17 มิ.ย. 2568
35

หางาน,สมัครงาน,งาน,เส้นทางอาชีพ (Career Path) และโอกาสในการเติบโตของ Data Engineer

ตำแหน่ง Data Engineer มีหน้าที่หลักในการออกแบบ สร้าง และดูแลระบบโครงสร้างข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst), นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) และผู้บริหารระดับสูงที่ใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ ซึ่งถือเป็นฟันเฟืองสำคัญในทุกองค์กรที่ใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อนกลยุทธ์

บทบาทหลักของ Data Engineer

ออกแบบและพัฒนา Data Pipeline เพื่อรวบรวม จัดเก็บ และแปลงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ
สร้างและจัดการ Data Warehouse และ Data Lake
ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning), จัดระเบียบข้อมูล และตรวจสอบคุณภาพข้อมูล (Data Quality)
ทำงานร่วมกับ Data Scientist และ Data Analyst เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลพร้อมใช้งาน
ใช้เทคโนโลยีอย่าง Python, SQL, Apache Spark, Hadoop, Airflow, และเครื่องมือคลาวด์ เช่น AWS, GCP, Azure

เส้นทางอาชีพของ Data Engineer

เส้นทางอาชีพของ Data Engineer มีความชัดเจนและหลากหลาย โดยสามารถเริ่มต้นจากตำแหน่งพื้นฐานและเติบโตสู่ระดับเชิงกลยุทธ์ในองค์กรได้ดังนี้:

1. Junior Data Engineer / Entry-Level

สำหรับผู้ที่เพิ่งจบใหม่หรือมีประสบการณ์ในสายเทคโนโลยีไม่มาก เริ่มต้นด้วยการดูแลงานพื้นฐาน เช่น เขียน SQL Query, แก้ไข Pipeline เบื้องต้น หรือจัดการข้อมูลใน Data Warehouse

ประสบการณ์: 0–2 ปี
เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 25,000 – 45,000 บาท/เดือน
ทักษะสำคัญ: SQL, Python, การเข้าใจฐานข้อมูลพื้นฐาน และความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Cloud

2. Data Engineer

เมื่อมีประสบการณ์และทักษะมากขึ้น จะสามารถออกแบบและสร้าง Data Pipeline อย่างเต็มรูปแบบ รับผิดชอบงานที่ซับซ้อนขึ้น และเริ่มทำงานกับระบบแบบกระจาย (Distributed Systems)

ประสบการณ์: 2–5 ปี
เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 45,000 – 80,000 บาท/เดือน
ทักษะสำคัญ: การใช้ Spark, Hadoop, Airflow, Docker, และการออกแบบระบบ ETL ที่มีประสิทธิภาพ

3. Senior Data Engineer

ทำหน้าที่บริหารจัดการงานเชิงลึก เช่น ออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล (Data Architecture), ปรับปรุงประสิทธิภาพระบบ, และเริ่มมีบทบาทในการตัดสินใจเชิงเทคนิคในทีม

ประสบการณ์: 5–8 ปี
เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 80,000 – 120,000 บาท/เดือน
ทักษะสำคัญ: Cloud Platform (AWS/GCP), Infrastructure as Code (Terraform), Design Pattern, Big Data System

4. Lead Data Engineer / Data Engineering Manager

ดูแลทีม Data Engineer ทั้งในด้านเทคนิคและการบริหาร ทบทวนงาน สร้างแนวทางการทำงาน (Best Practices) และร่วมวางแผนกลยุทธ์ด้านข้อมูลกับผู้บริหารระดับสูง

ประสบการณ์: 8–10 ปีขึ้นไป
เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 120,000 – 180,000+ บาท/เดือน
ทักษะสำคัญ: Leadership, Project Management, Communication Skill, Technical Vision

5. Chief Data Officer (CDO) / Head of Data / Data Architect

ตำแหน่งเชิงบริหารสูงสุดของสายงานด้านข้อมูล มีหน้าที่กำหนดทิศทางกลยุทธ์ข้อมูลระดับองค์กร ดูแลความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎหมาย และเพิ่มคุณค่าของข้อมูลเชิงธุรกิจ

ประสบการณ์: 10 ปีขึ้นไป
เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 200,000 บาทขึ้นไป (ขึ้นกับขนาดองค์กร)
ทักษะสำคัญ: Strategic Thinking, Governance, Data Monetization, Compliance, และ Business Alignment

โอกาสในการเติบโตและพัฒนาตนเองในสายงาน Data Engineer

อาชีพ Data Engineer เป็นหนึ่งในสายงานที่เติบโตเร็วที่สุดและเป็นที่ต้องการอย่างมากในปัจจุบัน เนื่องจากข้อมูลได้กลายมาเป็นทรัพยากรสำคัญในการดำเนินธุรกิจ การเติบโตของอุตสาหกรรมดิจิทัลทำให้ตำแหน่งนี้ไม่ใช่เพียงแค่งานเทคนิคหลังบ้าน แต่เป็นตำแหน่งที่มีบทบาทสำคัญเชิงกลยุทธ์ในองค์กร และยังเป็นอาชีพที่มีศักยภาพในการเติบโตทั้งในแง่ของหน้าที่การงาน รายได้ และโอกาสในการทำงานระดับนานาชาติ

เติบโตในสายงานได้หลากหลายทิศทาง

สายงาน Data Engineer มีโครงสร้างเส้นทางอาชีพที่ชัดเจน โดยสามารถเริ่มต้นจากตำแหน่งระดับเริ่มต้น และเติบโตสู่ระดับอาวุโสหรือระดับบริหารได้ภายในระยะเวลาไม่กี่ปี หากมีการพัฒนาทักษะและผลงานที่โดดเด่น โดยทั่วไป ผู้ที่เริ่มต้นจาก Junior Data Engineer มักจะใช้เวลาเพียง 1-2 ปีในการเลื่อนขั้นเป็น Data Engineer ระดับกลาง และอีก 2-3 ปีถัดมาก็สามารถก้าวขึ้นเป็น Senior หรือ Lead ได้ ขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กรและโอกาสภายในทีม

สำหรับผู้ที่มีประสบการณ์มากและสามารถมองภาพรวมของโครงสร้างข้อมูลในระดับองค์กรได้ ก็สามารถเติบโตไปสู่ตำแหน่งที่มีความรับผิดชอบสูง เช่น Data Architect, Head of Data หรือ Chief Data Officer ซึ่งมีบทบาทในการวางกลยุทธ์ข้อมูลระดับองค์กร

พัฒนาทักษะได้อย่างต่อเนื่อง

สายงานนี้เป็นหนึ่งในไม่กี่อาชีพที่เปิดโอกาสให้พนักงานสามารถเรียนรู้และอัปสกิลได้อย่างต่อเนื่องตลอดเวลา เนื่องจากเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง เช่น Cloud Computing, Big Data Platform, ระบบ Automation และ DevOps มีการพัฒนาอยู่เสมอ ทำให้ผู้ที่ทำงานในสายนี้จำเป็นต้องเรียนรู้สิ่งใหม่อยู่ตลอดเวลา

ตัวอย่างทักษะที่สามารถพัฒนาต่อได้ เช่น การใช้งานระบบ Cloud (เช่น AWS, Google Cloud, Azure), เครื่องมือจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (เช่น Apache Spark, Kafka), การออกแบบ Infrastructure as Code (เช่น Terraform) หรือแม้กระทั่งการเรียนรู้ด้าน Machine Learning และ DataOps เพื่อขยายขอบเขตการทำงาน

โอกาสทำงานในองค์กรระดับโลก และงานแบบ Remote

ด้วยความที่ทักษะของ Data Engineer เป็นทักษะสากล ไม่ขึ้นอยู่กับประเทศหรือภาษา การทำงานในสายนี้จึงมีความยืดหยุ่นสูง และสามารถขยายโอกาสไปสู่องค์กรระดับนานาชาติได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าจะเป็นการย้ายไปทำงานกับบริษัทต่างประเทศ หรือการรับงานแบบ Remote และ Freelance กับองค์กรทั่วโลกผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์

นอกจากนี้ บางบริษัทต่างประเทศยังให้ค่าตอบแทนในระดับที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยในประเทศ และเปิดโอกาสให้ Data Engineer ทำงานกับระบบที่มีขนาดใหญ่ มีความท้าทาย และใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยที่สุด

เปลี่ยนสายงาน หรือขยายบทบาทได้ในอนาคต

อีกหนึ่งจุดเด่นของอาชีพ Data Engineer คือความสามารถในการเปลี่ยนทิศทางอาชีพได้อย่างยืดหยุ่น หากในอนาคตมีความสนใจในด้านอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ก็สามารถต่อยอดไปสู่สายงานที่หลากหลาย เช่น

Data Scientist: หากสนใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและการสร้างโมเดลทางสถิติ
Machine Learning Engineer: สำหรับผู้ที่สนใจนำข้อมูลไปพัฒนาโมเดล AI
Solutions Architect: หากต้องการเปลี่ยนไปดูภาพรวมด้านสถาปัตยกรรมระบบ
Business Intelligence / Analytics: หากสนใจผสมผสานเทคโนโลยีกับการตัดสินใจทางธุรกิจ