Профессия Разработчик моделей big data в Омске

Категория: Математика, информационные науки и технологии

Разработчик моделей big data – это специалист в области создания информационных систем, предназначенных для сбора, хранения, обработки, передачи и анализа больших массивов информации. Он разрабатывает технические решения для программно-аппаратных центров, а также программное обеспечение, системные и обрабатывающие алгоритмы, позволяющие эффективно и релевантно управлять массивными информационными потоками. Разработчик моделей big data ведет фундаментальные исследования в области стратегии развития DATA-центров, предлагает и реализует программные решения для увеличения производительности и функциональности big data, ведет мониторинг работы таких центров и занимается отладкой их функциональности в рабочем режиме. В круг его профессиональных интересов входит решение конкретных задач и бизнес-процессов корпоративных информационных сред, а также фундаментальные исследования в области машинной обработки больших массивов данных.



О профессии

Вузы 1

Какие ЕГЭ сдавать

Узнай шансы поступить профессию Разработчик моделей big data в Омске

И насколько данная профессия подходит под ваши требования к месту обучения, баллы ЕГЭ, финансовые возможности и многое другое. Перейдите по ссылке ниже, заполните данные и увидите результат.

Ваш путь к поступлению

О профессии Разработчика моделей big data в Омске

Зарплаты: сколько получает Разработчик моделей big data^*

Начинающий: 70000 ₽ в месяц

Опытный: 150000 ₽ в месяц

Профессионал: 250000 ₽ в месяц

* - информация по зарплатам приведна примерно исходя из вакансий на профилирующих сайтах. Зарплата в конкретном регионе или компании может отличаться от приведенных. На ваш доход сильно влияет то, как вы сможете применить себя в выбранной сфере деятельности. Не всегда доход ограничивается только тем, что вам предлагают вакансии на рынке труда.

Востребованность профессии

Потоковая и статичная обработка больших массивов данных является важнейшим направлением работы крупных коммерческих структур любого профиля, от высокотехнологичных сетевых гигантов до энергетических и промышленных предприятий, торговых сетей, логистических компаний и т.д. Здесь существует огромный спрос на IT-специалистов различной специализации, включая разработчиков моделей big data. Профессия очень актуальна, перспективна и востребована. Существует большой выбор вакансий и возможностей выбора при трудоустройстве.

Для кого подходит профессия

Профессиональная деятельность разработчика моделей big data тесно связана с IT-сферой, что требует системных, фундаментальных знаний в машинно-информационной области. Такой специалист должен в совершенстве владеть профессиональным программным обеспечением, знать модели администрирования информационных кластеров, особенности хранения и обработки информации в профессиональных базах данных. Профессия подходит тем, кто:

Интересуется IT-сферой;
Обладает высокими интеллектуальными способностями, имеет яркую фантазию и нестандартное мышление;
Способен к техническому творчеству;
Может работать в команде единомышленников, способен эффективно коммуницировать со смежными техническими специалистами и коллегиально решать сложные технические проблемы.

Карьера

Профессия разработчика моделей big data имеет отличный карьерный потенциал и позволяет иметь высокий статус, прекрасный доход и сильные профессиональные позиции в любой профильной высокотехнологичной компании, где требуется статичная или потоковая обработка больших массивов данных. Такие специалисты могут курировать профильные направления, развивать корпоративные механизмы хранения и доступа к данным, быть ведущим специалистом в своей сфере. Профессия позволяет стать крупным, высокооплачиваемым специалистом и выбирать предложения работодателей с лучшими условиями.

Обязанности

Профессиональные обязанности разработчика моделей big data включают в себя:

Создание архитектуры и аппаратно-технических решений для корпоративных и коммерческих DATA-центров;
Планирование и разработку процессов конвейерной обработки данных;
Создание структуры и рабочих алгоритмов для высокопроизводительных процессов обработки данных и реализации утилитарных задач на базе потоковой обработки;
Разработку механизма хранения, накопления и скоростного доступа к данным;
Обеспечение надежного и высокопроизводительного процесса изъятия данных, их трансформирования и загрузки в другую систему для последующей обработки;
Разработку технических и программных решений для изменения, очищения, структурирования данных в статичных и динамичных информационных средах, машинный поиск аномалий и разработку сценария их устранения;
Прогнозирование текущих и перспективных ресурсных мощностей для динамичного развития корпоративных центров обработки массивов данных;
Применение профессиональных программных сред и инструментов для решения задач обработки больших массивов данных.