Noll
LinkedIn publicerat uppgifter om de arbetstillfällen som har haft den största ökningen i antal under de senaste åren, och det är rättvist att säga att teknik och data kompetens är bland de snabbast växande kategorierna, särskilt sådana som innebär att arbeta med data.
Foto: Joe McKendrick
Överst på listan är maskininlärning ingenjör, en yrkeskategori som har ökat 10 gånger mellan 2012 och 2017. Detta följdes av data scientist, multipliceras med en faktor sju under samma tid. Det finns också sex gånger så många big data utvecklare, samt full-stack ingenjörer.
“Omfattande uppsättningar av färdigheter som omfattar flera discipliner är till synes i högre efterfrågan”, rapportens författare staten. “Många av de roller som finns med på denna lista omfattar flera discipliner och som är tillämpliga på flera branscher.”
LinkedIn är topp-10 av de ledande kategorier är följande:
- Machine learning ingenjör (9,8 x så många jobbinnehavare som 2012) Data scientist (6,5 x) Försäljning utveckling represenative (5,7 x) Kunden suvcess manaer (5,6 x) Bigb data utvecklare (5,5 x) Full stack ingenjör (5,5 x) Verktyg för utvecklare (5.1 x) Direktör för data vetenskap (4,9 x) Brand partner (4,5 x) Full-stack utvecklare (4,5 x)
Så vad gör en machine learning ingenjör gör? Det är överlappar med data vetenskap, men maskininlärning ingenjörer fokusera på att hantera de system av saker. Som Ben Lorica och Mike Loukides beskrivs jobbet i en nyligen publicerad artikel på O ‘ reilly webbplats, maskininlärning och ingenjörer är i data-vetenskap rike, men också spela en roll i förvaltningen av infrastruktur och underhåll. Dessa proffs “har starkare software engineering skills än typiska data scientists”.
LinkedIn har forskarna också tittat på de färdigheter som är associerade med ledande positioner. Här är vad de fann och redovisas för de tre översta tech – /data-jobb roller. Notera hur även “kundens framgång chefer” (som jag antar är mer driven än vanligt gamla kundtjänst chefer) har teknik kompetenser:
Machine Learning Ingenjör
Machine Learning Forskning Algoritmer Programvara Djupt Lärande
Data Scientist
Data Vetenskap Machine Learning Analytics Data Mining Python
Customer Success Manager
Programvara som en Tjänst Enterprise Sales Kundernas Framgång Förvaltning
Big Data Utvecklare
Big Data Hadoop Java [Apache] Kupan Start-Ups
Intressant, LinkedIn också tog det ett steg längre, och analyseras linjen för personer i dessa positioner — karriärvägar de tog för att komma dit. Här är vad de fann dessa proffs gjorde för fem år sedan:
Machine learning ingenjörer började sina karriärer som ingenjörer programvara, data som forskare eller forskningsassistenter. Data forskare var antingen analytiker eller forskarassistenter. Big data utvecklare av programvara ingenjörer, Java för ingenjörer, eller ETL-utvecklare.
Andra roller inom DET är inte mår så bra, LinkiedIn författare staten. “Från specialiserade utvecklare roller, att juridiska specialister, och även specialiserade logistik roller ser vi i rollerna bytas ut till förmån för mer omfattande expertområden och titlar,” skriver de. “Till exempel, Flash-relaterade roller är på nedgång eftersom tekniken förlorar ånga till förmån för mer big data och maskininlärning roller.”
Relaterade Ämnen:
Big Data Analytics
Digital Omvandling
CXO
Sakernas Internet
Innovation
Affärssystem
0