Data Engineer là gì?

Data Engineer là người xây dựng hạ tầng dữ liệu:

• Thiết kế pipeline ETL/ELT để dữ liệu chảy từ hệ thống nguồn đến kho dữ liệu.
• Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu, đảm bảo chất lượng và hiệu năng.
• Quản lý Data Warehouse/Data Lake, tối ưu chi phí lưu trữ.
• Cung cấp dữ liệu cho Analyst và Data Scientist phân tích hoặc huấn luyện model.

💡 Vai trò: “Xây đường ống” cho dữ liệu – giúp dữ liệu sẵn sàng, sạch, và nhất quán.

Machine Learning Engineer là ai?

Machine Learning Engineer là người xây dựng và triển khai model ML/AI:

• Lấy dữ liệu từ pipeline → tiền xử lý → train model.
• Triển khai model lên production, theo dõi độ chính xác (accuracy, drift).
• Tối ưu hiệu suất mô hình và phục vụ realtime prediction.
• Làm việc sát với Data Scientist và Product Team.

💡 Vai trò: “Đưa mô hình vào thực tế” – biến nghiên cứu AI thành sản phẩm thật.

So sánh nhanh DE vs MLE

Xu hướng 2025

• 🔥 Nhu cầu Data Engineer vẫn cao vì mọi dự án AI đều cần dữ liệu sạch và pipeline ổn định.
• 🚀 MLE đang bùng nổ nhờ sự phổ biến của GenAI, LLM, RAG – doanh nghiệp cần người triển khai AI thực tế.
• 💡 Lakehouse + MLOps sẽ là xu hướng: Data Engineer cần học thêm MLOps, MLE cần hiểu dữ liệu nhiều hơn.

Nên chọn hướng nào?

• Nếu bạn thích hạ tầng, tối ưu hệ thống, SQL/Cloud, hãy chọn Data Engineer.
• Nếu bạn thích AI, train model, tối ưu thuật toán, hãy chọn Machine Learning Engineer.
• ✅ Gợi ý: Bắt đầu bằng Data Engineering (SQL, pipeline) → khi vững dữ liệu, học thêm ML/MLOps để chuyển hướng nếu muốn.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com