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

Trong vài năm trở lại đây, vị trí Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) nổi lên như một trong những vị trí được săn đón nhất, đặc biệt khi các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới đang đầu tư mạnh mẽ tại Việt Nam. Với vai trò trung tâm trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu (Big Data), chịu trách nhiệm ETL (Extract – Transform – Load) dữ liệu và đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho các hoạt động phân tích (AI, BI), Data Engineer không chỉ có mức lương hấp dẫn, mà còn sở hữu cơ hội mở rộng sang nhiều mảng khác như Cloud, DevOps, hay Data Science.

Nếu bạn đang tìm kiếm một hướng đi mới trong ngành IT, hoặc muốn phát triển lộ trình sự nghiệp rộng mở, hãy cùng khám phá:

• Mức lương của Data Engineer tại Việt Nam và trên thế giới;
• Kỹ năng cần thiết để thăng tiến;
• Cơ hội luân chuyển từ các vị trí khác thành Data Engineer và ngược lại.

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

Mức lương Data Engineer tại Việt Nam

* Số liệu về mức lương được lấy từ Báo Cáo Lương & Thị Trường Tuyển Dụng IT 2024-2025 của ITviec. Mức lương chỉ mang tính chất tham khảo, có thể khác nhau theo từng khu vực, số năm kinh nghiệm, chính sách lương và phúc lợi của từng công ty.

Mức lương Data Engineer tại Việt Nam theo khoảng năm kinh nghiệm

• Data Analyst / Database Engineer có 3-4 năm kinh nghiệm: Mức lương khoảng 30 triệu/tháng. Data Analyst thường tập trung vào việc phân tích insight, trong khi Database Engineer chuyên về thiết kế, tối ưu cấu trúc DB.
• Data Engineer có hơn 5+ năm kinh nghiệm: Có thể vượt mốc 50 triệu/tháng, tương đương với các vị trí Cloud Engineer đặc biệt khi am hiểu sâu về hệ thống xử lý dữ liệu lớn (Spark, Hadoop) và triển khai trên môi trường Cloud (AWS, GCP, Azure).

Mức lương Data Engineer tại Việt Nam theo ngành nghề

Cũng theo Báo cáo Lương & Thị Trường Tuyển Dụng IT 2024-2025 của ITviec, Thương mại điện tử, Dịch vụ tài chính và AI, Blockchain, Deep Tech là 3 ngành mà Data Engineer hoạt động mạnh mẽ nhất. Báo cáo cũng chỉ ra rằng ngành Ai, Blockchain và Deep Tech thuộc top 3 ngành nghề trả lương cao nhất cả nước, cụ thể:

Mức lương này phản ánh mức thu nhập cạnh tranh mà vị trí Data Engineer có thể đạt được nếu theo đuổi ngành nghề này, nhưng cần lưu ý những số liệu này chỉ phản ánh bức tranh tổng thể của cả ngành, bao gồm nhiều vị trí khác nhau, không phản ánh riêng mức lương Data Engineer thuộc ngành nghề đó.

Mức lương Data Engineer tại Hoa Kỳ

Theo Glassdoor, lương Data Engineer tại các công ty lớn như sau:

• Các “ông lớn” như Meta, Google, Microsoft, Apple có mức tổng thu nhập trung vị (bao gồm lương cơ bản và các khoản thưởng, cổ phiếu) rất cao, dao động từ 196K đến 265K USD/năm.
• Các công ty tập trung vào dịch vụ tư vấn và giải pháp công nghệ (Accenture, Cognizant) có dải lương trung vị thấp hơn, nhưng vẫn nằm ở mức 6 con số.

Theo BLS, lương trung vị cho các vị trí liên quan đến Công nghệ Thông tin (CNTT) thường nằm trong khoảng 90.000 – 110.000 USD/năm (tuỳ vị trí như Software Developer, System Analyst, Data Scientist, v.v.). Một số nhóm ngành đòi hỏi chuyên môn cao (như Software Architect, Machine Learning Engineer) có thể vượt mức 120.000 – 130.000 USD/năm. Cho nên có thể thấy mức lương của Data Engineer là cao hơn mặt bằng chung của toàn ngành CNTT.

Mức lương Data Engineer tại Hoa Kỳ theo ngành nghề

• Ngành Nông nghiệp (Agriculture) và Năng lượng, Khai khoáng & Tiện ích (Energy, Mining & Utilities) có tổng lương trung vị đứng đầu (khoảng 141K – 142K USD/năm).
• Lĩnh vực Tài chính, Dược phẩm & Công nghệ sinh học (Pharmaceutical & Biotechnology), và Viễn thông cũng có mức lương khá hấp dẫn, xoay quanh 135K – 137K USD/năm.

Mức lương Data Engineer tại Hoa Kỳ theo khoảng năm kinh nghiệm

• Người mới vào nghề (1–3 năm) đã có thể nhận lương trung bình khoảng 108.000 USD/năm.
• Từ 4–6 năm kinh nghiệm, mức lương gần như “đóng khung” ở mức 115.000 USD/năm.
• Đối với cấp độ kinh nghiệm 10–14 năm, lương trung bình ở khoảng 126.000 USD/năm.

Tổng quan mức lương Data Engineer tại Hoa Kỳ

• Lương trung vị (Median): ~134.000 USD/năm
• Khoảng lương cơ bản: 91.000 – 126.000 USD/năm
• Khoảng lương bổ sung (bonus, stock options): 20.000 – 38.000 USD/năm
• Senior Data Engineer: 162.000 – 236.000 USD/năm
• Lead Data Engineer: 168.000 – 252.000 USD/năm

Ở cấp độ Senior và Lead, Data Engineer có thể nhận từ 162.000 đến trên 250.000 USD/năm, đặc biệt khi làm ở các công ty công nghệ hàng đầu.

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

• Mức lương Data Engineer ở level Mid: Thường tương đương hoặc nhỉnh hơn vị trí Data Analyst, nhưng không quá cách biệt.
• Senior Data Engineer: Chênh lệch thu nhập càng cao, đặc biệt khi có thêm kỹ năng Cloud và kinh nghiệm làm việc với Big Data.

Ở Mỹ, mức lương Data Engineer thường ở top rất cao nhờ môi trường cạnh tranh và độ “khát” nhân sự kỹ thuật. Các công ty như Google, Meta, Amazon, Microsoft luôn sẵn sàng trả lương bổng hậu hĩnh kèm theo nhiều chế độ đãi ngộ khác (thưởng cổ phiếu, phúc lợi…). Đây chính là lý do khiến vị trí Data Engineer luôn “nóng” và được săn đón trên khắp thế giới.

Đối với thị trường tuyển dụng IT ở Việt Nam, Data Engineering thuộc top 10 kỹ năng cứng dự kiến tuyển dụng trong nửa đầu năm 2025 (với 19,7%). Bên cạnh đó, nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia IT có kỹ năng về điện toán đám mây, quản lý cơ sở dữ liệu và AI/học máy ngày càng khẳng định nhu cầu tăng cao về chuyên môn trong quản lý dữ liệu, an ninh mạng và triển khai các công nghệ tiên tiến. Có thể thấy, thị trường tuyển dụng IT tại Việt Nam đang mở ra nhiều cơ hội hấp dẫn cho các Data Engineer.

Để có lợi thế cạnh tranh và tận dụng các cơ hội nghề nghiệp này, Data Engineer có thể tập ưu rèn luyện các kỹ năng giúp nâng cao lương Data Engineer như sau:

Các kỹ năng giúp nâng cao lương Data Engineer

Để vươn đến mức thu nhập ấn tượng trong vai trò Data Engineer, bạn cần phát triển đồng thời cả kỹ năng nền tảng lẫn nâng cao.

Các kỹ năng nền tảng

Theo báo cáo của ITviec, Python (45,8%) và SQL (37,5%) là hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng chính, bên cạnh các lựa chọn khác như VBA, C# hay Scala. 

Về phía Big Data, Apache Kafka và Apache Spark đang dẫn đầu với tỷ lệ sử dụng cùng ở mức 52,2%, tiếp theo là Pandas (43,5%), Hadoop (34,8%), và NumPy (30,4%). Những nền tảng và thư viện này giúp Data Engineer xử lý khối lượng dữ liệu lớn, tối ưu hóa hiệu suất, đồng thời hỗ trợ xây dựng các mô hình phân tích phức tạp.

Bên cạnh đó, nhóm kỹ năng nền tảng khác như cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) lẫn NoSQL, các công cụ quản lý quy trình xử lý dữ liệu (Airflow), và điện toán đám mây (AWS, GCP, Azure) cũng giữ vai trò then chốt.

Mặt khác, việc thành thạo các công cụ DevOps như Docker, Kubernetes, Terraform là chìa khóa giúp bạn tự động hóa quy trình triển khai, quản lý hạ tầng dữ liệu, cũng như đảm bảo tính linh hoạt và khả năng mở rộng của hệ thống.

Các kỹ năng nâng cao

Kiến thức về Cloud và chứng chỉ AWS, GCP, Azure là “vũ khí” đắc lực giúp bạn dễ dàng thăng tiến hoặc thương lượng mức lương cao hơn. Khả năng thiết kế hệ thống dữ liệu lớn, xây dựng Data Lake hoặc Data Warehouse (Snowflake, Redshift, BigQuery), và kinh nghiệm tối ưu hiệu năng, chi phí sẽ làm bạn nổi bật trước nhà tuyển dụng. 

Nếu muốn tạo thêm lợi thế cạnh tranh, bạn nên mở rộng sang Machine Learning, AI để sẵn sàng cộng tác hoặc bước hẳn sang lĩnh vực Data Science với mức lương có thể lên tới 40-60 triệu một tháng với 3-5 năm kinh nghiệm.

Đọc thêm: Lộ trình Data Engineer: Từ nền tảng đến thực chiến

Cơ hội luân chuyển sang Data Engineer, hoặc từ Data Engineer sang vai trò khác

Cơ hội luân chuyển sang Data Engineer

Việc trở thành Data Engineer không nhất thiết phải xuất phát từ nền tảng dữ liệu ngay từ đầu. Rất nhiều Cloud Engineer, Data Analyst, DevOps hay thậm chí System Engineer có thể chuyển đổi sang vai trò Data Engineer thành công. Cụ thể:

• Cloud Engineer thường hiểu rõ hạ tầng đám mây, nên chỉ cần bổ sung kiến thức về xử lý dữ liệu (ETL, pipeline, kho dữ liệu). 
• Những người xuất thân từ Data Analyst hoặc Database Engineer lại có nền tảng SQL, kiến trúc DB vững vàng, giúp họ nhanh chóng nắm bắt việc tổ chức và tối ưu dữ liệu ở quy mô lớn. 
• DevOps hoặc System Engineer cũng có sẵn tư duy về tự động hóa và quản lý hạ tầng, chỉ cần học thêm về Big Data, Spark, Hadoop, tư duy pipeline dữ liệu là có thể trở thành Data Engineer.

Cơ hội luân chuyển từ Data Engineer sang vai trò khác

Chuyển từ Data Engineer sang Cloud Engineer, Data Scientist, DevOps hoặc Developer

Khác với suy nghĩ của nhiều người, Data Engineer không chỉ gắn bó mãi với “hệ thống dữ liệu” mà còn có thể mở rộng sang Cloud Engineer, Data Scientist, DevOps hoặc Developer.

Người đã quen với việc thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu lớn thường có lợi thế nhất định khi chuyển sang Cloud Engineer, vì họ đã hiểu rõ Data Lake, Data Warehouse và cách tối ưu chi phí khi làm việc với AWS, GCP hay Azure. 

Chuyển từ Data Engineer sang Data Scientist

Ngoài ra, Data Engineer thành thạo SQL, quy trình ETL, Big Data cũng có thể chuyển sang Data Scientist bằng cách học sâu hơn về Machine Learning và các thuật toán thống kê, từ đó gia tăng giá trị và mức thu nhập. Thậm chí, kiến thức CI/CD, hạ tầng dữ liệu có thể đưa một Data Engineer đến với DevOps; còn nền tảng lập trình Python, Scala giúp họ thăng tiến trong vai trò Developer.

Bảng dưới đây tóm tắt ưu điểm và nhược điểm khi Data Engineer chuyển sang các hướng đi khác. Điều này cũng giúp bạn cân nhắc trước khi rẽ lối.

Câu hỏi thường gặp về lương Data Engineer

Data Engineer có cần bằng đại học không để có lương cao không?

Dựa trên Báo cáo của ITviec về Trình độ Học vấn và Chuyên ngành IT:

• Trình độ Học vấn: Có đến 80% Data Engineer tham gia khảo sát có bằng Cử nhân, 4% là Cao đẳng, 12% Thạc sĩ và 4% còn lại thuộc nhóm “Khác”.
• Chuyên ngành IT: 92% Data Engineer tốt nghiệp (Cao đẳng/Đại học) các chuyên ngành liên quan đến IT, trong khi 8% còn lại là tự học hoặc tham gia các khóa ngắn hạn.

Từ số liệu trên, có thể thấy phần lớn Data Engineer đều sở hữu bằng cấp chính quy liên quan đến IT. Tuy nhiên, vẫn có một tỷ lệ nhất định không đi theo lộ trình truyền thống mà vẫn làm trong ngành.

Vì vậy, Data Engineer không bắt buộc phải có bằng Đại học, nhưng nếu bạn sở hữu bằng Cử nhân (hoặc cao hơn) về Khoa học Máy tính, Toán, Kỹ thuật… thì đó là lợi thế lớn. Nền tảng kiến thức thuật toán, tư duy logic và hệ thống hóa từ chương trình đại học sẽ giúp bạn tiến nhanh hơn trong việc nắm vững chuyên môn Data Engineering và có mức lương tốt hơn.

Nên bắt đầu từ Data Analyst hay Database Engineer trước khi trở thành Data Engineer?

Cả 2 vị trí đều không bắt buộc, nhưng nếu có nền tảng SQL, kiến trúc DB hoặc phân tích dữ liệu, bạn sẽ dễ chuyển sang Data Engineer hơn.

Data Engineer có thể đạt mức lương 70 triệu/tháng không?

Hoàn toàn có thể. Ở vị trí Senior, đặc biệt nếu sở hữu kỹ năng Cloud, Big Data, thiết kế kiến trúc dữ liệu phức tạp, con số 70 triệu/tháng là khả thi. Trong Báo cáo của ITviec, mức lương trung vị của Data Engineer trên 8 năm kinh nghiệm đạt 67,5 triệu/ tháng.

Có nên học chứng chỉ Cloud (AWS, Azure, GCP) để tăng lương?

Rất nên. Đây là cách nhanh nhất để chứng minh năng lực triển khai hệ thống trên đám mây. Nhà tuyển dụng thường đánh giá cao ứng viên có chứng chỉ chính thống, cũng như kinh nghiệm thực chiến.

Tổng kết

Data Engineer là vị trí trung tâm của dòng chảy dữ liệu – đóng vai trò xây dựng, quản lý và tối ưu hệ thống dữ liệu lớn. Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của Big Data, AI, Cloud Computing, Data Engineer có rất nhiều lựa chọn về lộ trình sự nghiệp:

• Ở Việt Nam, bạn có thể dễ dàng deal mức lương cao nếu nắm vững kỹ năng ETL, Big Data, Cloud.
• Trên thế giới, mức thu nhập còn cao hơn gấp nhiều lần, đặc biệt ở các tập đoàn lớn.

Ngoài ra, với nền tảng dữ liệu vững chắc, bạn cũng có thể linh hoạt chuyển sang Cloud Engineer, Data Scientist, DevOps, hay Developer. Hãy tập trung nâng cấp các kỹ năng chuyên sâu về Big Data, Cloud, lập trình, và đừng quên cải thiện kỹ năng mềm (giao tiếp, teamwork, problem-solving) để chinh phục mức thu nhập mong muốn và mở rộng cơ hội nghề nghiệp.