Data Engineer là gì? Làm thế nào để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp?

Trong thời đại kỹ thuật số, dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng ở mọi lĩnh vực. Điều này đã thúc đẩy nhiều người có xu hướng theo đuổi nghề Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) – một trong những chuyên ngành hiện đại của lĩnh vực công nghệ. Vậy cụ thể Data Engineer là gì? Công việc của Data Engineer như thế nào? Các bạn hãy cùng Tino Group tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

Tổng quan về Data Engineer là gì?

Data Engineer là gì?

Data Engineer, tạm dịch: Kỹ sư dữ liệu, là một vị trí thuộc bộ phận IT của doanh nghiệp. Họ có trách nhiệm xây dựng hệ thống dữ liệu thông qua các nguồn khác nhau, đồng thời lưu trữ và xuất dữ liệu khi cần thiết.

Data Engineer sẽ cần phải sử dụng các nghiệp vụ chuyên môn để tìm ra xu hướng từ những dữ liệu có sẵn. Từ đó, họ sẽ phát triển những thuật toán để giúp các dữ liệu thô trở nên hữu ích hơn đối với doanh nghiệp.

Tóm lại, mục tiêu cốt lõi của Data Engineer là làm cho dữ liệu dễ dàng truy cập và tối ưu hóa hệ sinh thái Big data của doanh nghiệp.

Mô tả công việc của Data Engineer

Vai trò của Data Engineer

Một Data Engineer sẽ có vai trò quan trọng từ khi xác định cấu hình nguồn dữ liệu cho đến tích hợp và phân tích dữ liệu. Tất cả các hệ thống này được họ xây dựng, quản lý hoàn toàn.

Ngoài ra, Data Engineer cũng cần phải tập trung vào kho dữ liệu, chịu trách nhiệm sử dụng các cơ sở dữ liệu SQL, xây dựng cơ sở dữ liệu. Vai trò này sẽ quan trọng khi hệ thống cơ sở dữ liệu trở nên phức tạp, đa dạng hơn.

Một vai trò khác của Data Engineer là quản lý, chăm sóc cho những công cụ được tích hợp với kho dữ liệu. Những công cụ này có nhiệm vụ tải thông tin từ nơi này sang nơi khác để giúp các tác vụ được thực hiện nhanh hơn.

Công việc cụ thể của Data Engineer

Là một Data Engineer, bạn phải thực hiện các công việc sau:

• Thiết kế kiến ​​trúc: Bạn cần phải thiết kế kiến ​​trúc của một nền tảng dữ liệu trước khi đi vào sử dụng, vận hành.
• Phát triển công cụ, nâng cấp các phiên bản liên quan đến dữ liệu: Bạn sẽ sử dụng các kỹ năng lập trình để phát triển và quản lý các công cụ tích hợp, cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, hệ thống phân tích.
• Bảo trì/kiểm tra hệ thống dữ liệu: Trong giai đoạn phát triển, bạn cần kiểm tra độ tin cậy và hiệu suất của từng phần của hệ thống. Hoặc bạn có thể hợp tác với nhóm Tester để thực hiện công việc này.
• Triển khai thuật toán Machine Learning cho hệ thống dữ liệu: Các mô hình Machine Learning được thiết kế bởi các Data Scientists và Data Engineer chịu trách nhiệm triển khai chúng vào môi trường sản xuất. Để làm điều này, bạn phải cung cấp cho mô hình dữ liệu được lưu trữ trong kho hoặc đến trực tiếp từ các nguồn, định cấu hình thuộc tính dữ liệu, thiết lập công cụ giám sát, quản lý tài nguyên máy tính, …
• Quản lý dữ liệu và siêu dữ liệu: Chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu được lưu trữ và cấu trúc của chúng một cách hợp lý thông qua hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
• Theo dõi sự ổn định của hệ thống dữ liệu: Data Engineer sẽ phải theo dõi, giám sát hiệu suất tổng thể cũng như sự ổn định của hệ thống dữ liệu.

Lượng dữ liệu mà một Data Engineer làm việc có thể thay đổi theo quy mô của tổ chức. Doanh nghiệp càng lớn, kiến trúc phân tích càng phức tạp và bạn sẽ phải có nhiều chịu trách nhiệm hơn về dữ liệu.

Phân biệt các vị trí Data Engineer, Software Engineer và Data Scientist

Điểm tương đồng

Các vị trí này sẽ phải làm việc cùng nhau. Họ đều cùng là nhân viên của bộ phận IT trong doanh nghiệp. Data Engineer, Software Engineer và Data Scientist cùng nhau xây dựng các đường dẫn dữ liệu và xử lý chúng trong hệ thống với mục đích giúp doanh nghiệp cải thiện kế hoạch kinh doanh.

Điểm khác biệt

• Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu): Là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc dữ liệu tổng hợp. Họ sẽ lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng và hệ thống được tạo ra bởi Software Engineers.
• Data Scientist (Khoa học dữ liệu): Họ sẽ phân tích các dữ liệu do Software Engineers tổng hợp để đưa ra kế hoạch định hướng cho mục đích phát triển kinh doanh. Công việc chính của Data Scientist là: Data modeling, Machine learning, thuật toán và Business Intelligence Dashboard (BI Dashboard).
• Software Engineer (Kỹ sư phần mềm): Họ không chỉ là một lập trình viên viết code đơn thuần mà làm nhiều việc hơn để phát triển phần mềm như: Phát triển Front-end & Back-end, viết tài liệu cho người dùng/đối tác/ứng dụng web/ứng dụng mobile, tập hợp những phản hồi từ các Tester trước khi phát hành phần mềm để khắc phục nếu có lỗi, phát triển hệ điều hành,…

Làm thế nào để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp?

Kiến thức chuyên môn

Các ngôn ngữ lập trình cần thiết

• SQL: Bạn cần sử dụng SQL để thiết lập, truy vấn và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu.
• Python: Để tạo các luồng dữ liệu, bạn sẽ phải viết ETL scripts (Extract-Transform-Load). Trong khi đó, Python là ngôn ngữ lập trình rất quan trọng với ETL cũng như các hoạt động phân tích dữ liệu và các ứng dụng học máy.
• R: Ngôn ngữ lập trình R thích hợp để phân tích dữ liệu và thiết lập các mô hình thống kê, trang tổng quan và hiển thị trực quan.

Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ

Bạn cần biết cách làm việc với nhiều nền tảng dữ liệu khác nhau. Điển hình là các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên SQL (RDBMS) như MySQL, PostgreSQL (cơ sở dữ liệu được kết hợp giữa SQL và NoSQL), Microsoft SQL Server và Oracle.

Đặc biệt, bạn cũng phải biết cách làm việc với các cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL), bao gồm: MongoDB, Cassandra, Couchbase, cơ sở dữ liệu Oracle NoSQL và một số cơ sở khác.

Kỹ thuật ELT

Để có thể chuyển đổi và di chuyển dữ liệu từ hệ thống lưu trữ/ứng dụng này sang hệ thống lưu trữ/ứng dụng khác, bạn cần hiểu rõ và sử dụng thành thạo các kỹ thuật ETL.

Các công cụ ETL phổ biến gồm Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.

Data Warehouse (Kho chứa dữ liệu)

Data Engineer phải hiểu cách thiết lập kho chứa dữ liệu dựa trên đám mây. Kết nối các nguồn dữ liệu với kho và tối ưu hóa những kết nối đó để đảm bảo tốc độ cũng như hiệu quả cao nhất.

Data Lake

Nếu như Data Warehouse chỉ có thể hoạt động với những thông tin có cấu trúc (một dạng dữ liệu được tổ chức và phân loại theo cấu trúc xác định) thì Data Lake có thể hoạt động với bất cứ loại dữ liệu nào.

Bạn có thể sử dụng giải pháp BI (Business Intelligence) để kết nối với chúng. Đó là lý do nhiều doanh nghiệp hiện nay đang kết hợp Data Lake vào cơ sở hạ tầng thông tin của họ.

Tự động hóa

Tự động hóa là một kỹ thuật cần thiết khi làm việc với Big data. Lý do là vì các tổ chức có thể thu thập rất nhiều thông tin nên bạn càn script để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Machine Learning

Mặc dù Machine Learning là mối quan tâm chính của Data Scientist nhưng lĩnh vực này có thể hữu ích nếu bạn nắm được các khái niệm cơ bản để hiểu rõ hơn nhu cầu của Data Scientist trong nhóm của bạn.

Công cụ Big data

Bạn không chỉ làm việc với dữ liệu thông thường mà còn được giao nhiệm vụ quản lý Big data. Một số công cụ phổ biến để làm việc với Big data gồm Hadoop, MongoDB và Kafka.

Điện toán đám mây

Bạn sẽ cần hiểu về lưu trữ đám mây và điện toán đám mây khi nhiều doanh nghiệp hiện nay rất ưa chuộng các dịch vụ này. Người mới bắt đầu có thể tham gia một khóa học về Dịch vụ Web Amazon Service (AWS) hoặc Google Cloud.

Bảo mật dữ liệu

Nhiều Data Engineer hiện nay còn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn để bảo vệ chúng khỏi bị tấn công.

Các kỹ năng mềm cần thiết

Kỹ năng phân tích logic

Kỹ năng phân tích logic rất cần thiết trong các công việc cần sự chính xác và liên quan đến dữ liệu. Bạn phải biết cách phân tích và tìm ra được ý nghĩa từ những dữ liệu khô khan để giúp doanh nghiệp có thể nhìn nhận được vấn đề và tìm ra hướng giải quyết phù hợp.

Kỹ năng thiết kế và trình bày báo cáo

Sau khi hoàn thành công việc phân tích dữ liệu, bạn sẽ sắp xếp và lập bảng báo cáo để trình bày lên cấp trên. Việc thiết kế và trình bày báo cáo yêu cầu phải dễ hiểu, dễ đưa ra các nhận định so sánh. Do đó, bạn cần tự học tìm hiểu thêm các công cụ hỗ trợ thiết kế báo cáo.

Kỹ năng giao tiếp

Các con số từ bảng báo cáo nghiên cứu rất phức tạp và khó hiểu. Để giúp cho mọi người dễ dàng nắm rõ các ý nghĩa của dữ liệu, bạn cần phải có kỹ năng giải thích, thuyết trình ở mức khá.

Các chứng chỉ liên quan

Các chứng chỉ liên quan đến vị trí Data Engineer có thể chứng minh các kỹ năng bạn đang có với các nhà tuyển dụng. Giấy chứng nhận do các công ty công nghệ hàng đầu như Google và IBM cung cấp sẽ là một lợi thế lớn của bạn.

Ngoài ra, tham gia thi các chứng chỉ cũng là một cách tuyệt vời để phát triển kỹ năng và kiến thức của bạn.

Mức lương của Data Engineer là bao nhiêu?

Mức lương cụ thể của Data Engineer sẽ tùy vào kinh nghiệm và năng lực mà họ đang có. Lương trung bình thường dao động từ 20 – 30 triệu/tháng. Một số Data Engineer trình độ cao có mức lương lên đến hơn 100 triệu/ tháng.

• Đối với sinh viên thực tập, sinh viên mới ra trường và chưa có kinh nghiệm, mức thu nhập dao động khoảng 7 – 10 triệu đồng/ tháng.
• Những kỹ sư đã có kinh nghiệm, mức lương có thể từ 15 – 25 triệu đồng/tháng và sẽ tăng lên dựa vào thời gian, khả năng, kinh nghiệm.
• Vị trí Manager hay Driector, mức lương thường được tính bằng USD, cỡ 1500 USD/tháng đến 3000 USD/ tháng (30 – 66 triệu đồng/tháng).

Nếu có trình độ, các kiến thức liên quan và đặc biệt là niềm đam mê với số liệu, bạn hoàn toàn có thể thử sức ở vị trí Data Engineer. Hy vọng qua bài viết trên, bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về nghề Data Engineer để có định hướng nghề nghiệp đúng đắn. Chúc bạn thành công!

Những câu hỏi thường gặp