Vì Sao Nhiều Data Engineer Junior Bị Loại Dù Pipeline Vẫn “Chạy Bình Thường”?

Pipeline vẫn chạy.
Job không fail.
Log không báo error.

Nhưng sáng hôm đó, báo cáo gửi cho ban lãnh đạo sai số liệu.

Trong cuộc họp ngắn ngay sau đó, không ai hỏi pipeline dùng Spark hay Airflow. Không ai quan tâm code có clean hay không. Chỉ có một câu hỏi được lặp lại:

“Dữ liệu này có đáng tin không?”

Và người phải trả lời câu hỏi đó, cuối cùng, luôn là Data Engineer.

Đây là khoảng trống lớn nhất mà tôi thấy ở rất nhiều Data Engineer junior: họ học cách làm cho pipeline chạy, nhưng chưa học cách chịu trách nhiệm cho dữ liệu sau khi pipeline chạy xong.

Pipeline không fail, vậy Data Engineer đã làm sai ở đâu?

Trong môi trường học tập, một pipeline được coi là “đúng” khi nó chạy xong và cho ra output.

Trong môi trường doanh nghiệp, pipeline chỉ được coi là “ổn” khi dữ liệu đầu ra có thể được tin cậy để ra quyết định.

Rất nhiều Data Engineer junior không gặp vấn đề về kỹ thuật cơ bản. Nhưng khi bước vào phỏng vấn hoặc thử việc, họ thường bị đánh giá thấp vì những điểm mà họ không nghĩ là lỗi:

• Không phát hiện dữ liệu sai về mặt logic
• Không kiểm soát các trường hợp dữ liệu bất thường nhưng không gây crash
• Không hiểu dữ liệu mình tạo ra đang được dùng ở đâu và dùng để làm gì

Pipeline chạy chỉ là điều kiện cần. Độ tin cậy của dữ liệu mới là điều kiện đủ.

Vì sao kiến thức kỹ thuật không giúp bạn vượt qua vòng tuyển dụng Data Engineer?

Một sai lầm phổ biến là nghĩ rằng Data Engineer được tuyển vì biết nhiều công nghệ.

Thực tế, công nghệ chỉ là công cụ. Điều nhà tuyển dụng tìm là tư duy vận hành hệ thống dữ liệu.

Khi phỏng vấn Data Engineer junior, những câu hỏi thường không xoáy sâu vào cú pháp, mà vào tình huống:

• Nếu dữ liệu đầu vào thay đổi schema, pipeline của bạn phản ứng thế nào?
• Nếu job chạy trễ, team nào bị ảnh hưởng đầu tiên?
• Nếu số liệu sai nhưng không có error, bạn phát hiện bằng cách nào?

Những câu hỏi này không thể trả lời tốt nếu bạn chỉ học Data Engineer trong môi trường “mọi thứ đều đúng”.

Project Data Engineer cá nhân thường thiếu điều gì?

Rất nhiều project Data Engineer trên GitHub được làm rất bài bản. Nhưng chúng thường có một điểm chung: mọi thứ đều chạy trong điều kiện lý tưởng.

• Dữ liệu sạch.
• Volume ổn định.
• Không có lỗi bất ngờ.
• Không có downstream team thật.

Trong khi đó, nhà tuyển dụng khi xem project lại tự đặt ra những câu hỏi khác:

• Nếu dữ liệu tăng đột biến thì pipeline có chịu được không?
• Nếu một task fail giữa chừng, dữ liệu có bị duplicate hay thiếu không?
• Nếu downstream dùng sai dữ liệu, ai chịu trách nhiệm?

Khi project không thể hiện được cách bạn suy nghĩ về những rủi ro này, nó khó chứng minh rằng bạn đã sẵn sàng cho production.

Vì sao “học thêm công cụ” không giải quyết được vấn đề của Data Engineer junior?

Sau mỗi lần trượt phỏng vấn, rất nhiều Data Engineer junior phản xạ bằng cách học thêm: thêm framework, thêm cloud service, thêm công nghệ mới.

Nhưng trong phần lớn các ca mentoring tôi từng gặp, vấn đề không nằm ở thiếu công cụ, mà nằm ở thiếu ownership.

Học thêm công cụ khi chưa hiểu rõ vai trò của mình trong hệ thống thường dẫn đến:

• Biết nhiều thứ nhưng không thứ nào gắn với trách nhiệm cụ thể
• CV dài hơn nhưng không thể hiện được năng lực vận hành
• Phỏng vấn vẫn trượt vì câu trả lời thiếu bối cảnh thực tế

Trong doanh nghiệp, Data Engineer không được đánh giá vì biết nhiều tool, mà vì hệ thống họ xây dựng có thể được tin cậy trong dài hạn.

Data Engineer junior được tuyển vì điều gì?

Khi đứng ở phía tuyển dụng, tôi không tìm một người “không bao giờ sai”.

Tôi tìm một người biết mình phải chịu trách nhiệm cho điều gì.

Một Data Engineer junior được đánh giá cao thường thể hiện được rằng họ:

• Hiểu dữ liệu của mình ảnh hưởng đến team nào ở downstream
• Biết ưu tiên sự ổn định hơn giải pháp phức tạp không cần thiết
• Nhận ra rủi ro trước khi sự cố trở thành vấn đề lớn

Đây không phải là kỹ năng có thể học nhanh trong vài tutorial.

Nó đến từ cách bạn nhìn hệ thống dữ liệu như một thứ đang sống và đang vận hành mỗi ngày.

Nếu học lại từ đầu, nên học Data Engineer theo hướng nào?

Nếu quay lại điểm xuất phát, tôi sẽ không khuyên bạn học thật nhiều công nghệ ngay từ đầu. Tôi sẽ khuyên bạn học Data Engineer từ góc nhìn production.

Hãy luôn đặt mình vào tình huống dữ liệu không hoàn hảo: dữ liệu sai, dữ liệu trễ, dữ liệu thay đổi. Hãy tập suy nghĩ xem hệ thống của bạn phản ứng ra sao trong những trường hợp đó.

Khi bạn học Data Engineer với câu hỏi “điều gì sẽ xảy ra nếu mọi thứ không như mong đợi?”, kiến thức kỹ thuật sẽ tự nhiên có giá trị thực tế.

Bị loại nhiều lần có nghĩa là bạn không phù hợp với Data Engineer?

Không hẳn.

Nếu bạn đã học Data Engineer 6–12 tháng nhưng vẫn chưa vượt qua vòng tuyển dụng, điều đó không nói lên việc bạn thiếu năng lực. Nó chỉ cho thấy bạn đang chưa được học cách chịu trách nhiệm cho hệ thống dữ liệu trong môi trường thật.

Rất nhiều Data Engineer junior tôi từng mentoring đã cải thiện rõ rệt kết quả phỏng vấn chỉ sau khi họ thay đổi tư duy:
từ “xây pipeline cho chạy” sang “xây hệ thống để doanh nghiệp tin cậy”.

Nếu bạn muốn nhìn bức tranh rộng hơn – vì sao nhiều người học Data nói chung vẫn khó xin việc sau 6–12 tháng và làm thế nào để chọn hướng học ít rủi ro hơn – bạn có thể đọc bài phân tích tổng quan tại đây:

Vì Sao Học Data 6–12 Tháng Vẫn Khó Xin Việc – Góc Nhìn Từ Mentor

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp