Data Engineer là gì? Công việc và kỹ năng cần thiết đối với vị trí này

1. Vị trí việc làm Data Engineer là gì?
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. 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,....
Data Engineer là người đề xuất phương án xây dựng hệ thống dữ liệu hữu ích và phụ trách việc cải thiện chất lượng các nguồn dữ liệu nhờ tìm ra xu hướng phát triển ở doanh nghiệp.
Khối lượng dữ liệu được các Data Engineer xử lý sẽ phụ thuộc vào quy mô kinh doanh của tổ chức. Mức độ phát triển doanh nghiệp sẽ tương ứng với mức độ phức tạp trong kiến trúc phân tích. Điều này yêu cầu người kỹ sư dữ liệu nắm giữ trọng trách quan trọng hơn trong việc xác định tính minh bạch của thông tin và phát triển data warehouse. Từ đó, doanh nghiệp dựa trên nền tảng dữ liệu tin cậy để ra quyết định hợp lý.
2. Những công việc chính của Data Engineer
2.1 Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu
Data Engineer kết hợp cùng nhóm quản trị cơ sở dữ liệu (DBA - Database Administration) nhằm thiết kế kiến trúc 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).
2.2 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.

Kỹ sư dữ liệu làm công việc gì?​

2.3 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.
Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu cũng bao gồm các việc như kiểm tra, trích xuất dữ liệu, gộp và dự trữ dữ liệu, đồng thời đưa ra các phương thức hoạt động cho hệ thống dữ liệu.
Tóm lại, mọi dữ liệu sẽ được Data Engineer xử lý và tối ưu. Những dữ liệu thô sẽ được trả về định dạng phù hợp và sẵn sàng cho mọi mục đích sử dụng.
3. Những kỹ năng cần có đối với Data Engineer
3.1 Kỹ năng lập trình
Yêu cầu đối với Data Engineer là cần biết cơ bản về SQL, Python, Oracle. Kỹ sư dữ liệu không yêu cầu phải biết sâu về lập trình, tính toán nhưng phải nắm rõ các khái niệm và giá trị đằng sau các công thức hiển thị ở màn hình.
3.2 Kỹ năng phân tích logic
Kỹ năng phân tích logic luôn cần thiết trong các công việc cần sự chính xác và có tính liên kết với nhau. Data Engineer phải biết cách phân tích và tìm ra được ý nghĩa của những con số cũng như dữ liệu khô khan. Dựa vào đó, công ty có thể nhìn nhận được vấn đề để tìm ra hướng giải quyết phù hợp.
3.3 Kỹ năng thiết kế và trình bày báo cáo
Sau khi hoàn thành các công việc phân tích, bạn sẽ thu thập dữ liệu và lập bảng báo cáo trình bày lên cấp trên. Việc thiết kế và trình bày báo cáo phải mang tính dễ hiểu, dễ đưa ra các nhận định so sánh. Để giúp công việc trở nên thuận lợi hơn bạn có thể tự học hỏi và xem thêm các công cụ hỗ trợ thiết kế báo cáo.
3.4 Kỹ năng giao tiếp
Các con số từ bảng báo cáo nghiên cứu rất phức tạp và khó hiểu đối với mọi người. Để giúp cho mọi người dễ hiểu và nắm rõ các ý nghĩa bạn cần phải có kỹ năng giải thích, thuyết trình mang lại cái nhìn tổng quan cho những vấn đề nghiên cứu này.

Những kỹ năng quan trọng nhất mà các kỹ sư dữ liệu cần trang bị​

3.5 Kỹ năng quản lý thời gian, sắp xếp công việc
Công việc phân tích dữ liệu thường mất rất nhiều thời gian và trải qua nhiều giai đoạn phức tạp khác nhau. Chính vì vậy mà khối lượng công việc và áp lực rất lớn. Do đó, nếu bạn không kiểm soát quản lý công việc hợp lý sẽ dẫn đến tình trạng quá tải.
3.6 Cẩn trọng và tỉ mỉ
Không riêng gì các lĩnh vực khoa học công nghệ mà ở bất kỳ ngành nghề nào cũng đều yêu cầu sự cẩn trọng và tỉ mỉ. Trong ngành công nghệ thông tin, việc chú ý đến từng chi tiết rất quan trọng vì chỉ cần sai một lỗi nhỏ sẽ ảnh hưởng đến tất cả các hệ thống lớn.
4. Sự khác biệt giữa Data Engineer và Data Analyst, Software Engineer, Data Scientist
Từ tên gọi thì chúng ta có thể thấy cả hai ngành ata Engineer và Data Analyst đều liên quan đến dữ liệu. Tuy thế, có những đặc điểm khác biệt giữa Data Engineer và Data Analyst mà bạn cần biết.
Như định nghĩa Data Engineer là gì thì công việc chính của họ là tập trung xây dựng hệ thống cấu trúc dữ liệu và chuẩn bị kho dữ liệu nhằm phân phối cho những công việc khác. Những dữ liệu đã được tổng hợp trên sẽ được Data Analyst trích xuất thông tin để phân tích.
Có thể thấy, kỹ sư kỹ thuật phải có kiến thức chuyên môn và khả năng để có thể chịu trách nhiệm việc làm giàu hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức. Họ phải xử lý cả những dữ liệu có hoặc không có cấu trúc nhờ kiến thức về SQL và NoSQL.
Software Engineer (Kỹ sư phần mềm): Người áp dụng những nguyên tắc công nghệ vào việc phát triển, kiểm tra phần mềm máy tính.
Data Scientist (Khoa học dữ liệu): Người phụ trách tạo ra hệ thống phân tích data.
Nhìn chung, Data Engineer yêu cầu sự kết hợp giữa kiến thức công nghệ thông tin, kinh nghiệm, kỹ năng chuyên môn trong công việc nên mức thu nhập cũng có phần cao hơn Data Analyst trong cùng lĩnh vực.
5. Lộ trình trở thành một Fresher Data Engineer
Phần lớn Data Engineers đều có nền tảng Công Nghệ Thông Tin Lập Trình. Nếu đã có kiến thức nền chắc chắn, bạn có thể phát triển nhanh chóng trên lộ trình thăng tiến của vị trí Data Engineer.
Bên cạnh việc trau dồi kiến thức của bản thân với những khóa học chuyên môn, bạn nên cập nhật về lộ trình để trở nên thành công trong vị trí Data Engineer với 4 bước đơn giản dưới đây:
Bước 1: Cải thiện kỹ năng cần thiết của Data Engineer
Kỹ năng chuyên môn là yêu cầu tất yếu để trở nên thành công trong vị trí kỹ sư dữ liệu. Hãy tìm hiểu kiến thức về điện toán đám mây, phát triển khả năng viết code và phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu trong những ngày đầu bạn tìm hiểu về nghề này. Bạn nên tham gia một số khóa học Data Engineer để làm dày kiến thức về:
Coding: Hãy chắc chắn bạn nhuần nhuyễn với ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến hiện nay là SQL, NoSQL, Java, Python, Scala...
Database quan hệ/ không quan hệ: Xu hướng lưu trữ dữ liệu phổ biến nhất là áp dụng cơ sở dữ liệu. Bạn nên tìm hiểu về cách hoạt động của cả cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ.
Phương thức lưu trữ dữ liệu: Tìm hiểu cách lưu trữ dữ liệu phù hợp với khối lượng thông tin để giảm thiểu tính rủi ro và bảo mật thông tin tốt hơn.
Áp dụng tự động hoá: Công nghệ tự động hoá có thể rút ngắn thời gian bạn dành ra cho những tác vụ không quan trọng và tập trung hơn vào việc quản lý kho dữ liệu lớn.
Học máy (Machine Learning): Với sự phát triển của Trí Tuệ Nhân Tạo thì bạn có thể nhận được nhiều lợi ích khi có kiến thức về các mô hình học máy để có thể triển khai chúng trong quá trình sản xuất.
Ứng dụng các công cụ hỗ trợ quản lý: Quản lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn nhờ vào sự hỗ trợ từ các công cụ phổ biến như Kafka, Hadoop và những cái tên nổi bật khác.
Điện toán đám mây: Tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng điện toán đám mây của doanh nghiệp. Bạn có thể nâng cao kiến thức của mình thông qua khóa học về dịch vụ Web Amazon hoặc từ nền tảng Google.
Bảo mật thông tin: Data Engineer có thể phụ trách mảng bảo mật dữ liệu nếu công ty không có đội ngũ chuyên dụng. Việc lưu trữ thông tin và tránh nguy cơ bị rò rỉ thông tin là một trong những ưu tiên của doanh nghiệp hiện nay.

Những kỹ năng chuyên môn cần thiết cho chuyên viên kỹ sư dữ liệu​

Bước 2: Trang bị các chứng chỉ liên quan
Bạn có thể ghi danh vào những khóa học dài hạn hoặc những chứng chỉ online để vừa củng cố chuyên môn, vừa được chứng nhận có kiến thức về một lĩnh vực. Các Data Engineer tiềm năng có thể tìm hiểu chương trình đào tạo của Cloudera, IBM hoặc Google Cloud.

Ngoài ra, hãy tìm hiểu yêu cầu mà nhà tuyển dụng cần ở một ứng viên là gì để chọn lọc được những kỹ năng cần thiết bạn ưu tiên phát triển.

Bước 3: Thể hiện chuyên môn thông qua Portfolio
Portfolio đóng vai trò quan trọng vì đây là chân dung của người ứng tuyển. Tất cả thế mạnh của bạn nên được thể hiện ở Portfolio để nhà tuyển dụng tiềm năng có thể biết năng lực của bạn.

Những nội dung cần thiết nên được liệt kê trong Portfolio bao gồm những dự án trước đó ứng viên đã tham gia để từ đó người ứng tuyển có thể đánh giá năng lực, kỹ năng của người nhân viên này có phù hợp với những mục tiêu họ đã đặt ra hay không.

Nếu bạn chưa có kinh nghiệm, bạn có thể phát triển dự án cá nhân hoặc sử dụng sản phẩm của mình từ những khoá học trước đó. Đừng quên phải liên tục cập nhật dự án của bạn lên trang LinkedIn hoặc GitHub để thu hút sự chú ý từ các nhà tuyển dụng nhé.
Bước 4: Nhận công việc đầu tiên
Thời gian di chuyển từ bước 3 đến bước 4 có thể dao động khác nhau tùy theo năng lực của từng người. Tuy có thể tốn nhiều thời gian trong giai đoạn khẳng định bản thân mình nhưng thành quả cuối cùng sẽ là xứng đáng với những nỗ lực của bạn. Khi đã chính thức trở thành một Data Engineer, bạn có thể học được nhiều kỹ năng mới hơn từ công việc đầu tiên của mình.
6. Cơ hội việc làm của Data Engineer hiện nay
Doanh nghiệp hoạt động kinh doanh hiện nay không chỉ quan tâm đến vấn đề quản lý nguồn dữ liệu mà họ còn có mong muốn tìm ra hướng giải quyết mở rộng tài nguyên để lưu trữ và kiểm soát nguồn dữ liệu. Để làm được như vậy họ cần có Data Engineer - người sẽ giúp họ thực hiện các giải pháp trên. Chính vì thế đây là ngành nghề có xu hướng tuyển dụng tăng trong các năm tiếp theo.
Cơ hội phát triển nghề nghiệp trong tương lai đối với kỹ sư dữ liệu đang rất rộng mở. Vị trí này thường được các doanh nghiệp ưu ái và nắm giữ vai trò quan trọng trong bộ phận công ty.

7. Mức lương trung bình của Data Engineer
Mức lương của Data Engineer khá đang dạng và phụ thuộc vào trình độ cũng như kinh nghiệm thực tế của mỗi người. Thu nhập trung bình của vị trí này khoảng 23.6 triệu đồng/tháng. Cụ thể:
- Đối với sinh viên thực tập, sinh viên mới ra trường chưa có kinh nghiệm, mức thu nhập khoảng 4 - 6 triệu đồng/ tháng.
- Đối với các nhân viên có kinh nghiệm, làm việc lâu năm thì mức lương có thể từ 10 - 25 triệu đồng/tháng và sẽ được tăng lên theo thời gian, khả năng, kinh nghiệm.
- Đối với các vị trí Manager hay Driector, mức lương thường được tính bằng USD, trung bình từ 30 - 66 triệu đồng/tháng quy đổi ra USD bằng 1500 USD/tháng đến 3000 USD/ tháng.

Xu hướng lao động trong ngành công nghệ thông tin ngày càng hot bởi mức lương cực kỳ hấp dẫn. Dựa vào kinh nghiệm thực tiễn, vị trí chuyên môn mà mỗi người sẽ có mức lương khởi điểm khác nhau. Càng làm nhiều công việc với tính chất quan trọng thì bạn sẽ càng dễ dàng thăng tiến trong sự nghiệp.

8. Nền tảng tìm việc làm Data Engineer uy tín
Nếu bạn đang quan tâm tới việc làm Data Engineer hãy truy cập ngay CareerBuilder.vn - mạng lưới tuyển dụng kết nối với các công ty hàng đầu Việt Nam hiện nay. CareerBuilder sẽ mang đến những vị trí việc làm hấp dẫn nhất dành cho bạn. Cơ hội trải nghiệm những việc làm đầy thú vị tại các công ty lớn chỉ có tại CareerBuilder. Hãy nhanh chóng tạo ngay một chiếc CV thật “xịn sò” và “apply” vào vị trí công việc mà bạn mong muốn nhé!

9. Các câu hỏi thường gặp về Data Engineer
Data Engineer là gì?
Data Engineer (DE) là kỹ sư dữ liệu thuộc phòng IT có nhiệm vụ chính là xây dựng hệ thống dữ liệu để có sẵn database nhằm phân tích hoặc sử dụng tuỳ theo mục đích của những phòng ban khác của công ty.

Data Engineer là làm gì?
Data Engineer sẽ xây dựng hệ thống tổng hợp dữ liệu, lưu trữ và xuất dữ liệu cần thiết trong doanh nghiệp.

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 nhé!

 

Thank you for providing this useful information.