Những kỹ năng không thể thiếu của Data Engineer trong kỷ nguyên AI

Và người Data Engineer chính là người “vận hành nhà máy dữ liệu” – đảm bảo mọi dữ liệu được thu thập, xử lý, và lưu trữ đúng cách để các mô hình AI có thể hoạt động hiệu quả.

Vậy trong năm 2025 và xa hơn, đâu là những kỹ năng không thể thiếu của một Data Engineer? 

1. Thành thạo các ngôn ngữ lập trình xử lý dữ liệu

• Python: vẫn là ngôn ngữ “xương sống” cho Data Engineer, dùng để viết ETL pipelines, xử lý dữ liệu và kết nối hệ thống.

• SQL: không chỉ là “ngôn ngữ truy vấn”, mà còn là kỹ năng nền tảng để làm việc với mọi hệ thống database.

• Ngoài ra, Scala hoặc Java cũng thường được sử dụng khi làm việc với Apache Spark hoặc các nền tảng Big Data khác.

2. Hiểu sâu về Data Pipeline & ETL/ELT

Data Engineer cần biết cách thiết kế, xây dựng và quản lý luồng dữ liệu (pipeline) – từ nguồn (source) đến kho dữ liệu (data warehouse).

Một số công cụ phổ biến:

• Apache Airflow, Prefect, Luigi – cho orchestration và scheduling

• Kafka, Kinesis – cho streaming data

• dbt – cho ELT transformation hiện đại

Pipeline tốt không chỉ chạy được, mà còn phải ổn định, có khả năng mở rộng và dễ giám sát.

3. Kinh nghiệm với Cloud & Data Warehouse

Trong kỷ nguyên AI, dữ liệu không còn nằm trên một server duy nhất. Data Engineer cần làm chủ các nền tảng đám mây như:

• AWS (Redshift, Glue, S3)

• GCP (BigQuery, Dataflow)

• Azure (Synapse, Data Factory)

Song song, kỹ năng thiết kế Data Warehouse hiện đại (Snowflake, Databricks, BigQuery) giúp tối ưu chi phí và hiệu năng.

4. Kiến thức về Data Modeling và Data Governance

Không chỉ “xây pipeline”, Data Engineer còn phải biết tổ chức dữ liệu hợp lý:

• Thiết kế schema theo chuẩn Star Schema / Snowflake Schema

• Áp dụng best practice về data partition, clustering, indexing

• Đảm bảo data quality, lineage, và compliance (GDPR, HIPAA, v.v.)

Một pipeline AI tốt bắt đầu từ dữ liệu sạch và mô hình hóa chuẩn ngay từ đầu.

5. Hiểu biết về Machine Learning & AI Infrastructure

Dù không phải là Data Scientist, nhưng Data Engineer cần hiểu:

• Cách chuẩn bị dữ liệu cho model training

• Cách lưu trữ, versioning và triển khai model (MLOps)

• Các công cụ hỗ trợ như TensorFlow Extended (TFX), MLflow, Kubeflow

Điều này giúp Data Engineer dễ dàng phối hợp với team Data Science / AI, đảm bảo pipeline dữ liệu sẵn sàng cho việc huấn luyện và triển khai mô hình.

6. Kỹ năng mềm: giao tiếp & hợp tác đa chức năng

Data Engineer thường làm việc chặt chẽ với:

• Data Analyst (để hiểu yêu cầu báo cáo)

• Data Scientist (để cung cấp dữ liệu huấn luyện)

• DevOps (để tối ưu hạ tầng)

Vì vậy, kỹ năng giao tiếp, quản lý ưu tiên, và giải thích vấn đề kỹ thuật một cách dễ hiểu là yếu tố không thể thiếu.

Trong kỷ nguyên AI, vai trò của Data Engineer ngày càng trở nên trọng yếu.
Không chỉ dừng ở việc “xử lý dữ liệu”, họ chính là người thiết kế nền tảng dữ liệu thông minh, đảm bảo các mô hình AI hoạt động chính xác, ổn định và nhanh chóng.

Nếu bạn đang hướng tới sự nghiệp Data Engineer, hãy đầu tư vào:

• Nền tảng vững chắc (Python, SQL, ETL)

• Hiểu biết cloud & pipeline hiện đại

• Tư duy hệ thống và học hỏi liên tục