Data Engineer: Công việc, Kỹ năng, Mức lương thế nào?

Bạn có bao giờ tự hỏi, điều gì giúp Facebook, Google hay Shopee có thể xử lý hàng tỷ lượt truy vấn dữ liệu mỗi ngày mà vẫn hoạt động mượt mà? Hoặc làm thế nào mà các nền tảng như Netflix có thể đề xuất nội dung phù hợp với sở thích của từng người dùng? Câu trả lời chính là hệ thống dữ liệu mạnh mẽ được xây dựng và duy trì bởi Data Engineer. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về con đường phát triển trong lĩnh vực hấp dẫn này!

Đọc bài viết này để biết:

• Data Engineer là ai? Họ làm gì? 
• Làm thế nào để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp? 
• Mức lương và cơ hội nghề nghiệp của Data Engineer thế nào?

Vai trò và công việc của Data Engineer là gì?

Trong thời đại số, dữ liệu chính là tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để biến dữ liệu từ trạng thái thô thành những thông tin giá trị, chúng ta cần có một nền tảng hạ tầng vững chắc. Đây chính là vai trò của Data Engineer – những người “kiến trúc sư” của hệ thống dữ liệu. Họ không trực tiếp phân tích dữ liệu như Data Scientist hay Data Analyst mà đảm bảo rằng dữ liệu luôn sạch, sẵn sàng và có thể truy xuất nhanh chóng.

Công việc của một Data Engineer thường bao gồm:

• Xây dựng pipeline dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (website, ứng dụng, IoT) được tổng hợp và xử lý mượt mà.
• Thiết kế và tối ưu hóa hệ thống lưu trữ dữ liệu: Sử dụng các công nghệ như SQL, NoSQL, Data Lake, Warehouse để đảm bảo dữ liệu được truy xuất nhanh và hiệu quả.
• Tích hợp và chuyển đổi dữ liệu (ETL – Extract, Transform, Load): Làm sạch, chuẩn hóa và di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
• Đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu: Kiểm soát truy cập, mã hóa dữ liệu và bảo vệ thông tin nhạy cảm.
• Hỗ trợ Data Scientist và Data Analyst: Cung cấp dữ liệu đã qua xử lý để Data Scientist và Data Analyst có thể phân tích và đưa ra insights hữu ích.

Phân biệt Data Engineer với Data Scientist, Data Analyst

Dù đều làm việc với dữ liệu, nhưng Data Engineer, Data Scientist và Data Analyst có những nhiệm vụ rất khác nhau:

• Data Engineer: Xây dựng hệ thống thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Họ đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng để các bộ phận khác sử dụng.
• Data Scientist: Phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình AI/ML để dự đoán xu hướng, đưa ra chiến lược kinh doanh.
• Data Analyst: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định.

So sánh Data Engineer vs Data Scientist vs Data Analyst

Tiêu chí	Data Engineer	Data Scientist	Data Analyst
Mục tiêu chính	Xây dựng, tối ưu hệ thống dữ liệu	Phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình ML/AI	Trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định
Công việc chính	– Xây dựng pipeline dữ liệu – Quản lý kho dữ liệu (Data Warehouse, Data Lake) – Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn – Tối ưu hiệu suất xử lý dữ liệu	– Phân tích dữ liệu để tìm insights – Xây dựng và huấn luyện mô hình Machine Learning – Dự đoán xu hướng dựa trên dữ liệu	– Xử lý và làm sạch dữ liệu – Tạo báo cáo, dashboard – Hỗ trợ ra quyết định kinh doanh
Công cụ sử dụng	SQL, Python, Spark, Hadoop, Kafka, AWS, GCP, Azure	Python, R, TensorFlow, Scikit-learn, SQL, Jupyter Notebook	SQL, Excel, Tableau, Power BI, Google Data Studio
Kỹ năng quan trọng	– Thành thạo SQL & Python – Hiểu về kiến trúc dữ liệu (Data Modeling, ETL, Cloud) – Kinh nghiệm với Big Data (Spark, Hadoop)	– Toán thống kê, Machine Learning, Deep Learning – Thành thạo Python, R – Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu	– Kỹ năng phân tích dữ liệu – Thành thạo SQL, Excel – Hiểu về KPIs, Business Intelligence
Mức độ lập trình	Cao (Xây dựng hệ thống backend cho dữ liệu)	Trung bình – Cao (Xây dựng thuật toán ML)	Thấp – Trung bình (Truy vấn và phân tích dữ liệu)
Ai nên chọn nghề này?	– Người thích làm việc với hệ thống dữ liệu lớn – Yêu thích tối ưu hiệu suất hệ thống – Muốn làm việc với công nghệ Big Data, Cloud	– Đam mê Machine Learning, AI – Thích khai phá dữ liệu để tìm insights giá trị – Có tư duy phân tích mạnh	– Yêu thích làm báo cáo, phân tích dữ liệu kinh doanh – Thành thạo công cụ BI, trực quan hóa dữ liệu

Ví dụ thực tế về vai trò của từng vị trí trong một doanh nghiệp

Hãy tưởng tượng bạn đang làm việc cho một công ty thương mại điện tử. Khi khách hàng mua hàng trên nền tảng:

• Data Engineer sẽ chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu về hành vi mua sắm, lưu trữ và tổ chức chúng sao cho có thể truy xuất nhanh chóng;
• Data Scientist sau đó sẽ dùng dữ liệu này để xây dựng mô hình dự đoán sản phẩm mà khách hàng có thể thích;
• Cuối cùng, Data Analyst sẽ tạo báo cáo để giúp đội ngũ marketing tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.

Đọc thêm: Data Analyst vs Data Scientist: 4 yếu tố khác biệt chính

Các kỹ năng quan trọng của Data Engineer

Để trở thành một Data Engineer giỏi, bạn cần trang bị cả kỹ năng kỹ thuật lẫn kỹ năng mềm.

Kỹ năng kỹ thuật

Python

Theo Báo cáo Lương và Thị trường Tuyển dụng IT 2024-2025 từ ITviec, Python là ngôn ngữ lập trình hàng đầu mà 45,8% Data Engineer đang sử dụng chính. Python được sử dụng rộng rãi trong xử lý dữ liệu, xây dựng ETL pipeline và làm việc với Big Data. Một số thư viện quan trọng: Pandas, NumPy, PySpark.

SQL (Structured Query Language)

Cũng theo báo cáo trên, SQL đứng vị trí thứ 2 ở ngôn ngữ lập trình mà Data Engineer đang sử dụng chính. SQL là ngôn ngữ nền tảng để truy vấn và xử lý dữ liệu trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, PostgreSQL, SQL Server. Bạn cần biết cách tối ưu truy vấn SQL để giảm thời gian xử lý dữ liệu.

Big Data Technologies

• Apache Spark: Framework phổ biến để xử lý dữ liệu lớn.
• Hadoop: Hệ thống phân tán để lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ.
• Kafka: Công cụ giúp xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Cloud Computing

Các dịch vụ như AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP), Azure ngày càng quan trọng trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Nếu bạn đã quen thuộc với AWS, GCP, Azure, bạn có thể trở thành Cloud Engineer, một trong những vị trí có mức lương cao (Cloud Engineer Senior có thể lên đến 65 triệu/tháng theo ITviec). Kiến thức về Data Lake, Data Warehouse, Serverless Computing rất hữu ích trong quá trình chuyển đổi này.

Data Warehousing

Hiểu cách xây dựng kho dữ liệu (Data Warehouse) với Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.

Kỹ năng mềm

• Tư duy tối ưu hóa: Luôn tìm cách cải thiện hiệu suất hệ thống.
• Làm việc nhóm: Phối hợp chặt chẽ với các bộ phận khác như Data Scientist, DevOps.
• Quản lý dữ liệu: Hiểu về Data Governance, bảo mật dữ liệu, và quyền truy cập.

Lộ trình học tập trở thành Data Engineer

Một điều quan trọng mà nhiều người mới tìm hiểu chưa nhận ra: Data Engineer không phải là công việc dành cho fresher. Đây không phải là lĩnh vực mà bạn có thể nhảy vào ngay sau khi tốt nghiệp nếu chưa có bất kỳ kinh nghiệm thực tế nào về lập trình hoặc xử lý dữ liệu. Vậy bạn nên bắt đầu từ đâu?

Lý tưởng nhất, bạn nên có nền tảng từ một công việc liên quan đến lập trình hoặc dữ liệu trước khi chính thức chuyển hướng sang Data Engineer. Một số vị trí có thể giúp bạn tích lũy kinh nghiệm phù hợp:

• Backend Developer: Vị trí này sẽ giúp bạn làm quen với hệ thống cơ sở dữ liệu, API, xử lý dữ liệu.
• Data Analyst: Vị trí này sẽ giúp bạn rèn luyện kỹ năng làm việc với SQL, phân tích dữ liệu, trực quan hóa.
• Business Analyst (BA): Vị trí này sẽ giúp bạn hiểu về dữ liệu, báo cáo, cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu.
• Kỹ sư phần mềm làm việc với dữ liệu: Vị trí này sẽ giúp bạn tích lũy thêm kinh nghiệm làm việc với pipeline dữ liệu, tích hợp hệ thống.

Nếu bạn xuất phát từ một trong những vị trí trên, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về công việc của một Data Engineer trước khi bắt đầu hành trình học tập để chính thức làm việc trong lĩnh vực này.

Dưới đây là lộ trình học tập cụ thể để bạn trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp, dù bạn có kinh nghiệm ở các vị trí data khác hay không:

Bước 1: Học lập trình và cơ sở dữ liệu

Mục tiêu của bước này: Bạn có thể làm việc với cơ sở dữ liệu, viết script xử lý dữ liệu, hiểu cách dữ liệu được lưu trữ và truy vấn.

• Thành thạo SQL: Học cách truy vấn dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất trên MySQL, PostgreSQL, SQL Server.
• Học Python hoặc Java: Đây là hai ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực xử lý dữ liệu. Python được ưa chuộng vì cú pháp đơn giản, dễ học và có nhiều thư viện hỗ trợ xử lý dữ liệu như Pandas, NumPy, và PySpark. Trong khi đó, Java mạnh mẽ và thường được sử dụng trong các hệ thống dữ liệu lớn như Hadoop và Spark. Python phù hợp cho phân tích dữ liệu và machine learning, còn Java thích hợp cho xử lý dữ liệu quy mô lớn trong doanh nghiệp.
• Tìm hiểu về hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Làm quen với MongoDB (NoSQL), MySQL, PostgreSQL.

Bước 2: Học về hệ thống xử lý dữ liệu và Cloud

Mục tiêu của bước này: Bạn có thể làm việc với dữ liệu lớn, hiểu cách vận hành hệ thống dữ liệu hiện đại trên nền tảng cloud.

• Tìm hiểu về ETL (Extract – Transform – Load): Hiểu quy trình thu thập, xử lý và tải dữ liệu.
• Làm quen với Data Warehouse & Data Lake – một trong những khái niệm về kiến trúc hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu quan trọng nhất khi làm việc ở vị trí kỹ sư dữ liệu, hay nói cách khác toàn bộ công việc của Data Engineer đều chỉ xoay quanh hai khái niệm này. Một số ví dụ của Data Warehouse & Data Lake hiện đại là Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.
• Học về Big Data: Big Data là tập hợp dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ cao và đa dạng, đòi hỏi các công cụ đặc biệt để lưu trữ, xử lý và phân tích. Nó được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, thương mại điện tử và trí tuệ nhân tạo để đưa ra quyết định chính xác dựa trên dữ liệu.

Để xử lý Big Data, có nhiều framework hỗ trợ:

• Hadoop: Hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán, giúp xử lý dữ liệu lớn theo mô hình MapReduce.
• Spark: Công cụ xử lý dữ liệu nhanh và hiệu quả hơn Hadoop, hỗ trợ xử lý dữ liệu thời gian thực và machine learning.

• Làm quen với Cloud Computing:
  • AWS (Amazon Web Services): Dịch vụ như S3, Redshift, Glue.
  • GCP (Google Cloud Platform): BigQuery, Cloud Dataflow.
  • Azure: Data Lake, Synapse Analytics.

Bước 3: Thực hành dự án thực tế, xây dựng portfolio

Mục tiêu của bước này: Bạn có dự án thực tế trong portfolio để chứng minh năng lực với nhà tuyển dụng.

• Làm bài tập trên Kaggle, GitHub: Tìm kiếm các bộ dữ liệu thực tế và luyện tập viết pipeline xử lý dữ liệu.
• Tham gia dự án mã nguồn mở: Cộng đồng open-source có rất nhiều dự án về data để bạn học hỏi. Bạn có thể tham gia các dự án làm sạch và phân tích dữ liệu từ Kaggle. 
• Thực tập tại công ty hoặc làm dự án cá nhân: Điều này giúp bạn có kinh nghiệm thực tế để ứng tuyển vào vị trí chính thức. Bạn có thể ứng tuyển cho các vị trí fresher trên ITviec để tích lũy thêm kinh nghiệm làm việc. 

Mức lương và cơ hội nghề nghiệp Data Engineer

Theo Báo cáo Lương và Thị trường Tuyển dụng IT 2024-2025 từ ITviec, mức lương của Data Engineer dao động như sau:

• Từ 0-2 năm kinh nghiệm): 17,800,000 VND/tháng (~18 triệu).
• Từ 2-5 năm kinh nghiệm): 30,100,000 VND/tháng (~30 triệu).
• Từ 5+ năm kinh nghiệm: Không có dữ liệu trung vị cụ thể, nhưng theo ghi nhận từ khảo sát, mức lương cao nhất từ Data Engineer với 8+ năm kinh nghiệm là 90,300,000 VND/ tháng, và trung vị có thể rơi vào khoảng 67,500,000 VND/ tháng với Data Engineer 8+ năm kinh nghiệm.

So với Data Analyst hay Database Engineer, mức lương của Data Engineer ở giai đoạn từ 2 đến 5 năm kinh nghiệm, gần tương đương nên bạn có thể tìm được một vị trí ổn định ở cả vai trò Data Engineer, Data Analyst hay Database Engineer nếu bạn đã nắm chắc các kỹ năng từ phần lộ trình học tập.

Tuy nhiên, các vị trí Data Engineer từ 5 năm kinh nghiệm có thể đạt mức thu nhập cao hơn 50 triệu/tháng nếu có kinh nghiệm chuyên sâu về hệ thống dữ liệu lớn và Cloud và như các bạn cũng biết thì hệ sinh thái của Cloud là rất lớn.

Cơ hội luân chuyển sang các vai trò khác

Một lợi thế lớn của Data Engineer là có thể linh động chuyển đổi sang các vai trò khác khi thị trường việc làm biến động, đặc biệt là trong thời kỳ cắt giảm nhân sự do khủng hoảng kinh tế.

Chuyển sang Cloud Engineer

Nếu bạn đã quen thuộc với AWS, GCP, Azure, bạn có thể trở thành Cloud Engineer – một trong những vị trí có mức lương cao trong ngành IT (Cloud Engineer trên 8 năm kinh nghiệm có mức lương lên đến 65 triệu/tháng, theo ITviec). Kiến thức về Data Lake, Data Warehouse, Serverless Computing rất hữu ích trong quá trình chuyển đổi này.

Chuyển sang Data Analyst / Data Scientist

Nếu bạn thành thạo SQL và có nền tảng về phân tích dữ liệu, bạn có thể linh hoạt làm Data Analyst hoặc học thêm Machine Learning để chuyển sang Data Scientist. Theo khảo sát từ ITviec, mức lương dành cho Data Analyst/Data Scientist từ 2 đến 5 năm kinh nghiệm có thể đạt 30-40 triệu/tháng, từ 5 năm kinh nghiệm trở lên có thể lên đến 68 triệu/tháng.

Chuyển sang DevOps

Nếu bạn có nền tảng về hệ thống hạ tầng dữ liệu và CI/CD, bạn có thể phát triển thêm kỹ năng DevOps, Kubernetes để trở thành DevOps Engineer. Theo khảo sát từ ITviec, mức lương trung bình dành cho DevOps có thể đạt từ 30 – 50 triệu/tháng 

Tóm lại:

• Data Engineer không chỉ có mức lương hấp dẫn mà còn có nhiều cơ hội nghề nghiệp mở rộng trong môi trường kinh tế khó khăn.
• Với kinh nghiệm tốt, bạn có thể luân chuyển sang các vai trò Cloud Engineer, Data Scientist, hoặc DevOps để mở rộng cơ hội nghề nghiệp.
• Những Data Engineer giỏi có thể đạt mức thu nhập trên 50-70 triệu/tháng, đặc biệt khi có kinh nghiệm chuyên sâu về Big Data và Cloud.

Các câu hỏi thường gặp về Data Engineer

Làm Data Engineer có cần biết lập trình không?

Có, Data Engineer cần biết lập trình. Data Engineer không chỉ làm việc với dữ liệu mà còn phải viết code để xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu.

Hai ngôn ngữ quan trọng nhất trong lĩnh vực này là Python và SQL:

• SQL (Structured Query Language): Là kỹ năng bắt buộc để truy vấn, thao tác và tối ưu hóa dữ liệu trong các hệ thống như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Snowflake.
• Python: Được sử dụng để xử lý dữ liệu, tự động hóa pipeline ETL, làm việc với Big Data (PySpark).

Ngoài ra, Java/Scala cũng rất phổ biến nếu bạn làm việc với hệ thống Big Data như Apache Spark, Hadoop.

Công cụ quan trọng nhất của Data Engineer là gì?

Một Data Engineer chuyên nghiệp cần thành thạo những công cụ sau:

Cơ sở dữ liệu & SQL

• PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Snowflake – Làm việc với dữ liệu quan hệ.
• MongoDB, Cassandra – Dành cho dữ liệu phi cấu trúc (NoSQL).

Lập trình & Xử lý dữ liệu

• Python: Pandas, NumPy, PySpark để thao tác dữ liệu.
• Scala/Java: Dùng với Apache Spark, Hadoop.

Big Data & Streaming

• Apache Spark: Xử lý dữ liệu lớn theo batch.
• Apache Kafka: Xử lý dữ liệu thời gian thực.
• Airflow: Quản lý workflow và automation.

Cloud & Data Warehouse

• AWS (S3, Redshift, Glue)
• Google Cloud (BigQuery, Dataflow)
• Azure (Data Factory, Synapse Analytics)

Có cần bằng đại học để làm Data Engineer không?

Bạn không bắt buộc cần bằng đại học để làm Data Engineer, nhưng nếu có bằng về Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin sẽ giúp bạn dễ dàng hơn khi ứng tuyển.

Thực tế, nhiều Data Engineer xuất thân từ:

• Backend Developer: Đã quen với lập trình, API, xử lý dữ liệu.
• Data Analyst: Thành thạo SQL, phân tích dữ liệu.
• Business Analyst: Hiểu cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu.

Nếu bạn không có bằng đại học, bạn vẫn có thể theo đuổi Data Engineer bằng cách:

• Học online: Các khóa học trên Coursera, Udemy, DataCamp.
• Làm dự án thực tế: Đưa sản phẩm lên GitHub để nhà tuyển dụng đánh giá năng lực.
• Lấy chứng chỉ: AWS Certified Data Analytics, Google Professional Data Engineer.

Data Engineer làm gì để có kinh nghiệm thực tế?

 Bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế bằng các cách sau:

 Thực hiện các dự án cá nhân (Portfolio Projects):

• Xây dựng ETL Pipeline: Thu thập dữ liệu từ API, lưu vào Data Warehouse.
• Triển khai hệ thống Data Lake trên AWS/GCP.
• Tích hợp dữ liệu thời gian thực với Apache Kafka và Spark Streaming.2.

Thực tập hoặc làm việc tự do (Internships/Freelancing):

• Tìm kiếm cơ hội thực tập tại các công ty để tiếp cận môi trường thực tế.
• Nhận các dự án freelance để trau dồi kỹ năng xử lý dữ liệu.

Tham gia các cuộc thi và thử thách về dữ liệu (Data Competitions & Challenges):

• Tham gia Kaggle, HackerRank, hoặc các cuộc thi AI, Data Science.
• Giải quyết các bài toán thực tế và học từ những người đi trước.

Học hỏi từ cộng đồng và chia sẻ kiến thức:

• Viết blog, tạo video hướng dẫn về các chủ đề liên quan đến dữ liệu.
• Tham gia các nhóm, diễn đàn chuyên môn để trao đổi kinh nghiệm.

Tổng kết

Trong thế giới mà dữ liệu ngày càng trở thành tài sản quan trọng nhất, Data Engineer chính là những “kiến trúc sư” đứng sau sự vận hành trơn tru của các hệ thống thông tin. Không chỉ có mức lương hấp dẫn, nghề này còn mang lại cơ hội phát triển linh hoạt, giúp bạn dễ dàng mở rộng sang các lĩnh vực hot như Cloud, Data Science, DevOps khi thị trường việc làm thay đổi.

Nếu bạn đam mê làm việc với dữ liệu, thích tối ưu hệ thống và muốn có một tương lai vững chắc với thu nhập cao, thì Data Engineer chính là con đường đầy hứa hẹn dành cho bạn.