺搭建、就是ETL、就是寫離線處理程序、就是研究實時等等，然后，慢慢再往大領域中擴充自己的大數(shù)據(jù)知識庫存。

就我個人來說，從數(shù)據(jù)架構到數(shù)據(jù)上層應用挖掘，目前依然在坑內，也沒有打算從大數(shù)據(jù)的這個坑中脫身。大數(shù)據(jù)這個方向是個技術快速更新、迭代的技術領域，所以，個人鼓勵坑中人士多多交流、多多分享才能跟上這個時代潮流。

真心的，技術是需要傳播交流以及分享的，特別是大數(shù)據(jù)領域，更是需要及時掌握最新的技術導向以及行業(yè)變化。

文 | xueing

來源 | 初越xueing（xueing_public）

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