Data Engineer (Kỹ Sư Dữ Liệu)
(*) Tin tổng hợp từ nguồn khác, công ty đang được xác thực. Là đơn vị tuyển dụng và muốn chỉnh sửa hoặc gỡ tin này? Liên hệ qua mục «Hỗ trợ» ở cuối trang.
1. Phát triển và xử lý dữ liệu
- Tham gia xây dựng, phát triển và vận hành các luồng tích hợp, xử lý dữ liệu (ETL/ELT) từ các hệ thống nguồn vào hệ thống Data Warehouse (DWH), Data Lake hoặc Data Lakehouse.
- Thực hiện truy vấn, trích xuất, làm sạch, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu bằng SQL và các công cụ xử lý dữ liệu theo hướng dẫn của đội ngũ kỹ thuật.
- Tham gia xây dựng các bảng dữ liệu, quy tắc chuyển đổi dữ liệu và các chương trình xử lý dữ liệu phục vụ báo cáo, phân tích nghiệp vụ.
- Tìm hiểu và sử dụng các công cụ, nền tảng tích hợp và xử lý dữ liệu theo yêu cầu của dự án.
2. Kiểm thử và đảm bảo chất lượng dữ liệu
- Thực hiện kiểm tra, đối soát dữ liệu giữa hệ thống nguồn và hệ thống đích nhằm đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và nhất quán của dữ liệu.
- Phối hợp xây dựng và thực hiện các kịch bản kiểm thử dữ liệu, kiểm tra kết quả xử lý ETL/ELT.
- Phát hiện, phân tích và phối hợp xử lý các lỗi dữ liệu, lỗi truy vấn SQL hoặc lỗi trong quá trình chạy các quy trình tích hợp.
- Cập nhật tài liệu mapping dữ liệu, mô tả quy tắc chuyển đổi và tài liệu kỹ thuật theo hướng dẫn.
3. Tham gia triển khai dự án
- Phối hợp với các thành viên trong nhóm để tìm hiểu yêu cầu nghiệp vụ, cấu trúc dữ liệu nguồn và quy trình xử lý dữ liệu.
- Tham gia khảo sát, phân tích dữ liệu và hỗ trợ triển khai các hệ thống DWH, Data Lake, Data Lakehouse và BI.
- Nghiên cứu tài liệu kỹ thuật, chủ động học hỏi các công nghệ mới và từng bước nâng cao năng lực chuyên môn.
- Thực hiện các công việc khác liên quan đến tích hợp, xử lý và quản lý dữ liệu theo phân công của quản lý dự án hoặc trưởng nhóm kỹ thuật.
1. Kiến thức và kỹ năng chuyên môn
- Cơ sở dữ liệu và SQL
- Có kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu quan hệ và hiểu biết về cấu trúc bảng, khóa chính, khóa ngoại và mối quan hệ giữa các bảng.
- Nắm được các câu lệnh SQL cơ bản như SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN, GROUP BY, HAVING và các hàm tổng hợp.
- Có khả năng viết truy vấn SQL để trích xuất, kết hợp, lọc và tổng hợp dữ liệu.
- Biết sử dụng ít nhất một hệ quản trị cơ sở dữ liệu như Oracle, PostgreSQL, SQL Server, MySQL hoặc IBM Db2 là một lợi thế.
- Có kiến thức về Stored Procedure, Function, View, Index hoặc khả năng tối ưu truy vấn SQL là một lợi thế.
- Kiến thức về hệ thống dữ liệu
- Có hiểu biết cơ bản hoặc mong muốn tìm hiểu về Data Warehouse (DWH), Data Mart, Data Lake, Data Lakehouse và các hệ thống báo cáo, phân tích dữ liệu.
- Có kiến thức cơ bản về mô hình dữ liệu quan hệ; hiểu biết về mô hình dữ liệu chiều, Star Schema hoặc Snowflake Schema là một lợi thế.
- Có khả năng làm việc với các định dạng dữ liệu phổ biến như CSV, Excel, JSON hoặc XML.
- Công cụ và công nghệ xử lý dữ liệu
- Có kiến thức cơ bản hoặc mong muốn phát triển kỹ năng về ETL/ELT và quy trình tích hợp dữ liệu.
- Biết sử dụng Python hoặc một ngôn ngữ lập trình phục vụ xử lý dữ liệu là một lợi thế.
- Đã từng tìm hiểu hoặc thực hành với một trong các công nghệ như Apache Spark, Apache Kafka, Oracle Data Integrator (ODI), IBM DataStage hoặc các công cụ tương đương là một lợi thế.
- Có hiểu biết về Git, Linux hoặc các công cụ quản lý mã nguồn và môi trường phát triển là một lợi thế.
2. Kinh nghiệm và lợi thế
- Chấp nhận ứng viên mới tốt nghiệp, chưa có kinh nghiệm thực tế hoặc có dưới 2 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dữ liệu, cơ sở dữ liệu hoặc phát triển phần mềm.
- Ưu tiên ứng viên đã thực hiện đồ án, bài tập lớn, nghiên cứu hoặc dự án cá nhân liên quan đến SQL, ETL, phân tích dữ liệu hoặc xây dựng DWH.
- Có kiến thức hoặc mong muốn tìm hiểu về nghiệp vụ ngân hàng, tài chính và các hệ thống dữ liệu ngân hàng là một lợi thế.
- Có kinh nghiệm thực tập tại các vị trí Data Engineer, Database Developer, ETL Developer, BI Developer hoặc các vị trí liên quan là một lợi thế.
3. Kỹ năng và thái độ
- Có tư duy logic, khả năng phân tích và giải quyết vấn đề.
- Yêu thích làm việc với dữ liệu, có tinh thần học hỏi và chủ động nghiên cứu công nghệ mới.
- Cẩn thận, có trách nhiệm với chất lượng và tính chính xác của dữ liệu.
- Có khả năng làm việc nhóm, tiếp nhận phản hồi và phối hợp với các thành viên trong dự án.
- Có khả năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh; kỹ năng giao tiếp tiếng Anh là một lợi thế.
4. Trình độ học vấn
- Tốt nghiệp hoặc đang chờ tốt nghiệp đại học/cao đẳng chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật phần mềm, Toán tin hoặc các ngành liên quan.
- Không bắt buộc có chứng chỉ chuyên môn. Các chứng chỉ hoặc khóa học liên quan đến SQL, Database, Data Engineering, Big Data hoặc Cloud là một lợi thế.
1. Về công việc:
- Được hướng dẫn, đào tạo về SQL nâng cao, ETL/ELT, mô hình dữ liệu và các công nghệ Data Engineering trong quá trình tham gia dự án.
- Có cơ hội tham gia các dự án xây dựng hệ thống DWH, Data Lake, Data Lakehouse và nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.
- Được tiếp cận các công nghệ và công cụ dữ liệu như Oracle, IBM Db2, ODI, DataStage, Spark, Kafka và các nền tảng dữ liệu hiện đại tùy theo dự án.
- Có cơ hội tìm hiểu nghiệp vụ ngân hàng, tài chính và cách xây dựng hệ thống dữ liệu phục vụ báo cáo, quản trị và phân tích.
- Được phát triển lộ trình nghề nghiệp từ Fresher/Junior lên Middle/Senior Data Engineer hoặc các vị trí chuyên sâu về kiến trúc dữ liệu.
- Môi trường làm việc khuyến khích học hỏi, chia sẻ kiến thức và phát triển năng lực chuyên môn.
2. Về chế độ đãi ngộ:
- Chế độ lương thưởng hấp dẫn,
- Chế độ BHYT, BHXH, BHTN theo quy định,
- Bảo hiểm sức khỏe cho Nhân viên chính thức,
- Khám sức khỏe định kỳ,
- Bếp ăn cho Nhân viên (công ty hỗ trợ chi phí),
- Hỗ trợ người lao động các dịp: 30/4 – 1/5, ngày 2/9, tết dương lịch,
- Quà sinh nhật cho người lao động,
- Với nữ nhân viên: ngày 8/3, 20/10,
- Với nhân viên có con dưới 15 tuổi: 1/6, trung thu,
- Các chế độ nghỉ theo quy định của nhà nước,
- Nghỉ mát một lần một năm, thường xuyên tổ chức các Event nội bộ,
- Thường xuyên tổ chức các buổi đào tạo nâng cao kỹ năng nghiệp vụ, kỹ năng mềm,...,
- Chính sách đào tạo mở, khuyến khích CBNV đề xuất khoá học nâng cao năng lực,
- Môi trường làm việc thân thiện, năng động, có cơ hội thăng tiến cao.
1. Về công việc:
- Được hướng dẫn, đào tạo về SQL nâng cao, ETL/ELT, mô hình dữ liệu và các công nghệ Data Engineering trong quá trình tham gia dự án.
- Có cơ hội tham gia các dự án xây dựng hệ thống DWH, Data Lake, Data Lakehouse và nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.
- Được tiếp cận các công nghệ và công cụ dữ liệu như Oracle, IBM Db2, ODI, DataStage, Spark, Kafka và các nền tảng dữ liệu hiện đại tùy theo dự án.
- Có cơ hội tìm hiểu nghiệp vụ ngân hàng, tài chính và cách xây dựng hệ thống dữ liệu phục vụ báo cáo, quản trị và phân tích.
- Được phát triển lộ trình nghề nghiệp từ Fresher/Junior lên Middle/Senior Data Engineer hoặc các vị trí chuyên sâu về kiến trúc dữ liệu.
- Môi trường làm việc khuyến khích học hỏi, chia sẻ kiến thức và phát triển năng lực chuyên môn.
2. Về chế độ đãi ngộ:
- Chế độ lương thưởng hấp dẫn,
- Chế độ BHYT, BHXH, BHTN theo quy định,
- Bảo hiểm sức khỏe cho Nhân viên chính thức,
- Khám sức khỏe định kỳ,
- Bếp ăn cho Nhân viên (công ty hỗ trợ chi phí),
- Hỗ trợ người lao động các dịp: 30/4 – 1/5, ngày 2/9, tết dương lịch,
- Quà sinh nhật cho người lao động,
- Với nữ nhân viên: ngày 8/3, 20/10,
- Với nhân viên có con dưới 15 tuổi: 1/6, trung thu,
- Các chế độ nghỉ theo quy định của nhà nước,
- Nghỉ mát một lần một năm, thường xuyên tổ chức các Event nội bộ,
- Thường xuyên tổ chức các buổi đào tạo nâng cao kỹ năng nghiệp vụ, kỹ năng mềm,...,
- Chính sách đào tạo mở, khuyến khích CBNV đề xuất khoá học nâng cao năng lực,
- Môi trường làm việc thân thiện, năng động, có cơ hội thăng tiến cao.
- Giới tính: Không yêu cầu
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Thời gian làm việc: Thoả thuận
- Lương: Cạnh tranh
Các công việc tương tự
