Lương Big Data Engineer thực tế tại Việt Nam và quốc tế mới nhất

Big Data Engineer là một trong những vị trí đang “lên ngôi” trong ngành công nghệ thông tin, nhất là trong bối cảnh dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược của mọi tổ chức. Với vai trò thiết yếu trong việc xây dựng và tối ưu hạ tầng dữ liệu lớn, mức thu nhập của Big Data Engineer được đánh giá thuộc nhóm hấp dẫn trong ngành IT hiện nay.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ:

• Big Data Engineer là ai và làm gì?
• Mức lương thực tế tại Việt Nam và thế giới
• Những kỹ năng giúp tăng thu nhập
• Câu hỏi thường gặp về lương Big Data Engineer

Big Data Engineer là gì và công việc cụ thể như thế nào?

Big Data Engineer là kỹ sư dữ liệu chuyên xây dựng và vận hành các hệ thống xử lý dữ liệu lớn. Họ chịu trách nhiệm thu thập, xử lý, lưu trữ và phân phối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để phục vụ các mục tiêu phân tích và kinh doanh.

Công việc của Big Data Engineer bao gồm thiết kế pipeline dữ liệu, tối ưu hiệu năng hệ thống, và đảm bảo dữ liệu sẵn sàng, sạch và có thể sử dụng được cho các đội ngũ phân tích hoặc khoa học dữ liệu.

Đọc chi tiết: Big Data Engineer là gì: Tầm quan trọng của vị trí này trong công ty

Mức lương trung bình của Big Data Engineer tại Việt Nam

Theo dữ liệu từ SalaryExpert, mức lương trung vị hằng năm của Big Data Engineer tại Việt Nam là khoảng 696 triệu đồng/năm (tương đương gần 58 triệu đồng/tháng). Cụ thể:

• Entry-level: khoảng 492 triệu đồng/năm (~41 triệu đồng/tháng)
• Senior-level: khoảng 878 triệu đồng/năm (~73 triệu đồng/tháng)

Ngoài ra, theo Báo cáo Lương IT 2024 – 2025 của ITviec, dù Big Data Engineer chưa được phân loại thành nhóm nghề riêng biệt nhưng do đây là một nhánh chuyên sâu của Data Engineer nên mức lương trung vị của Data Engineer (nghề nền tảng của Big Data Engineer) cũng thể hiện rõ xu hướng tăng mạnh theo số năm kinh nghiệm cũng phần nào thể hiện được xu hướng tăng của vị trí Big Data Engineer:

Đọc chi tiết: Lương Data Engineer 2025: Làm thế nào để nâng cao lương?

So sánh lương Big Data Engineer trên thế giới với thị trường Việt Nam

Theo báo cáo của Coursera, được tổng hợp từ dữ liệu mức lương của các tin tuyển dụng trên Glassdoor vào tháng 2/2024 và các nguồn thống kê lương quốc gia, mức thu nhập trung bình của Big Data Engineer tại nhiều quốc gia trên thế giới như sau:

Các mức lương trên đều đã được quy đổi sang USD để dễ dàng so sánh. Như đã nêu trên, tại Việt Nam, theo số liệu từ SalaryExpert, mức lương trung bình hàng năm cho vị trí Big Data Engineer vào khoảng 696 triệu đồng (~29,000 USD), thấp hơn đáng kể so với những quốc gia phát triển mạnh về công nghệ như Israel, Singapore, Canada hay Đức. Tuy nhiên, nếu so sánh với các thị trường trong khu vực như Ấn Độ hay Hàn Quốc, mức thu nhập của kỹ sư Big Data tại Việt Nam lại khá cạnh tranh.

Thực tế, mức lương không chỉ phụ thuộc vào yếu tố địa lý mà còn chịu ảnh hưởng bởi chi phí sinh hoạt, quy mô và lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp, cũng như mức độ phát triển của ngành công nghệ tại từng quốc gia. Đặc biệt tại Việt Nam, xu hướng làm việc từ xa (remote work) cho các công ty quốc tế đang ngày càng phổ biến, mở ra cơ hội tiếp cận mức thu nhập theo chuẩn quốc tế dành cho những kỹ sư Big Data sở hữu kỹ năng chuyên môn sâu cùng năng lực ngoại ngữ tốt.

Các kỹ năng giúp nâng cao lương Big Data Engineer

Các kỹ năng nền tảng

Lập trình với Python, Java, Scala

Lập trình là kỹ năng nền tảng trong mọi hoạt động xử lý dữ liệu. Trong đó:

• Python đang là ngôn ngữ phổ biến nhất với 45,8% người dùng trong lĩnh vực dữ liệu lớn (theo ITviec). Không chỉ dễ học, Python còn mạnh mẽ nhờ hệ sinh thái thư viện như Pandas, NumPy, PySpark.
• Java và Scala là hai ngôn ngữ chủ lực khi làm việc với các hệ thống như Apache Spark hoặc Kafka – các nền tảng không thể thiếu với Big Data Engineer. Scala đặc biệt nổi bật khi xử lý dữ liệu phân tán nhờ tính năng bất biến và hiệu năng cao.

Theo Báo cáo Lương IT 2024-2025 từ ITviec, các ngôn ngữ này có mức lương trung vị (đồng/tháng) khá cao khi khoảng năm kinh nghiệm tăng:

Theo Báo cáo Lương IT 2024-2025 từ ITviec, trong cùng khoảng năm kinh nghiệm, mỗi ngôn ngữ lại mang đến mức lương trung vị khác nhau:

• Với kinh nghiệm từ 1-2 năm, Java và Python đang có lợi thế vượt trội hơn Scala với mức lương khoảng 26 triệu đồng/tháng so với 16,9 triệu của Scala.
• Ở mức 3-4 năm kinh nghiệm, Python và Java đều ngang nhau với khoảng gần 30 triệu đồng/tháng. (Scala chưa có dữ liệu rõ ràng ở khoảng này.)
• Tuy nhiên, khi kinh nghiệm đạt mức 5-8 năm, Python và Scala vươn lên vượt hẳn Java với mức lương lần lượt là 50,4 và 50 triệu đồng/tháng, trong khi Java là 40,6 triệu đồng.
• Đặc biệt, khi bạn có trên 8 năm kinh nghiệm, Python hiện đang là ngôn ngữ có mức lương cao nhất với 60 triệu đồng/tháng, vượt hơn Java là 57,2 triệu đồng.

Như vậy, để nâng cao thu nhập hiệu quả, bạn nên cân nhắc đầu tư phát triển kỹ năng lập trình Python, nhất là khi hướng tới sự nghiệp dài hạn trong lĩnh vực Big Data. Ngoài ra, Scala cũng là lựa chọn rất tốt nếu bạn muốn đi sâu vào các hệ thống xử lý dữ liệu phân tán hiệu suất cao.

Kỹ năng làm việc với dữ liệu: SQL, NoSQL

Kỹ năng làm việc với dữ liệu là bắt buộc đối với bất kỳ Big Data Engineer nào. SQL (Structured Query Language) hiện vẫn giữ vai trò quan trọng với 37,5% người dùng trong lĩnh vực dữ liệu lớn (theo ITviec). SQL giúp bạn truy vấn, thao tác và quản lý dữ liệu có cấu trúc một cách dễ dàng và hiệu quả trong các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ. Theo Báo cáo Lương IT 2024-2025 từ ITviec, mức lương trung vị (đồng/tháng) của SQL theo năm kinh nghiệm:

Bên cạnh đó, các kỹ năng liên quan đến NoSQL cũng ngày càng được coi trọng. NoSQL như MongoDB, Cassandra, Elasticsearch là những công nghệ quan trọng giúp xử lý lượng dữ liệu lớn, đa dạng và tốc độ cao – những đặc điểm đặc trưng trong lĩnh vực Big Data. Kỹ năng sử dụng thành thạo các hệ thống NoSQL sẽ giúp bạn xử lý hiệu quả các bài toán liên quan tới dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc.

Kiến thức cơ bản về dữ liệu lớn: Hadoop, Spark

Kiến thức về các framework xử lý dữ liệu lớn là điều kiện tiên quyết để phát triển sự nghiệp Big Data. Theo khảo sát từ ITviec, Apache Spark được sử dụng rộng rãi nhất trong ngành với tỷ lệ 52,2%, tiếp đến là Hadoop với tỷ lệ 34,8%.

Apache Spark có khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực, giúp giảm đáng kể thời gian xử lý, phù hợp với các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao và khả năng xử lý streaming dữ liệu lớn. Hadoop, ngược lại, nổi bật với khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn theo batch, cung cấp giải pháp đáng tin cậy cho lưu trữ và quản lý dữ liệu phân tán.

Việc nắm rõ cơ chế hoạt động, cách triển khai và quản lý các hệ thống như Hadoop và Spark sẽ giúp bạn nâng cao hiệu suất công việc, từ đó cải thiện mức thu nhập đáng kể.

Khả năng sử dụng các công cụ quản lý phiên bản: Git, GitHub

Trong môi trường làm việc hiện đại, kỹ năng quản lý phiên bản với Git và GitHub là bắt buộc. Git giúp bạn dễ dàng quản lý mã nguồn, theo dõi các thay đổi và làm việc nhóm hiệu quả hơn thông qua các tính năng như branching, merging.

GitHub không chỉ giúp bạn quản lý mã nguồn cá nhân mà còn đóng vai trò là công cụ cộng tác trực tuyến mạnh mẽ, giúp bạn dễ dàng phối hợp với đội nhóm, đồng thời tích hợp với nhiều công cụ CI/CD để tự động hóa quy trình phát triển và triển khai ứng dụng.

Dù không trực tiếp “tăng lương”, nhưng Git là kỹ năng nền bắt buộc giúp bạn duy trì chất lượng công việc và đủ điều kiện để tham gia vào các dự án quy mô lớn – vốn luôn có mức đãi ngộ tốt hơn.

Đọc chi tiết: Lộ trình học Git chi tiết từ Cơ bản đến Nâng cao

Các kỹ năng nâng cao

Thành thạo các framework xử lý dữ liệu lớn: Kafka, Apache Flink, Apache Beam

Ngoài Hadoop và Spark, Big Data Engineer ở cấp độ senior cần nắm vững các công cụ nâng cao:

• Apache Kafka: Nền tảng xử lý luồng dữ liệu thời gian thực phổ biến nhất hiện nay. Theo ITviec, Kafka là framework được sử dụng nhiều nhất trong ngành dữ liệu (52,2%). Kafka cho phép thiết kế hệ thống dữ liệu có khả năng mở rộng cao, phục vụ nhu cầu xử lý streaming cho hàng triệu sự kiện mỗi giây.
• Apache Flink: Một công cụ stream processing mạnh mẽ, hỗ trợ xử lý phức tạp với độ trễ thấp. Flink được sử dụng trong các hệ thống realtime như fraud detection, IoT monitoring,…
• Apache Beam: Framework trừu tượng hóa pipeline dữ liệu, giúp bạn dễ dàng viết mã xử lý và triển khai trên các nền tảng như Spark, Flink hoặc Google Cloud Dataflow.

Việc hiểu và triển khai thành công các framework này là dấu hiệu của một kỹ sư dữ liệu cấp cao, đồng thời cũng là yếu tố giúp nâng mức lương đáng kể do khả năng giải quyết các bài toán dữ liệu lớn, phân tán và real-time.

Kỹ năng làm việc với nền tảng điện toán đám mây (AWS, Azure, Google Cloud)

Hệ thống dữ liệu hiện đại gần như không thể tách rời với các nền tảng cloud. Big Data Engineer cần thành thạo:

• AWS (Amazon Web Services): S3, EMR, Glue, Kinesis
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, Dataflow, Pub/Sub
• Microsoft Azure: Data Lake, Synapse Analytics, Event Hub

Làm chủ cloud giúp bạn xây dựng pipeline linh hoạt, dễ mở rộng và tối ưu chi phí vận hành. Đồng thời, đây cũng là yêu cầu phổ biến trong các JD cấp senior hoặc architect – những vị trí có đãi ngộ cao.

Kỹ năng tối ưu hóa hiệu suất hệ thống và xử lý dữ liệu

Không chỉ xây dựng pipeline, Big Data Engineer cấp cao cần biết:

• Thiết kế hệ thống dễ mở rộng và chịu tải cao
• Áp dụng các kỹ thuật như partitioning, caching, columnar format (Parquet/ORC) để tăng tốc độ truy xuất
• Tối ưu resource sử dụng (CPU, RAM, storage) để giảm chi phí trên cloud
• Thiết lập hệ thống monitoring, alerting và retry mechanism cho pipeline

Khả năng tối ưu hóa hiệu suất là điểm phân biệt giữa một kỹ sư kinh nghiệm và người mới vào nghề – từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ đóng góp và mức thu nhập được công nhận.

Những yếu tố khác quyết định mức lương của Big Data Engineer

Số năm kinh nghiệm và độ phức tạp của dự án

Số năm kinh nghiệm là một trong những yếu tố chính để đánh giá năng lực một kỹ sư dữ liệu, nhưng không phải tất cả. Những điểm quan trọng khác bao gồm:

• Độ phức tạp của các hệ thống bạn từng phát triển (ví dụ: hệ thống phân tán, real-time, vận hành trên cloud).
• Quy mô dữ liệu bạn đã xử lý (vài trăm GB/ngày hay lên tới hàng TB/ngày?).
• Vai trò cụ thể của bạn trong dự án (chỉ phụ trách ETL hay đảm nhiệm thiết kế và xây dựng toàn bộ data pipeline).

Chẳng hạn, một Big Data Engineer có 3 năm kinh nghiệm nhưng đã trực tiếp xây dựng pipeline real-time trên Kafka và Spark cho hệ thống tài chính thường được đánh giá cao hơn ứng viên có 5 năm kinh nghiệm nhưng chỉ làm việc với các dự án xử lý batch data nội bộ.

Chứng chỉ chuyên môn uy tín

Các chứng chỉ được cấp bởi những nhà cung cấp dịch vụ cloud hoặc nền tảng dữ liệu hàng đầu thế giới là một điểm cộng lớn khi đàm phán lương:

• AWS Certified Data Analytics (trước đây là AWS Certified Big Data – Specialty): Chứng minh khả năng triển khai hệ thống xử lý dữ liệu lớn trên AWS.
• Google Cloud Professional Data Engineer: Là chứng chỉ phổ biến, yêu cầu khả năng thiết kế, xây dựng và tối ưu pipeline dữ liệu hiệu quả, an toàn trên GCP.
• Databricks Certified Data Engineer hoặc Cloudera Certified Data Engineer: Dành riêng cho những kỹ sư chuyên sâu về Spark hoặc Hadoop.

Việc sở hữu các chứng chỉ này giúp bạn tạo ấn tượng mạnh trong quá trình tuyển dụng, gia tăng cơ hội tham gia vào các dự án quan trọng, và từ đó tạo tiền đề nâng cao mức lương của bạn.

Kinh nghiệm làm việc với các sản phẩm số hoặc hệ thống lớn

Big Data Engineer từng làm việc trong các tổ chức có sản phẩm số quy mô lớn như fintech, e-commerce, logistics,… thường được đánh giá cao hơn vì:

• Họ quen với các yêu cầu về tối ưu hiệu suất, tính sẵn sàng cao, bảo mật dữ liệu.
• Đã từng triển khai và duy trì hệ thống dữ liệu 24/7, real-time, phục vụ hàng trăm nghìn người dùng.

Kinh nghiệm này phản ánh năng lực xử lý tình huống thực tế, đặc biệt là trong các môi trường sản xuất có yêu cầu khắt khe – yếu tố giúp bạn bước lên cấp độ Senior hoặc Lead nhanh hơn.

Các câu hỏi thường gặp về lương Big Data Engineer

Có nhất thiết phải giỏi lập trình để có mức thu nhập cao trong ngành Big Data Engineer không?

Có và là yếu tố bắt buộc nếu bạn muốn đạt mức thu nhập cao.

Big Data Engineer là một vị trí mang tính kỹ thuật cao, nơi việc làm việc với dữ liệu không chỉ dừng lại ở thao tác trên giao diện hay công cụ kéo-thả. Mức lương cao trong ngành này thường dành cho những người có thể tự chủ toàn bộ quy trình, từ kết nối nguồn dữ liệu → xử lý → lưu trữ → giám sát, mà không phụ thuộc vào team khác. Khả năng lập trình tốt cũng giúp bạn phản ứng nhanh với sự cố sản xuất, tối ưu chi phí hệ thống – điều mà doanh nghiệp rất coi trọng.

Tuy không cần phải trở thành “Developer full-time”, nhưng nếu bạn muốn tiến xa và deal được mức lương cao trong ngành Big Data, việc thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình (Python/Scala/Java) là điều không thể thiếu. Đây cũng là kỹ năng thường xuyên được kiểm tra trong các vòng tuyển dụng kỹ sư dữ liệu ở cấp độ Middle trở lên.

Big Data Engineer và Data Engineer: Vị trí nào có mức lương cao hơn?

Big Data Engineer và Data Engineer là hai vai trò có nhiều điểm giao thoa, nhưng vẫn tồn tại sự khác biệt rõ rệt về mức độ chuyên môn, quy mô hệ thống xử lý, và vì thế có thể dẫn đến sự chênh lệch đáng kể về mức thu nhập.

Về bản chất, Big Data Engineer là nhánh chuyên sâu của Data Engineer, tập trung vào xử lý dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ cao và độ phức tạp cao. Họ thường làm việc với các công cụ như Apache Kafka, Spark, Hadoop, Flink, và triển khai hệ thống trên các nền tảng cloud như AWS, GCP, hoặc Azure. Do yêu cầu kỹ thuật cao và phạm vi công việc phức tạp hơn, Big Data Engineer thường có mức thu nhập cao hơn so với Data Engineer thông thường, đặc biệt ở cấp độ senior trở lên.

Theo Báo cáo Lương IT 2024-2025 của ITviec, Data Engineer có 3 – 4 năm kinh nghiệm có mức lương trung vị khoảng 30 triệu đồng/tháng. Trong khi đó, theo dữ liệu từ SalaryExpert, Big Data Engineer tại Việt Nam có mức lương trung bình khoảng 58 triệu đồng/tháng, và ở cấp độ Senior có thể đạt tới 73 triệu/tháng.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng không phải tất cả doanh nghiệp đều tách biệt rõ hai vai trò này. Trong nhiều tổ chức, Big Data Engineer vẫn được phân loại chung là Data Engineer, dù đảm nhận các nhiệm vụ có độ phức tạp cao hơn. Do đó, mức lương thực tế còn phụ thuộc vào cách tổ chức định nghĩa vị trí, phạm vi công việc, và quy mô hệ thống dữ liệu mà kỹ sư đảm nhận.

Big Data Engineer có thể làm remote cho công ty nước ngoài để tăng thu nhập không?

Có – và đây là một xu hướng ngày càng phổ biến.

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển mạnh mẽ của mô hình làm việc từ xa, nhiều Big Data Engineer tại Việt Nam đã và đang làm việc remote cho các công ty ở Mỹ, châu Âu, Singapore hoặc Nhật Bản.

Theo báo cáo của ITviec, mức lương trung vị tại các công ty chủ quản có nguồn gốc từ Mỹ & Canada (59.300.000 đồng), Châu Âu (54.700.000 đồng), Nhật Bản (40.700.000 đồng) hay Úc và New Zealand (60.700.000 đồng) đều cao hơn so với các công ty có nguồn gốc từ Việt Nam (37.300.000 đồng).

Điều này cho thấy mặt bằng chung các công ty nước ngoài thường có xu hướng trả lương trung bình cao hơn, và vị trí Big Data Engineer cũng không nằm ngoài xu hướng này, đặc biệt khi bạn có kỹ năng chuyên sâu về cloud, xử lý dữ liệu phân tán và giao tiếp kỹ thuật bằng tiếng Anh tốt.

Tổng kết

Big Data Engineer là một trong những vị trí trọng yếu trong hệ sinh thái dữ liệu hiện đại – nơi kỹ thuật xử lý dữ liệu quy mô lớn, real-time và phân tán đang trở thành xương sống cho mọi hoạt động phân tích và ra quyết định. Với nhu cầu tuyển dụng ngày càng tăng, mức lương cạnh tranh hàng đầu ngành IT, cùng cơ hội làm việc toàn cầu, nghề Big Data Engineer không chỉ hấp dẫn mà còn bền vững về lâu dài.

Tuy nhiên, để đạt được mức thu nhập cao trong lĩnh vực này, bạn không thể chỉ dừng lại ở kỹ năng cơ bản. Sự kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật vững chắc, kỹ năng xử lý hệ thống phức tạp, kinh nghiệm thực chiến và tư duy tối ưu hiệu suất chính là nền tảng để bạn nổi bật và vươn xa. Đồng thời, đừng quên cập nhật công nghệ liên tục – đó là cách để bạn tạo lợi thế cạnh tranh thực sự trong ngành dữ liệu đang phát triển thần tốc này.

Đọc chi tiết: Big Data Engineer Roadmap: Lộ trình học tập và phát triển từ A-Z