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数据工程师顶级职业网站

原文:towardsdatascience.com/top-career-websites-for-data-engineers-6b3ca8205b26

数据工程目前非常热门,这意味着有很多工作机会。在这篇文章中,我想探讨专门针对数据工程师的职业网站。我们将深入了解目前可用的数据工程角色的主要方面,以及你将需要什么才能在 2025 年进入这个领域。这将有助于那些希望转行的初级 IT 人员和中级软件工程师。


为什么选择数据工程?

数据工程是一个动态且极具回报的领域,提供了参与数据所有方面的机会,从 API 和数据连接器到数据平台、商业智能以及市场上可用的各种工具。

这个角色非常安全,因为企业持续生成数据确保了对数据工程师的持续需求。这个角色也与机器学习(ML)紧密相关,因为你将负责创建和部署各种数据和 ML 管道。所以这不会无聊!

这个领域远非平凡,并提供有吸引力的薪酬。高薪酬反映了构建稳健数据平台的复杂性。它始于收集需求和设计系统,需要丰富的经验和高级编程技能。

根据 DICE 进行的技术工作研究,数据工程是增长最快的科技职业:

https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/ad0beded5a509256fe54ac96f6260e14.png

来源:DICE

让我们看看哪些平台提供数据工程师的职业机会。

Wellfound (ANGELLIST)

[AngelList Talent (人才市场) 现在是 Wellfound](https://wellfound.com/blog/angellist-talent-is-now-wellfound),你可以通过点击 Wellfound 网站首页顶部的“工作”标签来访问。在 Wellfound,一个领先的初创公司职位列表来源,你可以搜索工作并选择“远程工作”过滤器。

这样,无论你住在哪里,你都可以找到一个适合你的初创公司。

你是否一直想为科技初创公司工作,但又不住在科技中心?这就是远程工作的优势——你的位置无关紧要!

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在一篇之前的文章中,我讨论了数据工程师的必备技能集以及进入这个激动人心的领域所需的条件。

如何成为一名数据工程师

LinkedIn

LinkedIn 在这里是绝对的领导者,因为我们可以轻松创建职位警报并使用他们出色的“快速申请”功能。它还让你了解在该公司工作的联系人,这非常有用。我们可以直接给招聘人员发消息,询问我们发现的机遇。

要了解更多,我使用 LinkedIn 作为博客平台。它为我作为数据工程师提供了更多的营销优势。通过我的文章和转发,我向招聘人员介绍我的技能和专长。

通过有策略地使用 LinkedIn,你可以获得更高的薪酬,而不会危及你的当前工作。

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图片由作者提供

Glassdoor

Glassdoor是一个流行的职业门户,它提供了关于公司、职位机会和工作文化的见解。它以提供一个平台而闻名,在这个平台上,现任和前任员工可以匿名分享关于他们雇主的评价,包括公司文化、管理、薪酬和福利等信息。这种透明度帮助求职者做出关于潜在雇主的明智决定。

除了公司评价外,Glassdoor 还提供职位列表、薪酬信息、面试问题和关于公司福利的见解。雇主也可以使用该平台发布职位,吸引潜在候选人。Glassdoor 的职位列表和内部公司信息的结合使其成为求职者和雇主都宝贵的资源。

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图片由作者提供

Career Vault

Career Vault 是一个平台,它从各种来源聚合包括远程工作在内的职位列表,为用户提供不同行业和地区的综合职业机会数据库。它为数据工程求职者提供了一个一站式资源,帮助他们寻找和申请职位。

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想要提高你的数据技能并晋升?像 Career Vault 和 LinkedIn 这样的网站可以帮助你。我在这里讨论了领导级职位所需的关键能力:

领导级数据工程师职业指南

TheMuse.com

The Muse 提供了一个美观的用户界面,以及关于公司和职位的详细信息,使得寻找远程工作感觉毫不费力。

我注意到这里有很多优质的远程工作机会。

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图片由作者提供

它还使得快速申请变得非常容易。我们只需要上传简历。

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一些职位发布可能只允许你在公司网站上申请。

Remote OK

Remote OK 是一个远程工作网站,它对所有职位列表进行分类。您可以根据具体标准进行筛选,例如招聘人员发布的职位、经验水平(初级、高级等)、职位类型(销售、营销、设计、开发等),以及它们是技术角色还是非技术角色。即使是分析师和营销等非技术职位,也能从基本的技术技能中受益。

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Working Nomads

Working Nomads 是一个网站,为寻求灵活工作选择的专业人士精选和列出远程工作机会。它提供基于订阅的通讯,将精选的远程工作直接发送到用户的邮箱,让他们在保持地点无关的生活方式的同时,浏览和申请各个行业的职位。

基本上,这是一个为忙碌的数字游民量身定制的通讯。通过注册,您将直接收到一份精选的远程工作列表,直接发送到您的邮箱。您可以选择每天或每周的电子邮件,这样您可以在远程工作搜索的同时继续旅行。

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Remotive

Remotive 是一个相当简单的职位板,提供大量的免费远程职位。它提供了一个按销售、支持、产品工程、营销等领域分类的远程职位综合列表,这使得找到您想要的特定类型的职位变得超级简单。Remotive 还为寻找远程工作的人提供双月通讯。

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Remote.co

Remote.co是一个专注于远程工作的网站,为寻求远程就业的个人提供广泛资源和职位列表。

remote.co 也有一个仅限远程职位的部分。我去年使用过它,安排了几次面试。

它提供了各个行业的就业机会,并提供了关于远程工作实践、团队管理和生产力的宝贵见解。Remote.co 设计用于帮助求职者和雇主有效地导航远程工作环境。

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也可以检查所有国际远程职位。

检查公司网站,看看是否有可能对你感兴趣的远程工作。有时公司在其网站上提供的远程职位可能没有在这个工作板上列出。

远程国际职位 – 在家工作

我们远程工作

以简洁的设计为特色,这个虚拟工作板提供了从客户服务到网页设计和编程的广泛在家工作职位。We Work Remotely 每月吸引超过 10 万用户,使其成为快速找到远程工作机会的可靠资源。

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图片由作者提供

Skip the drive

名副其实,Skip the Drive提供了一个方便的资源标签和可靠的远程工作列表。

通过利用提供的资源,你可以轻松地将压力山大的早晨通勤换成轻松的环境。

它非常专注于远程工作职位,为用户提供跨各种行业的在家工作机会精选。该平台通过允许用户根据他们的偏好过滤列表来简化工作搜索过程,并且还提供资源以帮助个人过渡到并成功从事远程工作。Skip the Drive 旨在通过寻找灵活的、地点无关的工作来帮助用户避免日常通勤。

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Power To Fly

Power To Fly是一个针对多元化专业人士职业发展的在线平台,拥有职位板、虚拟招聘会和网络活动。这个平台提供了丰富的远程工作机会。通过完成你的个人资料,你可以与世界各地各行各业的招聘人员和雇主经理建立联系。

我也使用了这个,并从中获得了一些机会。

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Landing.jobs

虽然Landing Jobs提供的远程技术工作机会选择不多,但他们精心挑选了他们的职位列表。他们网站的一个独特功能是能够过滤搜索,以找到完全远程、部分远程或通勤距离内的远程工作。

他们专注于技术职业,将专业人士与欧洲及以外技术行业的机遇相连接。该平台精选职位列表,帮助用户找到符合他们技能和职业目标的角色。Landing.jobs还提供职业发展资源,并为技术人才提供一个支持性的社区。虽然它主要提供现场职位,但也包括完全远程、部分远程和本地远程工作的选项,满足各种工作偏好。

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可能有用的职位发布板

还有许多像 Pangian、Intch 和 Flexjobs 这样的职位发布板没有免费选项。在我看来,这些网站对于寻找 IT 领域新角色的任何人来说可能仍然有用。

例如,Pangian 在pangian.com/job-travel-remote/提供了许多全球远程职位,但仅限付费使用(14.99 美元)。

个人而言,我没有觉得它非常有用。

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结论

在这篇文章中,我汇总了一些寻找与数据相关的职业机会的顶级网站,不仅限于数据工程职位。数据工程经常与 BI 开发人员和机器学习架构师等职位重叠,为求职者提供了更多找到合适职位的灵活性。

数据工程目前是一个热门趋势,LinkedIn 上的职位发布量激增。之前,我讨论了有志成为数据工程师的必备技能以及如何进入这个动态领域。

如何成为一名数据工程师

要获得理想的数据工程职位,我建议从提供免费选项的职位发布板开始。LinkedIn、Glassdoor 和 Indeed 是最佳选择之一。审查所需技能,定制您的简历以匹配,并自信地申请。

数据工程主管职业指南

推荐阅读

[1]towardsdatascience.com/lead-data-engineer-career-guide-699e806111b4

[2]towardsdatascience.com/how-to-become-a-data-engineer-c0319cb226c2

[3]towardsdatascience.com/data-platform-architecture-types-f255ac6e0b7

[4]towardsdatascience.com/data-pipeline-design-patterns-100afa4b93e3

[5]towardsdatascience.com/python-for-data-engineers-f3d5db59b6dd

http://www.gsyq.cn/news/1435781.html

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