Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, Data Engineer – kỹ sư dữ liệu được xem là “kiến trúc sư” đứng sau mọi hệ thống AI, Machine Learning và phân tích. Vai trò của họ là đảm bảo dữ liệu được thu thập – làm sạch – lưu trữ – phân phối đúng cách cho các bộ phận sử dụng.
Thiết kế pipeline (ETL/ELT): trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn (CSDL, Web APIs).
Xây dựng hệ thống lưu trữ/warehouse: Data Lake, Data Warehouse, tracking data.
Tối ưu hóa dữ liệu: chịu trách nhiệm chất lượng – hiệu suất – truy cập.
Tích hợp với AI/ML team: cung cấp môi trường dữ liệu sạch cho mô hình học.
Lưu trữ: Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Delta Lake, Snowflake.
Cloud: AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow.
Cơ sở dữ liệu: SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Cassandra).
Ngôn ngữ: Python, Scala, Java.
DevOps & container: Docker, Kubernetes, Terraform.
Gia tăng cao: doanh nghiệp cần Data Engineer để chuyển dữ liệu thành tri thức hành động.
Lương tốt: tại Việt Nam phổ biến 25–60 triệu VNĐ/tháng; ở quốc tế có thể $80k–$150k/năm.
Học nền tảng: cơ sở dữ liệu, hệ thống phân tán, kho dữ liệu.
Thực hành dự án: ETL, pipeline tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Chứng chỉ & chứng minh: Google Cloud Data Engineer, AWS Certified Big Data.
Portfolio: demo pipeline, documentation, code hiệu quả.
Đảm bảo chất lượng dữ liệu: phải chống lỗi, chuẩn hóa, trích xuất đúng.
Xử lý khối lượng lớn: phải tối ưu hóa hiệu năng và thời gian chạy.
Luôn cập nhật công nghệ: các công cụ mới như Lakehouse, streaming data liên tục ra đời.
Hợp tác đa nhóm: hiểu rõ yêu cầu của domain team, BI, AI team.
Data Engineer là nghề tương lai với tiềm năng lớn và mức lương cao, đặc biệt khi doanh nghiệp gia tăng đầu tư vào dữ liệu và AI. Đây là chân trời sáng cho những ai yêu thích giải quyết bài toán dữ liệu và sự kỹ năng hệ thống.