1. Data Engineer là gì?
Data Engineer hay kỹ sư chuyên về dữ liệu thường 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. Các nguồn dữ liệu ở đây được biết đến như các phần mềm website trong hoạt động các lĩnh vực bán hàng, nhân sự, tài chính, kế toán,....Bên cạnh đó, những vị trí như Data science, Data Analyst cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
2. Lương Data Engineer có cao không?
Dưới đây sẽ là một cái nhìn tổng quan về mức lương của Data Engineer, một trong những nghề có nhu cầu tuyển dụng cao trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Mức lương của nghề này không chỉ phản ánh sự phát triển của ngành mà còn liên quan mật thiết đến kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn của từng cá nhân
|
Số năm kinh nghiệm
|
Vị trí
|
Mức lương
|
|
0 – 1 năm
|
Intern Data Engineer
|
3.000.000 – 5.000.000 đồng/tháng
|
|
2 – 3 năm
|
Junior Data Engineer
|
9.000.000 – 12.000.000 đồng/tháng
|
|
4 – 7 năm
|
Senior Data Engineer
|
15.000.000 – 20.000.000 đồng/tháng
|
|
7 – 10 năm
|
Data Engineering Manager
|
25.000.000 – 35.000.000 đồng/tháng
|
|
Trên 10 năm
|
Data Engineering Director
|
45.000.000 đồng/tháng hoặc có thể cao hơn
|
3. Mô tả các công việc của Data Engineer
Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu
Data Engineer kết hợp cùng DBA tạo ra các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn hệ thống thích hợp và mang lại hiệu quả cao. Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là đưa các dữ liệu vào Database và File Sever bằng cách (FTP, drag and drop…) và lưu trữ bằng (.csv, xlsx, .dat, database).
Chuẩn hóa và chuyển đổi logic, tập trung nguồn dữ liệu
Các dữ liệu được Data Engineer lưu chuyển đến các nguồn lữu trữ khác nhau nhằm mục đích so sánh, thêm dữ liệu và dự phòng các dữ liệu cho nhiều trường hợp khác nhau. Kỹ sư dữ liệu tập trung nguồn dữ liệu đưa các thông tin về một nguồn lưu trữ chung với các mô hình chuyên biệt, dành cho việc khôi phục phân tích các dữ liệu cần thiết trong các tình huống dự phòng.
Phân tích và trích xuất dữ liệu
Data Engineer sẽ kết hợp cùng với DBA (Database Administration) để tạo các vùng lưu trữ dữ liệu, đồng thời đảm bảo các yếu tố về bảo mật riêng tư, tính hiệu quả. Bên cạnh đó sẽ theo dõi và kiểm tra các nguồn dữ liệu được đưa từ các Database.
Triển khai machine learning cho hệ thống dữ liệu
Các mô hình học máy được thiết kế bởi các Data Engineers. Các Data Engineer chịu trách nhiệm triển khai chúng vào môi trường sản xuất. Điều này đòi hỏi phải cung cấp cho mô hình dữ liệu được lưu trữ trong kho hoặc đến trực tiếp từ các nguồn, định cấu hình thuộc tính dữ liệu, quản lý tài nguyên máy tính, thiết lập công cụ giám sát, v.v.
4. Data Engineer cần học những gì? học trường nào?
Trong quá trình trở thành một Data Engineer, người học cần trang bị kiến thức từ các ngành học liên quan đến công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu. Các ngành học chính bao gồm Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, và Kỹ thuật phần mềm, mỗi ngành sẽ cung cấp các kiến thức cơ bản và chuyên sâu cần thiết cho công việc.
Công nghệ thông tin
Ngành Công nghệ thông tin cung cấp cho sinh viên nền tảng vững chắc về lập trình, cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin. Sinh viên sẽ học cách xây dựng và duy trì các hệ thống máy tính, đồng thời hiểu cách dữ liệu được tổ chức và xử lý trong các ứng dụng phần mềm. Kiến thức về các công nghệ như mạng máy tính, bảo mật dữ liệu và các hệ điều hành là rất quan trọng để làm việc với dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp. Đây là ngành học cơ bản, giúp sinh viên dễ dàng chuyển hướng sang các công việc chuyên môn như Data Engineer.
Khoa học dữ liệu
Ngành Khoa học dữ liệu tập trung vào việc phân tích và xử lý dữ liệu để tạo ra các giá trị từ dữ liệu lớn. Sinh viên học cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu, chẳng hạn như học máy (machine learning), thống kê, và lập trình Python. Khoa học dữ liệu không chỉ giúp sinh viên hiểu cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà còn cung cấp kiến thức về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và các công nghệ phân tích nâng cao. Đây là ngành học rất phù hợp cho những ai muốn trở thành Data Engineer, vì nó giúp trang bị các kỹ năng xử lý và quản lý dữ liệu.
Kỹ thuật phần mềm
Ngành Kỹ thuật phần mềm dạy sinh viên các phương pháp phát triển phần mềm hiệu quả, từ việc lập trình đến triển khai các hệ thống phức tạp. Sinh viên học cách thiết kế, phát triển và bảo trì các ứng dụng phần mềm, với sự chú trọng đặc biệt vào tối ưu hóa và nâng cao hiệu suất. Kỹ thuật phần mềm cung cấp kiến thức về các công cụ phát triển phần mềm, quản lý cơ sở dữ liệu và xử lý hệ thống, rất quan trọng trong công việc Data Engineering, nơi cần tối ưu hóa quy trình xử lý và lưu trữ dữ liệu.
Tóm lại, những ngành học này đều cung cấp nền tảng vững chắc cho các Data Engineer. Các trường đại học và cao đẳng có thể đào tạo về các ngành này bao gồm Đại học Bách Khoa Hà Nội, Đại học FPT, Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG TP.HCM), Đại học Công nghệ - ĐHQG Hà Nội, Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM, Đại học Tôn Đức Thắng, và Đại học Cần Thơ. Các trường này cung cấp chương trình học chuyên sâu về công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, giúp sinh viên có thể phát triển nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Engineering.
Ngoài việc học các ngành liên quan, các chứng chỉ chuyên ngành cũng rất quan trọng giúp Data Engineer nâng cao kỹ năng và chứng minh năng lực trong công việc. Dưới đây là một số chứng chỉ phổ biến mà các Data Engineer có thể đạt được:
- Google Professional Data Engineer: Chứng chỉ này chứng nhận khả năng thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống dữ liệu trên nền tảng Google Cloud, bao gồm xử lý dữ liệu và triển khai các giải pháp học máy.
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate: Chứng chỉ chứng minh khả năng xây dựng và quản lý các giải pháp dữ liệu trên nền tảng Microsoft Azure, bao gồm tích hợp và bảo mật dữ liệu.
- AWS Certified Big Data - Specialty: Dành cho những ai muốn chứng minh khả năng làm việc với các dịch vụ Big Data trên Amazon Web Services (AWS), bao gồm phân tích dữ liệu và xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn.
- Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst: Chứng chỉ này chứng nhận khả năng làm việc với các công cụ của Cloudera để phân tích dữ liệu trong môi trường Hadoop và Apache Spark.
- IBM Data Science Professional Certificate: Chứng chỉ này cung cấp kiến thức và kỹ năng về khoa học dữ liệu, từ phân tích đến các thuật toán học máy, với sự ứng dụng trong công việc của một Data Engineer.
- Certified Data Management Professional (CDMP): Chứng chỉ này chứng nhận khả năng quản lý dữ liệu và các chiến lược bảo mật, giúp người sở hữu có thể xây dựng và duy trì các chính sách và quy trình quản lý dữ liệu hiệu quả.
- Certified Hadoop Developer: Đây là chứng chỉ dành cho những người phát triển ứng dụng sử dụng Hadoop và các công nghệ liên quan, chứng minh khả năng xử lý dữ liệu lớn và triển khai các ứng dụng phân tán.
- Data Engineering on Google Cloud Professional Certificate: Cung cấp các kỹ năng cần thiết để thiết kế, xây dựng và duy trì các giải pháp xử lý và phân tích dữ liệu trên Google Cloud, giúp Data Engineer trở thành chuyên gia trong việc xây dựng các hệ thống dữ liệu quy mô lớn.
5. So sánh Data Engineer, Data Scientist và Data Analyst (kẻ bảng - mô tả cv, mức lương..)
Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa ba vị trí công việc trong lĩnh vực dữ liệu: Data Engineer, Data Scientist, và Data Analyst. Mỗi vị trí đều có những nhiệm vụ, yêu cầu kỹ năng và mức lương khác nhau, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
| Yếu tố |
Data Engineer |
Data Scientist |
Data Analyst |
| Mô tả công việc |
Thiết kế, phát triển, và duy trì hệ thống quản lý và xử lý dữ liệu. Xây dựng cơ sở dữ liệu, pipeline dữ liệu, và đảm bảo chất lượng dữ liệu. |
Phân tích và xây dựng mô hình dự đoán từ dữ liệu. Tạo ra các thuật toán và sử dụng học máy để giải quyết các bài toán phức tạp. |
Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra các báo cáo và thông tin hỗ trợ quyết định kinh doanh. |
| Yêu cầu kỹ năng |
Thành thạo SQL, Python, Java, Hadoop, Spark. Kỹ năng về hệ thống cơ sở dữ liệu và thiết kế kiến trúc dữ liệu. |
Kiến thức vững về toán học, xác suất, thống kê. Kỹ năng lập trình với Python, R. Kinh nghiệm về học máy và phân tích dữ liệu lớn. |
Thành thạo SQL, Excel, các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau. Kiến thức về thống kê cơ bản. |
| Mức lương trung bình |
Từ 15 triệu đến 40 triệu VND/tháng (Tùy theo kinh nghiệm và vị trí công tác). |
Từ 20 triệu đến 50 triệu VND/tháng (Cao hơn nếu có kinh nghiệm hoặc làm việc cho các công ty lớn). |
Từ 10 triệu đến 30 triệu VND/tháng (Tùy thuộc vào quy mô công ty và kinh nghiệm). |
| Cơ hội thăng tiến |
Có thể thăng tiến lên vị trí kiến trúc sư dữ liệu hoặc quản lý kỹ thuật. |
Có thể trở thành Senior Data Scientist, Lead Data Scientist, hoặc quản lý nghiên cứu dữ liệu. |
Có thể thăng tiến thành Data Analytics Manager hoặc chuyên gia phân tích cấp cao. |
| Khối ngành ứng dụng |
Công nghệ thông tin, Fintech, E-commerce, Dữ liệu lớn (Big Data). |
Khoa học dữ liệu, Machine Learning, AI, Ngành nghiên cứu. |
Kinh doanh, Marketing, Tài chính, Quản lý dữ liệu. |
Từ bảng trên, có thể thấy rằng mỗi vị trí có vai trò riêng biệt trong chuỗi giá trị của dữ liệu. Data Engineer tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng và quy trình xử lý dữ liệu, Data Scientist sử dụng kỹ thuật phân tích sâu để tìm ra thông tin có giá trị, trong khi Data Analyst thực hiện công việc phân tích dữ liệu thông thường để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
6. Khó khăn thường gặp trong công việc Data Engineer
Công việc của một Data Engineer đầy thử thách và đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật vững vàng và khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo. Dưới đây là một số khó khăn thường gặp mà các Data Engineer phải đối mặt trong quá trình làm việc.
Quản lý dữ liệu lớn và phức tạp
Với sự gia tăng không ngừng về khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu, việc thiết kế các hệ thống để xử lý và lưu trữ dữ liệu ngày càng trở nên phức tạp. Các Data Engineer phải xây dựng các hệ thống đủ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Điều này yêu cầu họ phải có khả năng làm việc với các công nghệ và công cụ hiện đại để đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và truy xuất một cách nhanh chóng và hiệu quả. Việc đảm bảo tính chính xác và khả năng mở rộng của hệ thống cũng là một thử thách lớn.
Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống
Data Engineer không chỉ phải xây dựng mà còn phải tối ưu hóa hệ thống dữ liệu để đảm bảo hiệu suất cao nhất. Việc xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ có thể dẫn đến tình trạng hệ thống bị chậm hoặc quá tải. Để giảm thiểu độ trễ và tăng cường khả năng mở rộng, họ cần phải tìm cách tối ưu các thuật toán, cải thiện cấu trúc dữ liệu và sử dụng các công nghệ mới như hệ thống phân tán hoặc xử lý song song. Việc duy trì hiệu suất ổn định khi khối lượng dữ liệu tăng lên là một thách thức mà họ thường xuyên phải đối mặt.
Đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu
Một trong những công việc quan trọng nhất của Data Engineer là đảm bảo chất lượng dữ liệu, đặc biệt khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu có thể bị thiếu sót, lỗi hoặc không đồng nhất, điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích và quyết định kinh doanh. Họ cần phải xây dựng các quy trình làm sạch dữ liệu, kiểm tra tính chính xác và tính nhất quán của dữ liệu trong suốt chu trình xử lý. Việc này không chỉ đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật mà còn yêu cầu sự tỉ mỉ và cẩn thận trong từng bước xử lý.
Cập nhật công nghệ và công cụ mới
Ngành công nghệ thay đổi rất nhanh, và Data Engineer cần phải liên tục cập nhật với các công nghệ mới để duy trì hiệu quả công việc. Những công cụ và phương pháp mà họ sử dụng có thể trở nên lỗi thời nhanh chóng, điều này đẩy họ vào tình thế phải học hỏi và áp dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo, học máy và điện toán đám mây. Ngoài ra, việc tích hợp các công cụ mới vào hệ thống hiện tại cũng là một thử thách, bởi nó yêu cầu sự hiểu biết sâu sắc về cả các công cụ mới và hệ thống dữ liệu cũ.
Hợp tác giữa các bộ phận
Data Engineer phải làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác như Data Scientist, các nhà phân tích kinh doanh và phát triển phần mềm. Mỗi bộ phận có một cách tiếp cận và yêu cầu khác nhau đối với dữ liệu, đôi khi gây khó khăn trong việc truyền tải thông tin và đạt được mục tiêu chung. Data Engineer cần phải làm cầu nối giữa các bên, đảm bảo rằng dữ liệu được cung cấp đầy đủ và chính xác để phục vụ cho các mục tiêu khác nhau. Sự khác biệt trong mục tiêu và ngôn ngữ chuyên ngành cũng có thể tạo ra những rào cản trong quá trình hợp tác.
>> Xem thêm:
Việc làm Intern Data Engineer mới nhất
Việc làm Data Science mới nhất
Việc làm của Data Engineer mới cập nhật
Tweet
Facebook
Copy Link