Data Engineer

Mô tả công việc:

• Nghiên cứu, đề xuất các giải pháp, hạ tầng, công nghệ, chu trình tiếp nhận, xử lý và khai thác dữ liệu (phân loại, thu thập, chuẩn hóa, làm sạch, làm giàu, phân tích, trực quan hóa) và tham gia xây dựng các quy trình, quy định, văn bản tài liệu liên quan đến dữ liệu của Công ty.
• Phân loại, thu thập và chuẩn hóa:
• Xây dựng và duy trì cập nhật từ điển dữ liệu (Data dictionary) cho toàn bộ dữ liệu của Công ty.
• Thực hiện phân loại, xây dựng chu trình tiếp nhận dữ liệu (data ingestion) phù hợp với từng loại/kiểu dữ liệu và nguồn dữ liệu trong từ điển dữ liệu.
• Đầu mối chuẩn hóa, lưu trữ, xử lý dữ liệu lưu trữ trên hệ thống quản lý dữ liệu tập trung phù hợp với các quy trình, quy định, tiêu chuẩn quản lý dữ liệu/thông tin của Công ty.
• Tích hợp hệ thống dữ liệu:
• Đảm bảo khả năng kết nối liền mạch giữa hệ thống quản lý dữ liệu tập trung (Big Data, Splunk) với các hệ thống quản lý/phát sinh dữ liệu liên quan để dữ liệu luôn được cập nhật đầy đủ và chính xác.
• Đầu mối qQuản lý kết nối và phân quyền phù hợp theo quy định, cho phép các hệ thống khai thác dữ liệu có thể truy cập vào hệ thống quản lý dữ liệu tập trung (Big Data, Splunk) nhằm phục vụ các công tác quản trị nội bộ, phân tích dữ liệu kinh doanh, .v.v.
• Phân tích dữ liệu:
• Quản lý hệ thống khai thác/phân tích dữ liệu để đưa ra các báo cáo, thống kê, dự báo liên quan đến hoạt động nội bộ, kinh doanh và các nhu cầu phân tích khác của Công ty dựa trên nguồn dữ liệu tập trung.
• Thực hiện hoặc dầu mối phối hợp với các đơn vị cung cấp/chuyên gia nhằm thực hiện phân tích dữ liệu theo yêu cầu từ các phòng/khối trong Công ty.
• Trực quan hóa dữ liệu:
• Đề xuất, xây dựng các bản mẫu (template) báo cáo thống kê hỗ trợ công việc tạo lập báo cáo nhanh của các phòng/khối trong Công ty.
• Cung cấp bảng biểu, biểu đồ, dashboard trực quan hiển thị thông tin báo cáo, thống kê dựa trên dữ liệu tập trung phục vụ nhu cầu nội bộ Phòng/Khối/Công ty;
• Thực hiện các công việc khác theo phân công.

Yêu cầu:

• Trình độ học vấn:
• Tốt nghiệp đại học trở lên trong lĩnh vực điện tử viễn thông, công nghệ thông tin (có bao gồm tin học tài chính kế toán, công nghệ tài chính, toán tin ứng dụng, hệ thống thông tin quản lý hoặc tương tự).
• Kinh nghiệm:
• Có tối thiểu 03 năm kinh nghiệm làm việc với vai trò phân tích dữ liệu hoặc/và quản trị/vận hành các hệ thống dữ liệu, dữ liệu lớn (Big Data), .v.v. trong các công ty công nghệ hoặc/và trong lĩnh vực ngân hàng, bảo hiểm, tài chính, trung gian thanh toán, fintech,…
• Có kinh nghiệm làm việc tối thiểu 01 năm với các công nghệ Big Data (Hadoop, Spark,… là lợi thế.
• Có kinh nghiệm làm việc tối thiểu 01 năm với các công cụ phân tích/trực quan hóa dữ liệu (Python, R, Tableau, Power BI,… ) là lợi thế.
• Năng lực, trình độ chuyên môn:
• Kiến thức chuyên môn: Nắm vững chuyên môn, nghiệp được phân công, bao gồm nhưng không giới hạn:

• Kiến thức về công nghệ dữ liệu: Hiểu biết về kiến trúc dữ liệu, cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL), công nghệ Big Data (Hadoop, Spark…) và các giải pháp tương tự để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu giao dịch.

• Kỹ năng về phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Khả năng sử dụng các công cụ hỗ trợ phân tích (Python, R, SQL…) và trực quan hóa dữ liệu (Tableau, Power BI…) để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích hỗ trợ ra quyết định.

• Kiến thức về quản trị dữ liệu và tích hợp dữ liệu: Hiểu biết về các quy trình quản trị và tích hợp dữ liệu bao gồm xây dựng chu trình tiếp nhận, xử lý, chuẩn hóa dữ liệu (data pipline), xây dựng và chuẩn hóa từ điển dữ liệu, tích hợp bảo đảm tính nhất quán của dữ liệu giữa các hệ thống.

• Hiểu biết về các quy định pháp lý liên quan đến dữ liệu trong lĩnh vực thanh toán.

• Có khả năng/hiểu biết làm việc với cơ sở dữ liệu NoSQL (Cassandra, MongoDB, .v.v.).

• Có hiểu biết về quy trình phát triển phần mềm (SDLC).

• Có chứng chỉ liên quan đến hệ cơ sở dữ liệu như: MongoDB Certifications, Cassandra Certifications, Power BI hoặc tương đương là lợi thế.

-+ Có chứng chỉ liên quan đến phân tích dữ liệu như Google Data Analytics Professional Certificate, IBM Data Analyst Professional certificate, Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate hoặc tương đương là lợi thế.

• Có hiểu biết về quy trình phát triển phần mềm (SDLC).

• Có chứng chỉ liên quan đến hệ cơ sở dữ liệu như: MongoDB Certifications, Cassandra Certifications, Power BI hoặc tương đương là lợi thế.

• Có chứng chỉ liên quan đến phân tích dữ liệu như Google Data Analytics Professional Certificate, IBM Data Analyst Professional certificate, Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate hoặc tương đương là lợi thế.