Kỹ Sư Dữ Liệu ( Data Engineer )

Thiết kế và quản lý luồng dữ liệu:
- Thiết kế, xây dựng các luồng ETL cho việc đồng bộ, chuẩn hóa, tổng hợp và phân phối dữ liệu cho các vị trí phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu;
- Vận hành, quản lý các quy trình ETL dữ liệu;
- Xây dựng đặc tả kỹ thuật của luồng khai thác dữ liệu đối với từng bài toán cụ thể;
- Thực hiện đồng bộ dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau vào cơ sở dữ liệu phân tích;
- Đóng gói, triển khai dữ liệu cho môi trường UAT, Production;
Cài đặt, triển khai nền tảng dữ liệu:
- Xây dựng quy trình giám sát hiệu năng và kiểm soát chất lượng dữ liệu.
- Soạn thảo tài liệu hướng dẫn cài đặt, triển khai, vận hành, khai thác hệ thống;
- Xây dựng các hạ tầng dữ liệu đáp ứng lưu trữ, xử lý và phục vụ dữ liệu cho các nhu cầu phân tích dữ liệu;
Chia sẻ kiến thức:
- Hướng dẫn, tư vấn cho đồng nghiệp về các công cụ, quy trình, tiêu chuẩn, thông lệ tốt nhất về dữ liệu.
- Đóng góp phát triển kiến trúc, hạ tầng kỹ thuật cho các dự án và sáng kiến của đơn vị.

ĐỘ TUỔI:
22- 35 tuổi.
VỀ TRÌNH ĐỘ CHUYÊN MÔN:
- Tốt nghiệp hệ chính quy tại các trường Đại học:
+ Hoặc có chứng chỉ nghề nghiệp trong lĩnh vực Công nghệ, dữ liệu được cấp bởi các tổ chức đào tạo có uy tín về CNTT
+ Chuyên ngành: Kinh tế, Tài chính Ngân hàng, Thống kê, Toán học, Phân tích định lượng, Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Công nghệ thông tin, các ngành Kỹ thuật số khác.
YÊU CẦU VỀ KHẢ NĂNG NGOẠI NGỮ:
Tiếng Anh, tối thiểu TOEIC 600 (hoặc tương đương).
YÊU CẦU VỀ KINH NGHIỆM LÀM VIỆC:
- Ưu tiên có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng;
- Kinh nghiệm làm việc tối thiểu: 2 năm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Công nghệ thông tin, các ngành Kỹ thuật số khác;
- Cán bộ có kinh nghiệm làm việc thực tế (từ 01 năm trở lên) tại các Công ty công nghệ lớn như FPT, Viettel, Google, Amazon, IBM, Oracle... là lợi thế.
YÊU CẦU VỀ KỸ NĂNG:
1. Bắt buộc:
- Sử dụng thành thạo một trong số các ngôn ngữ lập trình Java, Scala, Python trong việc thu thập và xử lý dữ liệu lớn;
- Có kinh nghiệm làm việc với ít nhất một công cụ ETL: IBM Datastage, Nifi...;
- Có kinh nghiệm làm việc và triển khai các công cụ dữ liệu lớn Hadoop, Spark, Kafka....
- Sử dụng thành thạo ngôn ngữ SQL;
- Có kinh nghiệm làm việc với các loại Database SQL: Oracle, Netezza, Clickhouse và NoSQL: MongoDB;
2. Điểm cộng:
- Kinh nghiệm làm việc với ít nhất một công cụ trực quan hoá dữ liệu: Tableau, Power BI...
- Hiểu biết về triển khai đóng gói Docker;
- Kiến thức về một số thuật toán và mô hình học máy phổ biến (Regression, Naive Bayes, Decision trees,...);
- Kiến thức về Data model (star/snowflake schema), thiết kế Data warehouse theo chuẩn Kimball;
- Kinh nghiệm làm việc trên các dịch vụ điện toán đám mây như AWS, GCP, Microsoft Azure...
- Hiểu biết về các định dạng dữ liệu mở Iceberg, Deltalake, Hudi;
- Hiểu biết về quy trình triển khai MLOps;

- Được hưởng đầy đủ các chế độ đãi ngộ: trang phục, khám sức khỏe, sinh nhật hàng năm, thăm hỏi hiếu hỉ, ốm đau bản thân và người nhà, được hưởng các quyền lợi bảo hiểm sức khỏe, bảo hiểm ung thư, bảo hiểm hưu trí...
- Cơ hội làm việc với dữ liệu lớn, đa nguồn, đa cấu trúc, đa nền tảng.
- Chế độ làm việc 5 ngày/tuần, 12 ngày nghỉ phép nguyên lương và hỗ trợ chi phí nghỉ dưỡng hàng năm.
- Môi trường làm việc chuyên nghiệp, có cơ hội làm việc với chuyên gia trong và ngoài nước.
- Cơ chế lương thưởng cạnh tranh trên thị trường, coi trọng năng lực và sáng tạo của mỗi cá nhân, ghi nhận đánh giá minh bạch và tạo cơ hội thăng tiến cho cán bộ.
- Được đào tạo thường xuyên, liên tục, bao gồm cả đào tạo nội bộ, đào tạo trong nước và nước ngoài.

Cập nhật gần nhất lúc: 2024-02-01 16:25:35