[Career] Review StackOverflow Report về ngành IT tại Đức năm 2019
Bài viết này chủ yếu là “đọc báo giùm bạn” về cái report mới nhất đến từ Stackoverflow về tổng quan ngành IT của Đức, nhưng đọc 1 hồi bạn sẽ thấy mình cà khịa anh Đức là chính, hihi. Mình xin khuyến cáo bài viết này phản ánh ý kiến và diễn dịch chủ quan của mình qua số liệu của report và mình sẽ chủ yếu phân tích/bình luận về mảng Data/AI là chính, vì vậy, mình highly recommend các bạn nên dành ra vài phút để đọc report này để có cái nhìn tổng quan trước khi đọc các ý kiến của mình. Link tại đây:
StackOverflow German Developer Insight Report 2019
I. Developer Profile
Lưu ý là số liệu mình chỉ snapshot thôi nhé, muốn nhìn đầy đủ số liệu thì các bạn nên vào report chính mà xem. Nói chung 5 bang đầu là những bang vô cùng phát triển về ngành IT của nước Đức, kỹ sư và lập trình viênViệt sang Đức làm cũng phần lớn sinh sống tại các bang này, nói chung là phân bố như vầy là đủ nói lên bức tranh tổng thể rồi. Nhưng mình có lưu ý do phân bố người làm khảo sát nằm phần lớn ở các bang phía Tây Đức (Bavaria, Hesse, NRW …) nên khi đến phần income/salary các bạn sẽ thấy mức lương nó hơi trên trời 1 tí là việc dễ hiểu nếu bạn đang sinh sống tại Berlin (Đông Đức). Cái chuyện phân biệt vùng miền kiểu Đông Đức và Tây Đức thì nói hoài cũng chả bao giờ hết kiểu Bắc Kỳ Nam Kỳ ở Việt Nam thôi, Đức thì cũng có this Đức that Đức, nhưng chuyện đó khi khác bàn, trong bài này thì ý mình là vị trí địa lý cũng khá quan trọng và ảnh hưởng lớn đến độ bias của khảo sát.
Đọc tới cái chart này thì phải nói mình vô cùng bất ngờ luôn. Phần lớn bọn trẻ con bên Đức đã tiếp xúc với code từ năm 12 đến 15 tuổi rồi. So với Việt Nam thì mình có vẻ hơi trễ hơn bọn Đức 1 tí nhỉ vì mình nhớ lần đầu tiên mình học Pascal môn Tin Học là vào năm lớp 11 (17 tuổi) trong chương trình phổ thông. Hừm, bọn Đức phổ cập mấy môn STEM hay phết nhờ.
Chuyện mà ai cũng thấy rõ mồn một là trình độ ngành IT của bọn Đức cực kì cao, dù là code dạo thôi mà vẫn có master degree, mấy bạn nhìn percentage của người hold master’s degree so với bachelor’s degree kìa, so với VN thì sao nhỉ?! mình khá chắc ở VN số người làm IT trình độ cử nhân sẽ chiếm đa số so với thạc sỹ (Nên nhớ giáo dục Đức là hoàn toàn miễn phí ở mọi bậc học). Nhưng có 1 điều mà mình thích ở Đức là có vài trường hợp họ cũng không quan trọng bằng cấp lắm, nhìn vào số liệu là thấy bọn trung học và dropout college cũng chiếm kha khá kìa (chỉ là 1 số thôi nha).
Khoan, có gì đó sai sai thì phải, thằng Duy thì đời nào nó lại khen nước Đức bao giờ?! Ồ nhìn kìa, gần 92% người làm khảo sát toàn là dân da trắng thượng đẳng kìa mọi người ơi. “Sáng mắt chưa?”, chỉ có da trắng thượng đẳng mới có quyền bỏ học, dropout mà vẫn có việc làm nha mọi người, ý tui không có racism gì nha, nước người ta có chính sách bảo hộ lao động cho công dân nước họ nên dù citizens có under-qualified thì họ vẫn sẽ ưu tiên dân họ hơn. Nhân đây mình cũng cảnh báo vì tỷ lệ người da trắng quá lớn nên phần số liệu income/salary sẽ có bias, nên mấy bạn đang làm việc ở Đức mà thấy lương mình thấp hơn trong report này thì có “khả năng cao” là các bạn đang bị underpaid đấy nhé.
II. Work
Phần này vui và mình sẽ tập trung phân tích phần này nhiều nhất nhé
Số liệu cũng phản ánh khá đúng với thực tế ha, người Châu Âu đề cao thời gian và sự tự do cá nhân nên họ thường prefer những offer có thời gian làm việc flexible vì ngoài làm việc ra họ còn có cuộc sống outside the office. Trái với các nước Châu Á ví dụ như VN là phải tới đúng giờ chấm công rồi dù không làm gì cũng phải ngồi đủ 8 tiếng ở công ty. Vì vậy mình cũng khuyến khích mọi người dù ở VN hay EU thì nên chọn những công việc flexible về mặt thời gian nhé. Nên nhớ đây chỉ là những factors mà ứng viên “mong muốn và mơ mộng” thôi chứ không phải thực tế nha.
Mặc dù mình đánh giá Đức là một trong những nước làm việc hiệu quả nhất cả EU lẫn thế giới nhưng điều đó cũng không có nghĩa là bạn làm 40h/tuần là rồi thôi. Thực tế bạn sẽ phải làm nhiều hơn mặc dù lương thì người ta chỉ trả cho bạn 40 giờ thôi nhé, cái chuyện được bonus overtime thì hên xui nhưng theo mình biết thì bạn có OT thì cũng khó có ma nào trả, làm cho Startup của Đức thì số giờ làm còn có thể cao hơn. Bài học rút ra ở đây là gì? Khi deal lương thì đừng dễ dàng chấp nhận offer của mấy ông Tư bản giãy chết của Đức, vì bạn sẽ phải cống hiến sức lực hơn mức offer đó đấy. Anyway, thời gian là tiền bạc, đừng phí thời gian của bạn mà không được trả xứng đáng.
Nhảy qua Tab số giờ làm việc theo vị trí, có thể thấy mấy vị trí hardcore developers (data engineer, database, system, infra, devops)thường xuyên phải làm overtime. Bù lại tất nhiên mấy vị trí này lương sẽ cao hơn mấy ông Data Scientist (trừ thằng DBA và SysAdmin ra, quá nhọ cho mấy thằng này, phân tích ở phần sau). Tới lúc này thì mấy bạn nên cân nhắc cho kỹ nè.
- Bạn muốn làm nhiều tiền nhưng mất nhiều thời gian, không chăm lo phát triển được cho cuộc sống, gia đình.
- Làm vừa đủ không cần nhiều tiền nhưng bạn có thời gian cho cuộc sống tự do của mình (thực ra lương cũng chả chênh lệch bao nhiêu. Kiểu như thằng hàng xóm nó chạy Piagio Vespa thì bạn cũng chạy SH chứ không phải tệ như Wave tàu)
Anyway, quyết định là của bạn thôi, nhưng hãy decide wisely !
Như mình đã nói ở phần trên, hình 1.a cho ta thấy những vị trí làm việc liên quan đến ngành Data/AI được trả lương khá tốt so với các vị trí còn lại. Chú ý hình 1.b trục hoành là thời gian bắt đầu biết code nha chứ không phải thời gian làm việc thực tiễn, thằng làm report cũng lều báo phết nên mập mờ chỗ này (chứ làm 8 năm mà lương có 65k Euro thì thôi về VN làm còn sướng hơn các bạn ạ). Nếu bình thường bạn học Bachelor 4 năm + Master 2 năm nữa tổng cộng là 6 năm, như vậy mức lương trong report này là dành cho người đã tốt nghiệp và có kinh nghiệm đi làm ít nhất 2 năm (mình ước lượng như vậy), mình cảm thấy số liệu này khá matching với thông tin mình biết, và mức lương được lấy theo trung vị -median nên cũng khá tin cậy(vì sao median reliable hơn mean trong trường hợp này thì đọc lại Stats nha), tuy nhiên nhớ bù trừ 3k Euro đến 5k Euro nếu bạn đang ở Berlin (hoặc các vùng Đông Đức) nhé.
Sao rồi? Mức lương của bạn đang làm ở Đức có xấp xỉ số liệu của report không? Nếu cao hơn thì thật sự chúc mừng bạn nhé, bạn thật sự rất tài giỏi đấy. But… thế nếu lương bạn đang bị trả thấp hơn thì sao?
- Bạn đang bị underpaid đấy. Vâng, thật đấy, ếu đùa với bạn đâu. Đừng hoảng loạn hay bực tức nhé, vì mình thấy đây là chuyện rất bình thường ở Tây Đức. Với số liệu report mức lương từ 92% người tham gia là “white supremacists” thì bạn nên tin là dân Châu Á và đặc biệt là VN bị trả thấp hơn là điều dễ hiểu.
- Ờ thì đúng là ở Đức phân biệt chủng tộc thiệt (vùng Tây Đức thôi nha, Berlin rất ít hoặc không có đâu nha) nhưng nó chỉ là 1 phần thôi, nhiều khi công ty của bạn sếp nice đồng nghiệp cute mà do đâu income của bạn vẫn thấp hơn so với report? Đó chính là bạn chấp nhận offer và compensation package quá dễ dàng. Trời, mấy bạn nghĩ sao vậy? Thằng Đức nó đi theo chủ nghĩa tư bản giãy chết hàng trăm năm rồi, và chủ nghĩa tư bản thì nó phục vụ cho giai cấp gì???!!! Quay về học lại Lenin 101 đi nha. Lúc nào cũng là bài toán tối ưu nhân lực và chi phí hết nha, nên cẩn thận khi mà đi deal lương với mấy anh Đức.
Thôi đừng quan tâm mấy cái drama mình nói ở trên quá làm chi, bây giờ các bạn so sánh vị trí giữa Data Engineer và Data Scientist nè, hầu hết mọi người mới nhập môn Data đều muốn làm Data Scientist vì nghĩ lương ông nội này cao nhất trong các vị trí ngành Data, tới lúc nhìn lại số liệu và nghĩ lại đi nhé. Có ai giải thích được tại sao không nè?
Từ trình độ junior hoặc early senior trở xuống thì vị trí Data Scientist hoàn toàn không có tuổi đọ lại lương với Data Engineer và Machine Learning Engineer cùng cấp độ.
Tới đây sẽ mình chắc luôn sẽ có một số người không đồng ý với ý kiến của mình và bảo ta đây làm Data Scientist nhưng lương cũng ngang hoặc cao hơn bọn Data Engineer cho trình độ dưới Senior. Okay, các bạn có lý của các bạn, nhưng xin cho mình hỏi là job title của bạn có align với tasks với bạn nhận không? Hiện nay có rất nhiều vị trí có title là Data Scientist nhưng tasks lại cáng đáng và bao thầu luôn mấy việc Data engineering luôn ạ. Đấy, không ai thông minh hơn tư bản Đức đâu ạ, nhiều khi bạn đang làm workload của cả 2 vị trí (data scientist + data engineer) mà chỉ trả lương ngang hoặc nhỉnh hơn chút xíu thôi đấy.
Job title chỉ là hư danh, cái quan trọng là task của bạn làm những gì.
Mình xin giải thích 1 phần là do Technical skills của Data/ML Engineer general hơn Data Scientist. Một ông Data Scientist bình thường thì lúc nào Python/R/SQL cũng là câu cửa miệng, trong khi đó Data Engineer còn biết thêm Scala/Go/Bash/Julia và hằng hà các thứ nữa. Hình bên cạnh cũng đã giải thích hết rồi ạ, Data engineer dùng Scala/Go rất nhiều và mấy bạn thấy mức lương đi với skill cũng tương ứng rồi đó.
Học Scala và GoLang giùm tui đi mấy ông ơi, mấy ông mới nhập môn Data Science mà cứ nhìn Python như Ngọc Trinh không tì vết , Python bá đạo trị bá bệnh thế.
III. Technology
Thấy chưa, mới nói ở trên xong. Scroll xuống 1 tí là thấy kìa, Scala và Go là 2 ngôn ngữ được các nhà tuyển dụng “thèm khát” nhất hiện nay ở EU đặc biệt trong lĩnh vực Big Data nhé. Ráng học 1 trong 2 thằng trên cho vững là bạn đã có thể raise annual income từ 3k-6k Euro rồi, điều này có nghĩa là bạn sẽ chạy được Piagio còn thằng đồng nghiệp của bạn chỉ chạy SH thôi đó. Hiểu hông?! Hiểu hông?!
Cái hình gốc mình không ưng cho lắm nên mình vẽ lại tí:
a. Thứ nhất là cái hình gốc bạn sẽ thấy Scala-Spark đứng hơi bị lẻ loi nhưng thật sự không phải như vậy, có chăng là dân Đức họ chưa thật sự tối ưu hóa sức mạnh của Spark trên kiến trúc microservices. Trong thực tế mình thấy ở VN có nhiều công ty đã ứng dụng rồi, nói chung là VN mình cũng xịn xò phết, bọn EU lạc hậu ghê lắm lắm luôn á.
b. Thứ hai là bây giờ Cloud Platform nào cũng hỗ trợ chạy Scala-Spark, điển hình là DataBricks chạy hà rầm trên AWS và Microsoft Azure.
Chung quy là Spark và Scala vô cùng mạnh mẽ cho Batch lẫn Streaming Data và kết nối hầu hết với các ecosystems khác nha. Mà nghĩ lại thằng Scala nó đâu có sponsor bài viết này đâu mà sao mình nâng bi nó dữ vậy nhỉ?
Nhưng có 1 điều mình rất thích thú là thằng R đứng lẻ loi là đáng cmn đời lắm, chuẩn không cần chỉnh luôn. Ra đi làm công ty thì R chả được cái tích sự gì hết. Nhiều bạn mới học Data Science hoặc chỉ được trường dạy về R thì coi chừng nha, R chỉ sử dụng với mục đích nghiên cứu và “relatively” big data thôi. Thôi thì xem hình dưới cho dễ hiểu nà:
Mình chỉ cà khịa anh Đức tới đây thôi, haha. Nói chung trong report còn rất nhiều thông tin thú vị mà các bạn nên xem qua. Qua bài viết này mình chỉ muốn diễn dịch chủ quan theo hiểu biết của mình các kết quả từ cuộc khảo sát của StackOverflow dành cho ngành IT tại Đức năm 2019 (mà mình chủ yếu phân tích ngành Data Science là chính), hy vọng qua đây có thể truyền tải cho các bạn:
- Hình dung rõ nét hơn về thị trường tuyển dụng lao động ngành Data Science ở Đức: làm việc cường độ cao, phân biệt chủng tộc, office bullying, underpaid …
- Nhận thức được self-value của bạn để bạn có thể tự tin định giá chính mình trong những vòng deal lương
- Các công nghệ và xu hướng nhân lực trong tương lai cho ngành Data Science tại Đức: Scala, Go, Kubernetes …
Để cập nhật bài viết mới nhất của mình thì các bạn ghé qua FB page: Trung-Duy Ng nhé. Hoặc các bạn có thể join vào nhóm Vietnamese AI/Data Engineers and Scientists in Europe để thảo luận về cuộc sống, học tập, việc làm của những kỹ sư, nhà khoa học Việt Nam tại Châu Âu.
Disclaimer: Bài viết phản ánh ý kiến và trải nghiệm cá nhân, mọi người nên cân nhắc khi làm theo lời khuyên của người viết và bạn phải chịu trách nhiệm cho quyết định của mình. Bài viết sẽ có mang tính chất cà khịa ở một số khía cạnh với mục đích giải trí (thật ra câu view là chính), nhưng hoàn toàn không nhắm đến 1 cá nhân, tổ chức hay quốc gia nào. Again, mình không chịu trách nhiệm cho sự liên tưởng của các bạn.