"__8. Будущее data engineering • Роли будут требовать знания языков за пределами Java/Scala/Python/SQL • Компании понимают, что проблемы не в объеме, а в governance и качестве данных • Эволюция open table форматов • GenAI не заменит junior-ов — младшие инженеры лучше работают с ИИ и учат seniors __ __Ключевая мысль: Staff engineer имеет ""outsized impact"" (непропорционально большое влияние). У всех одинаковое количество часов, и все кодят с примерно одинаковой скоростью. На определенном уровне важнее становится ЧТО вы кодите, а не скорость: • Находить проекты, двигающие бизнес вперед • Помогать бизнесу убирать неопределенность • Предотвращать выбор решений, которые будут стоить миллионы и потребуют миграции через 18 месяцев__ Мне очень понравились рекомендации, и я полностью с ними согласен. Очень четко сказано, что важно быть гибким и мягким. С этим сложно, если у вас низкий порог терпимости к глупости коллег и не хватает терпения на бюрократию. Но, к сожалению, уже давно факт, что в корпоративной культуре любят не умных/быстрых, а удобных и послушных. Надо быть такой нянькой-душкой и медленно, но верно продавливать свою позицию и заручаться поддержкой коллег. То есть при желании можно вырасти до уровня Staff, но вам придется переступить через свое эго. И тут еще возникает одна загвоздка — финансовое вознаграждение. Давайте посчитаем на примере канадского рынка. Staff data engineer — зарплата $250k в год. При этом вам все будут говорить: ""Ну ты же Staff, ты должен и то, и это"" — и надо тащить. Ведь обычно позиция Staff встречается в больших организациях со сложной оргструктурой, и там за 5 минут уже ничего не накодить. Любое изменение — это боль и множество встреч и согласований, очень часто без common sense. Иными словами, ожидания высокие, а работу сложно измерить в строчках кода, метриках или еще чем-то. И обычно расти после Staff особо некуда, скорее всего это в people manager, но туда можно и сразу перейти без Staff. А вот возьмите Senior DE. Вилка $160-180k в год. Как правило, скоуп понятен — берешь и делаешь. И еще остается много времени на личные проекты или внешние проекты, где вы можете заработать еще столько же — $160-180k в год. Поэтому вот не все так однозначно. Но если вы Staff в FAANG, то там кроме базы у вас появляется жирный бонус, и чем выше грейд, тем выше бонус. И сама организация достаточно большая, чтобы был хороший impact. Поэтому у всех есть выбор — зарабатывать деньги или отправиться в корпоративное приключение в поисках карьерной лестницы."
"8. Будущее data engineering • Роли будут требовать знания языков за пределами…
Из этого канала
- #5548https://github.com/mfontanini/presenterm Наконец можно и презентации делать в…
https://github.com/mfontanini/presenterm Наконец можно и презентации делать в Markdown
- #5551Snowflake уже настоящая unified платформа с возможностью грузить данные из API.…
Snowflake уже настоящая unified платформа с возможностью грузить данные из API. Так и fivetran не нужен будет.
- #5552Сейчас LinkedIn заполнен 3мя типами контента: 1) все рассказывают про Toon,…
Сейчас LinkedIn заполнен 3мя типами контента: 1) все рассказывают про Toon, какой замечательный дата формат, и как он экономит токены.
- #5546"Полезная статья - What It Really Takes to Move From Senior to Staff Data…
"Полезная статья - What It Really Takes to Move From Senior to Staff Data Engineer. Staff в РФ не очень распространено.
- #5545Интересная статья - LLMs: The Illusion of Thinking, в которой рассказываю про…
Интересная статья - LLMs: The Illusion of Thinking, в которой рассказываю про LLM и насколько это далеко от реального искусственного интеллекта.