如何成為資料工程師
官方職業名稱：Data Engineer
也稱為: Big data engineer
為分析海量資料而整理和管理資料，並搭建和營運資訊基礎設施，使複雜的大規模資料得到有效利用。
主要任務
- 學習資料背後的業務知識
- 研究資料加工和整理的方法
- 補全缺失的資料
- 整理重複的資料
- 統一不一致的寫法（如 center 與 centre 等）
- 把資料製成圖表等，實現視覺化
- 編寫加薪資料的程式
- 研究搭建什麼樣的資訊基礎設施
- 研究使用哪種雲服務
- 在雲端設計資料資訊基礎設施
- 在雲端搭建資料資訊基礎設施
- 在雲端營運資料資訊基礎設施
- 設計部署在公司內部的資料資訊基礎設施
- 搭建部署在公司內部的資料資訊基礎設施
- 營運部署在公司內部的資料資訊基礎設施
- 研究「訓練資料」的製作方針
- 為製作「訓練資料」整理資料
- 為製作「訓練資料」編寫程式
- 執行 AI，並根據結果重新制作訓練資料
- 支援資料製作人員的工作
- 建立資料收集流程
- 設計系統
- 開發公司內部網頁應用，並向員工講解
- 管理專案進度
- 修正和恢復資料
如何入行
被錄用的應屆畢業生很多來自理工科學士或研究生，但也有很多在心理學或經濟學等科目中處理過資料的文科畢業生。有些是高等專門學校或專門學校（職業學校）的IT專業畢業生。有些公司以系統工程師身份錄用應屆畢業生，再把其中一部分培養為資料工程師。
很多中途錄用者是從系統工程師等IT工程職位轉來的。在中途錄用時，對金融、醫療、製造或教育等特定領域的詳細瞭解是一種優勢。
有民營企業實施的海外認證（如Google Professional Data Engineer），持有這類認證可以在日本國內外證明資料工程技能。
它們本身不是資料工程資格，但資訊處理推進機構（IPA）的資料庫專家和系統架構師考試可以證明相關知識。
對於應屆畢業生，很多公司根據需要提供基礎技能（程式設計、數學、資料分析、資料庫、分散式處理、機器學習、AI等）、業務知識（如瞭解客戶業務以把握資料背景）和專案管理（團隊管理和敏捷開發）方面的培訓。如今需要更快的開發速度，因此需要的是敏捷開發技能，而不是過去的瀑布式方法。
培訓結束後，參與公司內的專案，在工作中提高技能，還可以參加Kaggle等相關社群。正如其首頁所說，Kaggle是"Your Machine Learning and Data Science Community"，匯聚了世界各地從事機器學習和資料科學的數十萬人。
之後，有些人走管理路線，先管理專案再管理團隊，也有人深化專業能力成為專家。有些人進而成為資料科學家或AI工程師。
資料工程師需要微積分、線性代數、機率和統計等數學能力；Python、Scala、Java、R等程式設計能力；以及在亞馬遜、谷歌等雲平臺上設計、建立和營運大數據分析環境的技能。還需要使用Hadoop等工具對大規模資料進行分散式處理的知識。如今AI開發十分活躍，往往還要求機器學習方面的知識。瞭解資料所來自的業務領域非常重要；沒有這方面的知識，就無法判斷該用什麼資料、如何處理。還需要跟上技術動向和社會經濟發展。
生成式AI越來越多地被用於編寫收集和分析資料所需的程式：先用生成式AI做出粗略版本，再修改補充、測試並使用。
需要耐心和毅力來細緻處理龐大複雜的資料。分析資料時，還必須檢驗自己的假設，客觀審視自己的想法。還需要對技術和分析的好奇心以及嘗試新方法的意願。
從事這份工作的人表示，大學學士學歷的人較多。 來自 job tag 對各職業從業者的調查（可多選）。它反映的是從業者的看法，而不是持有各學歷的人所佔的比例。
入行途徑
- 大學: 電腦與資訊科技學位, 日本有 96 所大學開設
- 專門學校、短期大學、高等專門學校和技能檢定: Vocational college (専門学校) course: Information processing. 專修學校「情報処理」（工業関係）課程在 2024 學年度有 13,241 名畢業生，其中 9,184 人進入相關領域工作（2025 年學校基本調查，第 237 表）。課程與該職業的對應由 Peernovo 判定。
薪資 · 職位空缺 · AI 與這份工作
- 平均年收入：¥6,097,600 僅限民營部門（僱員 10 人以上的單位），不包括公立學校教師、警察等公務員。
- 每月基本薪資（不含加班費和獎金）：中位數 ¥339,800，中間一半的人每月 ¥280,400 至 ¥445,500。
- 按薪資調查的職業組統計：Other data processing and communication engineers
- 在 Hello Work（日本公共職業介紹所），每位求職者對應 1.50 個職位空缺（2025 年）。 這是當前的需求訊號，而不是預測。它只統計在 Hello Work 登記的職位和求職者，很多大學畢業生和專業人士的招聘並不經過這裡。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的許多任務，這通常是重塑工作，而不是取代工作。
相關職業
常見問題
如何成為資料工程師？
被錄用的應屆畢業生很多來自理工科學士或研究生，但也有很多在心理學或經濟學等科目中處理過資料的文科畢業生。有些是高等專門學校或專門學校（職業學校）的IT專業畢業生。有些公司以系統工程師身份錄用應屆畢業生，再把其中一部分培養為資料工程師。
資料工程師在日本能賺多少錢？
民營部門的平均年收入（含獎金）為 ¥6,097,600（厚生勞動省）。 該資料針對涵蓋多個職業的薪資調查職業組：Other data processing and communication engineers。
成為資料工程師需要學位嗎？
通常需要。在該職業所屬的人口普查職業組中，61% 的從業者是大學畢業生。
AI 會改變資料工程師的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的許多任務，這通常是重塑工作，而不是取代工作。
資料來源
- Ministry of Health, Labour and Welfare: Basic Survey on Wage Structure (賃金構造基本統計調査) 2025: earnings by occupation（2025 survey (June 2025 pay, 2024 bonus), published 2026-03-24），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- Ministry of Health, Labour and Welfare: Employment Referrals for General Workers (一般職業紹介状況): Hello Work job-openings-to-applicants ratio by occupation（2025 annual (release of 2026-10-02)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- Statistics Bureau of Japan (MIC): 2020 Population Census (令和2年国勢調査) detailed sample tabulation: employed by occupation, sex, age and education（2020 Census (tables 9-1 and 15-1, published 2022-12-27)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- JILPT (職業情報データベース) via MHLW job tag: job tag download data: 解説系 (descriptions, how to become, related qualifications) and 簡易版数値系 (interests, tasks, education)（解説系 ver.7.01 (2026-06-04); 簡易版数値系 ver.7.00 (2026-03-17)），取得於 2026年10月4日
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日
職業名稱、描述和主要任務由 Peernovo 根據 job tag（日本勞動政策研究與研修機構職業資訊資料庫，厚生勞動省）翻譯成中文。
独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ（IPD_DL_description_7_01.xlsx）ver.7.01 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成
独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ（IPD_DL_numeric_7_00.xlsx）ver.7.00 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成
Sources: JILPT Occupational Information Database download data via job tag (解説系 ver.7.01 and 簡易版数値系 ver.7.00, downloaded 4 October 2026), processed by Peernovo; MHLW, Basic Survey on Wage Structure 2025; Statistics Bureau of Japan, 2020 Population Census; MEXT, School Basic Survey 2025; MHLW, Employment Referrals for General Workers (Hello Work statistics). Figures processed by Peernovo. English job names, translations and the matching of jobs to statistical groups, schools and degree fields by Peernovo.
更新於 2026年10月4日