hieu_hieu
Senior Member
em 2k2 ạbác 2k1 hay 2k2 vậy?
em 2k2 ạbác 2k1 hay 2k2 vậy?
em học BKHN. Hồi trước có làm quen với các công nghệ như Hadoop, Spark qua btl nhưng chưa sâu. Airlfow và Elasticsearch thì có cơ hội làm qua ở công ty đang thực tập. Chủ yếu ở công ty viết API với fix các luồng thu thập dữ liệu thôi bác ạ.bác học trường gì thế, với lại đã có những kiến thức cơ bản nào về data engineer rồi ạ?
Em IT1 bác ơi, mấy ông IT E10 toàn theo hướng DS, AI thôi.ĐỈnh quá bác ơi, chắc bác học IT E-10 nhỉ, ngành đó đúng đỉnh cao![]()
Nếu outsource thì thường theo hướng nào và product thì theo hướng nào vậy bác?Hi. Mình thấy làm DE có 2 mảng chính, sẽ lấy ví dụ cụ thể ở công ty hiện giờ luôn
1. Data ETL
2. Data Platform
- Thiết kế datawarehouse (kimball)
- Xây dựng luồng xử lý dữ liệu theo thiết kế dwh (pyspark, dbt-trino)
- Ingest dữ liệu thô (spark, polars, debezium)
- Lập lịch (Airflow)
- Thiết kế và quản trị hệ thống data (k8s), thường gồm các phần chính:
- storage: hdfs, s3, postgresql, clickhouse
- compute: spark, jupyter
- serving: query engine (trino), message queue (kafka), metadata (datahub), visualization (superset), logs/metric (grafana)
- Nghiên cứu để tối ưu hệ thống, giải quyết tech debts, đề xuất công nghệ mới, giả sử starrocks vs trino, dagster vs airflow, table format (deltalake, iceberg), openmetadata vs datahub
- Phát triển tools phù hợp yêu cầu của công ty
- Data Engineer = Software Engineer for Data
outsource tùy dự án + cloud, còn product chắc giống tôi kể bên trên đó thímNếu outsource thì thường theo hướng nào và product thì theo hướng nào vậy bác?
) Rất mong các ae cho em xin chút lời khuyên, em cũng level junior đi làm được hơn năm thôi ạ 