Cách trở thành Kỹ sư Dữ liệu vào năm 2026: 5 bước để thành công trong sự nghiệp

Lộ trình học cho Kỹ sư Dữ liệu

Nếu bạn đang cân nhắc trở thành kỹ sư dữ liệu, bài viết này có mọi thứ bạn cần biết. Tôi sẽ đề cập kỹ sư dữ liệu là ai, vai trò và trách nhiệm trong công việc hằng ngày như thế nào, và vì sao kỹ thuật dữ liệu là một nghề nghiệp đáng giá vào năm 2026. Tôi cũng sẽ trình bày các kỹ năng và bằng cấp cần có, cùng mẹo giúp bạn giành được vị trí đầu tiên trong ngành.

Tuy nhiên, nhìn nhanh, lộ trình học kỹ thuật dữ liệu kỹ thuật như sau: 

1. Thành thạo lập trình với các ngôn ngữ như Python và Scala. 
2. Học tự động hóa và viết script.
3. Hiểu quản trị cơ sở dữ liệu và phát triển kỹ năng SQL.
4. Làm chủ các kỹ thuật xử lý dữ liệu.
5. Học cách lập lịch cho quy trình công việc của bạn.
6. Phát triển hiểu biết về điện toán đám mây trên các nền tảng như AWS.
7. Phát triển kiến thức về công cụ hạ tầng như Docker và Kubernetes.
8. Cập nhật xu hướng ngành.

Chúng ta sẽ đi sâu nhiều điểm trên trong bài, khi khám phá cách trở thành kỹ sư dữ liệu. 

Kỹ sư Dữ liệu là gì? 

Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm đặt nền tảng cho việc thu thập, lưu trữ, chuyển đổi và quản lý dữ liệu trong một tổ chức. Họ quản lý thiết kế, xây dựng và bảo trì kiến trúc cơ sở dữ liệu và hệ thống xử lý dữ liệu, đảm bảo các công việc tiếp theo về phân tích, trực quan hóa và phát triển mô hình machine learning có thể diễn ra trơn tru, liên tục, an toàn và hiệu quả. 

Tóm lại, kỹ sư dữ liệu là hồ sơ kỹ thuật nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, đóng vai trò cầu nối quan trọng giữa nhà phát triển phần mềm, ứng dụng và các vị trí khoa học dữ liệu truyền thống. 

Kỹ sư dữ liệu phụ trách giai đoạn đầu tiên của quy trình khoa học dữ liệu truyền thống: thu thập và lưu trữ dữ liệu. Họ đảm bảo khối lượng dữ liệu lớn thu thập từ nhiều nguồn trở thành nguyên liệu thô có thể truy cập cho các chuyên gia dữ liệu khác, như nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. 

Một mặt, điều này đòi hỏi phát triển và duy trì hạ tầng dữ liệu có khả năng mở rộng, sẵn sàng cao, hiệu năng tốt và khả năng tích hợp công nghệ mới. Mặt khác, kỹ sư dữ liệu cũng chịu trách nhiệm giám sát chuyển động và trạng thái dữ liệu xuyên suốt các hệ thống này.

Quy trình Khoa học Dữ liệu

Kỹ sư Dữ liệu làm gì? 

Kỹ sư dữ liệu là nhân tố chủ chốt trong phát triển và duy trì kiến trúc dữ liệu của mọi công ty. Họ là chuyên gia chuẩn bị các bộ dữ liệu lớn cho nhà phân tích sử dụng. Khi nhà phân tích cần diễn giải thông tin, kỹ sư dữ liệu tạo chương trình và quy trình để chuẩn bị dữ liệu theo định dạng phù hợp.

Vì vậy, công việc hằng ngày của kỹ sư dữ liệu chủ yếu xoay quanh ba quy trình: 

• ETL (Extract, Transform, Load) gồm phát triển các tác vụ trích xuất, chuyển đổi, nạp dữ liệu, cũng như di chuyển dữ liệu giữa các môi trường. 
• Làm sạch dữ liệu và mô hình hóa để dữ liệu đến tay nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu ở dạng chuẩn hóa, có cấu trúc. 
• Điều phối dữ liệu nhằm tự động hóa việc lập lịch, phối hợp và quản lý các luồng công việc và pipeline dữ liệu phức tạp.

Tuy nhiên, quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu có thể cực kỳ phức tạp. Có thể có nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, và mỗi nguồn có loại dữ liệu khác nhau. Khi khối lượng, đa dạng và tốc độ của dữ liệu tăng, độ phức tạp trong công việc của kỹ sư dữ liệu cũng tăng theo. 

Kỹ sư dữ liệu phát triển các pipeline dữ liệu để đảm bảo tác vụ được thực hiện kịp thời, vững chắc và có khả năng mở rộng. Một pipeline dữ liệu di chuyển dữ liệu qua các giai đoạn xác định, ví dụ như nạp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu on-premise lên dịch vụ đám mây. 

Đặc điểm then chốt là pipeline tự động hóa việc di chuyển này. Thay vì yêu cầu kỹ sư dữ liệu chạy thủ công chương trình mỗi khi có dữ liệu mới, họ có thể lập lịch để tác vụ kích hoạt theo giờ, theo ngày, hoặc theo một sự kiện nhất định.

Vì quy trình được tự động hóa, pipeline dữ liệu cần được giám sát. May mắn là có thể tạo cảnh báo tự động. Pipeline không phải lúc nào cũng cần cho mọi dự án khoa học dữ liệu, nhưng là bắt buộc khi làm với nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn, như thường thấy ở các công ty định hướng dữ liệu. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách pipeline dữ liệu hoạt động trong thực tế, chúng tôi khuyến nghị khóa Xây dựng Pipeline Kỹ thuật Dữ liệu bằng Python.

Vẫn còn thắc mắc kỹ sư dữ liệu làm gì? Xem bài viết đầy đủ của chúng tôi để tìm hiểu thêm. 

Kỹ sư Dữ liệu vs. Nhà khoa học Dữ liệu vs. Nhà phân tích Dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu có phần giao thoa với các vai trò dữ liệu khác, dễ gây nhầm lẫn khi bạn lập kế hoạch sự nghiệp. Dưới đây là so sánh ba vai trò chính:

Tóm lại, kỹ sư dữ liệu xây dựng hệ thống giúp dữ liệu có thể truy cập, nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tìm mẫu, và nhà phân tích dữ liệu chuyển kết quả thành insight kinh doanh. Tìm hiểu thêm khác biệt trong bài viết về kỹ thuật dữ liệu là gì.

Cách trở thành Kỹ sư Dữ liệu

Bên dưới, chúng tôi phác thảo các bước bạn cần thực hiện để theo đuổi sự nghiệp kỹ sư dữ liệu. Bạn sẽ thấy các bước cụ thể phụ thuộc phần nào vào kỹ năng và kinh nghiệm hiện tại, nhưng quy trình này có thể dẫn dắt bạn trở thành kỹ sư dữ liệu từ con số 0. 

Bước 1: Cân nhắc học vấn và bằng cấp cho kỹ sư dữ liệu

Kỹ thuật dữ liệu vẫn là một nghề mới nổi. Do đó, chỉ một số ít trường đại học và cao đẳng đào tạo chuyên ngành kỹ thuật dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu thường có nền tảng Khoa học Dữ liệu, Kỹ thuật Phần mềm, Toán học hoặc các lĩnh vực liên quan đến kinh doanh. 

Tùy công việc hoặc ngành, đa số kỹ sư dữ liệu có công việc đầu tiên ở cấp độ mới vào nghề sau khi lấy bằng cử nhân. Tuy nhiên, do bộ kỹ năng chuyên sâu cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu, trong nhiều trường hợp, kiến thức và năng lực thực tiễn quan trọng hơn bằng cấp.

Vì thế, nếu bạn muốn theo học chính quy, hãy đảm bảo chọn chương trình có các học phần về kiến trúc hệ thống, lập trình và cấu hình cơ sở dữ liệu.

Bạn cũng có thể theo học các lựa chọn như lộ trình nghề nghiệp Data Engineer in Python của DataCamp, nơi dạy bạn mọi nền tảng cần thiết để xây dựng kiến trúc dữ liệu hiệu quả, tinh gọn xử lý dữ liệu và duy trì hệ thống dữ liệu quy mô lớn.

Bước 2: Xây dựng kỹ năng kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu cần một bộ kỹ năng kỹ thuật đáng kể để xử lý công việc. Tuy nhiên, rất khó để liệt kê chi tiết và toàn diện mọi kỹ năng, kiến thức cần có để thành công trong mọi vai trò kỹ thuật dữ liệu; rốt cuộc, hệ sinh thái khoa học dữ liệu phát triển nhanh, công nghệ và hệ thống mới liên tục xuất hiện. Điều này có nghĩa kỹ sư dữ liệu phải học liên tục để theo kịp đột phá công nghệ. 

Mặc dù vậy, dưới đây là danh sách không đầy đủ các kỹ năng bạn cần phát triển để trở thành kỹ sư dữ liệu: 

1. Tìm hiểu quản trị cơ sở dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu dành phần đáng kể thời gian làm việc với cơ sở dữ liệu, để thu thập, lưu trữ, chuyển giao, làm sạch hoặc chỉ đơn giản là truy vấn dữ liệu. Vì thế, họ phải hiểu tốt quản trị cơ sở dữ liệu. Điều này gồm thông thạo SQL (Structured Query Language) — ngôn ngữ cơ bản để tương tác với cơ sở dữ liệu — và có kinh nghiệm với một số hệ quản trị SQL phổ biến như MySQL, SQL Server và PostgreSQL. 

Bên cạnh cơ sở dữ liệu quan hệ, kỹ sư dữ liệu cần quen với NoSQL (“Not only SQL”), vốn nhanh chóng trở thành hệ thống ưa dùng cho Big Data và ứng dụng thời gian thực. 

Do đó, dù số lượng hệ NoSQL đang tăng, kỹ sư dữ liệu ít nhất nên hiểu sự khác biệt giữa các loại cơ sở dữ liệu NoSQL và tình huống sử dụng của từng loại. Nếu bạn bối rối về NoSQL và khác gì SQL, khóa NoSQL Concepts của chúng tôi là điểm khởi đầu tốt.

2. Học lập trình

Như các vai trò khoa học dữ liệu khác, lập trình là kỹ năng bắt buộc với kỹ sư dữ liệu. Ngoài SQL, họ dùng các ngôn ngữ khác cho nhiều tác vụ. Có nhiều ngôn ngữ lập trình cho kỹ thuật dữ liệu, nhưng Python chắc chắn là một lựa chọn hàng đầu.

Python là lingua franca trong khoa học dữ liệu, hoàn hảo để thực thi công việc ETL và viết pipeline dữ liệu. Bạn có thể đọc thêm về Python được dùng để làm gì trong một bài viết riêng.  

Một lý do khác để dùng Python là khả năng tích hợp tuyệt vời với các công cụ và framework thiết yếu trong kỹ thuật dữ liệu, như Apache Airflow và Apache Spark. Nhiều framework mã nguồn mở này chạy trên Java Virtual Machine. Nếu công ty bạn dùng các framework đó, bạn có thể cũng cần học Java hoặc Scala.

3. Tìm hiểu các khung tính toán phân tán

Những năm gần đây, hệ thống phân tán trở nên phổ biến trong khoa học dữ liệu. Hệ thống phân tán là môi trường tính toán mà các thành phần nằm rải rác trên nhiều máy (cụm máy) trong một mạng. 

Hệ thống phân tán chia việc trên toàn cụm, phối hợp để hoàn thành công việc hiệu quả hơn. Các khung tính toán phân tán như Apache Hadoop và Apache Spark được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và là nền tảng cho nhiều ứng dụng Big Data ấn tượng. Thành thạo ít nhất một framework là quan trọng với mọi kỹ sư dữ liệu tương lai. Khóa Foundations of PySpark là điểm khởi đầu tuyệt vời để học xử lý dữ liệu phân tán.

4. Phát triển kiến thức về công nghệ đám mây

Điện toán đám mây là một trong những chủ đề nóng trong khoa học dữ liệu. Nhu cầu giải pháp dựa trên đám mây đang nhanh chóng thay đổi bức tranh. Ngày nay, làm kỹ sư dữ liệu phần lớn là kết nối các hệ thống kinh doanh của công ty với hệ thống đám mây.

Với sự trỗi dậy của các dịch vụ như Amazon Web Services (AWS), Azure và Google Cloud, toàn bộ quy trình dữ liệu có thể diễn ra trên Đám mây. Vì vậy, một kỹ sư dữ liệu giỏi phải biết và có kinh nghiệm dùng dịch vụ đám mây, hiểu ưu nhược điểm và ứng dụng của chúng trong dự án Big Data. Bạn nên ít nhất quen với một nền tảng như AWS hoặc Azure, vì chúng phổ biến nhất.

Để có trải nghiệm thực hành đầu tiên với kho dữ liệu đám mây, hãy thử Dự án Khám phá Mạng lưới Giao thông London. Nó cho bạn cơ hội làm việc với Amazon Redshift, Google BigQuery và Snowflake ngay trên trình duyệt.

5. Nắm kiến thức thực tiễn về các framework ETL 

Một vai trò chính của kỹ sư dữ liệu là tạo pipeline dữ liệu với công nghệ ETL và framework điều phối. Có thể liệt kê nhiều công nghệ ở đây, nhưng kỹ sư dữ liệu nên biết hoặc thoải mái với một số công cụ nổi tiếng như Apache Airflow và Apache NiFi. Airflow là framework điều phối — công cụ mã nguồn mở để lập kế hoạch, tạo và theo dõi pipeline dữ liệu. NiFi phù hợp cho quy trình ETL big data cơ bản, lặp lại.

6. Học về khung xử lý luồng

Một số ứng dụng khoa học dữ liệu sáng tạo nhất dùng dữ liệu thời gian thực. Do đó, nhu cầu về ứng viên quen thuộc với khung xử lý luồng đang tăng. Vì vậy, học cách dùng công cụ xử lý streaming như Flink, Kafka Streams, hoặc Spark Streaming là bước đi mạnh mẽ cho kỹ sư dữ liệu muốn nâng tầm sự nghiệp.

7. Học viết script

Đa số công việc và quy trình của Đám mây và các công cụ, framework Big Data khác được chạy bằng lệnh shell và script. Kỹ sư dữ liệu cần thoải mái với terminal để chỉnh sửa tệp, chạy lệnh và điều hướng hệ thống. Tìm hiểu thêm với hướng dẫn bash script của chúng tôi.

8. Phát triển kỹ năng giao tiếp

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, kỹ sư dữ liệu cũng cần kỹ năng giao tiếp để làm việc xuyên phòng ban và hiểu nhu cầu của nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và lãnh đạo kinh doanh. Tùy tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể cần biết cách phát triển dashboard, báo cáo và trực quan hóa khác để giao tiếp với các bên liên quan.

9. Học mô hình hóa dữ liệu và công cụ chuyển đổi

Kỹ sư dữ liệu hiện đại ngày càng dùng các framework chuyển đổi chuyên dụng để quản lý pipeline dữ liệu. dbt (Data Build Tool) đã trở thành tiêu chuẩn ngành cho chuyển đổi dữ liệu dựa trên SQL, cung cấp kiểm soát phiên bản, kiểm thử và tài liệu cho mô hình dữ liệu. Hiểu các kỹ thuật mô hình hóa chiều (star schema, snowflake schema) và kiến trúc medallion (lớp đồng, bạc, vàng) giúp bạn thiết kế kho dữ liệu để nhà phân tích truy vấn hiệu quả.

10. Hiểu chất lượng dữ liệu và khả năng quan sát

Khi pipeline dữ liệu ngày càng phức tạp, đảm bảo chất lượng dữ liệu trở thành trách nhiệm then chốt. Công cụ như Great Expectations và Monte Carlo giúp kỹ sư dữ liệu kiểm định dữ liệu, phát hiện bất thường và theo dõi dòng chảy dữ liệu. Học triển khai thực hành quản trị dữ liệu, bao gồm hợp đồng dữ liệu và xác thực schema, đảm bảo pipeline của bạn tạo ra dữ liệu đáng tin cậy cho ra quyết định và ứng dụng AI.

Bước 3: Xây dựng portfolio kỹ sư dữ liệu

Bước tiếp theo để trở thành kỹ sư dữ liệu là thực hiện các dự án kỹ thuật dữ liệu thể hiện kỹ năng và hiểu biết của bạn về các chủ đề cốt lõi. Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về xây dựng portfolio khoa học dữ liệu để lấy cảm hứng. 

Bạn sẽ muốn thể hiện các kỹ năng đã nêu để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng, nghĩa là làm nhiều dự án đa dạng. DataLab cung cấp sổ tay đám mây cộng tác cho phép bạn làm dự án của riêng mình, nghĩa là bạn có thể phân tích dữ liệu, hợp tác và chia sẻ insight. 

Bạn cũng có thể áp dụng kiến thức vào các dự án khoa học dữ liệu, cho phép bạn giải quyết vấn đề thực tế ngay trên trình duyệt đồng thời đóng góp cho portfolio kỹ thuật dữ liệu.

Khi cảm thấy sẵn sàng khám phá một lĩnh vực kinh doanh cụ thể, bạn có thể bắt đầu tập trung vào tích lũy kiến thức miền và thực hiện các dự án cá nhân liên quan đến lĩnh vực đó.

Bước 4: Ứng tuyển công việc kỹ sư dữ liệu đầu tiên

Kỹ thuật dữ liệu là một trong những vị trí có nhu cầu cao nhất trong ngành khoa học dữ liệu. Từ các hãng công nghệ lớn ở Silicon Valley đến startup định hướng dữ liệu quy mô nhỏ trên nhiều lĩnh vực, doanh nghiệp đang tìm thuê kỹ sư dữ liệu để mở rộng quy mô và tối ưu hóa tài nguyên dữ liệu. Đồng thời, các công ty gặp khó trong việc tìm ứng viên phù hợp, do bộ kỹ năng rộng và chuyên sâu cần để đáp ứng nhu cầu tổ chức. 

Trong bối cảnh này, không có công thức hoàn hảo để có được công việc kỹ sư dữ liệu đầu tiên. Nhiều trường hợp, kỹ sư dữ liệu đến với vị trí này thông qua chuyển đổi từ vai trò khoa học dữ liệu khác trong cùng công ty, như nhà khoa học dữ liệu hoặc quản trị cơ sở dữ liệu.

Nếu bạn tìm cơ hội kỹ thuật dữ liệu trên cổng việc làm, điều quan trọng cần nhớ là có nhiều tin tuyển dụng chứa tiêu đề “data engineer”, bao gồm cloud data engineer, big data engineer và data architect. Kỹ năng và yêu cầu cụ thể sẽ khác nhau giữa các vị trí, vì vậy mấu chốt là tìm sự khớp gần nhất giữa điều bạn biết và điều công ty cần. 

Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về ứng tuyển việc khoa học dữ liệu để biết cách khác biệt so với ứng viên khác. Bạn có thể cần một portfolio khá kỹ lưỡng thể hiện nhiều kỹ năng. Bạn cũng có thể tìm thông tin hữu ích về điều nhà tuyển dụng cần trong bài viết về cách viết mô tả công việc kỹ sư dữ liệu. 

Làm sao tăng cơ hội nhận việc kỹ sư dữ liệu?

Câu trả lời đơn giản: tiếp tục học. Có nhiều lộ trình để đào sâu chuyên môn và mở rộng bộ công cụ kỹ thuật dữ liệu.

Bạn cũng có thể chọn học tiếp chính quy, như cử nhân khoa học dữ liệu hoặc khoa học máy tính, lĩnh vực liên quan gần, hoặc thạc sĩ kỹ thuật dữ liệu. 

Bên cạnh học vấn, thực hành là chìa khóa thành công. Nhà tuyển dụng tìm ứng viên có kỹ năng khác biệt và thành thạo phần mềm, ngôn ngữ lập trình. Càng rèn luyện kỹ năng code qua dự án cá nhân và thử các công cụ, framework big data, cơ hội bạn nổi bật trong quá trình ứng tuyển càng cao. Để chứng minh chuyên môn, một lựa chọn tốt là lấy chứng chỉ kỹ sư dữ liệu. 

Chứng chỉ kỹ thuật dữ liệu

Chứng chỉ ngành có thể xác thực kỹ năng và nâng cao mức độ cạnh tranh của bạn. Cân nhắc các chứng chỉ sau khi bạn tiến bước:

• Chứng chỉ DataCamp Data Engineer Associate để chứng minh năng lực nền tảng về kỹ thuật dữ liệu.
• AWS Certified Data Engineer – Associate để chứng minh kỹ năng kỹ thuật dữ liệu đám mây trên nền tảng đám mây được dùng rộng rãi nhất.
• Databricks Certified Data Engineer Associate cho các đội dùng nền tảng lakehouse Databricks.
• Google Cloud Professional Data Engineer hoặc Microsoft Azure Data Engineer Associate để chuyên sâu hệ sinh thái GCP hoặc Azure.

Bắt đầu với chứng chỉ không phụ thuộc nền tảng, sau đó bổ sung chứng chỉ đám mây phù hợp với các nền tảng mà nhà tuyển dụng mục tiêu của bạn sử dụng.

Cuối cùng, nếu bạn gặp khó khi tìm công việc kỹ sư dữ liệu đầu tiên, hãy cân nhắc ứng tuyển các vị trí nhập môn khác trong khoa học dữ liệu. Xét cho cùng, khoa học dữ liệu là lĩnh vực cộng tác với nhiều chủ đề và kỹ năng xuyên suốt các vai trò. Những vị trí này sẽ mang đến hiểu biết và kinh nghiệm quý giá giúp bạn tiến tới vị trí kỹ sư dữ liệu mơ ước. 

Chuyên môn hóa và lộ trình thăng tiến

Khi sự nghiệp tiến triển, bạn có thể chuyên sâu theo nhiều hướng:

• Kỹ sư dữ liệu đám mây: Chuyên gia AWS, GCP hoặc Azure, xây dựng pipeline dữ liệu không máy chủ và có khả năng mở rộng.
• Kỹ sư big data: Tập trung vào hệ thống phân tán xử lý terabyte hoặc petabyte bằng Spark, Flink và Kafka.
• Kiến trúc sư dữ liệu: Thiết kế hệ thống dữ liệu cấp doanh nghiệp, tiêu chuẩn quản trị và mẫu tích hợp. Tìm hiểu thêm về kiến trúc dữ liệu hiện đại.
• Kỹ sư dữ liệu ML/AI: Chuẩn bị hạ tầng dữ liệu cho mô hình machine learning và duy trì kho đặc trưng (feature store) và cơ sở dữ liệu vector.
• Kỹ sư phân tích (analytics engineer): Kết nối kỹ thuật dữ liệu và BI bằng các công cụ như dbt, Snowflake và Looker.

Nhiều kỹ sư dữ liệu cũng chuyển sang các vai trò như kỹ sư ML, kiến trúc sư đám mây hoặc quản lý kỹ thuật khi tích lũy kinh nghiệm.

Bước 5: Chuẩn bị cho phỏng vấn kỹ sư dữ liệu

Phỏng vấn kỹ sư dữ liệu thường chia thành phần kỹ thuật và phi kỹ thuật. Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về các câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật dữ liệu hàng đầu và câu trả lời. 

Tuy nhiên, tóm gọn, bạn có thể gặp câu hỏi liên quan đến bốn chủ đề: 

Lý lịch và kinh nghiệm của bạn

Nhà tuyển dụng muốn biết trải nghiệm liên quan đến vị trí kỹ sư dữ liệu. Hãy làm nổi bật công việc trước đây trong các vị trí, dự án khoa học dữ liệu trong CV và chuẩn bị cung cấp chi tiết đầy đủ, vì thông tin này quan trọng để đánh giá kỹ năng kỹ thuật, giải quyết vấn đề, giao tiếp và quản lý dự án.

Lập trình

Đây có lẽ là phần gây căng thẳng nhất của phỏng vấn khoa học dữ liệu. Thường bạn sẽ được yêu cầu giải một bài toán bằng vài dòng code trong thời gian ngắn với Python hoặc framework dữ liệu như Spark. 

Ví dụ, bài tập có thể là tạo pipeline dữ liệu đơn giản để nạp và làm sạch dữ liệu. Dù bài toán thường ở mức vừa phải, áp lực thời điểm có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất. Nếu chưa quen dạng kiểm tra này, bạn có thể luyện tập trước với một số câu hỏi lập trình.

SQL

Bạn khó có thể tiến xa trong sự nghiệp kỹ sư dữ liệu nếu không vững SQL. Vì vậy, ngoài bài kiểm tra lập trình, bạn có thể được yêu cầu giải một bài liên quan đến SQL. Thông thường, bài tập là viết truy vấn hiệu quả để xử lý một số dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Thiết kế hệ thống

Đây là phần khái niệm nhất của phỏng vấn kỹ thuật và thường là đòi hỏi nhất. Thiết kế kiến trúc dữ liệu là một trong những nhiệm vụ tác động lớn của kỹ sư dữ liệu. Ở phần này, bạn sẽ được yêu cầu thiết kế giải pháp dữ liệu từ đầu đến cuối, thường bao gồm ba khía cạnh: lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu. 

Do phạm vi hệ sinh thái khoa học dữ liệu tăng nhanh, lựa chọn thiết kế là vô tận. Bạn cần sẵn sàng thảo luận ưu nhược điểm và đánh đổi của lựa chọn mình.

Sau khi hoàn thành phần kỹ thuật, bước cuối của phỏng vấn kỹ sư dữ liệu là phỏng vấn cá nhân với một hoặc vài thành viên nhóm tương lai. Mục tiêu? Tìm hiểu bạn là ai và bạn sẽ hòa nhập với nhóm như thế nào. 

Nhưng hãy nhớ, phỏng vấn kỹ sư dữ liệu là cuộc trò chuyện hai chiều, nghĩa là bạn cũng nên đặt câu hỏi để xem liệu bạn có thể thấy mình là một phần của đội ngũ không. 

Kỳ vọng lương của Kỹ sư Dữ liệu

Mức lương cho kỹ sư dữ liệu cao so với nhiều công việc IT, phản ánh nhu cầu. Con số thay đổi theo quốc gia, thành phố và thâm niên, nhưng có thể phác họa khoảng tham khảo (tất cả là lương trước thuế theo năm):

• Hoa Kỳ: Mức trung bình toàn quốc khoảng $120K–$130K (Indeed báo cáo khoảng $126.300). Glassdoor nêu ~ $153K là trung bình, với vai trò cao cấp vượt $180K ở các trung tâm công nghệ lớn. Mức mới vào nghề tại Mỹ (0–3 năm) thường khoảng $80–90K, tầm giữa (~3–5 năm) khoảng $110–115K, và cấp cao thường vượt $140K. (Ví dụ, một khảo sát cho thấy junior ~ $80K, mid ~ $114K, senior ~ $142K.) Các trung tâm hàng đầu trả cao hơn: Silicon Valley hoặc New York có thể chạm $180K+ cho vị trí cấp cao.

• Vương quốc Anh/Châu Âu: Ở London, kỹ sư dữ liệu tầm trung thường kiếm khoảng £75–100K. Morgan McKinley báo cáo mức £75–100K tại London, với vị trí junior (~0–3 năm) khoảng £50–75K và senior (5+ năm) lên tới £125K. Ở lục địa châu Âu, lương nói chung thấp hơn Mỹ: ví dụ, kỹ sư dữ liệu tại Đức trung bình khoảng €50–70K, và các con số tương tự (thường €60–80K) phổ biến khắp Tây Âu.

• Châu Á–Thái Bình Dương (APAC): Biến thiên lớn. Tại Singapore, kỹ sư dữ liệu kiếm khoảng S$120–170K mỗi năm (khoảng US$90–125K), với vai trò cấp cao vượt S$240K theo dữ liệu tuyển dụng. Ở Úc, kỹ sư dữ liệu tại Sydney trung bình khoảng A$155K (~US$100K). Ngược lại, lương tại Ấn Độ thấp hơn nhiều: kỹ sư dữ liệu điển hình có thể kiếm khoảng ₹9–10 lakh (khoảng US$12K) mỗi năm ở cấp độ mới vào/ngang tầm (tuy có thể tăng theo kinh nghiệm, đặc biệt tại MNC hoặc trung tâm startup).

Những con số này nhấn mạnh tác động của thâm niên cũng như khác biệt vùng miền. Nhìn chung, mới vào nghề (junior) có thể đạt khoảng 50–70% mức tầm trung thị trường, trong khi vai trò senior/lead thường cao hơn 20–40% so với trung bình mid-career. Cuối cùng, đãi ngộ phụ thuộc chi phí sinh hoạt và thị trường địa phương mỗi vùng, nhưng xu hướng tổng thể rõ ràng: kỹ thuật dữ liệu có đãi ngộ rất cạnh tranh, phản ánh vai trò chiến lược của nó.

Xu hướng định hình Kỹ thuật Dữ liệu

Vai trò kỹ sư dữ liệu đang tiến hóa cùng công nghệ mới. Những xu hướng lớn ảnh hưởng đến lĩnh vực này gồm:

• Tích hợp AI và machine learning: Khi doanh nghiệp đón nhận AI, kỹ sư dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho hệ thống ML. Thay vì thay thế kỹ thuật dữ liệu, các công cụ AI sinh và ML đang thúc đẩy nhu cầu về pipeline dữ liệu tốt hơn. Kỹ sư dữ liệu nay xây dựng và duy trì hạ tầng cho huấn luyện mô hình và streaming dự đoán trong môi trường sản xuất. Họ thường triển khai thực hành DataOps/MLOps để tự động hóa quy trình và đảm bảo mô hình truy cập dữ liệu cần thiết. Thực chất, kỹ sư dữ liệu đang trở thành người kích hoạt AI – kiến tạo tập dữ liệu lớn, sạch mà AI cần để thành công.

• Dữ liệu thời gian thực và streaming: Kỷ nguyên ETL chỉ theo lô đang phai nhạt. Công ty ngày càng cần insight thời gian thực, vì vậy kỹ sư dữ liệu chuyển sang nền tảng streaming (Kafka, Flink, Spark Streaming) và thậm chí cả điện toán biên. Hệ thống streaming hiện đại cho phép xử lý sự kiện và cập nhật phân tích tức thì, tạo lợi thế cạnh tranh lớn. Tiến bộ 5G và điện toán biên cho phép thu thập và xử lý dữ liệu gần nguồn với độ trễ rất thấp. Do đó, kỹ sư dữ liệu phải thiết kế pipeline độ trễ thấp và thành thạo các framework xử lý luồng. Trong thực tế, bạn sẽ thường làm các pipeline liên tục thu nạp và chuyển đổi dữ liệu (ví dụ clickstream, dữ liệu cảm biến, log) để vận hành bảng điều khiển trực tiếp và cảnh báo tự động.

• Kiến trúc data mesh và data fabric: Khi nền tảng dữ liệu mở rộng, tổ chức đang suy nghĩ lại về kiến trúc tập trung. Khái niệm data mesh – coi mỗi miền kinh doanh là một “sản phẩm dữ liệu” nhỏ do đội miền đó sở hữu – đã trở nên phổ biến. Kỹ sư dữ liệu có thể làm trong các nhóm đa chức năng sở hữu miền dữ liệu cụ thể (marketing, bán hàng, v.v.) thay vì một đội trung tâm quản lý toàn bộ dữ liệu. Trong khi đó, kiến trúc data fabric – dùng lớp siêu dữ liệu và tích hợp thống nhất để kết nối dữ liệu trên nhiều silo – cũng đang nổi lên.
  
  Gartner ghi nhận cả hai cách tiếp cận (mesh và fabric) đều là chủ đề nóng: mesh cho phi tập trung và “dữ liệu như sản phẩm”, còn fabric cho tích hợp dữ liệu phân tán. Trên thực tế, các nền tảng và công cụ mới (như hồ miền, dịch vụ danh mục, và pipeline tự động) hỗ trợ triển khai các mô hình này. Bài học cho kỹ sư dữ liệu là hãy sẵn sàng làm việc trong đội theo miền và hiểu các hệ thống siêu dữ liệu/danh mục hiện đại. (Lưu ý, các chuyên gia cho rằng data mesh vẫn đang phát triển và thường được dùng cùng giải pháp data fabric.)

• Hiện đại hóa cloud-native: Gần như toàn bộ kỹ thuật dữ liệu nay chạy trên đám mây. Công ty đang di chuyển từ kho dữ liệu on-prem sang kho dữ liệu và lakehouse trên đám mây (Snowflake, Redshift, Azure Synapse, Databricks, v.v.). Kiến trúc cloud-native – pipeline không máy chủ, streaming quản lý (ví dụ Kinesis, Pub/Sub) và lưu trữ có khả năng mở rộng – là xu hướng chủ đạo. Do đó, kỹ sư dữ liệu nên thành thạo dịch vụ đám mây và tự động hóa (Hạ tầng như Mã – IaC, CI/CD cho pipeline dữ liệu). Đón nhận công cụ cloud-native giúp bạn mở rộng/thu hẹp tài nguyên theo nhu cầu, tối ưu chi phí và tập trung vào logic dữ liệu thay vì vận hành máy chủ. Tóm lại, nền tảng dữ liệu đang được hiện đại hóa cho kỷ nguyên đám mây, và kỹ sư dữ liệu là lực đẩy cho quá trình này.

• Quản trị và chất lượng dữ liệu: Với khối lượng dữ liệu và quy định gia tăng, các công cụ cho quản trị dữ liệu, dòng dữ liệu và chất lượng (danh mục dữ liệu, pipeline theo hợp đồng, khả năng quan sát) đang trưởng thành. Hợp đồng dữ liệu và registry schema (tự động hóa thỏa thuận giữa bên tạo và bên tiêu thụ dữ liệu) là xu hướng, đảm bảo các đội không “làm vỡ” pipeline của nhau. Là kỹ sư dữ liệu, bạn có thể làm việc với các khung và công cụ quản trị mới (như Great Expectations, Monte Carlo, hoặc danh mục dữ liệu mã nguồn mở) để giúp tổ chức tin tưởng dữ liệu của mình. (Ví dụ, một xu hướng là dùng “hợp đồng dữ liệu” để áp chuẩn schema nhất quán giữa các đội.)

• DevOps và tự động hóa: Cuối cùng, ranh giới giữa kỹ thuật phần mềm và kỹ thuật dữ liệu tiếp tục mờ dần. Nhiều tổ chức áp dụng thực hành DevOps cho dữ liệu (thường gọi là DataOps hoặc MLOps). Điều này có nghĩa kiểm soát phiên bản cho mã dữ liệu, kiểm thử tự động pipeline dữ liệu và triển khai liên tục hạ tầng dữ liệu. Các khung tự động hóa (như Apache Airflow cho pipeline, Terraform hoặc CloudFormation cho hạ tầng) nay là tiêu chuẩn. Thành thạo các công cụ và thực hành DevOps này sẽ giúp bạn triển khai giải pháp dữ liệu nhanh hơn và tin cậy hơn.

Kết luận

Kỹ thuật dữ liệu là một trong những công việc có nhu cầu cao nhất trong bức tranh khoa học dữ liệu và chắc chắn là lựa chọn nghề nghiệp tuyệt vời cho những ai khao khát bước vào lĩnh vực dữ liệu. Nếu bạn quyết tâm trở thành kỹ sư dữ liệu nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, tôi rất khuyến nghị theo lộ trình nghề nghiệp Data Engineer in Python của chúng tôi, cung cấp kiến thức thực hành để bạn trở thành kỹ sư dữ liệu tự tin. Bạn cũng có thể bắt đầu với khóa Introduction to Data Engineering hoặc khám phá hướng dẫn học kỹ thuật dữ liệu từ con số 0.