Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) - Khối Quản trị & Phân tích dữ liệu (EDA)

1. Phân tích yêu cầu, tổ chức thiết kế dữ liệu từ các nguồn khác nhau về các phân vùng dữ liệu tương ứng theo kiến trúc dữ liệu toàn hàng.

2. Xây dựng luồng xử lý dữ liệu dựa trên kiến trúc dữ liệu toàn hàng để đảm bảo các yêu cầu khai thác dữ liệu cho báo cáo, phân tích, trao đổi dữ liệu, cũng như các mô hình AI/ ML.

3. Phân tích xử lý lỗi trong quá trình vận hành. Thực hiện các phương thức phân tích logic và kỹ thuật để cải thiện chất lượng xử lý dữ liệu cũng như hiệu năng hệ thống.

4. Tư vấn cho các đơn vị liên quan (Data Architecture, BI, Data Scientist …) để xây dựng các bộ dữ liệu có thể phục vụ cho khai phá dữ liệu, chạy mô hình cũng như xây dựng các báo cáo phân tích.

5. Chủ động nghiên cứu các công nghệ mới phục vụ cho việc tối ưu, giải quyết các khó khăn trong công việc.

1. Trình độ Học vấn

• Đại học hoặc cao hơn liên quan đến 1 trong các ngành công nghệ thông tin, điện tử viễn thông, hoặc toán tin ứng dụng…

2. Kiến thức/ Chuyên môn Có Liên Quan

• Có 4 năm trở lên có kinh nghiệm ở vai trò Kỹ sư Dữ liệu hoặc vai trò tương đương.
• Có kinh nghiệm thiết kế mô hình dữ liệu theo các mô hình chuẩn hóa đa dạng (ưu tiên biết banking data model) chi tiết tầng dữ liệu với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau (SQL Server, Oracle, DB2, Postgre, Redshift v.v…) 
• Có kinh nghiệm cũng như kiến thức nghiệp vụ nhất định về nghiệp vụ và hệ thống trong ngân hàng.
• Có kinh nghiệm tổng hợp dữ liệu cho các hệ thống dữ liệu: Data Warehouse/ Data LakeHouse/ Data Product bằng các công cụ và dịch vụ on-premise và on cloud (Datastage, ODI, Glue, EMR, Kafka, DBT v.v…).
• Có kiến thức sâu và kinh nghiệm thực tế với các ngôn ngữ lập trình (SQL, Python, Spark..).
• Ưu tiên biết thêm về các ngôn ngữ lập trình ứng dụng như Javascript, Java, .Net v.v..
• Có kinh nghiệm triển khai thực tế với các hệ thống IBM DWH, AWS, Databricks là 1 điểm cộng.
• Có chứng chỉ về Data engineer là 1 điểm cộng (IBM Certified Data Engineer, AWS Database Speciality, AWS Data & Analytic Speciality).

3. Các Kinh nghiệm Liên quan

• Truy vấn, tổ chức, phân tích dữ liệu
• Phân tích yêu cầu nghiệp vụ
• Kiểm thử dữ liệu và phần mềm