Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Engineer?

Data Engineer hay kỹ sư chuyên về dữ liệu là nhân viên IT làm các công việc như phân tích nguồn dữ liệu, tích hợp thông tin giữa các hệ thống nhất với nhau, chuyển đổi và đồng bộ các dữ liệu trên nhiều hệ thống riêng biệt. 

Lộ trình thăng tiến của Data Engineer

Lộ trình thăng tiến cho Data Engineer có thể thay đổi tùy thuộc vào tổ chức và ngành công nghiệp. Tuy nhiên, dưới đây là một lộ trình thường được áp dụng:

Intern Data Engineer

Khi mới bắt đầu làm quen với công việc này, bạn cần tập trung vào học tập và xây dựng kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu, và các công nghệ liên quan. Nên tham gia vào các dự án nhỏ và học hỏi từ các Data Engineer có kinh nghiệm.

Junior Data Engineer

Sau khi có những kinh nghiệm nhất định, bạn có thể tham gia đảm nhận công việc xử lý và quản lý dữ liệu trong một dự án cụ thể. Phát triển thêm kỹ năng về ETL (Extract, Transform, Load), quản lý cơ sở dữ liệu và công cụ xử lý dữ liệu.

Senior Data Engineer

Sau nhiều năm kinh nghiệm và có trong tay kiến thức làm nghề vững chắc, bạn hoàn toàn có thể đảm nhận vai trò lãnh đạo và quản lý dự án. Ở cấp độ này, bạn sẽ là người lên thiết kế và triển khai các hệ thống xử lý dữ liệu phức tạp. Tham gia vào việc định hướng và đưa ra giải pháp cho các vấn đề kỹ thuật và kiến trúc dữ liệu.

Data Engineering Manager

Đây là vị trí cấp quản lý mà bất cứ ai đều mong muốn đạt được trong lộ trình thăng tiến của mình. Với vai trò của Manager, bạn cần quản lý và chỉ đạo các nhóm Data Engineer. Định hướng chiến lược và phát triển của đội ngũ Data Engineer trong tổ chức. Đồng thời, là người đại diện bộ phận tương tác với các bên liên quan, bao gồm quản lý cấp cao, nhóm phân tích dữ liệu và nhóm kỹ thuật khác.

Data Architect hoặc Data Engineering Director

Các doanh nghiệp có phòng phân tích dữ liệu quy mô lớn sẽ có thể có thêm vị trí Data Engineer Director - người chịu trách nhiệm và quyền cao nhất trong bộ phận này. Ngoài ra, bạn có thể định hướng bản thân trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này với vai trò là một kiến trúc sư về dữ liệu - Data Architect. 

Yêu cầu tuyển dụng Data Engineer

• Kiến thức về cơ sở dữ liệu: Data Engineers cần nắm vững kiến thức về cơ sở dữ liệu, bao gồm cơ bản về SQL và NoSQL. Họ cũng cần hiểu về cách hoạt động của hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS).
• Lập trình: Data Engineers cần có kiến thức về lập trình, đặc biệt là trong ngôn ngữ Python, Java, hoặc Scala. Lập trình là cần thiết để xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu tự động.
• Kỹ năng xử lý dữ liệu: Khả năng xử lý và biến đổi dữ liệu là quan trọng. Data Engineers cần hiểu về các công cụ và framework xử lý dữ liệu như Apache Spark, Apache Flink, hoặc Apache Kafka.
• Các ngôn ngữ truy vấn dữ liệu: Data Engineers cần nắm vững các ngôn ngữ truy vấn dữ liệu như SQL để truy vấn và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
• Kiến thức về lưu trữ dữ liệu: Data Engineers cần hiểu về cách lưu trữ dữ liệu hiệu quả, bao gồm kiến thức về hệ thống tệp và cơ sở dữ liệu phân tán.
• Kỹ năng làm việc với các công cụ ETL: Data Engineers thường sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) để xử lý dữ liệu. Họ cần biết cách sử dụng các công cụ như Apache NiFi, Talend, hoặc Apache Airflow.
• Kỹ năng làm việc với dữ liệu thời gian thực: Nếu làm việc với dữ liệu thời gian thực, Data Engineer cần hiểu về các công nghệ như Apache Kafka và Apache Flink.
• Kiến thức về bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu là một yêu cầu quan trọng. Data Engineer cần hiểu về các biện pháp bảo mật và kiến thức về quyền truy cập dữ liệu.
• Kỹ năng làm việc trong nhóm: Data Engineers thường làm việc trong môi trường đa nhóm, vì vậy kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp là quan trọng.
• Sự hứng thú và tinh thần học hỏi: Lĩnh vực dữ liệu liên tục thay đổi, vì vậy Data Engineers cần có tinh thần học hỏi và sẵn sàng nắm bắt các công nghệ mới và phương pháp tiên tiến.
• Kinh nghiệm trước đó: Kinh nghiệm là một yếu tố quan trọng. Có kinh nghiệm trong việc xây dựng hệ thống dữ liệu hoặc tham gia vào các dự án liên quan đến dữ liệu là một lợi thế.
• Tư duy logic và phân tích: Data Engineers cần có khả năng phân tích vấn đề và tư duy logic để xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu hiệu quả.

Kỹ năng để trở thành Data Engineer là gì?

Để trở thành chuyên gia trong bất kỳ lĩnh vực nào, bạn cũng cần phải có kỹ năng nhất định. Đối với vị tríData Engineer, bạn sẽ cần phải có những kỹ năng như sau:

Những kỹ năng liên quan đến kỹ thuật

Hầu hết những công cụ, hệ thống phân tích dữ liệu, Big data đều được viết bằng Java, Scala,… hoặc cũng có thể viết bằng Python. Do đó, những Data Engineer cần phải có những kỹ năng liên quan này.

Kỹ năng chuyên môn Data Engineer

Data Engineer sẽ làm việc chặt chẽ với Data Scientists. Do đó, họ sẽ cần:

• Hiểu rõ về các mô hình dữ liệu, thuật toán, kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu.
• Có kinh nghiệm liên quan đến các giải pháp BI và ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải dữ liệu).
• Có kinh nghiệm liên quan đến kho dữ liệu, các công cụ phân tích.
• Có kiến thức, sử dụng được những công cụ chuyên dụng như Hadoop, Kafka,…
• Một số kỹ năng khác cần có
• Bên cạnh những kỹ năng trên, Data Engineer cũng cần có thêm một số kỹ năng khác như:
• Cần biết sử dụng các công cụ liên quan đến thiết kế, xây dựng kho dữ liệu.
• Cần biết sử dụng SQL,…
• Có các kỹ năng mềm linh hoạt.

Các bước để trở thành Data Engineer

Bước 1: Phát triển các kỹ năng cần thiết

Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây, kỹ năng viết code và thiết kế cơ sở dữ liệu là điểm khởi đầu cho sự nghiệp trong khoa học dữ liệu của bạn. Dưới đây là một số kiến thức nền mà một Data Engineer phải có:

• Coding: Thông thạo các ngôn ngữ lập trình là điều cần thiết cho vai trò này. Vì vậy hãy cân nhắc tham gia các khóa học để học hỏi và thực hành các kỹ năng của bạn. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến bao gồm SQL, NoSQL, Python, Java, R và Scala.
• Database quan hệ và không quan hệ: Cơ sở dữ liệu xếp hạng cao trong số các giải pháp lưu trữ dữ liệu phổ biến nhất. Bạn nên làm quen với cả cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ, cũng như cách chúng hoạt động.
• Hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải): ETL là quá trình bạn sẽ di chuyển dữ liệu từ database và các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất. Các công cụ ETL phổ biến bao gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
• Lưu trữ dữ liệu: Không phải tất cả các loại dữ liệu đều nên được lưu trữ theo cùng một phương pháp, đặc biệt là khi liên quan đến dữ liệu lớn. Ví dụ: khi bạn thiết kế các giải pháp dữ liệu cho một công ty, bạn sẽ cần biết nên sử dụng hồ dữ liệu hay kho dữ liệu.
• Tự động hóa: Tự động hóa là một phần cần thiết khi làm việc với dữ liệu lớn, đơn giản vì các tổ chức có thể thu thập rất nhiều thông tin. Bạn sẽ có thể viết script để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Học máy: Mặc dù học máy là mối quan tâm chính của các nhà khoa học dữ liệu, nhưng có thể hữu ích nếu bạn nắm được các khái niệm cơ bản để hiểu rõ hơn nhu cầu của họ trong nhóm của bạn.
• Công cụ dữ liệu lớn: Data Engineer không chỉ làm việc với dữ liệu thông thường. Họ thường được giao nhiệm vụ quản lý dữ liệu lớn. Các công cụ và công nghệ đang phát triển và thay đổi theo từng công ty, nhưng một số công cụ phổ biến bao gồm Hadoop, MongoDB và Kafka.
• Điện toán đám mây: Bạn sẽ cần hiểu về lưu trữ đám mây và điện toán đám mây khi các công ty ưu chuộng các dịch vụ này. Người mới bắt đầu có thể cân nhắc một khóa học về Dịch vụ Web Amazon (AWS) hoặc Google Cloud.
• Bảo mật dữ liệu: Mặc dù một số công ty có thể có đội bảo mật dữ liệu chuyên dụng, nhưng nhiều Data Engineervẫn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn để bảo vệ chúng khỏi bị mất hoặc đánh cắp.

Bước 2: Lấy các chứng chỉ liên quan

Các chứng chỉ có thể xác nhận các kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ là một cách tuyệt vời để phát triển kỹ năng và kiến thức của bạn. Một số lựa chọn tốt bao gồm Kỹ sư dữ liệu lớn liên kết, Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận của Cloudera, Kỹ sư dữ liệu được IBM chứng nhận hoặc Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp được Google Cloud chứng nhận.

Hãy kiểm tra một số danh sách công việc cho các vai trò bạn có thể muốn ứng tuyển. Nếu bạn nhận thấy một chứng nhận cụ thể thường xuyên được liệt kê theo yêu cầu hoặc khuyến nghị, đó sẽ là một lựa chọn phù hợp để bắt đầu.

Bước 3: Xây dựng Portfolio

Portfolio cá nhân là thành phần quan trọng trong quá trình tìm kiếm việc làm, vì nó cho nhà tuyển dụng, người quản lý tuyển dụng và nhà tuyển dụng tiềm năng biết bạn có thể làm gì.

Bạn có thể thêm các dự án kỹ thuật dữ liệu mà bạn đã hoàn thành một cách độc lập hoặc như một phần của khóa học vào Portfolio của mình (sử dụng dịch vụ như Wix hoặc Squarespace). Ngoài ra, hãy đăng thành phẩm của mình lên phần Dự án trong hồ sơ LinkedIn hoặc lên một trang web như GitHub — cả hai đều là lựa chọn thay thế hợp lý cho một trang Portfolio chuyên nghiệp nếu bạn là người mới.

Bước 4: Nhận công việc đầu tiên của bạn

Đến bước này, chắc hẳn bạn đã đủ điều kiện và được nhận vào công việc đầu tiên. Nhiều Data Engineer bắt đầu với các vai trò thấp ở cấp đầu vào, chẳng hạn như nhà phân tích tình báo kinh doanh hoặc quản trị viên cơ sở dữ liệu. Khi bạn có kinh nghiệm, bạn có thể học các kỹ năng mới cho các vai trò nâng cao hơn.

Hy vọng những thông tin chia sẻ về công việc của Data Engineer đã giúp bạn hiểu rõ hơn về vị trí này. Như bạn đã thấy, cơ hội việc làm và triển vọng nghề nghiệp của kỹ sư dữ liệu khá rộng mở. Vì vậy, nếu bạn đam mê và có ý định theo nghề thì hãy học tập và tích lũy kinh nghiệm ngay từ bây giờ