Peran di bidang data

Data Engineer

Membangun jalan supaya datanya sampai.

Menyiapkan sistem yang mengalirkan data dari banyak tempat ke satu tempat, tepat waktu dan tidak rusak di jalan.

Ramah pemula: Rendah–sedang
SQL
Python
Pipeline
Cloud

Data Engineer punya lowongan terbanyak kedua di snapshot 3 Oktober 2026: 120 dari 538 lowongan peran data (label Data).

Posisinya di perjalanan data

Data Engineer memegang lapisan 1 sampai 4, dari Sumber data ke Transformasi.

Label: Penyusun. Isi tiap lapisan

Bekerja dengan siapa

Analis dan Analytics Engineer yang memakai tabelnya, plus tim back end yang punya sumber datanya.

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Kerjanya apa

Memindahkan data dari sistem sumber ke data warehouse lalu merapikannya, terjadwal dan otomatis, siap dipakai Data Analyst.

Analoginya

Dapur restoran mi: bahan dan SOP masak siap terus, termasuk saat jam sibuk.

Pertanyaan yang ia jawab

“Data ada di mana saja, dan bagaimana menyatukannya?”
“Bagaimana data kemarin sudah ada di dashboard pagi ini?”
“Kalau pipeline rusak, siapa yang tahu?”

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Sepekan kerjanya

Menulis pipeline yang memindahkan data tiap malam, memperbaiki yang gagal jalan pagi harinya, dan menyambungkan sumber baru saat tim lain memintanya.

Empat jenis Data Engineer

Keempat jenis ini sama-sama mengurus pipeline; ada pekerjaan yang memborong keempatnya.

Ukuran suksesnya

Pipeline stabil
Data dipercaya: tidak ada lagi debat angka antartim
Stakeholder bisa mencari jawabannya sendiri
Biaya cloud terkendali
Rekan senang bekerja sama: responsif, tidak menyembunyikan masalah

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Hasil kerjanya

Tabel yang selalu terisi tepat waktu, dan peringatan otomatis begitu tidak.

Pipeline terjadwal
Tabel di warehouse
Alert

Alat yang dipakai

Data Engineer memakai 49 alat di peta alat handout. Sebanyak 17 di antaranya ramah pemula dan diberi warna. Mulailah dari satu alat berwarna di tiap kelompok.

Ramah pemula (17)Menyusul (32)

Sumber data: PostgreSQL (ramah pemula)
MySQL (ramah pemula)
SQL Server (ramah pemula)
Oracle Database
MongoDB (NoSQL) (ramah pemula)
API (REST, JSON) (ramah pemula)
Ingestion (pengambilan data): Script Python (requests + pandas) (ramah pemula)
Airbyte
Fivetran
SSIS
Informatica
Talend (Qlik Talend Cloud)
Pentaho Data Integration
Orkestrasi: cron / Task Scheduler (ramah pemula)
Apache Airflow
Prefect (ramah pemula)
Dagster
Cloud Composer (Airflow terkelola di Google Cloud)
Penyimpanan: Google BigQuery (ramah pemula)
Snowflake
Amazon Redshift
ClickHouse
Databricks
DuckDB (+ MotherDuck) (ramah pemula)
Amazon S3 (object storage)
MinIO (object storage)
Transformasi dan modeling: dbt Core (ramah pemula)
Dataform (Google Cloud)
pandas (Python) (ramah pemula)
Big data dan streaming: Apache Spark / PySpark
Hadoop / Hive
Apache Kafka
Apache Flink
Google Pub/Sub
Debezium (change data capture)
Analisis: SQL lewat DuckDB (Colab atau shell.duckdb.org) (ramah pemula)
Python + pandas (ramah pemula)
BI dan visualisasi: Apache Superset
Grafana
MLOps dan deployment: Kubernetes
Tata kelola dan kualitas data: dbt tests (bagian dari dbt) (ramah pemula)
Great Expectations (GX Core)
DataHub (data catalog)
OpenMetadata (data catalog)
Kerja sama dan fondasi: Docker Desktop
Linux CLI / shell (termasuk Git Bash, WSL) (ramah pemula)
Google Cloud (GCP)
AWS
Microsoft Azure (ramah pemula)

Label: Penyusun, per 3 Oktober 2026. Tanda ramah pemula penilaian pengajar, belum hasil survei.

Skill minimum untuk junior: SQL, Python dasar, CLI, Git, Docker. "Tidak perlu jago, yang penting tahu dulu."
Judul lain di lowongan: ETL Developer
Data Administrator
Data Platform Engineer
Big Data Engineer

Roadmap belajarnya

Data Engineer punya tiga anak tangga belajar. Naiklah ke anak tangga berikutnya sesudah batas “cukup kalau” tercapai.

1
1. Fondasi
CLI Linux, Git, Python, Docker, logging, SQL
Cukup kalau
Bisa menjalankan database di Docker dan memindahkan satu file ke tabel
AI membantu: Menjelaskan error, menulis perintah dasar
2
2. Inti
Pipeline sederhana: ambil data dari API atau dataset publik, load ke database, jawab pertanyaan bisnis dengan query. Konsep ETL/ELT, orkestrasi, data modeling
Cukup kalau
Satu pipeline end-to-end lokal yang terjadwal
AI membantu: Query standar, dokumentasi, dan error sintaks (kata praktisi di sesi Ngobrol Karir)
3
3. Lanjut
Cloud warehouse, object storage, big data processing, streaming, infra
Cukup kalau
Bisa memilih alat sesuai skala perusahaan tanpa overkill
AI membantu: Saran pilihan alat, tapi keputusan tetap di Anda

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Fondasi yang dipakai semua peran →

Contoh portfolio

Pipeline end-to-end lokal di GitHub, sampai gold. Ceritakan kesulitannya.

Kesalahan umum

Tool-oriented, lupa komunikasi, biaya cloud bengkak, overkill.

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir · Data (lowongan 3 Okt 2026)

AI dan manusia

Dibantu AI

Query standar, dokumentasi, error sintaks.

Tetap di tangan manusia

Konteks bisnis, infra, memilih alat.

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir · Data (lowongan 3 Okt 2026)

Jalur masuk dan lowongan

Snapshot 3 Oktober 2026 mencatat 120 lowongan untuk peran ini, dari 538 lowongan peran data. Dari lowongan berdeskripsi lengkap, 15% (11 dari 74) menulis terbuka untuk fresh graduate. Pipeline disebut di 92% (68 dari 74).

DataSnapshot lowongan 3 Oktober 2026

120 lowongan berjudul Data Engineer, dari 538 lowongan peran data.

Skill yang paling sering diminta: Dari 74 lowongan berdeskripsi lengkap.; ETL/ELT & pipeline91,9%
SQL89,2%
Python64,9%
Syarat pengalaman: 1 tahun (median dari 23 lowongan yang menulis syaratnya sendiri).; Lowongan yang meminta 1 tahun atau kurang: 50,0% dari 70 lowongan bersyarat, dan 56,5% kalau isian Glints tidak dihitung, sama dengan halaman pasar kerja. Glints mencatat rentang pengalaman dari batas bawahnya, jadi angka pertama terlalu tinggi. Angka syarat pengalaman ini beda dengan porsi lowongan yang menulis terbuka untuk fresh graduate di atas.
Lowongan berbahasa Inggris: 66,2% (49 dari 74 lowongan berdeskripsi lengkap).

Lowongan Data Engineer dihitung dari judulnya. Snapshot satu hari, 9 website lowongan publik (terbanyak Glints dan Jobstreet), tanpa LinkedIn. Bukan estimasi pasar. Kami mengganti angka di kotak ini begitu snapshot berikutnya keluar.

Cocok untuk Anda?

Cocok kalau

Senang membangun sesuatu yang jalan sendiri, dan puas kalau sistem bekerja tanpa perlu ditonton.

Kurang cocok kalau

Kalau yang Anda cari adalah menjawab pertanyaan bisnis, peran ini terlalu jauh dari sana. Hasil kerjanya dipakai orang lain untuk menjawab.

Langkah pertama

Belajar SQL dulu sampai lancar, baru Python. Keduanya dasar yang tidak bisa dilewati di peran ini.

Sumber gratisnya

Sumber: handout Peta Dunia Data, seri Ngobrol Karir Data & AI, Oktober 2026. Kami menyesuaikan bahasanya untuk anakdata; label di tiap bagian menunjukkan asal isinya.

Kembali ke peta semua peran