Data Engineer Là Gì? 6 Kỹ Năng Quan Trọng Nhất Của Một Kỹ Sư Dữ Liệu

Data Engineer là gì? Đây là người xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu, giúp xử lý và lưu trữ thông tin hiệu quả. Với nhu cầu dữ liệu ngày càng lớn, Data Engineer trở thành một nghề hot, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ phân tích và ra quyết định. Bài viết dưới đây của JobsGO sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết về công việc này cũng như cơ hội thăng tiến của một kỹ sư dữ liệu.

1. Data Engineer Là Gì?

Data Engineer Là Gì?

Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer) là người chịu trách nhiệm xây dựng và vận hành các hệ thống xử lý dữ liệu cho doanh nghiệp. Họ đảm bảo dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau như website bán hàng, phần mềm quản lý nhân sự, tài chính hay kế toán được thu thập, lưu trữ và tổ chức một cách hợp lý để phục vụ cho các mục tiêu kinh doanh.

Công việc của một Data Engineer là xây dựng, duy trì và tối ưu hóa hạ tầng dữ liệu cho doanh nghiệp. Data Engineer là người tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống bán hàng, nhân sự, tài chính và Website, đảm bảo dữ liệu luôn sạch, nhất quán và bảo mật. Một Data Engineer cần phải xử lý và làm sạch dữ liệu, thực hiện các quy trình và đồng bộ dữ liệu nhằm đưa dữ liệu thô về định dạng được chuẩn hóa và sẵn sàng cho các hoạt động phân tích sâu hơn.

Khối lượng và độ phức tạp công việc của Data Engineer có thể thay đổi tùy thuộc vào quy mô và đặc thù của doanh nghiệp. Những người đảm nhiệm vị trí này đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ các bộ phận phân tích dữ liệu và tạo nền tảng vững chắc cho các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu.

2. Những Công Việc Chính Của Data Engineer

Những Công Việc Chính Của Data Engineer

Để đảm bảo dữ liệu trong doanh nghiệp luôn sẵn sàng, chính xác và có thể khai thác hiệu quả, Data Engineer đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền tảng hạ tầng dữ liệu.

2.1. Phân Tích, Tổng Hợp Và Lưu Trữ Dữ Liệu

Một trong những trách nhiệm cốt lõi của Data Engineer là phân tích và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp. Họ thường hợp tác với Quản trị Cơ sở Dữ liệu (DBA) để xây dựng kiến trúc lưu trữ hiệu quả, đảm bảo dữ liệu được bảo vệ và truy cập an toàn.

Hiện nay có rất nhiều phương thức để đưa dữ liệu vào hệ thống lưu trữ, từ truyền qua FTP, kéo thả cho đến các API chuyên dụng. Dữ liệu có thể được lưu trữ ở nhiều định dạng như .csv, .xlsx, .dat, hoặc tại các cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ. Mục tiêu của giai đoạn này là tạo ra một kho dữ liệu có tổ chức, dễ truy cập và đáp ứng tốt nhu cầu phân tích dữ liệu của các phòng ban khác.

2.2. Chuẩn Hóa Và Chuyển Đổi Logic, Tập Trung Nguồn Dữ Liệu (ETL/ELT)

Một trong những quy trình quan trọng khác là ETL (Extract, Transform, Load) hoặc ELT (Extract, Load, Transform). Quá trình này liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chuyển đổi chúng qua các bước làm sạch và xử lý dữ liệu thiếu hoặc không nhất quán, sau đó tải dữ liệu vào một hệ thống tập trung như Data Warehouse hoặc Data Lake.

Bằng việc chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu có cấu trúc và chuẩn hóa, Data Engineer giúp người chuyên phân tích có thể dễ dàng so sánh và tổng hợp thông tin, từ đó nâng cao hiệu quả dự báo và ra quyết định. Quy trình này không chỉ giúp tối ưu hóa tốc độ truy xuất dữ liệu mà còn đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của thông tin được lưu trữ.

2.3. Xây Dựng Và Tối Ưu Hóa Đường Ống Dữ Liệu (Data Pipelines)

Một Data Engineer giỏi còn phải có khả năng thiết kế, xây dựng và duy trì các đường ống dữ liệu tự động (Data Pipelines). Công việc này đòi hỏi việc theo dõi, kiểm tra và cập nhật các quy trình đưa dữ liệu giữa các hệ thống một cách liên tục.

Data Pipelines giúp đảm bảo rằng dữ liệu được trích xuất, gộp lại và dự trữ một cách hiệu quả, tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống. Việc theo dõi hệ thống tự động này gắn liền với đánh giá hiệu suất và điều chỉnh thủ tục dựa trên nhu cầu thực tế của doanh nghiệp, từ đó góp phần duy trì hiệu quả và độ ổn định của các ứng dụng sử dụng dữ liệu.

3. Những Kỹ Năng Cần Có Đối Với Data Engineer

Những Kỹ Năng Cần Có Đối Với Data Engineer

Để trở thành Data Engineer giỏi, bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng quan trọng nhất như lập trình, giao tiếp và khả năng làm việc với dữ liệu lớn,…

3.1. Kỹ Năng Lập Trình Và Cơ Sở Dữ Liệu

Một Data Engineer cần học những gì? Data Engineer cần nắm vững các ngôn ngữ lập trình và truy vấn dữ liệu như SQL, Python, Scala và Java. Những ngôn ngữ này giúp họ xây dựng các công cụ và script tự động xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Bên cạnh đó, việc hiểu biết về các loại cơ sở dữ liệu, từ các hệ thống quan hệ như MySQL, PostgreSQL, Oracle đến các hệ thống phi quan hệ như MongoDB, Cassandra, là vô cùng cần thiết. Dù không bắt buộc phải là chuyên gia lập trình, Data Engineer cần phải có khả năng hiểu và tối ưu cấu trúc dữ liệu, từ đó tăng độ chính xác và hiệu quả làm việc của hệ thống.

3.2. Kỹ Năng Phân Tích Logic Và Giải Quyết Vấn Đề

Khi làm việc với tập dữ liệu lớn và phức tạp, khả năng phân tích logic và giải quyết vấn đề là yếu tố then chốt. Data Engineer cần phải biết cách phân tích dữ liệu thô, nhận diện các bất thường, và tìm ra nguyên nhân gây ra lỗi trong quá trình xử lý. Thông qua việc áp dụng tư duy logic, họ có thể đề xuất các giải pháp khắc phục một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ đó giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc xử lý dữ liệu.

3.3. Kỹ Năng Làm Việc Với Hệ Thống Dữ Liệu Lớn Và Công Nghệ Đám Mây

Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các công cụ như Hadoop, Spark hay Kafka trở nên vô cùng phổ biến. Data Engineer cần hiểu cách thức hoạt động của chúng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Ngoài ra, sự thành công của một Data Engineer còn phụ thuộc vào khả năng làm việc với các nền tảng điện toán đám mây như AWS, Google Cloud và Azure. Những công nghệ này không chỉ giúp lưu trữ dữ liệu một cách linh hoạt mà còn tối ưu hóa quá trình xử lý và phân tích dữ liệu trên quy mô lớn.

3.4. Kỹ Năng Giao Tiếp Và Làm Việc Nhóm

Một Data Engineer không làm việc đơn lẻ mà phải tương tác chặt chẽ với các phòng ban khác như Data Scientists, Data Analysts và các chuyên gia kinh doanh. Kỹ năng giao tiếp mạch lạc giúp họ truyền đạt thông tin kỹ thuật phức tạp một cách dễ hiểu cho những người không chuyên. Việc lắng nghe và nắm bắt các yêu cầu từ các bên liên quan cũng giúp Data Engineer đề xuất các giải pháp phù hợp, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình triển khai các dự án dữ liệu.

3.5. Kỹ Năng Quản Lý Thời Gian Và Sắp Xếp Công Việc

Công việc của Data Engineer thường đòi hỏi sự đa nhiệm với nhiều dự án và nhiệm vụ cùng lúc. Quản lý thời gian hiệu quả giúp họ ưu tiên công việc, xử lý kịp thời các sự cố phát sinh và đảm bảo tiến độ dự án không bị gián đoạn. Sự tổ chức và sắp xếp công việc đúng đắn là yếu tố quan trọng giúp phòng tránh tình trạng quá tải, đồng thời đảm bảo chất lượng dữ liệu và độ ổn định của hệ thống.

3.6. Cẩn Trọng Và Tỉ Mỉ

Trong lĩnh vực liên quan đến dữ liệu, sự cẩn trọng và tỉ mỉ là những phẩm chất không thể thiếu. Một sai sót nhỏ trong quá trình xử lý dữ liệu có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như làm sai lệch kết quả phân tích hoặc gây ra lỗi toàn hệ thống. Do đó, Data Engineer cần phải chú ý đến từng chi tiết trong mọi quy trình từ thu thập, chuyển đổi cho đến lưu trữ dữ liệu, đảm bảo mọi thứ đều được thực hiện một cách chính xác nhất.

>>> Xem thêm: Data Analyst Là Gì? 10 Yếu Tố Cần Có Để Làm Nghề Data Analyst

4. So Sánh Data Engineer Với Data Analyst, Data Scientist, Software Engineer

Nhiều bạn thắc mắc Data Engineer học ngành gì và làm công việc gì? Các bạn học khối ngành Công nghệ thông tin hay Khoa học máy tính đều có thể làm Data Engineer, Software,… hay các công việc liên quan đến dữ liệu đám mây. Bảng dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác nhau giữa Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist và Software Engineer:

Vị trí	Nhiệm vụ chính	Kiến thức chuyên môn yêu cầu	Mức lương
Data Engineer	Xây dựng, duy trì và tối ưu hệ thống dữ liệu	Kiến thức sâu về cơ sở dữ liệu, quy trình ETL/ELT và kiến trúc dữ liệu lớn	Cao hơn Data Analyst vì vai trò kỹ thuật
Data Analyst	Phân tích và xử lý dữ liệu có sẵn để đưa ra các insights kinh doanh	Khả năng truy xuất và xử lý dữ liệu, hiểu biết thống kê	Trung bình
Data Scientist	Phát triển các mô hình dự đoán và sử dụng thuật toán Machine Learning	Kiến thức về thống kê, mô hình hóa dữ liệu và Machine Learning	Cao (thường có chuyên môn sâu)
Software Engineer	Phát triển phần mềm theo các yêu cầu ứng dụng chung	Kiến thức lập trình và thiết kế hệ thống	Thay đổi theo công việc cụ thể

5. Lộ Trình Trở Thành Một Fresher Data Engineer

Lộ Trình Trở Thành Một Fresher Data Engineer

Nếu bạn là người mới bắt đầu hoặc muốn chuyển sang làm Data Engineer, việc thiết lập một lộ trình rõ ràng là rất quan trọng. Dưới đây là những bước gợi ý giúp bạn từ một người mới bắt đầu dần dần đạt được vị trí chuyên nghiệp trong lĩnh vực này:

5.1. Trang Bị Kiến Thức Nền Tảng Và Kỹ Năng Chuyên Môn

Để bắt đầu quá trình trở thành một Data Engineer, bạn cần trang bị cho mình những kiến thức cơ bản về IT và ngôn ngữ lập trình. Các ngôn ngữ như Python và SQL là bắt buộc, giúp bạn xử lý dữ liệu và thực hiện những truy vấn cơ bản.

Bên cạnh đó, bạn nên học về hệ quản trị cơ sở dữ liệu, kiến thức về Data Warehouse và Data Lake, cũng như các công cụ ETL/ELT. Ngoài ra, việc làm quen với các công cụ xử lý dữ liệu lớn như Hadoop, Spark và tìm hiểu về điện toán đám mây (AWS, GCP, Azure) cũng là những bước quan trọng để xây dựng nền tảng vững chắc.

5.2. Xây Dựng Portfolio Cá Nhân

Portfolio là nơi thể hiện năng lực thực tế của bạn qua các dự án cá nhân hoặc các bài tập từ khóa học. Việc tạo ra các dự án như xử lý dữ liệu công khai, xây dựng một đường ống dữ liệu đơn giản sẽ giúp bạn chứng minh được khả năng thực hành của mình. Đừng quên cập nhật Portfolio trên các nền tảng chuyên nghiệp như GitHub và LinkedIn để tạo ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng.

5.3. Thực Hành Và Trau Dồi Qua Các Dự Án Thực Tế

Việc học qua lý thuyết chỉ đủ để nắm bắt kiến thức cơ bản, trong khi trải nghiệm thực tế sẽ giúp bạn hiểu rõ những thách thức và cách giải quyết vấn đề trong môi trường làm việc thực chiến. Tìm kiếm cơ hội thực tập hoặc tham gia vào các dự án mã nguồn mở là cách hiệu quả để tích lũy kinh nghiệm và học hỏi từ những chuyên gia dày dặn kinh nghiệm.

5.4. Tìm Kiếm Công Việc Fresher Data Engineer

Sau khi đã trang bị kiến thức và xây dựng được Portfolio, bước tiếp theo chính là tìm kiếm cơ hội việc làm. Các kênh tìm việc như trang web tuyển dụng uy tín, tham gia các cộng đồng IT và tận dụng mạng lưới cá nhân là những phương pháp hữu ích. Đừng nản lòng nếu ban đầu gặp khó khăn, sự kiên trì và không ngừng học hỏi sẽ giúp bạn sớm có được vị trí mong muốn.

6. Lộ Trình Thăng Tiến Của Data Engineer

Con đường phát triển nghề nghiệp của Data Engineer rất đa dạng với nhiều hướng đi khác nhau, bao gồm:

• Data Engineer mới vào nghề (Entry-level): Ở giai đoạn đầu này, bạn cần tập trung xây dựng nền tảng kiến thức về dữ liệu và công nghệ liên quan, đồng thời tích cực tham gia vào các dự án nhỏ để học hỏi kinh nghiệm từ những đồng nghiệp có chuyên môn.
• Trưởng nhóm/Quản lý nhóm Data Engineering: Ở vị trí này, bạn sẽ chịu trách nhiệm quản lý, điều phối công việc của đội ngũ kỹ sư dữ liệu, đề ra các chiến lược phát triển hệ thống dữ liệu và lập kế hoạch thực hiện các dự án xử lý dữ liệu quan trọng. Vai trò này đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật vững cùng năng lực lãnh đạo và quản lý nhóm hiệu quả.
• Quản lý dữ liệu (Data Manager): Người đảm nhận vai trò này sẽ chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng, tính toàn vẹn và an toàn của dữ liệu trong toàn tổ chức. Họ xây dựng và thực thi các chính sách, quy trình quản trị dữ liệu, đồng thời thúc đẩy việc áp dụng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp.
• Giám đốc công nghệ (CTO): Đây là vị trí cao nhất trong lĩnh vực công nghệ, phụ trách toàn bộ chiến lược và hoạt động công nghệ của công ty. CTO xây dựng tầm nhìn công nghệ, quyết định đầu tư vào các giải pháp mới và lãnh đạo đội ngũ kỹ thuật phát triển bền vững.

Bên cạnh đó, Data Engineer cũng có thể mở rộng sang các lĩnh vực liên quan như khoa học dữ liệu, phát triển phần mềm, kiến trúc đám mây hoặc kỹ sư lập trình.

7. Cơ Hội Nghề Nghiệp Của Data Engineer

Cơ Hội Nghề Nghiệp Của Data Engineer

Trong bối cảnh dữ liệu đang là nguồn lực quý giá đối với doanh nghiệp, nhu cầu tuyển dụng Data Engineer ngày càng tăng mạnh mẽ. Data Engineer có rất nhiều cơ hội việc làm do nhu cầu khai thác và xử lý dữ liệu lớn của các doanh nghiệp.

Trong ngành công nghệ, các tập đoàn lớn như Google, Amazon, Microsoft, Facebook, Apple luôn tìm kiếm các kỹ sư dữ liệu để phát triển và quản lý hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn cho sản phẩm và dịch vụ của họ. Các startup công nghệ cũng có nhu cầu tương tự rất lớn. Ngành tài chính – ngân hàng là thị trường tiềm năng với nhu cầu cao về phân tích dữ liệu giao dịch và quản lý rủi ro. Nhiều ngân hàng, công ty chứng khoán và quỹ đầu tư thường xuyên tuyển dụng Data Engineer có kỹ năng chuyên sâu.

Trong lĩnh vực bán lẻ, đặc biệt là các công ty thương mại điện tử và chuỗi cửa hàng lớn, Data Engineer giúp phân tích hành vi khách hàng và xu hướng mua sắm để hỗ trợ chiến lược kinh doanh và marketing hiệu quả. Ngành chăm sóc sức khỏe cũng đang mở rộng nhu cầu về thu thập và phân tích dữ liệu y tế, hồ sơ bệnh án nhằm nâng cao chất lượng điều trị và nghiên cứu y khoa. Data Engineer đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng hệ thống dữ liệu y tế.

Các cơ quan chính phủ cũng cần những chuyên gia dữ liệu để xử lý thông tin dân số, giáo dục, quốc phòng và các lĩnh vực quản lý nhà nước khác nhằm hỗ trợ xây dựng chính sách và quản lý hiệu quả. Ngoài ra, các ngành công nghiệp mới như Internet vạn vật (IoT), Trí tuệ nhân tạo (AI), xe tự hành, mạng xã hội và các nền tảng trực tuyến cũng tạo ra nhu cầu lớn về Data Engineer để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp.

8. Mức Lương Trung Bình Của Data Engineer

Mức lương của Data Engineer phụ thuộc rất nhiều vào trình độ, kinh nghiệm, quy mô doanh nghiệp và vị trí địa lý. Mức lương trung bình của một Data Engineer có thể dao động từ mức khởi điểm cho Fresher đến mức cao hơn cho Senior hay Manager.

Cấp độ/Kinh nghiệm	Mức lương (VNĐ/tháng)	Đặc điểm
Sinh viên thực tập	4 – 6 triệu	Đây là mức hỗ trợ thực tập
Nhân viên có kinh nghiệm (1–5 năm)	10 – 25 triệu	Lương tăng theo năng lực và thời gian làm việc
Quản lý (Manager) / Giám đốc (Director)	30 – 66 triệu	Tùy thuộc vào quy mô công ty và trình độ chuyên môn cao cấp

Các yếu tố ảnh hưởng đến mức lương bao gồm: kiến thức chuyên sâu về cơ sở dữ liệu và công cụ ETL, kinh nghiệm thực tế với các hệ thống dữ liệu lớn, cũng như khả năng làm việc với dữ liệu trên nền tảng đám mây.

9. Tìm Việc Làm Data Engineer Ở Đâu?

Data Engineer là làm gì và tìm việc ở đâu? Nếu bạn đang tìm việc Data Engineer, việc lựa chọn nền tảng tìm việc uy tín là điều vô cùng quan trọng. JobsGO là một trong những nền tảng hàng đầu, cung cấp danh sách việc làm từ các công ty công nghệ, các doanh nghiệp lớn trong và ngoài nước.

Với JobsGO, bạn có thể dễ dàng tìm thấy những vị trí Data Engineer hấp dẫn cùng mức lương cạnh tranh. Nền tảng này còn cung cấp nhiều công cụ hỗ trợ như tạo CV chuyên nghiệp, giúp bạn nổi bật hơn trong mắt nhà tuyển dụng. Đừng bỏ lỡ cơ hội, hãy khám phá ngay các tin tuyển dụng và ứng tuyển về Data Engineer ngay hôm nay!

Data Engineer là gì? Kỹ sư dữ liệu là chuyên gia chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì hạ tầng dữ liệu, qua đó tạo nền tảng cho phân tích và ra quyết định chiến lược. Vai trò này đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật, tư duy logic và kỹ năng giao tiếp. Nếu bạn đam mê công nghệ và có định hướng phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, hãy bắt đầu trang bị kiến thức và tích lũy kinh nghiệm từ sớm. Tìm việc làm Data Engineer tại JobsGO để khám phá thêm các cơ hội nghề nghiệp đầy hấp dẫn.

Câu hỏi thường gặp

1. Big Data Engineer Là Gì?

Big Data Engineer là những kỹ sư công nghệ làm việc với những tập dữ liệu có kích thước rất lớn và phức tạp, không thể quản lý bằng cách truyền thống.

2. Cần Học Những Ngôn Ngữ Lập Trình Nào Để Làm Data Engineer?

SQL và Python là hai ngôn ngữ quan trọng nhất. Thêm vào đó, bạn cũng cần học thêm Scala hoặc Java để phục vụ cho công việc và yêu cầu công nghệ của công ty.

3. Fresher Data Engineer Là Gì?

Fresher Data Engineer là thuật ngữ dùng để chỉ những người mới tốt nghiệp hoặc mới bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu, thường chưa có hoặc có rất ít kinh nghiệm.

4. Data Engineer Học Trường Nào?

Bạn có thể học Data Engineer thuộc ngành Công nghệ thông tin/Khoa học máy tính ở các trường đại học như Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Công nghệ,...

(Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc)