データエンジニアは、データ分析基盤の設計・構築・運用を担う職種です。データドリブンな経営が広がる中で、需要が高まっている職種の一つと言われています。データサイエンティストやアナリストとは役割が異なり、基盤側を担う点が特徴です。
データエンジニアの主な業務
データエンジニアの業務は、データ収集、変換、蓄積、配信といったデータパイプラインの構築・運用が中心となります。データウェアハウスの設計や、ETL/ELTツールを用いた処理の自動化、データ品質の担保なども重要な役割です。
近年はクラウド上のデータ基盤（BigQuery、Snowflake、Redshiftなど）を扱うケースが増えており、これらに関する経験が求人で評価される傾向があります。
求められる技術スタック
データエンジニアに求められる代表的な技術は以下の通りです。
- SQL：複雑なクエリやパフォーマンスチューニング
- Python：データ処理のスクリプティング
- クラウドデータウェアハウス：BigQuery、Snowflakeなど
- ワークフロー管理ツール：Airflow、dbtなど
- ストリーミング処理：Kafka、Kinesisなど
すべてを網羅する必要はありませんが、基幹となるSQLとクラウド基盤の知識は多くの求人で前提とされる傾向があります。
データサイエンティスト・アナリストとの違い
データサイエンティストやアナリストが「データから価値を引き出す」ことに注力するのに対し、データエンジニアは「データを使える状態にする」ことに注力します。両者の連携が成果に直結するため、ビジネス側の要件を理解しながら基盤を設計する姿勢が求められると言われています。
転職活動でアピールしたい経験
職務経歴書では、扱ったデータ量、構築したパイプラインの規模、運用面での改善事例などを具体的に書くことが望ましいでしょう。「日次処理の所要時間を短縮した」「データ品質チェックの仕組みを導入した」などの定量的な成果は説得力があります。
まとめ
データエンジニアの転職では、SQLとクラウドデータ基盤の経験、パイプライン構築の実績、ビジネス理解の3つが重要なポイントになる傾向があります。自身の経験を棚卸しし、応募先のデータ環境に合わせて準備を進めましょう。
