✅ سقف نامرئی پیشرفت فنی

📍 چرا بسیاری از مهندسان با تجربه در نقش سینیور متوقف می‌مانند؟
شاید مهارت‌های فنی‌تان درخشان باشد. سال‌ها تجربه دارید، ابزارهایی مثل Airflow را به خوبی می‌شناسید و صدها پایپ‌لاین موفق ساخته‌اید. اما همچنان عنوان شغلی‌تان «مهندس ارشد» باقی مانده و در جلسات، بیشتر برای اجرای تسک‌ها سراغ‌تان می‌آیند، نه برای هم‌فکری درباره استراتژی.

.... ادامه در پست بعدی
https://t.me/HeiltonProgramming/13330

با سپاس از دکتر بنائی عزیز❤️ @bigdata_ir

منبع: seattledataguy
#تکنولوژی و #فناوری #برنامه_نویسی #سنیور #مهندسی_داده #رشد_شغلی
#it #technology #DataEngineering #Leadership #StaffEngineer #Senior

JOiN → @HeiltonProgramming

✅ ادامه پست سقف نامرئی پیشرفت فنی

❇️ این تجربه تنها مختص شما نیست؛ بسیاری از مهندسان بااستعداد، در این نقطه با چیزی مواجه می‌شوند که می‌توان آن را «سقف نامرئی ارشدیت یا The Senior Plateau » یا سقف شغلی سطح سینیور نامید.
این شروع مطلبی بود از پست جدید SeattleDataGuy’s Newsletter که واقعا حیفم آمد خلاصه آنرا با شما به اشتراک نگذارم .

🧱 پدیده سقف نامرئی ارشدیت
در بسیاری از شرکت‌ها، نقش «سینیور» به عنوان یک موقعیت نهایی در نظر گرفته می‌شود. نقشی که در آن فرد:
✅مسئول اجرای وظایف فنی مهم است، اما لزوماً در تصمیم‌گیری‌های کلان دخیل نیست
✅به عنوان فردی قابل اتکا و دقیق شناخته می‌شود، اما نه لزوماً تأثیرگذار در جهت‌گیری سازمان
✅با فرآیند ارتقاء مبهم یا دشواری مواجه است
این مرحله جایی‌ست که بسیاری از مهندسان توانمند دچار رکود می‌شوند.

⚠️ مهارت‌هایی که شما را به اینجا رسانده‌اند، لزوما مسیر ادامه رشد نیستند.
در این مرحله، معمولاً مهندسان تلاش می‌کنند با همان رویکرد گذشته جلو بروند:
✅افزایش حجم خروجی فنی (بیشتر کدنویسی = بهتر شدن)
✅یادگیری ابزارهای جدید به‌صورت افقی (مثلاً رفتن از Airflow به Mage یا MLFlow)
✅ساختن سیستم‌های پیچیده‌تر بدون در نظر گرفتن اثربخشی واقعی
در حالی که مسیر رشد واقعی در این سطح، مسیر متفاوتی است.
🔄 چگونه این سقف را بشکنیم ؟
برای عبور از سطح سینیور، نیاز به یک «شیفت ذهنی» داریم. در ادامه، برخی از مهم‌ترین این تغییرات آمده است:
1️⃣ درک عمیق‌تر از کسب‌وکار
درک صنعتی که در آن فعالیت می‌کنید و اولویت‌های فعلی شرکت، کلید تصمیم‌گیری‌های موثر است. کار شما باید مستقیماً با اهرم‌های کلیدی کسب‌وکار مانند رشد، سودآوری، جذب یا حفظ مشتری هم‌راستا باشد.
2️⃣ پذیرش ریسک‌های هوشمندانه
در سطوح بالاتر، موفقیت به توانایی شما در پذیرش مسئولیت پروژه‌هایی با ابهام بالا و نتایج غیرقابل پیش‌بینی بستگی دارد — حتی اگر برخی از آن‌ها به نتیجه نرسند.
3️⃣ ساخت ارتباطات و انتقال دیدگاه
ایده‌های خوب زمانی مؤثرند که به درستی بیان شوند. مهندسان در سطح Staff یا Principal فقط متخصص نیستند، بلکه «قابل رؤیت، متفکر و هدفمند» عمل می‌کنند. آن‌ها مستندسازی می‌کنند، ارائه می‌دهند و در تصمیم‌گیری‌ها حضور فعال دارند.
4️⃣ برعهده‌گرفتن کارهای سخت و پرزحمت
از مشکلاتی که هیچ‌کس نمی‌خواهد آن‌ها را بر عهده بگیرد استقبال کنید. پروژه‌هایی مانند مهاجرت‌های پرریسک، مسائل کیفیت داده در سطح بین‌تیمی یا طراحی راهکارهای مشترک را داوطلبانه به عهده بگیرید.
🧭 جمع‌بندی : مسیر شد، از تخصص فنی به تاثیرگذاری سازمانی
برای عبور از سطح «سینیور» و ورود به سطوحی مانند Staff یا Principal، کافی نیست که فقط بهتر کد بزنید. باید:
✅یاد بگیرید کجا و چرا باید کد بزنید و کجا اصلا نباید کد بزنید.
✅بتوانید اولویت‌گذاری کنید و تصمیم بگیرید.
✅ و در نهایت، با اعتمادبه‌نفس مسئولیت تصمیم‌سازی را بر عهده بگیرید.
🎯 «مهارت‌هایی که شما را به اینجا رسانده‌اند، الزاماً شما را به مرحله بعد نمی‌برند.»

#تکنولوژی و #فناوری #برنامه_نویسی #سنیور #مهندسی_داده #رشد_شغلی
#it #technology #DataEngineering #Leadership #StaffEngineer #Senior

JOiN → @HeiltonProgramming

✅ چک لیست و محیط تست

امضای یک تیم مهندسی داده حرفه‌ای

اوج بلوغ تیم‌های مهندسی داده: محیط Staging و چک‌لیست تغییرات دیتابیس 🔴

وقتی یه دستور ساده می‌تونه کل سیستم رو بخوابونه!

چند روز پیش یکی از دوستان تماس گرفت و گفت روی یک جدول بزرگ در ClickHouse دستور OPTIMIZE FINAL زده. جدول مربوط به دیتای اصلی سیستمشون بوده و چند میلیارد رکورد داشته. نتیجه؟ تمام CPUها پر شدن، کوئری‌های عادی از کار افتادن و سیستم عملاً فلج شده.🧨

ادامه در پست بعدی...

#تکنولوژی و #فناوری #برنامه_نویسی #مهندسی_داده
#it #technology #DataEngineering #ClickHouse #StagingMatters #ChecklistMagic #DatabaseOps #ProductionReady

JOiN → @HeiltonProgramming

اوج بلوغ تیم‌های مهندسی داده: محیط Staging و چک‌لیست تغییرات دیتابیس 🔴

وقتی یه دستور ساده می‌تونه کل سیستم رو بخوابونه!

چند روز پیش یکی از دوستان تماس گرفت و گفت روی یک جدول بزرگ در ClickHouse دستور OPTIMIZE FINAL زده. جدول مربوط به دیتای اصلی سیستمشون بوده و چند میلیارد رکورد داشته. نتیجه؟ تمام CPUها پر شدن، کوئری‌های عادی از کار افتادن و سیستم عملاً فلج شده.🧨

اتفاقی که شاید برای خیلی از ما آشنا باشه. ولی پشت این اتفاق، یک نکته خیلی مهم هست:

🧑‍💻 ما باید عادت کنیم مثل مهندسان نرم‌افزار، محیط‌های جدا برای تست و اجرا داشته باشیم.

🚫 داده‌های حساس و عملیاتی هیچ‌وقت نباید محل آزمایش باشن.


اینا چند تا نکته‌ کلیدی هستن که هر مهندس داده باید رعایت کنه:

🔹 محیط staging جداگانه داشته باشیم که شبیه production باشه (نه لزوماً با همون حجم دیتا)

🔹 دیتا رو نمونه‌گیری (sample) کنیم و روی کپی‌ها تست کنیم، نه روی دیتای اصلی

🔹 دستورات سنگین مثل OPTIMIZE, VACUUM, یا REINDEX رو اول روی محیط تست اجرا کنیم

🔹 حتماً از ابزارهای مانیتورینگ، لاگ‌گیری و EXPLAIN استفاده کنیم قبل از اجرای کوئری‌های پرهزینه 📊


✨ جادوی چک‌لیست 📝

قبل از اجرای هر عملیات دیتابیسی سنگین، باید یه چک‌لیست ساده ولی جدی داشته باشیم:

✅ تست انجام شده؟

✅ دیتای درگیر چقدره؟

✅ منابع مورد نیاز؟

✅ توقف اضطراری یا rollback چطوریه؟

✅ مانیتور فعال هست؟

✅ روی staging امتحان شده؟

چک‌لیست‌ها نه فقط جلوی اشتباهات انسانی رو می‌گیرن، بلکه فرهنگ مسئولیت‌پذیری، نظم و آرامش به تیم می‌دن. 🧠

حتی برای بدترین سناریوها، اگر از قبل فکر شده باشه، می‌شه از فاجعه جلوگیری کرد. 🚨

چک‌لیست‌ها تو مهندسی داده جادو می‌کنن./از صفحه دکتر بنائی

#تکنولوژی و #فناوری #برنامه_نویسی #مهندسی_داده
#it #technology #DataEngineering #ClickHouse #StagingMatters #ChecklistMagic #DatabaseOps #ProductionReady

JOiN → @HeiltonProgramming