データエンジニアのキャリア展望｜やりがいや将来性、キャリアアップ方法を解説
AIやビッグデータの活用が進む今、「データエンジニアに興味はあるけれど、自分には難しそう……」と感じている方も多いのではないでしょうか。
しかし実は、日々インフラや開発の現場で経験を積んでいるSESエンジニアの方こそ、データエンジニアへとステップアップする素地をすでに持っているのです。
「将来性のある分野で専門性を高めたい」「もっとやりがいを感じる仕事がしたい」そんな思いを抱える方にこそ、ぜひ読んでいただきたい内容です。
本記事では、データエンジニアの役割や仕事内容、キャリアパス、求められるスキル、年収、やりがいまでを幅広く解説します。
読み終えた頃には、キャリアの選択肢が広がり、今の働き方や環境を見直すきっかけになるでしょう。
目次
データエンジニアとは
データエンジニアとは、企業内外に存在する多種多様なデータを収集、加工、蓄積、提供し、価値ある形に整える専門職です。
よく比較されるデータサイエンティストは、機械学習モデルや分析によってインサイトを導き出す立場です。
一方で、データエンジニアはデータ分析のための環境や仕組みを構築し、活用しやすい状態に整えることが主な役割になります。
AIやIoTが発展するなかで、リアルタイム性や拡張性、ガバナンスを両立させたデータ基盤の整備は、企業競争力の根幹を支える存在です。
現在SES案件に携わっているエンジニアの方も、インフラ構築や運用保守、スクリプトの自動化のような経験を活かしながら、データエンジニアへのステップアップが十分に可能です。
クラウド環境やIaC、CI/CDのような技術スタックに触れてきた方であるならば、よりスムーズな移行が期待できるでしょう。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアの仕事は、設計して終わりではありません。
データの収集から加工や保守、品質管理まで、データが価値を持つためのすべてのプロセスに関わるのが特徴です。
SES現場での開発経験や運用スキルはデータエンジニアの仕事と高い親和性があります。
本章では具体的な業務領域を3つの視点からご紹介します。
データ基盤の設計と構築
まず重要なのは、さまざまなデータを正確かつ効率的に取り込み、保管できる基盤の構築です。
オンプレミス環境からの脱却を図る企業が増えるなかで、AWSやGCPなどクラウドサービスを活用したデータレイク設計は不可欠です。
Amazon S3にログデータを集約し、GlueやBigQueryを用いて変換や整形、分析用の形式へと加工するなど、分散処理やETLジョブ設計のスキルが活きます。
SESでTerraformやAnsibleを活用していた方であるならば、IaCによるデータ基盤の再現性を高める工程もスムーズに対応できます。
また、セキュリティやネットワーク構成を意識したアーキテクチャ設計も必要不可欠です。
VPCやIAM設定など、クラウド上の構成管理に関する知識は、インフラ系SES案件と大きく重なります。
データ基盤の運用
設計した基盤には、安定した運用が必要不可欠です。
バッチ処理のスケジューリングやパイプライン障害の検知と復旧、ストレージコストの適切化など、日々の運用業務がデータ活用の安定性を支えます。
AirflowやDagsterのようなワークフロー管理ツールでリトライ処理やアラート設計を整えることで、障害時の影響を抑えられます。
CloudWatchやPrometheusなどを用いた監視設定、Grafanaでの可視化によって、リアルタイムでの異常検知も可能です。
SES現場でオンコール対応やSLA管理に携わっていた方にとっては、こうした運用スキルをそのまま転用できます。
運用フェーズは、データの価値を最大限に引き出すために欠かせない工程です。
データ品質とデータベースの管理
収集したデータが使える状態であることも、データエンジニアの重要な役目のひとつです。
データスキーマの整合性や欠損値,外れ値の検出、冗長なデータの排除など、品質を維持改善する業務です。
DWHやデータマートの設計では、正規化とクエリ効率のバランスをとりながら、パーティショニングやクラスタリングを適切に設計します。
dbt（data build tool）やGreat Expectationsのようなツールを使い、ETL処理に自動テストや品質チェックを組み込むことで、継続的な改善を行います。
RDBMS運用経験やSQL適切化のスキルを持つSESエンジニアであるならば、初期段階から強みを発揮できる領域です。
現場で感じる手戻りやバグの温床を減らす設計思考が、データ品質改善につながります。
データエンジニアのキャリアパス
データエンジニアは、設計から運用や品質管理まで幅広い業務に携わることから、将来的にさまざまなキャリアに展開していくことが可能です。
一般的に、エンジニアのキャリアはPM（プロジェクトマネージャー）やマネージャーに向かうものと思われがちです。
データ領域では技術を極める道や専門性を活かした多様なキャリアパスが存在します。
本章では、5つの代表的なキャリアパスを紹介し、ご自身の志向に合う方向性を考えるきっかけとしていただければ幸いです。
データアーキテクト
データアーキテクトは、企業全体のデータ設計や構成を統括し、拡張性や保守性、ガバナンスを踏まえた適切なアーキテクチャを提案構築する職種です。
業務では、データフロー全体を俯瞰しながら、メタデータ管理やセキュリティ設計、適切なクラウドサービスの選定などをリードします。
特に、構成管理やセキュリティ設定の知見を持つSESエンジニアにとっては、既存スキルを活かしながら設計視点を高めていけるキャリアです。
データエンジニアリングマネージャー
技術面と組織運営の両輪を担うのが、データエンジニアリングマネージャーです。
データパイプライン開発やインフラ整備のプロジェクト管理だけでなく、メンバーの育成や技術方針の策定なども担当します。
SESでチームリーダーや顧客折衝の経験がある方であるならば、マネジメントの基本スキルを応用しやすいポジションです。
現場で技術を磨きながら、組織全体の成果を支えることにやりがいを感じる方に向いています。
データプロダクトマネージャー
データプロダクトマネージャーは、ユーザー課題をデータ活用で解決するプロダクトを企画や設計、実装へとつなげる役割です。
要件定義やKPI設計、ABテストの運用などを通して、データとユーザー体験を結び付けるのが特徴です。
SES案件でクライアントニーズを引き出す経験を積んできた方は、ヒアリング力と技術知識を活かしながら、プロダクト視点での価値提供へステップアップできます。
MLOpsエンジニア
MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの学習や検証、デプロイ、監視までを支える基盤を構築する専門職です。
CI/CDや自動再学習、パフォーマンス監視など、システム運用の観点からモデル活用を支援します。
DockerやKubernetes、Terraformのようなインフラ技術を扱った経験があるSESエンジニアにとって、親和性の高い領域です。
生成AIや予測モデルの需要が高まる中、MLOpsの知見はますます価値を増しています。
アナリティクスエンジニア
アナリティクスエンジニアは、分析しやすいデータマートを構築し、BIツールと連携させて意思決定を加速させる役割です。
dbtやLooker等のツールを活用しながら、コード管理と品質担保を両立し、透明性の高いデータ設計を実現します。
SQLやクエリチューニングを得意とするSESエンジニアであるならば、すぐにでも力を発揮できる場面が多くあるでしょう。
事業部門との連携を通じて、データ文化を根付かせる橋渡し役にもなれる職種です。
私たちテクニケーションでは、こうした多様なキャリアパスを実現する環境が整っています。報酬は単価給与連動制で支給され、案件単価の上昇がそのまま収入アップに直結する体制です。
さらに、案件選択制により、目指すロールにあわせて参画プロジェクトを選択できます。
経験豊富なエンジニアによるチーム制も導入しており、レビューや技術相談を受けられます。各案件でのリーダー登用が豊富で、マネジメント志向の方にも適切な環境です。
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データエンジニアの将来性
データエンジニアは、生成AIやビッグデータ活用の拡大に伴い、今後も高い需要が見込まれています。
- データ量の爆発的な増加
- AI需要の高まり
- IT人材の不足
第一に、データ量の爆発的増加です。
IDCの調査では、世界のデータ総量は2025年に175ゼタバイトに達すると予測されており、あらゆる産業でデータの活用が競争力の源泉となっています。
第二に、AI需要の高まりです。
ChatGPTをはじめとする生成AIの浸透により、高品質なトレーニングデータとリアルタイム処理が不可欠となりました。
AI需要を支える基盤づくりを担うデータエンジニアは、AI社会に欠かせない存在といえるでしょう。
第三に、IT人材の不足です。
経済産業省のレポートでは、2030年には79万人のIT人材が不足すると試算されており、なかでもクラウドやデータ活用の分野は特に深刻です。
こうした背景から、データエンジニアは景気変動に強く、業界や地域を問わずにニーズがある流動性の高い職種と位置づけられています。
クラウドやコードによる自動化をベースとするため、習得スピードも早く、英語ドキュメントに抵抗がなければ海外案件にもチャレンジできます。
今のスキルを活かしながら、成長分野へとキャリアを広げたい方にとって、まさに今がチャンスです。
データエンジニアの年収
データエンジニアは、専門性の高さと市場ニーズの拡大から、高水準の年収が見込める職種です。
実際に、求人媒体や調査機関のデータによると、国内のデータエンジニアの平均年収は6,000,000円〜8,500,000円前後となっています。
スキルや経験によっては10,000,000円以上を目指すことも可能です。
クラウドサービス（AWSやGCP、Azure）での実務経験やデータレイク、DWH構築、CI/CDパイプラインの整備、ETL処理の適切化のスキルを持つ方は、年収水準があがる傾向にあります。
PythonやSQLでの開発経験を備えたうえで、チーム内のリーダーシップやマネジメント力を発揮できる方は、マネージャークラスとしての評価を受けやすくなります。
SES業務に従事しているエンジニアのなかには、自分の市場価値が見えにくく、案件によって報酬が大きく変わらないジレンマを抱えている方も少なくありません。
そうした現場でくすぶっている方こそ、スキルや成果に見合った評価を受けられるフィールドへのステップアップを検討していただきたいです。
私たちテクニケーションでは、エンジニアの成果が報酬に反映される単価給与連動制を導入しています。
会社間の契約単価を開示し、納得感ある評価制度を実現しています。報酬の透明性が高いため、自分の市場価値を正しく認識しながらキャリア設計が可能です。
案件選択制となっており、自身のスキルを活かせる現場を選ぶことができます。
上流から下流までを一貫して担当する案件も多く、技術力の向上と収入アップを両立したい方には適切な環境です。
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データエンジニアに必要なスキル
データエンジニアはハイレベルすぎると思われがちですが、多くのSESエンジニアの方がすでにベースとなるスキルを備えています。
本章では、データエンジニアとして求められる代表的なスキルを5つに分類し、各々の内容と現場での活かし方をご紹介します。
プログラミングスキル
データの加工やETL処理、API連携などを効率よく実装するには、一定レベルのプログラミングスキルが必要です。
Pythonをはじめ、Shell ScriptやJava、Scalaなどがよく使われます。SESでバッチ処理やスクリプトの作成を経験されている方は、十分にスキルの基礎をお持ちです。
ロジックの適切化や例外処理、リトライ設計等の知見がそのまま活かされます。
データベースに関する知識
RDBMSの運用経験やSQLの知識は、データエンジニアの業務に欠かせません。
テーブル設計や正規化、インデックス設計、SQLチューニングの内容は、DWHやデータマートの構築に直結します。
データ基盤ではPostgreSQLやMySQL、BigQueryなどが使われることが多く、SQLの応用力が問われる場面も豊富です。
SESでDB保守やマイグレーションに関わった経験は、立派な武器になるでしょう。
コンテナ技術に関する知識
近年では、データ処理環境をコンテナでの管理が主流となっています。
DockerやKubernetesの基本操作を習得していれば、処理ジョブの分離やリソース適切化、CI/CDパイプラインの構築など、データ基盤の柔軟性が大きく向上します。
SESでクラウド移行や仮想化環境の運用を担当してきた方であるならば、すでに実践的なスキルを身につけているでしょう。
Python・SQL・Linuxについての知識
データエンジニアの業務では、特にこの3つのスキルセットが重宝されます。
Pythonはデータ加工やAPI処理、ETLツールでよく使われ、SQLはデータ抽出と集計の基本です。
Linuxに関しては、シェル操作やパーミッション設定、crontabなど運用系の業務で欠かせません。
SESでLinuxサーバーの保守や運用、監視に関わっていた方は、これらの知識をそのまま活用が可能です。
コミュニケーションスキル
見落とされがちですが、データエンジニアには対話力も必要です。
ビジネス部門との要件調整や分析担当者との認識すりあわせ、アラート対応の連携など、関係者との円滑なやり取りが品質を左右します。
SESでの顧客折衝経験やチーム内でのレビュー、ペアプロの経験は、大変価値のあるスキルです。
技術力に自信がなくても、コミュニケーションの積み重ねが信頼を築き、評価につながります。
データエンジニアのやりがい
日々の業務に追われ、自分の仕事にどんな意味があるのかと疑問を感じる瞬間は、多くのエンジニアが一度は通る道です。
データエンジニアには、そのような思いを払拭できるだけのやりがいが詰まっています。
まず、社会的意義の高さが挙げられます。
医療や金融、教育、物流のような社会インフラにおいて、データの整備や活用は業界全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する要です。
データエンジニアはその基盤を支える存在として、人々の暮らしをよりよくする手助けをしているといっても過言ではありません。
また、事業貢献の実感も得られやすい職種です。
リアルタイムに顧客データを分析して施策を改善したり、膨大なログを整理して障害対応を高速化したりと、データが成果に直結する場面が多くあります。
現場で工夫した設計や処理が、評価されるのは、大きなモチベーションにつながります。
さらに、チームでの連携を通じた達成感も魅力です。
データエンジニアは単独ではなく、データサイエンティストやアナリスト、PM、インフラエンジニアなどと密に連携して業務を進めます。
役割を超えて一体感を持ちながら課題を解決していくことで、個々のスキルが自然と高まり、自信にもつながるでしょう。
私たちテクニケーションでは、このようなやりがいを感じられる案件を多数取り揃えています。単なる作業者としてではなく、課題発見から関われる上流工程のプロジェクトにも参画可能です。
単価給与連動制により、成果が報酬に反映されるため、案件単価に応じた報酬を受け取れます。
また、チーム制を採用しているため、一人で抱え込むのではなく仲間と一緒に挑戦できる環境が整っています。
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データエンジニアとしてキャリアアップする方法
キャリアアップしたいけれど、何から始めればよいかわからないと悩んでいるエンジニアの方は少なくありません。
本章では、データエンジニアとして成長していくための現実的なステップを3つに分けてご紹介します。
キャリアマップを作成し自身に不足している部分を強化する
まずは自分のキャリアマップを描くことが大切です。
将来的にどんなロールを目指すのか、そのために必要なスキルや経験は何かを整理していきましょう。
アーキテクト志向であるならば、設計力やクラウド知識が求められます。一方、マネジメント志向であるならばチーム運営や顧客対応スキルなどが求められます。
現状と目標とのギャップの可視化で、今後注力すべき学習や業務選択が明確になります。
資格を取得する
スキルの証明として資格取得を活用しましょう。
データエンジニア領域では、AWS認定資格やGCP Professional Data Engineer、統計検定、データベーススペシャリスト試験などが広く評価されています。
資格の取得で、履歴書や案件選定時にアピール材料となるだけでなく、自分自身の学習指針として役立つでしょう。
資格は自信を高めるきっかけにもなるため、定期的なチャレンジをおすすめします。
挑戦できる環境に身を置く
キャリアアップには、働く環境がとても重要です。技術を伸ばせるプロジェクトに携わり、裁量あるポジションで経験を積むことで、成長スピードは格段に変わります。
現職で業務範囲が限定されていたり、新しいチャレンジが難しいと感じたりしている場合は、環境を変えることも選択肢の一つです。
特にデータエンジニア領域では、クラウドやMLOpsなど新技術を扱う現場での経験が、将来の価値を大きく左右します。
私たちテクニケーションでは、挑戦できる環境を自分で選ぶことができます。
各エンジニアが自らの意志でプロジェクトを選べる案件選択制を導入しており、キャリアプランに合った成長が可能です。
また、報酬は単価給与連動制で支給され、成果がしっかりと評価される仕組みです。
さらに、資格取得支援制度も完備しており、学習コストや教材費、受験費用のサポートも充実しています。
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データエンジニアが持っていると有利な資格
データエンジニアとしてのスキルを可視化し、次のステップに踏み出すうえで、資格取得は大きな武器となるでしょう。
本章では、実務でも評価されやすい2つの資格をご紹介します。
データベーススペシャリスト試験
IPA（情報処理推進機構）が実施する国家資格で、データベースの設計運用に関する深い知識と実務能力が問われます。
SQLや正規化、インデックス設計、障害対策、セキュリティなど、幅広いテーマをカバーしており、DWHやETL設計を行ううえでのベースにもなります。
合格には一定の学習時間が必要ですが、資格保有者は現場での設計力やアーキテクチャ理解が高く評価され、上流工程を任されるきっかけになるかもしれません。
統計検定
統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施する統計学の実用能力を測る民間資格です。
特にデータ活用や分析に関わる場面では、データの正しい扱い方や仮説検証の考え方の理解が重要です。
3級から始まり、2級、準1級、1級と段階的に難易度があがっていきます。
まずは基礎からしっかり学びたい方には3級がおすすめです。PythonやBIツールと組み合わせての活用で、実務にも活かしやすくなります。
データエンジニアとしてキャリアアップしたいなら
本記事を通して、データエンジニアの全体像や将来性、必要なスキルやキャリアパスを具体的にイメージできるようになったのではないでしょうか。
SES出身のエンジニアであっても、自らの経験を活かしながら成長しやすい現実的な道が、データエンジニアには広がっています。
一方で、今の現場では成長のチャンスが得られず、キャリアを見直すきっかけを求めている方もいらっしゃるかもしれません。
そのようなときに重要なのが、環境を選ぶ視点です。
私たちテクニケーションでは、エンジニア一人ひとりが理想のキャリアを描けるよう、複数の制度を整えています。
案件選択制を導入しており、自分の志向やスキルレベルに合ったプロジェクトを選ぶことができ、興味を持った分野に深く関わるチャンスが豊富です。
報酬は単価給与連動制を採用しています。さらに、会社間の単価がエンジニアに開示されており、自分の価値を正しく理解しながら働ける安心感があります。
ベテランと若手がチームで支え合うチーム制を採用しているため、孤独を感じることなくスキルアップに取り組めるでしょう。
キャリアの選択肢を広げたい、将来の可能性をもっと感じられる環境で働きたいとお考えの方は、ぜひ私たちテクニケーションの専門アドバイザーによる無料相談で一歩を踏み出してみてください。
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