Hadoop求職者的6大攻略
大資料行業發展得越來越好,企業不惜重金聘請資料分析師,“學習Hadoop,找好工作不是夢想”的口號激勵著無數同學投身大資料事業,然而就業卻並不那麼簡單,“工作經驗”無疑給尋求高薪工作的同學破了盆冷水,怎樣解決經驗問題?怎樣讓自己顯得更加專業?怎樣讓自己有更深入的行業洞察力?技術招聘人員為具備Hadoop技能的求職者提出了一些見解和建議。InformationWeek作家Kevin Casey為我們做了詳細分析。
以下為譯文:
開源Apache Hadoop專案一直是個熱門,這對於具備Hadoop及相關技能的IT求職者來說是個好訊息。
Matt Andrieux是舊金山Riviera Partners公司技術招聘部門負責人,他告訴我們對Hadoop及相關技能的需求在過去幾年中呈直線上升趨勢。 Andrieux在接受電子郵件採訪時還向我們透露:“我們的分析表明大多招聘企業是初創公司,它們正在招聘大量的工程師來幫助它們通過各種方式利用資料,讓公司擺脫困境。很多公司都將它們的整個業務建立在資料收集和分析基礎上,其實在任何行業都是這樣。”
Andrieux指出並不是Hadoop刺激了經濟繁榮,相反,正是由於經濟發展產生大量的資料處理需求,從而推動了Hadoop和類似技術的發展。
Andrieux說:“由於網際網路上人類和機器的活動,造成非結構化資料爆炸式增長,推動了Hadoop的興起。非結構化資料存在巨大的價值,但通過以往類似SQL的索引技術幾乎不可能挖掘出有意義的資訊。大資料生態圈中Hadoop和類似工具為工程師提供從非結構化資料中建立結構化資料的能力,在大規模分散式範圍內獲取有價值的業務洞察力。
就業市場比較看好熟悉Hadoop這類大資料工具(如Cassandra、CouchDB、MongoDB、Riak等)的求職者。
我們又邀請Andrieux深入挖掘過去的求職熱點問題,瞭解當前具有Hadoop技能以及相關專業知識的IT人士面臨的就業現狀。
1. 經驗很重要
當被問到公司招聘具備Hadoop技能的IT人員都有哪些要求時,Andrieux 回答,“經驗是最重要的”。當你渴望找到一份與資料相關工作時,你也就邁進了競爭殘酷的就業市場——雖然你總有一天會積累起經驗,但是此刻才最重要。
假如你有必要的經驗,那就要適當地展示出來。
Andrieux說:“我們客戶中的那些初創公司正在尋找可以將大資料運用到實際生產中的工程師,僅僅展示還是不夠的,最好能有在大公司的專案實踐經驗。”
2. 怎樣獲取經驗
對於年輕IT求職者或者經驗豐富但想要學習新技能的IT人士,Andrieux推薦了兩個方法:專業培訓和認證、參加當地的行業聚會。
Andrieux建議:“如果有人想要進入大資料領域和學習Hadoop,我建議參加像Cloudera和Hortonworks這樣大公司提供的Hadoop專業培訓並通過相關認證。”這些培訓給工程師們提供實踐經驗,而且通常可以得到該領域專家的指導。
當地行業組織為求職者們提供另一種教育,還有重要的社交機會。Andrieux說:“例如:theBay區(Riviera Partners公司所在地)周圍的聚會群體每週或每月都有聚會,廣泛討論面向資料的主題,這些聚會的發言者往往是有影響力的行業領袖,在該領域有豐富的經驗並且能夠提供最佳實踐建議。聚會中有大量的交流機會,可以認識很多資料專家。”
3. 瞭解招聘中常用的術語
在簡歷、履歷和其他求職檔案中,一些專業詞彙和術語往往能夠吸引招聘人員和人事經理的眼球。Andrieux提供的三個有代表性的例子:大規模設計和建造可擴充套件性分散式資料儲存、系統和管道;實現xxxx節點的Hadoop叢集;從零開始或者從底層開始構建。
4. 與Hadoop相關的工作不一定在標題中包含“Hadoop”
如果你在找工作,目光不要過於狹隘——切記大資料相關的職位有各種各樣形式,而且有些工作看起來與Hadoop相關,實際卻只是一種偽裝。Andrieux說:“常見的資料工程師甚至像後端工程師這樣的職位也是與Hadoop相關的工作。”
5. 持續關注不斷髮展的行業環境
Andrieux注意到Hadoop是一個相對年輕的技術,和整個大資料行業一樣。因此,要想在大資料行業或者相關行業得到較好的發展,及時關注最新的行業趨勢和變化特別重要。
堅持關注資料大會,比如Strate和Hadoop峰會。Andrieux說:“關注這些資料大會都是非常有利於瞭解行業前沿技術,在這些會議上會有很多著名的企業參加。關注行業領袖們在他們公司網站上的部落格,瞭解一些資料大會上的重要演講,不要害怕與招聘者談論行業發展趨勢,只是我們看行業趨勢要比公眾更具前瞻性。”
6. Hadoop相關工作不是唯一的選擇
可以肯定的是,Hadoop仍然熱門,但Andrieux指出:Hadoop不是應對資料指數型增長的唯一平臺或技能。“Hadoop不是市場應對資料需求的唯一選擇,關注一下應對大資料的不同技術,問問周圍其他人在用哪些技術,有什麼樣的優點和缺點。”
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