Data (DE/DS/DA/AI)

DA:

Job overview

Vị trí đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu nghiệp vụ, quy hoạch và quản lý tài sản dữ

liệu phục vụ các PnL trong công ty. Ứng viên sẽ chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu từ nhiều lĩnh vực

nghiệp vụ, xác định nhu cầu, khoảng trống và định hướng quy hoạch dữ liệu; đồng thời tham gia phát

triển các sản phẩm dữ liệu trọng điểm như Data Sharing và Data Product. Vị trí đóng vai trò quan trọng

trong việc kết nối nhu cầu nghiệp vụ với dữ liệu, phối hợp với các PnL và các đội Data/IT để nâng cao

khả năng khai thác và sử dụng dữ liệu.

Key Responsibilities:

• Phân tích dữ liệu và nghiệp vụ của các lĩnh vực/PnL khác nhau, xác định xu hướng, vấn đề,

nhu cầu và cơ hội từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.

• Phân tích hiện trạng, nhu cầu và quy hoạch Data Asset, xác định Data Gap, Data Demand và

các tài sản dữ liệu trọng yếu tại các PnL/Domain.

• Xây dựng và chuẩn hóa Data Asset, Metadata, KPI/Metric, Business Glossary và các tiêu

chuẩn quản lý dữ liệu.

• Phối hợp với các PnL, Data Owner/Data Steward và các đội Data/IT để thu thập, cập nhật và

quản lý Data Asset trên Central Data Portal.

• Đóng vai trò Product Owner/Business Analyst cho các sản phẩm dữ liệu: phân tích nhu cầu,

xác định use case, xây dựng yêu cầu, quản lý backlog và phối hợp triển khai.

• Phối hợp phát triển và đưa vào sử dụng các sản phẩm dữ liệu như Data Sharing, Data

Product.

• Theo dõi việc thực hiện quy hoạch dữ liệu, mức độ sử dụng Data Asset và sản phẩm dữ liệu

tại các PnL; phân tích kết quả và đề xuất cải tiến.

Yêu cầu

Qualifications:

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Thống kê, Khoa học máy tính hoặc các

ngành liên quan. Có bằng Thạc sĩ là một lợi thế.

Kinh nghiệm:

• Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu/Business Analytics, trong đó

ít nhất 2 năm ở vị trí Senior hoặc Lead.

• Có kinh nghiệm phân tích dữ liệu tốt, khả năng phân tích nhiều lĩnh vực nghiệp vụ khác

nhau và chuyển hóa kết quả phân tích thành insight, nhu cầu và định hướng dữ liệu.

• Có kinh nghiệm phân tích KPI, Data Asset, Data Requirement và nhu cầu dữ liệu của các

Business Unit/PnL.

• Có kinh nghiệm làm việc với nhiều PnL/Domain, Business Stakeholder, Data Owner/Data

Steward và các đội Data/IT.

• Có kinh nghiệm đảm nhiệm vai trò Product Owner/Business Analyst hoặc phát triển Data

Product là một lợi thế lớn.

• Có kinh nghiệm triển khai Data Platform, Data Portal, Data Catalog hoặc Metadata

Management là lợi thế.

Kiến thức kỹ thuật:

• Thành thạo SQL để truy vấn, xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn.

• Có kinh nghiệm sử dụng Power BI hoặc các công cụ BI tương tự trong phân tích và trực quan

hóa dữ liệu.

• Hiểu biết sâu về mô hình dữ liệu, Data Warehouse, Data Lake, Data Mart và quy trình

ETL/ELT.

• Có kiến thức về Data Asset, Metadata, KPI/Metric, Business Glossary và Data Product.

• Có kiến thức về Python, Data Engineering hoặc các nền tảng điện toán đám mây (AWS,

Azure, GCP) là một lợi thế.

Quản trị & Chất lượng Dữ liệu:

• Có kiến thức về quản lý Data Asset, Metadata, Data Quality và Data Lifecycle.

• Có khả năng xây dựng và áp dụng các tiêu chuẩn, quy trình quản lý và cập nhật Data Asset.

• Hiểu biết về Data Ownership, Data Stewardship, Data Access và các nguyên tắc bảo mật dữ

liệu.

• Có kinh nghiệm với các nền tảng Data Catalog/Data Management như DataHub, Collibra,

Atlan, Informatica là một lợi thế.

Kỹ năng mềm:

• Tư duy phân tích, tư duy hệ thống và khả năng giải quyết vấn đề tốt.

• Kỹ năng giao tiếp tốt, có khả năng trao đổi và chuyển hóa các vấn đề nghiệp vụ phức tạp

thành yêu cầu dữ liệu rõ ràng.

• Có khả năng làm việc với nhiều PnL/Domain và điều phối các bên liên quan để triển khai kế

hoạch dữ liệu.

• Có khả năng làm việc đa nhiệm, quản lý nhiều ưu tiên và chủ động thúc đẩy công việc đến kết

quả.

• Tinh thần hợp tác, tư duy Product và khả năng cập nhật công nghệ, phương pháp mới trong

lĩnh vực Data & AI.

DE:

Mô tả công việc

Design, develop, and operate data pipelines for collecting, processing, storing, and sharing Smart City data.

Integrate data from various sources, including business systems, APIs, files, IoT sensors, system logs, operational data, and external platforms.

Develop ETL/ELT workflows, perform data cleansing and standardization, and load data into data lakes and data warehouses.

Support the design of data models, staging tables, analytical datasets, and data marts for reporting and analytics.

Collaborate with Data Architects, Senior Data Engineers, and Data Analysts to meet business data requirements.

Monitor data quality, pipeline performance, integration issues, and troubleshoot operational incidents.

Contribute to technical documentation, operational procedures, and data engineering development standards.

Yêu cầu

Bachelor's degree in Computer Science, Information Systems, Data Science, Applied Mathematics, or a related field.

Minimum of 2 years of experience in developing data pipelines or data integration systems.

Strong proficiency in SQL and experience with at least one programming language such as Python, Java, or Scala.

Hands-on experience with ETL/ELT processes, relational databases, batch data processing, and semi-structured data.

Solid understanding of data warehouses, data lakes, workflow orchestration, message queues, and fundamental data processing concepts.

Strong teamwork, analytical thinking, problem-solving, and proactive communication skills.

Experience with Airflow, Spark, Kafka, dbt, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Databricks, or equivalent technologies is a plus.

DS:

Mô tả công việc

Thiết kế và triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu toàn diện, bao gồm học máy truyền thống (ML), học sâu (DL) và ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau.

Dẫn dắt toàn bộ vòng đời mô hình từ khám phá dữ liệu đến triển khai sản phẩm, áp dụng các kỹ thuật MLOps tiên tiến để đánh giá, quản lý và triển khai mô hình một cách hiệu quả.

Làm việc với khách hàng và các bên liên quan để thấu hiểu nhu cầu, thách thức và mục tiêu, từ đó chuyển hóa thành các giải pháp khoa học dữ liệu phù hợp, mang lại giá trị kinh doanh đo lường được.

Hợp tác với chuyên viên phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư full-stack trong suốt vòng đời dự án, cung cấp định hướng kỹ thuật và thúc đẩy văn hóa học hỏi, phát triển liên tục.

Thiết kế kiến trúc pipeline và hạ tầng khoa học dữ liệu có khả năng mở rộng, dễ dàng thích ứng với các lĩnh vực kinh doanh và trường hợp sử dụng khác nhau.

Chịu trách nhiệm toàn bộ quá trình triển khai dự án khoa học dữ liệu từ ý tưởng đến sản phẩm, phối hợp với các nhóm đa chức năng để đảm bảo kết quả thành công.

Luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất về học máy, học sâu, LLM và MLOps, đánh giá khả năng ứng dụng vào các thách thức kinh doanh đa dạng trong nhiều ngành công nghiệp.

Yêu cầu

Tốt nghiệp đại học hoặc thạc sĩ các ngành CNTT, Khoa học máy tính, Toán - Thống kê, Khoa học dữ liệu hoặc tương đương.

Trên 5 năm kinh nghiệm thực tế với các mô hình ML/DL trong phát triển, tối ưu và triển khai các mô hình AI vào sản xuất.

Thành thạo các thư viện học máy và học sâu (scikit-learn, pandas, numpy, TensorFlow, PyTorch,...) cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Thành thạo quản lý phiên bản khác nhau của mô hình, giám sát và tích hợp/triển khai liên tục (CI/CD).

Am hiểu các công cụ và thực hành MLOps (AutoML, MLflow, Kubeflow hoặc tương tự).

Kinh nghiệm với container hóa (Docker, Kubernetes) và các nền tảng đám mây (AWS, Azure, GCP).

Kinh nghiệm với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs), kỹ thuật prompt engineering, fine-tuning và hệ thống RAG.

Hiểu biết về các khái niệm và công cụ kỹ thuật dữ liệu (Apache Spark, Kafka, Airflow).

Kinh nghiệm trong các ứng dụng thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Có khả năng hướng dẫn kỹ thuật cho junior và đưa ra quyết định mang tính hệ thống.