Data Engineer là gì? Cơ hội nghề nghiệp của Data Engineer hiện nay

Data Engineer là một vị trí quan trọng trong ngành công nghệ thông tin, chịu trách nhiệm xây dựng, quản lý và duy trì hạ tầng dữ liệu trong các doanh nghiệp. Bạn có biết Data Engineer làm những công việc gì? Họ cần những kỹ năng nào để thành công trong ngành này? Liệu có nhiều cơ hội nghề nghiệp cho những ai đam mê lĩnh vực Data Engineering? Cùng Mytour khám phá những câu trả lời trong bài viết dưới đây.

Data Engineer là ai?

Data Engineer, hay còn gọi là kỹ sư dữ liệu, là người đảm nhiệm việc phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì các hệ thống dữ liệu, giúp lưu trữ và phân tích thông tin từ các phần mềm và ứng dụng do các Software Engineer phát triển. Các nguồn dữ liệu này có thể đến từ các website, phần mềm nghiệp vụ như bán hàng, nhân sự, tài chính, kho, ERP… Ngoài ra, Data Engineer còn có nhiệm vụ cải thiện chất lượng dữ liệu và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu.

Hệ thống dữ liệu do các Data Engineer xây dựng sẽ là nền tảng quan trọng để các phòng ban, Data Analyst, Data Scientist và Business Intelligence có thể phân tích và sử dụng thông tin. Việc này giúp các nhà quản lý đưa ra những quyết định đúng đắn, phục vụ cho sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Chính vì vai trò quan trọng đó, các kỹ sư dữ liệu cần phải có trình độ chuyên môn vững vàng và kỹ năng phù hợp để thực hiện công việc này.

Công việc của một Data Engineer thường gặp

Công việc chính của một Data Engineer là xây dựng, kiểm tra và duy trì các hệ thống dữ liệu tổng hợp, đồng thời lưu trữ và xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Vậy ngoài những nhiệm vụ này, Data Engineer còn làm những công việc cụ thể nào? Cùng tìm hiểu ngay sau đây.

Phân tích, tổng hợp và quản lý dữ liệu

• Data Engineer hợp tác với đội ngũ Quản trị Cơ sở Dữ liệu (DBA) để thiết lập các khu vực lưu trữ dữ liệu và đảm bảo tính bảo mật, cũng như hiệu quả trong quá trình sử dụng.
• Theo dõi và quản lý các nguồn dữ liệu từ hệ thống cơ sở dữ liệu. Công việc của kỹ sư dữ liệu bao gồm việc đánh giá, trích xuất, ghép nối hoặc lưu trữ dữ liệu ở những vị trí phù hợp và theo phương thức tối ưu.
• Có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ như: Bash jobs, SQL, ETL Tools.

Chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu, tập trung vào nguồn gốc của dữ liệu

• Data Engineer thực hiện quá trình chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu để xây dựng cơ sở dữ liệu vững mạnh. Mục tiêu là tạo ra các mối liên kết đa chiều trong dữ liệu phục vụ cho các mục đích như đối chiếu, bổ sung và dự phòng các giải pháp dữ liệu.
• Tập trung dữ liệu để bảo quản chúng một cách chính xác, từ đó tạo điều kiện thuận lợi trong việc khai thác, phân tích hoặc phục hồi dữ liệu khi cần thiết.
• Có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ như: SQL, SSIS, Data Stage, Talend, Bash jobs, Python.

Khai thác và trích xuất dữ liệu một cách tối ưu

• Data Engineer sử dụng các công cụ BI để truy xuất dữ liệu từ kho dữ liệu (Data Warehouse) hoặc các cơ sở dữ liệu khác nhằm tạo ra các báo cáo phục vụ cho công tác khoa học dữ liệu.
• Đối với các yêu cầu kỹ thuật cao hơn, Data Engineer sẽ áp dụng các mô hình thuật toán, sử dụng mã lập trình độc lập hoặc tích hợp vào công cụ.
• Có kinh nghiệm với các công cụ như: R, Python, Oracle BI, Power BI, Tableau.

Những kỹ năng cơ bản mà Data Engineer cần có

Để trở thành một Data Engineer, bạn cần trang bị các kỹ năng cơ bản sau:

Kỹ năng lập trình cơ bản

Ở vị trí này, bạn không cần phải là chuyên gia lập trình, nhưng cần nắm vững các kỹ năng cơ bản về SQL, Python và Oracle. Bạn không cần phải giỏi toán học phức tạp, chỉ cần hiểu rõ các khái niệm cơ bản và cách áp dụng chúng vào công việc.

Khả năng tập trung

Trong thời đại hiện đại với nhiều yếu tố gây sao nhãng như mạng xã hội, điện thoại, việc duy trì sự tập trung trong công việc phân tích dữ liệu là rất quan trọng. Một bộ dữ liệu chính xác và hiệu quả chỉ có thể tạo ra khi bạn thực sự tập trung, vì vậy khả năng này cần phải được rèn luyện và cải thiện liên tục.

Kỹ năng phân tích logic

Đây là một trong những kỹ năng thiết yếu đối với Data Engineer. Bạn cần phải có khả năng phân tích và giải mã các con số, dữ liệu thô để tìm ra thông tin hữu ích. Sự logic trong cách tiếp cận vấn đề sẽ giúp công ty bạn xác định đúng nguyên nhân và tìm ra giải pháp tối ưu.

Kỹ năng thiết kế và trình bày báo cáo

Biết cách quản lý thời gian, sắp xếp công việc

Với vai trò của một kỹ sư dữ liệu, bạn sẽ phải xử lý nhiều nhiệm vụ trong các giai đoạn khác nhau. Công việc của Data Engineer thường rất bận rộn, vì thế việc quản lý thời gian và sắp xếp công việc sao cho hợp lý là điều vô cùng quan trọng để kịp tiến độ và hoàn thành đúng hạn.

Yêu thích công việc với máy tính và con số

Nếu bạn không có đam mê với máy tính hay những con số khô khan, công việc này sẽ dễ dàng khiến bạn cảm thấy chán nản và mệt mỏi. Vì vậy, trước khi lựa chọn nghề Data Engineer, bạn cần xác định rõ liệu mình thực sự yêu thích công việc này hay không. Chỉ khi bạn có đam mê, bạn mới tìm thấy niềm vui trong công việc hàng ngày.

Cẩn thận và tỉ mỉ

Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, sự cẩn thận và tỉ mỉ là hai phẩm chất không thể thiếu. Một sai sót nhỏ có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng đối với phần mềm và ứng dụng. Vì vậy, bạn cần phải rèn luyện kỹ năng này để đảm bảo chất lượng công việc.

Vai trò và trách nhiệm của Data Engineer

Data Engineer là một thuật ngữ chung để chỉ các kỹ sư làm việc với dữ liệu. Tuy nhiên, tùy vào mô hình và nhu cầu của từng công ty, vai trò của Data Engineer có thể chia thành các loại khác nhau như sau:

Generalist – Kỹ sư dữ liệu đa năng

Loại kỹ sư dữ liệu này đảm nhận các công việc tổng quát và thường làm việc trong các nhóm nhỏ. Nhiệm vụ của họ bao gồm thu thập, nhập và xử lý dữ liệu đầu cuối. Mặc dù họ có thể sở hữu nhiều kỹ năng đa dạng, nhưng lại không chuyên sâu vào một lĩnh vực nào và ít hiểu biết về kiến trúc hệ thống.

Pipeline-centric – Kỹ sư dữ liệu chuyên về data pipeline

Các công ty tầm trung có nhu cầu phân tích dữ liệu phức tạp thường yêu cầu các Data Engineer chuyên về data pipeline. Họ sẽ làm việc cùng với nhóm nhà khoa học dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu thành định dạng dễ sử dụng cho các mục đích phân tích. Công việc này đòi hỏi hiểu biết vững về hệ thống phân tán và các nguyên lý khoa học máy tính.

Những kỹ sư dữ liệu chuyên về data pipeline có thể phải xây dựng các công cụ giúp nhà khoa học dữ liệu truy xuất siêu dữ liệu, phục vụ cho việc áp dụng các thuật toán dự đoán.

Database-centric – Kỹ sư dữ liệu chuyên về cơ sở dữ liệu

Các kỹ sư dữ liệu này có trách nhiệm chính trong việc triển khai, duy trì và quản lý cơ sở dữ liệu phục vụ phân tích. Họ thường làm việc tại các công ty lớn, nơi dữ liệu phân tán trên nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau. Công việc của họ bao gồm việc sử dụng các pipeline, tối ưu hóa cơ sở dữ liệu để phân tích hiệu quả và tạo các schema bảng (table schema) thông qua các phương pháp ETL (Extract, Transform, Load). ETL là quá trình chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn vào một hệ thống đích duy nhất.

Mức lương của một Data Engineer như thế nào?

Mức lương của một Data Engineer phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí công việc, cấp bậc và kinh nghiệm thực tế. Mức lương có thể chia thành 4 nhóm như sau:

– Đối với người mới bắt đầu: Những người mới tốt nghiệp hoặc thực tập sinh, đã có kiến thức cơ bản về công nghệ thông tin và kỹ năng đáp ứng yêu cầu công việc ở giai đoạn đầu. Mức lương cho Data Engineer mới vào nghề thường dao động từ 300 đến 500 USD.

– Đối với nhân viên chính thức: Những người có trình độ chuyên môn cao hơn, tự nâng cao kỹ năng của mình. Mức lương cho vị trí này có thể dao động từ 700 đến 1500 USD, tùy thuộc vào năng lực và kinh nghiệm.

– Đối với cấp bậc quản lý: Những người này có thể đảm nhận các vị trí như Leader, Manager. Họ không chỉ giỏi về chuyên môn mà còn phải có kinh nghiệm xây dựng chiến lược phát triển. Để đạt được vị trí này, bạn cần ít nhất 4-5 năm kinh nghiệm và mức lương dao động từ 1500 đến 2500 USD.

– Đối với nhân viên cấp cao: Đây là vị trí cao nhất trong sự nghiệp của một Data Engineer. Họ chịu trách nhiệm xác định chiến lược phát triển và triển khai các kế hoạch tăng cường giá trị công nghệ cho tổ chức. Với vị trí này, họ có thể đạt mức lương 600 USD hoặc cao hơn nữa.

Lộ trình phát triển của Data Engineer

Lộ trình phát triển nghề nghiệp của một Data Engineer sẽ như thế này:

• Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như: SQL, Python, R.
• Hiểu rõ và có thể làm việc trên các hệ cơ sở dữ liệu như: Mysql, Microsoft SQL Server.
• Có kinh nghiệm với ETL và Data warehouse, chẳng hạn như: Talend, SQL Server Integration Services.
• Biết cách trực quan hóa dữ liệu qua Power BI, Python và R.

Bài viết trên Mytour đã cung cấp cái nhìn tổng quan về nghề Data Engineer cùng với cơ hội nghề nghiệp và lộ trình phát triển trong ngành. Hy vọng rằng bạn đã hiểu rõ hơn về nghề kỹ sư dữ liệu và xác định được mục tiêu cho sự nghiệp của mình. Nếu bạn đang tìm kiếm việc làm hoặc thông tin tuyển dụng, hãy ghé thăm trang web của Mytour để cập nhật những thông tin mới nhất.