גיוס Data Engineer – קשה? או קל?

על פי נתונים סטטיסטיים, ישנם כ-700 מהנדסי Data Engineer פעילים בישראל עם ניסיון רלוונטי בפייתון, לאחר סינון של כ-980 מהנדסים שציינו את התפקיד. בחיתוך פשוט שעשיתי יש 980 מהנדסים שציינו בכותרת של התפקיד שהיום עובדים תחת הטייטל של Data Engineer OR Senior Data Engineer כאשר בפרופיל שלהם נמצא הסקיל של: PYTHON כלומר או שיש להם ניסיון בפייתון בפועל או באופן תאורטי הבעיה של ה-3 שנים שוב זה לא מדויק, כי זה לא מבטיח לנו 3 שנים בתפקידי Data Engineer עצמם אז הייתי אומר שאנחנו יורדים לפחות ב-30% לכ-700 מהנדסי Data Engineer בעיה נוספת שקיימת בחברות זה להגדיר מי הוא מהנדס דאתא ומה הוא יעשה, וקרה שמנהלים אמרו לי שהוא בעצם יכול להיות Big Data Engineer – מעניין נכון? האם בחברות מסוימות יש אנשים שיש להם טייטל של Big Data Engineer או שהם מהנדסי תוכנה כלומר SW Engineers עם ניסיון ב- Big Data שיכולים לעשות את התפקיד? כלומר יש מצב שיש עוד מהנדסים שלא יעלו בחיתוכים לתפקיד הנל, למרות שיש להם את הניסיון או שהם עובדים נגיד 2-3 שנים באותו המקום ועדכנו תפקיד אבל לא עדכנו פרופיל לינקדאין – יכול להיות. אז מה אפשר לעשות: 1. להגדיר במדויק את התפקיד מול המנהל המקצועי 2. לחשוב יחד מי יכול להכנס לפוזיציה הזו ומה הניסיון הנדרש כדי שהכניסה תהיי הרבה יותר מהירה מאשר להכשיר מישהו מ-0 3. האם ניתן למפות חברות שיש להם טכנולוגיות ביג-דאתא אז נכון שמצד אחד לא פשוט לגייס Data Engineer ומצד שני צריך לחשוב איך מכשירים מישהו לתפקיד כזה באופן המהיר ביותר. נקודות למחשבה על עולם הגיוס – Data Engineer #dataengineer