美国数据工程概况

目前，LinkedIn 上有 6500 人称自己是数据工程师。而仅在旧金山，就有 6600 个这样的工作机会虚位以待。去年，数据工程师的数量翻了一倍，但工程主管们却仍觉得人才匮乏。

数据人才的旺盛需求源自一个根本性的变化：科技公司现如今都成了数据公司。

像 Uber、Airbnb、Spotify 这些公司都在大力发展数据产品，结果便造成数据系统开发和维护人才的激烈争夺。

Josh Wills 是 Slack 的数据工程师，在 2016 数据工程大会（DataEngConf 2016）上半开玩笑地说：“我的数据工程师都在会场了，请你们别挖墙角。”即使 Slack 这样当红的硅谷企业，也在担忧如何留住这些宝贵人才。

我们的研究着重于说明以下几个方面：

目前市场上数据工程师的数量；

数据工程师的背景和核心技能 —— 这些信息对于主管们研究如何将软件工程转换至数据工程特别有用（编者按：以缓解招聘数据工程师的压力）；

数据工程师的就业信息 —— 帮助你说明为什么要投资（时间/精力/金钱）到这项昂贵的技能中来。

从 Stripe、MIT、Looker 的工程主管对数据人才的发现、留任和对数据工程师团队项目的开发等一系列策略的分享中，我们找到了这些问题的答案，使得这份报告清晰地呈现出数据工程的现状。

关键指标：

人数：6500 人在 LinkedIn （领英）上称自己是数据工程师。

发展：2013 到 2015 年，数据工程师的数量至少翻了一倍。

分布：50% 的数据工程师都在美国。

之前的职务：42% 的数据工程师都是软件工程出身。

产业：数据工程师主要供职于信息科技与服务产业。

技能：数据工程师前 5 项主要技能是：SQL, Java, Python, Hadoop, 和Linux。R语言甚至都没进前 20。

分析方法：

本报告基于 Linkedin 上的用户资料，包括所有公开可见的个人及公司档案、技能与工作经验，数据以 2016 年 3 月份的统计为准。

我们根据档案上的职业标题和头衔识别出数据工程师，这里只纳入了那些可确认公司的数据工程师档案。