Trang chủ>  Blog >  Chia sẻ kinh nghiệm >  Data Engineer vs Machine Learning Engineer: Chọn Hướng Nào 2025?

Data Engineer vs Machine Learning Engineer: Chọn Hướng Nào 2025?


Năm 2025 được dự báo là thời điểm bùng nổ AI trong doanh nghiệp. Điều này khiến hai vai trò Data Engineer (DE) và Machine Learning Engineer (MLE) trở thành tâm điểm tuyển dụng. Nhiều bạn phân vân: “Nên theo hướng nào để có lộ trình sự nghiệp tốt nhất?”. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết để bạn dễ quyết định hơn.

  316 lượt xem

Nội dung bài viết

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

Tiêu chí

Data Engineer

Machine Learning Engineer

Mục tiêu

Đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, chất lượng

Triển khai & tối ưu model AI/ML

Kỹ năng chính

SQL, Python/Scala, Spark, Airflow, Cloud

Python, TensorFlow/PyTorch, MLOps

Sản phẩm tạo ra

Data pipeline, Data Warehouse

Model đã deploy, API prediction

Đối tượng phục vụ

Analyst, Scientist, BI Team

End-user, Product Team

Điểm mạnh

Kiến trúc dữ liệu, tối ưu hạ tầng

Xây dựng mô hình thông minh

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 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


🏗️ Data Warehouse – Nền móng dữ liệu cho doanh nghiệp hiện đại

💡 Mỗi ngày, doanh nghiệp tạo ra hàng triệu dòng dữ liệu – từ CRM, Marketing, Sales đến App và IoT. Nếu không có nơi tập trung, dữ liệu sẽ rải rác như “rừng rậm không bản đồ”. Data Warehouse (Kho dữ liệu) chính là nơi gom, chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu doanh nghiệp, giúp mọi bộ phận truy cập một “nguồn sự thật duy nhất” để phân tích và ra quyết định.

🎨 Data Visualization – Khi con số biết kể chuyện

“Một biểu đồ tốt có thể thay thế hàng nghìn dòng báo cáo.” Visualization không chỉ là vẽ đẹp — mà là kể chuyện bằng dữ liệu.

📊 Data Quality – Khi dữ liệu “bẩn” phá hỏng mọi insight

“Garbage in, garbage out.” Dữ liệu sai → báo cáo sai → quyết định sai. Data Quality là nền móng sống còn trong mọi hệ thống dữ liệu hiện đại.

Các bài viết liên quan