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データエンジニアの仕事内容と年収｜分析やAIに使うデータを集め、整え、流し続ける技術者

別名：ビッグデータエンジニア

データエンジニアは、業務システムやアプリ、機器のセンサーなどに散らばるデータを集めて使える形に整え、分析やAI開発を支える基盤を作って運用する仕事です。job tag の統計では平均年収609.8万円、有効求人倍率1.96倍、求人賃金は月額32.7万円。いずれもIT運用やAIエンジニアと共通の統計区分から出た数字なので、この職種単独の水準として読むのは避けたほうが安全です。

平均年収609.8万円残業代・賞与を含む
有効求人倍率1.96倍
求人賃金（月額）32.7万円令和7年度
平均年齢42.2歳
就業者数20.7万人令和2年国勢調査
月間労働時間160時間

データエンジニアは毎日どんな作業をしていますか

中心になるのは、データを分析できる状態にする下ごしらえです。集めたままのデータには、抜けている値、同じ記録の重複、「サーバー」と「サーバ」のような表記の揺れ、西暦と和暦の混在などが残っています。これをルールを決めて直し、同じ作業を毎回手でやらずに済むようプログラムにします。

もう一つの柱が、データをためて取り出す仕組みづくりです。売上や在庫、アプリの操作ログ、IoT機器の計測値を定期的に取り込み、変換し、データウェアハウスやデータレイクと呼ばれる保管場所に置く流れ（データパイプライン）を設計して組み立てます。

作ったあとは、処理が夜中に止まっていないか、数字が急におかしくなっていないかを監視し、失敗したら原因を調べて再実行します。個人情報を含むデータなら、誰がどこまで見られるかの権限や、氏名を伏せる加工も担当範囲に入ります。

データサイエンティストやAIエンジニアとは、どこで役割が分かれますか

データサイエンティストがデータを分析して事業の判断材料を引き出す役なら、データエンジニアはその手前で、正しいデータを必要なときに届ける役です。分析の質は材料の質に左右されるため、両者は同じチームで動くことが多くなります。

AIエンジニアとの境目は、学習用データの扱いにあります。モデルを作るのはAIエンジニアでも、学習に使うデータを継続して集め、更新し続ける仕組みはデータエンジニアの受け持ちになりやすい部分です。人数の少ない組織では、一人が複数の役割を兼ねることも珍しくありません。

肩書がシステムエンジニアのまま、実際にはデータ基盤の仕事をしている人もいます。求人を探すときは職種名だけでなく、「データ基盤」「DWH」「ETL」「データパイプライン」といった言葉で仕事内容を確かめると、該当する求人を見つけやすくなります。

求人賃金32.7万円と平均年収609.8万円、どちらを目安にすればいいですか

job tag でも、データエンジニアだけを集計した就業者の統計はないとされています。表に載せた平均年収、就業者数20.7万人、有効求人倍率1.96倍は、IT運用やAIエンジニアなどを含む区分の値で、データエンジニアの実態をそのまま映したものではありません。

有効求人倍率はハローワークの求人と求職者から計算されます。データエンジニアの採用は、民間の転職サービスや企業の採用サイトを通じたものが多いと考えられるため、1.96倍という数字だけで採用の強さを測るのは難しいところです。

job tag では、収入や労働時間はシステムエンジニアと大きくは変わらない一方、スキルの高い人が少ないため中途採用で高い給与を得る人もいると説明されています。求人賃金の月額32.7万円は募集時点の額として参考にしつつ、実際には応募先ごとの提示額と、設計から任されるのか運用中心なのかという担当範囲をあわせて比べてください。

SEやインフラエンジニアからデータエンジニアに移るには？

最初に固めたいのはSQLです。集計や結合を書けるだけでなく、大量のデータで遅くならない書き方や、テーブルの分け方を考えられる水準が求められます。あわせてPythonでの加工処理と、AWS・Google Cloud・Azureなどクラウドのデータ関連サービスを触っておくと、求人の要件と重なる部分が増えます。

現職でのバッチ処理の開発、データベースの設計や移行、ログの集計といった経験は、そのまま説明できる実績になります。金融、医療、製造など特定の業界の業務知識があると、中途採用では有利に働くとされています。

資格では、Google認定プロフェッショナルデータエンジニアが職種名に直結するものとして知られています。国内の試験では、情報処理推進機構（IPA）のデータベーススペシャリストやシステムアーキテクトが関連知識の証明になります。