データウェアハウス、ETL/ELTパイプライン、データレイクといった「データが流れる仕組み」を設計・構築する職種です。分析やAIの成果はデータの質と整備状況で決まるため、生成AIブームの実務的な主役はこの職種だと言われるほど需要が伸びています。
バックエンドやDBAからの越境ルートが確立しており、SQL・クラウド・プログラミングの重なりを活かして参入しやすいのも特徴です。モデルを作る仕事より地味に見えますが、市場価値の伸びと安定性のバランスでは屈指の選択肢です。
主な仕事内容
データパイプライン(ETL/ELT)の構築
DWH・データレイクの設計・運用
データ品質・カタログの整備
分析者・MLチームへのデータ提供
代表的なスキル・技術
- SQL
- Python
- BigQuery / Snowflake / Redshift
- dbt / Airflow
- クラウド
- データモデリング
この職種からのキャリアパス
- 1
アナリティクスエンジニア・データアーキテクトへ進む
- 2
MLOpsエンジニアとしてAI基盤へ展開する
- 3
データ組織のマネージャーになる
市場動向データ
データエンジニア・AI人材の需要と年収【2026年市場動向】
生成AIの実装競争が、データ基盤を作れる人材の価値を押し上げています。ブームの実態を数字で確かめます。
データエンジニアの転職に強い相談先
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