Naslov koji poslodavci često brkaju u oglasima
Otvorite deset oglasa za "data" pozicije u Hrvatskoj i dobra je šansa da će barem tri miješati data engineer i data scientist kao da je riječ o istom poslu s različitim nazivom. Nije. Razlika je fundamentalna, a brkanje te dvije uloge u praksi znači da tvrtka zapošljava krivi profil za posao koji stvarno treba obaviti.
Netflix primjer koji razjašnjava sve
Najjasniji način da se razlika objasni je kroz konkretan primjer: kod Netflixa, data scientisti grade algoritme preporuka koji predviđaju što će gledatelj sljedeće gledati. Data inženjeri grade cjevovode koji prikupljaju podatke o gledanju od milijuna pretplatnika, transformiraju ih u upotrebljive formate i dostavljaju ih tim algoritmima u stvarnom vremenu. Jedan gradi model koji donosi odluku; drugi gradi infrastrukturu bez koje model nema podatke za rad.
Tko je zapravo "arhitekt", a tko "analitičar"
Data inženjeri su kreatori podatkovne arhitekture — razvijaju, testiraju i implementiraju tijek podataka na razini baze podataka, od prikupljanja do pohrane. Data scientisti su stručnjaci koji te podatke eksploatiraju i analiziraju kako bi pomogli u donošenju odluka — oni "tjeraju podatke da progovore", dok inženjeri grade cijevi kroz koje ti podaci uopće teku.
Plaće koje odražavaju tržišnu potražnju, ne nužno težinu posla
Za poziciju data scientist i machine learning engineer u Hrvatskoj, prosječna mjesečna neto plaća iznosi 1.972 eura, s medijanom od 1.840 eura. Osamdeset posto zaposlenih na poziciji data scientist zarađuje između 1.521 i 2.912 eura mjesečno. Data scientisti općenito imaju nešto višu plaću od data inženjera, jednostavno zato što na tržištu postoji više otvorenih pozicija za tu ulogu — ne nužno zato što je posao teži ili važniji.
Koji put odabrati, ako tek ulazite u polje
Ako uživate u statistici, eksperimentiranju i pronalaženju uzoraka u podacima, data science je prirodniji put. Ako uživate u građenju sustava, arhitekturi i rješavanju problema oko protoka i pouzdanosti podataka, data engineering bolje odgovara vašim sklonostima. Mnogi profesionalci danas rade hibridnu ulogu — posebno u manjim hrvatskim tvrtkama koje nemaju resurse za odvojene timove — ali razumijevanje razlike i dalje pomaže u pregovaranju o opisu posla prije potpisivanja ugovora.
Sljedeći put kad vidite oglas za "data poziciju" bez jasnog razgraničenja između inženjerstva i znanosti o podacima, to je znak da tvrtka možda sama ne zna točno koji problem pokušava riješiti zapošljavanjem — što je vrijedna informacija prije nego uopće pošaljete prijavu.
