Chuyên viên cao cấp Cơ sở Dữ liệu

1. Thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu:
1.1 Thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
1.2 Xây dựng các mô hình dự đoán và phân tích nâng cao để tìm kiếm cơ hội cải thiện hoạt động kinh doanh.
1.3 Triển khai giải pháp trực quan hóa dữ liệu
1.4 Tham gia vào quá trình kiểm thử (UAT - User Acceptance Testing) để đảm bảo các giải pháp đáp ứng đầy đủ các yêu cầu nghiệp vụ và tiêu chuẩn của công ty.

2. Phối hợp với các phòng ban:
2.1 Làm việc với các phòng ban khác (Marketing, Bán hàng, Tài chính...) để hiểu rõ nhu cầu dữ liệu và cung cấp giải pháp phù hợp.
2.2 Hỗ trợ các bộ phận trong việc triển khai hệ thống mới hoặc nâng cấp hệ thống hiện tại, đảm bảo việc sử dụng hệ thống hiệu quả và đúng mục đích
2.3 Đào tạo các nhân viên chính của các phòng ban về việc thiết lập, thay đổi và phát triển các báo cáo theo nhu cầu xem của từng phòng ban

3. Đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu
3.1 Đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý, lưu trữ và sử dụng an toàn, tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật.
3.2 Kiểm soát chất lượng dữ liệu (Data Governance), đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của thông tin.

4. Theo dõi xu hướng và đổi mới
4.1 Theo dõi các xu hướng mới trong ngành công nghiệp phân tích dữ liệu, học máy, và trí tuệ nhân tạo (AI).
4.2 Đề xuất các giải pháp đổi mới để giúp công ty nâng cao hiệu suất và tận dụng tối đa dữ liệu. 

Trình độ: Tốt nghiệp đại học, ưu tiên các ngành Khoa học Dữ liệu, Công Nghệ Thông Tin, Thống Kê, Toán Học, Quản Trị Kinh Doanh...

Kiến thức:

- Kinh nghiệm làm việc với các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau, SQL, Excel.
- Kinh nghiệm với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL (SQL Server, MySQL, PostgreSQL,…), Non-SQL (MongoDB,…)
- Thành thạo SQL, Python là bắt buộc.
- Kinh nghiệm làm việc với các mô hình máy học (Machine Learning) và mô hình bất động sản là một lợi thế
- Có kinh nghiệm ETL (Extract, Transform, Load), hoặc kinh nghiệm làm việc với các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big -Data) như Hadoop, Spark là một lợi thế
- Kinh nghiệm trong việc tích hợp AI và Automation vào quy trình kinh doanh để cải thiện hiệu quả hoạt động.
- Kinh nghiệm trong việc xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Chứng chỉ nghề nghiệp:

- Microsoft Certified: Data Analyst, Tableau Certified Professional, hoặc tương tự.
- Chứng chỉ liên quan đến quản lý dữ liệu hoặc học máy là một lợi thế (Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Big Data) là một lợi thế

Kinh nghiệm:

- Ít nhất 3-4 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
- Ưu tiên đã có kinh nghiệm phân tích dữ liệu ở các lĩnh vực tài chính, bất động sản, ERP,…

Kinh nghiệm chuyên môn: Kinh nghiệm với các công cụ và nền tảng như SQL, Python, R, Tableau, Power BI, và các hệ thống dữ liệu lớn (Big Data).

Kỹ năng:

- Kỹ năng trình bày
- Kỹ năng tư duy sáng tạo, đề xuất giải pháp
- Kỹ năng giải quyết vấn đề
- Kỹ năng quản lý thời gian
- Kỹ năng sắp xếp công việc
- Kỹ năng giao tiếp, hướng dẫn qua điện thoại, email
- Thành thạo về O365 (Word, Excel, PowerPoint…)

Các yêu cầu khác:

- Hiệu quả, chính trực, chuyên nghiệp
- Khả năng đọc hiểu tiếng Anh chuyên ngành tốt
- Khả năng làm việc độc lập, tương tác và phối hợp nhóm tốt
- Khả năng chịu được áp lực công việc
- Khả năng sáng tạo, tiếp thu nhanh các công nghệ mới
- Trung thực và tin tưởng
- Chủ động và có trách nhiệm trong công việc
- Đặc tính Novator & Cơ chế đánh giá Nhân sự.