Phát triển

Data Engineer là gì? Những điều cần biết để trở thành Data Engineer giỏi

Trang Vũ 30-05-2023
Data Engineer là gì? Những điều cần biết để trở thành Data Engineer giỏi

Trong một thế giới bùng nổ của dữ liệu, các tổ chức đang đối mặt với một lượng thông tin khổng lồ và nhu cầu quản lý những thông tin giá trị từ dữ liệu này càng ngày càng tăng. Đó là lý do tại sao vai trò của các kỹ sư dữ liệu - Data Engineer trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. 

Họ chính là những kiến trúc sư đằng sau màn hình, làm việc không mệt mỏi để thiết kế, xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng cho việc thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn. Hãy cùng Stringee tìm hiểu về công việc của họ trong bài viết sau nhé.

1. Data Engineer là gì?

Người ta thường nói Data Engineer là "thợ xây dựng đường ống dữ liệu". Data engineer chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống, cơ sở hạ tầng dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu có thể được thu thập, lưu trữ, xử lý và truy cập một cách an toàn, hiệu quả.

Vai trò của Data Engineer ngày càng trở nên quan trọng và phổ biến trong môi trường kinh doanh hiện đại, nơi dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định và tạo ra giá trị.

2. Nhiệm vụ của một Data Engineer 

Công việc của một Data Engineer bao gồm những nhiệm vụ sau:

- Thu thập và xử lý dữ liệu:

  • Xác định các nguồn dữ liệu cần thiết và phát triển quy trình thu thập dữ liệu từ các nguồn đó.
  • Tiền xử lý dữ liệu, bao gồm làm sạch, chuyển đổi định dạng và xử lý lỗi.
  • Xây dựng các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu vào hệ thống.

- Thiết kế và xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu:

  • Thiết kế cơ sở dữ liệu phù hợp với yêu cầu và mô hình dữ liệu của tổ chức.
  • Xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu phi quan hệ, hệ thống lưu trữ phân tán, hệ thống lưu trữ đám mây, v.v.
  • Quản lý quyền truy cập và bảo mật dữ liệu trong cơ sở hạ tầng.

- Phát triển công cụ và quy trình xử lý dữ liệu:

  • Xây dựng và duy trì các công cụ và ứng dụng xử lý dữ liệu, bao gồm viết mã, script và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu.
  • Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống xử lý dữ liệu.
  • Xây dựng quy trình tự động hóa để giảm thiểu sự can thiệp thủ công và tối đa hóa hiệu suất làm việc.

- Quản lý và giám sát dữ liệu:

  • Theo dõi, giám sát và đánh giá hiệu suất của hệ thống xử lý dữ liệu.
  • Đảm bảo tính nhất quán, đồng bộ và đúng giờ của dữ liệu.
  • Đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định liên quan đến dữ liệu.

3. Cần trang bị những gì để trở thành một Data Engineer giỏi?

Để trở thành một Data Engineer, bạn cần phải có một số kỹ năng và kiến thức cơ bản sau:

Kiến thức về Cơ sở dữ liệu. Bạn phải có hiểu biết về các loại cơ sở dữ liệu, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL), cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL), và hệ thống lưu trữ phân tán. Đi cùng với đó là kiến thức về mô hình hóa dữ liệu và thiết kế cơ sở dữ liệu.

Kỹ năng lập trình. Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, Java hoặc Scala là rất cần thiết để trở thành một Data Engineer giỏi. Ngoài ra, bạn cần có thêm khả năng viết mã để xử lý và chuyển đổi dữ liệu, xây dựng các công cụ và ứng dụng xử lý dữ liệu.

Kỹ năng ETL (Extract, Transform, Load). Data Engineer cần hiểu và áp dụng quy trình ETL để trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu, và tải dữ liệu vào hệ thống. Kỹ năng làm sạch dữ liệu và xử lý lỗi trong quá trình ETL cũng rất cần thiết.

Kiến thức về hệ thống phân tán. Bạn cần nắm chắc kiến thức về các công nghệ và cơ chế phân tán như Hadoop, Spark, và công nghệ lưu trữ đám mây (cloud storage) và có khả năng xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu phân tán.

Kỹ năng quản lý cơ sở dữ liệu. Data Engineer cần có kiến thức về quản lý cơ sở dữ liệu, bao gồm việc cài đặt, cấu hình, tối ưu hóa và bảo mật cơ sở dữ liệu.

Kiến thức về bảo mật dữ liệu. Hiểu về các vấn đề liên quan đến bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định, bao gồm quyền truy cập dữ liệu, mã hóa dữ liệu, và quản lý rủi ro bảo mật.

Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề. Bên cạnh kiến thức chuyên môn, kỹ năng mềm  cũng vô cùng quan trọng mà bạn cần phải có để có thể giải quyết công việc một cách hiệu quả. Làm việc với dữ liệu cũng đòi hỏi ở các data engineer khả năng làm việc độc lập và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Ngoài ra, việc tiếp tục học tập và cập nhật kiến thức về các công nghệ và xu hướng mới trong lĩnh vực dữ liệu cũng rất quan trọng để phát triển sự nghiệp làm Data Engineer.

4. Lộ trình thăng tiến cho vị trí 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:

  • Data Engineer mới vào nghề (Entry-level): 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 Engineering 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. 

5. Mức thu nhập cho vị trí Data Engineer tại Việt Nam

Mức thu nhập của Data Engineer tại Việt Nam khá đa dạng, nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố bao gồm kinh nghiệm, trình độ chuyên môn, quy mô và ngành công nghiệp của công ty, vị trí công việc, khu vực và thị trường lao động.

Tuy nhiên, để cung cấp một hình dung chung, mức thu nhập của Data Engineer ở Việt Nam có thể dao động từ khoảng 15 triệu đến 40 triệu đồng trở lên cho các vị trí cấp nhập và trung bình. Với những Data Engineer có kỹ năng và kinh nghiệm phong phú, thu nhập có thể lên đến 60 triệu đồng trở lên.

Lưu ý rằng đây chỉ là một ước lượng và mức thu nhập có thể thay đổi tùy theo các yếu tố đã đề cập. Khả năng thương lượng, đàm phán trong quá trình tuyển dụng cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến mức lương của một Data Engineer.

Tạm kết

Với kỹ thuật vững chắc, hiểu biết sâu sắc về hệ thống và quy trình dữ liệu, Data Engineer đã trở thành một người chủ chốt trong việc xây dựng nền tảng dữ liệu mạnh mẽ cho sự phát triển của các tổ chức. Trong tương lai, vai trò của kỹ sư dữ liệu sẽ tiếp tục mở rộng và trở nên ngày càng không thể thiếu trong việc tận dụng tiềm năng của dữ liệu.


Stringee API cung cấp các tính năng như gọi thoại, gọi video, tin nhắn chat, SMS hay tổng đài chăm sóc khách hàng (CSKH) có thể được nhúng trực tiếp vào các ứng dụng/website của doanh nghiệp nhanh chóng. Điều này giúp tiết kiệm đến 80% thời gian và chi phí cho doanh nghiệp, trong khi nếu tự phát triển các tính năng này có thể mất từ 1 - 3 năm.