<데이터 과학자보다 데이터 엔지니어를 더 원해요> 이것도 약간 자극적인 제목이지만, 시장에서는 데이터 과학자(분석가)보다 데이터 엔지니어의 가치가 크다는 분석입니다. “There are 70% more open roles at companies in data engineering as compared to data science. As we train the next generation of data and machine learning practitioners, let’s place more emphasis on engineering skills.” 분야별 순위를 보면, 데이터 엔지니어 > ML 엔지니어 > 데이터 과학자 >> ML 과학자/인프라 엔지니어/연구원 이네요. 분석 방법이 완벽하지는 않지만, 실무적으로 봤을 때 일리가 있다고 생각하는 부분이 있습니다. - Query-base/Non Query-base의 데이터 분석툴은 다양해지고 점차 고도화되고 있습니다(심지어 가격도 착해지고 있지요). - 데이터 엔지니어링에서 로그를 받아 전처리하여 파이프라인으로 흘려보내고 가공하고 후처리하여 스토리지에 저장하는 기본 구조는 크게 바뀌지 않았습니다. - 하지만 사용 목적에 따라 data lake, data warehouse, data mart 등의 환경을 여전히 별도로 구축할 필요가 있고, 모든 조회 및 분석 조건을 만족하는 마법은 아직 없습니다. - 모든 분석은 최종 스토리지로 데이터가 옮겨져야 가능합니다. 다양한 데이터 파이프라인 포트폴리오가 갖춰지기 전까지 바틀넥은 여기서 발생하게 됩니다. - 클라우드 환경으로의 이전과 끊임없이 향상되는 스토리지 엔진 기술 등도 "상품화(commoditized)"된 데이터 파이프라인 제공을 어렵게 합니다. 한 때 각광받던 파이프라인 모델도 시간이 지나면 구형이 되어 버립니다. 하지만 딜리셔스는 데이터의 가치를 누구보다 잘 알고 있기에 데이터 분석가와 엔지니어 모두를 소중하게 생각하고 있으며 적극적으로 채용을 진행하고 있습니다! 😁 --- (🚀 채용 광고) '신상마켓'을 운영하는 딜리셔스에서는 동대문 패션 생태계를 기술을 통하여 더 나은 모습으로 디지털화하고, 함께 성장하여 글로벌까지 연결하는 꿈을 갖고 있습니다.🚀 이런 분들을 찾고 있습니다. - Java / RubyOnRails Developers - Android / iOS Developers - Web Developers (React.js / Vue.js) - Data Engineers on AWS - DevOps on AWS - Product Managers / Product Designers - Data Analysists - Ad Platform Developers / PMs b2b 뿐만 아니라 b2b2c/글로벌 등 다양한 제품군을 준비 중이고, 주도적으로 오너십을 갖고, 자율적으로 일하는 환경을 지향합니다 ☺️ 채용 더 알아보기 >> https://www.notion.so/e8747fb16efe4f1ba7747e7f96f9d373