許多人在轉職資料工程師時，總會聽到最常見的建議：「你要先學 Python 和 SQL！」但真正踏上這條路後，才發現自己早已迷失在 Spark、Flink、Iceberg、BigQuery 等複雜技術名稱之中，甚至刷了無數題 Leetcode，卻仍然收不到面試邀約。
究竟該如何有效地規劃自己的資料工程職涯路徑？本文將完整揭露從必備技能到作品集建置、個人品牌經營，以及最重要的 Stakeholder 管理技巧，帶你掌握 2025 年成功轉職資料工程師的完整攻略。
在AI技術迅速崛起的時代，越來越多人開始認真思考：「到底該選擇軟體工程（Software Engineering）還是機器學習（Machine Learning, ML），哪一個較為合適呢？」
軟體工程師專注於開發、設計和維護各種軟體系統，致力於打造穩定且高效的產品架構，以滿足不同用戶的需求。
機器學習工程師則負責訓練和優化各種AI模型，從大量數據中發掘潛在模式，使系統能夠自動學習並做出智能決策。
這兩個領域既有共通點，也存在著核心差異。如果你對未來的職涯方向感到迷惘和困惑，這篇文章將幫助你釐清兩者之間的關鍵技能，並提供一些實用的職涯選擇建議！
在與一位剛成功轉職的資料工程師交流時，他說道：「我每天寫 ETL，技術不算差，但感覺自己只是個資料搬運工，完全沒有影響力，這樣下去真的能升職嗎？」
這樣的困惑並不少見。資料工程師的角色雖然在數據領域至關重要，但往往不像軟體工程師有明確的產品產出，也不像資料分析師（Data Analyst, DA）能直接影響業務決策。因此，當資料工程師希望突破「搬運工」的天花板，邁向更高層次的技術專家或架構師，關鍵在於如何提升自身的影響力。
以下是幾個真正影響我技術成長的關鍵能力，也是能讓你從「資料搬運工」進化為「資料架構師」的核心技能。
