Sự xuất hiện của công cụ Chat GPT đã tạo nên một “chấn động” khi thay đổi hành vi của người dùng trên toàn thế giới. Đây có thể được xem như là dấu ấn về sự phát triển vượt bậc của công nghệ. Đi cùng với đó là nhu cầu xây dựng giải pháp lưu trữ và chuyển đổi dữ liệu – công việc của một Data Engineer đang tăng lên hàng ngày. Chính vì vậy mà việc tuyển dụng Data Engineer trở nên quan trọng. Vậy thực chất Data Engineer là gì, công việc cụ thể ra sao và lộ trình phát triển như thế nào? Hãy cùng Nghề Nghiệp Việc Làm 24h tìm hiểu qua bài viết dưới đây.
Data Engineer là gì?
Kỹ sư dữ liệu hay Data Engineer là một chuyên gia CNTT trong việc xây dựng, duy trì, phát triển các hệ thống thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu trên quy mô lớn. Các kỹ sư dữ liệu sử dụng những công cụ big data, ngôn ngữ lập trình máy tính và kỹ thuật máy học để thu thập, xử lý và cấu trúc dữ liệu đó để sử dụng trong các ứng dụng phân tích. Mục tiêu của họ là làm cho dữ liệu có thể truy cập dễ dàng và tối ưu hóa hệ sinh thái dữ liệu lớn của tổ chức. Lượng dữ liệu mà một kỹ sư làm việc nhiều hay ít phụ thuộc vào quy mô của doanh nghiệp. Công ty càng lớn, cấu trúc phân tích càng phức tạp và người kỹ sư cũng chịu trách nhiệm về càng nhiều về dữ liệu. Một số ngành có lượng lớn dữ liệu tiêu biểu như dịch vụ chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, tài chính.
Data Engineer làm gì?
Kỹ sư dữ liệu thực hiện nhiều thiết lập khác nhau để xây dựng hệ thống thu thập, quản lý và chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể sử dụng đến các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia phân tích kinh doanh để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất. Tùy vào quy mô, cấu trúc và ngành nghề mà công việc của kỹ sư dữ liệu sẽ có vài phần khác biệt, nhưng nhìn chung sẽ có những nhiệm vụ phổ biến như:
– Tạo ra bộ dữ liệu phù hợp với nhu cầu của tổ chức.
– Phát triển các thuật toán để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích, có thể sử dụng được.
– Xây dựng, thử nghiệm và duy trì cấu trúc đường ống cơ sở dữ liệu (database pipeline architectures).
– Tạo phương thức xác thực dữ liệu mới và công cụ phân tích dữ liệu.
– Đảm bảo tuân thủ các chính sách quản trị và bảo mật dữ liệu.
9 kỹ năng data engineering cần có của một kỹ sư dữ liệu
Là một Data Engineer bạn cần sở hữu 9 kỹ năng cứng sau để đáp ứng yêu cầu của công việc:
1. Coding
Thành thạo ngôn ngữ lập trình là điều kiện bắt buộc khi làm việc trong ngành này. Một số ngôn ngữ lập trình phổ biến như C#, Java, Python, R, Ruby, Scala và SQL. Trong đó Python, R và SQL là 3 ngôn ngữ quan trọng nhất mà các kỹ sư dữ liệu sử dụng.
2. Cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ
Cơ sở dữ liệu là một trong số các giải pháp tối ưu và phổ biến nhất để lưu trữ dữ liệu. Do đó bạn cần thông thạo cả 2 loại database này và cách hoạt động của chúng.
3. Hệ thống ETL (extract, transform and load)
ETL là quy trình di chuyển dữ liệu từ database vào các nguồn khác vào một kho lưu trữ duy nhất gọi là data warehouse. Các công cụ ETL phổ biến hiện nay như Xplenty, Stitch, Alooma và Talend.
4. Lưu trữ dữ liệu
Không phải tất cả các loại dữ liệu đều được lưu trữ theo cùng một cách, đặc biệt là với big data. Do đó bạn cần biết cách phân biệt, tư duy cách lưu trữ dữ liệu sao cho tối ưu hóa theo dữ liệu và nhu cầu của công ty. Chẳng hạn khi bạn xây dựng giải pháp dữ liệu, bạn cần biết khi nào nên sử dụng data lake và lúc nào nên sử dụng data warehouse.
5. Tự động hóa (automation) và viết ngôn ngữ kịch bản (scripting)
Tự động hóa là kỹ năng cần thiết khi làm việc với big data khi các doanh nghiệp có thể thu thập rất nhiều thông tin. Do đó, yêu cầu bạn cần biết viết các tập lệnh để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
6. Máy học (machine learning)
Dù máy học là lĩnh vực chuyên môn của các nhà khoa học dữ liệu, nhưng việc thông thạo các khái niệm cơ bản sẽ giúp hiểu rõ hơn nhu cầu của họ và làm việc nhóm hiệu quả, trơn tru hơn.
7. Công cụ big data
Khi làm Data Engineer, bạn không thể tránh khỏi những nhiệm vụ quản lý big data. Một số công cụ phổ biến hiện nay bao gồm Hadoop, MongoDB và Kaffka.
8. Điện toán đám mây
Ngày càng nhiều có nhiều công ty đổi từ máy chủ sang điện toán đám mây, vì vậy bạn cần hiểu rõ về lưu trữ và điện toán đám mây để đáp ứng nhu cầu của công việc.
9. Bảo mật dữ liệu
Mặc dù các công ty có nhóm bảo mật dữ liệu chuyên trách nhưng nhiều kỹ sư dữ liệu vẫn được giao nhiệm vụ quản lý và lưu trữ an toàn để tránh bị đánh cắp hoặc mất dữ liệu.
Lộ trình học Data Engineer
Chọn ngành học phù hợp
Để bắt đầu công việc này, bạn cần xây dựng nền tảng kiến thức cần thiết thông qua việc theo học các chuyên ngành phù hợp. Vậy Data Engineer học ngành gì? Một số ngành học giúp bạn theo đuổi nghề Data Engineer như:
– Toán học: kỹ sư dữ liệu cần có nền tảng vững chắc về toán học bao gồm đại số, tính toán và thống kê để hiểu cũng như phân tích dữ liệu.
– Công nghệ thông tin: ở ngành này, bạn sẽ được học các kỹ năng về cơ sở dữ liệu, lập trình, phát triển phần mềm…
– Khoa học dữ liệu: đây là ngành học mới trong thời gian gần đây. Khoa học dữ liệu chuyên về thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu.
– Thống kê: bạn sẽ học về các phương pháp thống kê và các công cụ để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về dữ liệu.
Lấy chứng chỉ của các khóa học về Data Engineer
Dưới đây là một số khóa học phổ biến để nâng cao kiến thức và kỹ năng để sẵn sàng cho vị trí Data Engineer:
– IBM Data Science Professional Certificate.
– IBM Data Engineering Professional Certificate.
– Cloud Data Engineer Professional Certificate.
– Python.
– Linux Server Management and Security.
Con đường sự nghiệp của Data Engineer
Sự nghiệp của một Data Engineer phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kỹ năng cá nhân, kinh nghiệm làm việc, kiến thức chuyên môn và cơ hội trong ngành. Dưới đây là lộ trình thăng tiến phổ biến của kỹ sư dữ liệu:
Data Engineer Intern
Đầu tiên, bạn có thể bắt đầu ở vị trí thực tập Data Engineer để học cách làm việc với dữ liệu, triển khai các giải pháp ETL và hỗ trợ các công việc kỹ thuật dữ liệu cơ bản.
Data Engineer
Sau khi tích lũy kinh nghiệm cũng như nắm vững các kỹ năng nền tảng, bạn có thể trở thành Data Engineer chính và tham gia vào các dự án phức tạp hơn, đảm nhận trách nhiệm cao hơn trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu.
Xem thêm: Công việc phát triển phần mềm là gì, cơ hội nghề nghiệp ra sao?
Senior Data Engineer
Vị trí này yêu cầu kinh nghiệm trong việc xử lý dữ liệu lớn, phức tạp cũng như khả năng giải quyết vấn đề và đưa ra giải pháp nhanh chóng, phù hợp.
Data Engineering Manager
Một bước tiến xa hơn là trở thành Data Engineering Manager. Khi đó bạn sẽ quản lý, điều hành toàn bộ đội ngũ kỹ sư dữ liệu. Vị trí này đòi hỏi kỹ năng quản lý nhóm, quản lý nguồn lực và lập kế hoạch chiến lược dữ liệu.
Data Architect hoặc Solution Architect
Với sự phát triển và chuyên môn trong Data Engineering, bạn có thể chuyển sang các vị trí Data Architect hoặc Solution Architect. Trong vai trò này, bạn sẽ tham gia vào việc thiết kế kiến trúc hệ thống dữ liệu và đưa ra các giải pháp toàn diện cho các vấn đề liên quan đến dữ liệu.
Data Science/AI Engineer
Nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo, bạn có thể chuyển hướng sang các vị trí liên quan như Data Scientist hoặc AI Engineer.
Data Engineer đang là một ngành mới và trở thành xu hướng của hiện tại. Tuy nhiên việc trở thành Data Engineer không chỉ phụ thuộc vào nhu cầu hay xu hướng mà còn là khả năng, đam mê đối với ngành nghề. Khi đó cùng với sự cố gắng học hỏi, phát triển kỹ năng và nắm bắt cơ hội, bạn mới có thể trở thành một Data Engineer vượt trội. Qua bài viết này, hy vọng bạn đọc đã hiểu hơn về công việc này. Để tìm hiểu những thông tin mới nhất về Data Engineer tuyển dụng, hãy truy cập Việc Làm 24h ngay nhé!
Xem thêm: Bác sĩ chuyên khoa 1 là gì, yêu cầu chuyên môn như thế nào?
