雇用API/数据工程师
在整个规划和开发阶段做出的选择会影响公司的业务。 然而，很少有选择像公司如何与第三方解决方案交互一样艰难关键。 API 或应用程序接口允许组织从其他应用程序访问数据。 设计良好的 API 可以让合作伙伴轻松集成到他们的平台中。 竞争对手可能会使用开放的 API。 由于其协作特性，开放式 API 提供了新的可能性，同时保持了企业团队内部必要的机密性。 数据工程是开发和构建大规模数据收集、存储和分析系统的过程。 这是一个广阔的领域，几乎在每个领域都有应用。 组织可能会收集大量数据，但他们必须配备合适的人员和技术，以确保数据以有用的形式到达数据科学家和分析师手中。 数据工程师设计的系统可以收集、分析原始数据并将其转化为数据科学家和业务分析师可能在许多场景中使用的信息。 最终目标是提高数据可访问性，以便企业可以评估和改进其绩效。
API/数据工程的前景
API促进了对现有工具的管理以及对新工具的开发。在数字时代，API对于以最有效和及时的方式提供服务至关重要。因此，API开发人员和API开发人员的工作在技术领域非常抢手。API测试正变得越来越流行，这也是正确的。如果没有API的使用，今天大多数流行的互联网应用将不可能被创建。拥有正确的API自动化测试方法、工具和解决方案比以往任何时候都更加重要。这立即增加了可用的API开发者职位的数量。
随着越来越多的企业加入大数据的行列，并挖掘数据以获得相关的见解，对数据相关的就业需求也随之上升。处理数据的工程师也不例外。公司一直在寻找有能力的数据工程师，他们可以处理大量复杂的数据，给出有意义的商业见解。API/数据工程师的职位是企业中最抢手的。他们得到了各公司的认可，并为他们的努力获得了丰厚的报酬。
API/数据工程师的职责是什么？
在实现一个组织的API经济目标方面，API开发人员是必不可少的。因为每个公司都需要一个API开发者，所以总有至少一个API开发者的工作机会。API开发者的主要目的是研究由组织的利益相关者定义的API愿景。开发者将与这些利益相关者合作，创建一个满足公司需求的API。开发人员利用API优先的设计技术来确保API尽可能提供最好的设计和开发者体验。先入为主的假设应该为API的开发和实施让路。API/数据工程师的主要责任是构建和建立一个强大的基础设施，将数据转化为数据科学家能够理解的形式。数据工程师必须能够在庞大的数据集中发现模式，并创建可扩展的方法，将半结构化和非结构化的数据转化为可用的表述。数据工程师主要是准备和改变原始数据，以便将其用于分析或操作的原因。让我们来看看API/数据工程师的职责。
- 创建、构建、测试和维护架构
- 将与业务需求相关的庞大复杂的数据集放在一起
- 使用先进的分析工具、机器学习和统计方法
- 现代数据安全和治理安全的方法
- 需要复杂的设计来转化复杂的功能和技术要求
- 使用Hadoop、NoSQL和其他技术进行数据存储
- 识别数据块中的隐藏模式并开发模型
- 将数据管理战略纳入当前的组织框架
- 协助创建一个坚实的基础设施和无缝的第三方集成
- 为数据跟踪创建可扩展的、高性能的网络服务
- 为功能丰富的网络应用程序分析、设计、开发、编码，并以多种编程语言实施程序
- 为系统集成、测试策略、脚本编写和应用调试做出贡献
- 检查软件程序和数据库的功能和性能
- 制作新程序，修改现有程序，收集测试数据，并根据标准创建功能规范
- 使用不同的编程语言、工具和方法，分析程序和应用程序的性能
- 教育非技术人员如何有效利用软件和硬件解决方案
- 检查项目想法，评估替代方案，计算费用，并提供建议
- 必须制定系统设计和规范
- 识别潜在的流程改进机会，提供替代方案，并给出建议
如何成为一名API/数据工程师？
让我们来看看寻找 API/数据工程师职位和从事 API 开发职业所涉及的阶段。 由于对 API/数据工程师职位的需求不断增加，受人尊敬的企业始终存在空缺。 首先，请记住，成为 API/数据工程师不需要接受正规教育。 无论您是毕业生还是非毕业生，技术娴熟或缺乏经验，您都可以学习 API 开发并以此为职业。 要申请 API/数据工程师职位，大多数公司都要求您拥有学士学位。 这种需要可能出于多种原因。
首先，如果你有良好的学术背景，你将能够更好地理解计算机编程和网络开发，这将极大地帮助你掌握 API 开发。 其次，很多公司在招聘API/Data工程师时，都要求应聘者有一定的学历，让你更容易找到相关的就业机会。 未来的雇主看重具有开发编程和创建应用程序的实际经验的人。 申请 API/数据工程师职位时，有 API 测试、云协议和数据管理/查询经验者优先。
成为API/数据工程师必备的技能
API/数据工程师必须具备一套专业技能，这些技能定义了他们将组织需求转化为出色 API 的能力。 此外，如果学生想申请高薪 API/数据工程师职位，他们必须具备这些技能。
API开发
了解如何跨设备链接 API 可以帮助您提高 API 技能。 学习每个系统的 API 设计思想可以帮助移动和桌面应用程序开发人员提高和多样化他们的能力。 API 设计者可以构建集成工具、在多个平台上运行的微型服务器，以及增加连接和协作的应用程序。 例如，软件开发人员可以使用 API 设计将智能手机操作系统转换和连接到汽车媒体应用程序。 用户可以利用它在安全上下班的同时拨打电话、回复短信和更换音乐。
前端开发
虽然 API 开发通常不包含在前端开发中，但学习如何从头开始创建应用程序可以帮助您掌握 API 开发的基础知识。 许多现代编程标准都强调整个前端开发过程中的产品兼容性。 前端开发人员可以通过研究程序兼容性概念来加快 API 编程技能的开发。 例如，为移动和桌面平台设计应用程序可能并不意味着完全兼容 API。 另一方面，学习如何构建软件兼容性将有助于开发人员快速适应 API 开发。
Hadoop 和 Spark
Apache Hadoop 软件库是一个框架，它使用基本的编程概念来实现跨设备集群的海量数据的分布式处理。 它可能从一台服务器扩展到数千台设备，每台设备都有自己的 CPU 和存储容量。 Python、Scala、Java 和 R 是框架支持的编程语言。 虽然 Hadoop 是处理海量数据的最强大技术，但它也有明显的缺点，例如处理速度慢和编码程度高。 Apache Spark 是一个数据处理引擎，允许通过流处理进行连续的数据输入和输出。 它与 Hadoop 相似，因为它执行许多相同的功能。
数据库
数据库是可查询和检查的关系数据库。 它旨在为您提供跨时间的长期数据视图。 另一方面，数据库会定期更新最新信息。 数据工程师必须精通最流行的数据仓库系统，例如 Amazon Web Services 和 Amazon Redshift。 几乎所有数据工程师的工作要求都包括 AWS。
数据API
API 是软件程序使用的数据访问接口。 它使两个应用程序或设备能够交互以完成一项工作。 例如，在 Web 应用程序中，API 用于在面向用户的前端与后端功能和数据之间进行交互。 API 允许应用程序访问数据库、从相关数据库表中获取信息、处理请求并使用基于 HTTP 的响应响应 Web 模板，然后在 Web 浏览器中显示。 API由数据库中的数据工程师提供，使数据科学家和商业智能分析师能够查询。
怎样获得远程API/数据工程师的工作？
我们讨论了 API/数据工程师职位所需的技能组合。 但是，最重要的是尽可能多地练习。 每一天都会带来新的进步。 随着行业变得更有利可图，会有更多人加入，从而增加您的竞争。 如果您紧跟行业趋势，那么您的职业发展将很容易。
领类提供最好的远程 API/数据工程师职位，可帮助您实现 API/数据工程师的职业目标。 您还将有机会通过与其他熟练的开发人员合作解决复杂的技术问题来磨练您的才能。 加入世界上最优秀的 API/数据工程师网络，寻找薪资更高、晋升机会更高的全职、长期远程 API/数据工程师工作。
职位描述
工作职责
- 创建和管理可扩展的数据管道，以及新的 API 连接器
- 参与技术对话以确定特定项目的技术和工具
- 实施数据质量监控方法和程序
- 执行必要的数据分析以解决与数据相关的问题
- 创建基础设施以连接大型系统以进行数据访问和处理。 创建 API 以实现快速直接的数据识别、探索和操作
- 可视化抽象以连接不同的数据模型和系统
要求
- 工程或计算机科学学士/硕士学位（或同等经验）
- 至少需要三年的 API 开发专业知识（极少数高技能开发人员例外）
- 广泛的 Python、R 和 API 功能知识
- 需要强大的 SQL、T-SQL 和数据操作技能
- Python 或 Java 数据处理经验
- 对 RESTful API 和数据流有很好的理解
- 了解Hadoop、Hive等大数据技术
- 能够创建后端微服务
- RDBMS 系统（Postgres、MySQL、Oracle 等）的实用知识
- 有设计大型分布式系统的经验
- 数据结构、分布式系统、并发和线程的知识是必不可少的
- Scala、Java 或任何基于 JVM 的语言的工作知识
- 我痴迷于为搜索、发现、访问和归因创建可互操作的 API
- 要求英语流利，以便沟通
- 全职工作（每周 40 小时），与美国时区重叠 4 小时
优先考虑的技能
- 了解 Web 应用程序开发（Angular、React）
- 了解 Kafka 和 Kinesis 等事件驱动服务
- 考虑使用 gRPC 构建服务
- 单元和集成测试的系统方法
- Agile设置的工作知识
- 出色的分析、咨询和沟通能力
- 杰出的组织和领导能力
