Data Engineer

1. ETL/ELT và xử lý dữ liệu

• Phát triển, vận hành và giám sát pipeline ETL/ELT, đảm bảo dữ liệu được trích xuất – chuyển đổi – nạp chính xác, đầy đủ và ổn định.
• Tối ưu hiệu suất pipeline, giảm thời gian xử lý và chi phí vận hành.

2. Phối hợp và phân tích yêu cầu

• Phối hợp với các phòng ban nghiệp vụ và kỹ thuật để hiểu nhu cầu dữ liệu, hỗ trợ phân tích và thực thi các giải pháp phù hợp theo định hướng kỹ thuật chung.

3. Quản trị và chất lượng dữ liệu

• Hỗ trợ quản lý và cập nhật tài liệu liên quan như Data Dictionary, Metadata, Data Lineage.
• Thực hiện phân tích nguyên nhân gốc (RCA) khi xảy ra lỗi dữ liệu và đề xuất giải pháp khắc phục.

4. Tự động hoá và vận hành

• Tham gia triển khai các quy trình tự động hoá (CI/CD cho dữ liệu – DataOps): quản lý version schema, test pipeline, triển khai và giám sát dữ liệu.
• Kết hợp với team DevOps/SRE để đảm bảo hệ thống dữ liệu được vận hành liên tục và ổn định.

5. Nghiên cứu và cải tiến

• Tìm hiểu và áp dụng công nghệ mới trong lĩnh vực xử lý dữ liệu lớn, cloud platform, data pipeline để nâng cao hiệu quả hệ thống (nếu có yêu cầu).

6. Các nhiệm vụ khác

• Thực hiện các công việc khác theo phân công của quản lý trực tiếp liên quan đến hệ cơ sở dữ liệu.

1. Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành CNTT, Khoa học Máy tính, Hệ thống Thông tin, Toán Tin hoặc tương đương.
• Ưu tiên ứng viên có chứng chỉ Data Engineer.

2. Kinh nghiệm

• Có từ 02 đến 04 năm kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực Data Engineering, Data Platform hoặc Data Architecture.
• Có kinh nghiệm xây dựng, vận hành và tối ưu hệ thống Data Warehouse (DWH) hoặc Data Lake trên nền tảng Cloud (AWS, Azure, GCP) hoặc on-premise.
• Hiểu rõ và có khả năng áp dụng các mô hình dữ liệu Kimball, Inmon (3NF) hoặc Data Vault 2.0 trong thiết kế và triển khai pipeline dữ liệu.
• Thành thạo SQL, PL/SQL, Python hoặc Scala, có khả năng tối ưu hiệu năng pipeline và xử lý truy vấn dữ liệu phức tạp.
• Sử dụng thành thạo một trong các công cụ ETL/ELT như Oracle Data Integrator, SSIS, Azure Data Factory, AWS Glue, Apache NiFi hoặc công cụ tương đương.

3. Kỹ năng

• Có kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề trong môi trường xử lý dữ liệu phức tạp, đa nguồn và phân tán (batch & streaming).
• Thành thạo SQL và hiểu biết tốt về tối ưu hiệu năng pipeline dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu cơ bản.
• Có khả năng làm việc độc lập trong phạm vi được giao và phối hợp nhóm hiệu quả với các phòng ban kỹ thuật, nghiệp vụ.

• Bằng cấp: Đại học
• Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
• Hình thức: Nhân viên chính thức