Tweet
Facebook
Copy Link
Thiết kế các luồng dữ liệu phân tích hoàn chỉnh, bao gồm kiến trúc tổng thể, các năng lực, nền tảng, công cụ và quy trình quản trị.
Tạo, duy trình và kết nối các chiến lược hiện tại/tương lai cho các công cụ/năng lực phân tích.
Xác định mô hình phân cấp của các miền dữ liệu trong phạm vi toàn hàng và phân quyền sở hữu miền dữ liệu.
Hỗ trợ xác định/cải thiện các thông lệ tốt nhất, hướng dẫn và tích hợp giữa các giải pháp và ứng dụng của Ngân hàng.Bằng cấp:
Tốt nghiệp hệ chính quy các Trường Đại học trong nước hoặc nước ngoài.
Chuyên ngành đào tạo: Công nghệ thông tin, Toán tin, Điện tử Viễn thông, Kỹ thuật ứng dụng, Khoa học Máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan.
Chứng chỉ đào tạo của các giải pháp/công cụ liên quan đến ETL/BI/Data platforms/Data streaming/Điện toán đám mây.
Kinh nghiệm:
Hiểu biết sâu về các quy tắc mô hình hóa dữ liệu đối với dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc, bao gồm các mức vật lý, logic và khái niệm.
Ít nhất 7 năm kinh nghiệm ở vị trí Kiến trúc dữ liệu.
Có kinh nghiệm thực tế triển khai Data warehouse, hiểu biết về giải pháp của các hãng: Oracle, SAP, Teradata, IBM, ...
Có kinh nghiệm thực tế triển khai một trong các giải pháp lakehouse/data platforms (ví dụ: Cloudera, DataBricks, Hortonwork...).
Có kinh nghiệm sâu trong thực tế triển khai và duy trì các tiến trình ETL/ELT, hiểu biết sâu về ít nhất 1 nền tảng ETL platforms (ví dụ Oracle ODI, SAP BODS, Apache Airflow, Informatica, IBM,...).
Hiểu biết sâu về kiến trúc dữ liệu (ví dụ: OLAP, Data Warehousing, Data Lake, and/or Data Mesh), có khả năng đánh giá năng lực hệ thống hiện tại và các công nghệ tiên tiến để đưa ra giải pháp kiến trúc dữ liệu tối ưu.
Hiểu biết sâu về các công cụ mô hình hóa (ví dụ: Power Designer, SQL Developer Data Modeler, ERwin).
Kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và xây dựng các giải pháp xử lý dữ liệu theo luồng (ví dụ thực hiện với các công cụ Apache Storm, Kafka, Spark Streaming...).
Có kinh nghiệm về triển khai giải pháp quản trị chất lượng dữ liệu, bao gồm cả những môi trường phân tán.
Có kinh nghiệm phát triển công cụ BI phục vụ yêu cầu nghiệp vụ là điểm cộng.
Hiểu biết về các mô hình dữ liệu cho tài chính chuẩn.
Hiểu biết sâu về giải pháp dữ liệu liên kết (data federated solution)
Hiểu biết sâu về các giải pháp MDM.
Hiểu biết sâu và kinh nghiệp thực tế về tổng thể vòng đời dữ liệu.
Hiểu biết về kiến trúc object storage.
Kỹ năng:
Chia sẻ trách nhiệm quản trị để đảm bảo phù hợp với các quy định của Ngân hàng về bảo mật dữ liệu, khả năng kiểm toán, quản trị, quản lý siêu dữ liệu...
Theo dõi các xu hướng công nghệ và thử nghiệm, đánh giá với các công cụ/năng lực liên quan.
Kỹ năng phân tích và xử lý các vấn đề kỹ thuật phức tạp, cung cấp các giải pháp khả thi và kịp thời.
Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm hiệu quả khi làm việc với nhiều nhóm chức năng khác nhau.
Khả năng phân tích ra quyết định dựa trên thực tế và dữ liệu.
Chú trọng triển khai theo Agile với sự sẵn sàng học hỏi và phát triển từ kinh nghiệm.Lương và phúc lợi hấp dẫn:
Mức lương cạnh tranh, phản ánh trực tiếp kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên (chi tiết sẽ được thảo luận trong buổi phỏng vấn)
13 ngày nghỉ phép linh hoạt, bao gồm ngày sinh nhật và các dịp quan trọng khác
Bảo hiểm đầy đủ theo luật lao động, cùng với ABBANK CARE - chương trình phúc lợi bổ sung đặc biệt dành cho ABBankers
Lãi suất vay ưu đãi - Quyền lợi đặc biệt dành cho nhân viên ABBANK
Cơ hội phát triển nghề nghiệp hấp dẫn:
Gia nhập các dự án chuyển đổi quy mô lớn, cộng tác cùng các chuyên gia hàng đầu để áp dụng công nghệ mới nhất trong ngành ngân hàng
Lộ trình phát triển sự nghiệp rõ ràng, được tạo điều kiện cho cả sự phát triển kỹ thuật và quản lý
Hỗ trợ đào tạo và chứng chỉ trong lĩnh vực IT, ngân hàng/tài chính
Môi trường làm việc năng động:
Mô hình làm việc linh hoạt, trẻ trung, khuyến khích đổi mới và sáng tạo
Văn phòng được trang bị hiện đại, kèm theo các thiết bị tiên tiến nhất dành cho nhân viên
Tổ chức thường xuyên các hoạt động ngoại khóa (team building, hội thảo, và các sự kiện văn nghệ), tạo điều kiện cho nhân viên gắn kết và phát triển
Được thành lập từ năm 1993, cho đến nay Ngân hàng TMCP An Bình (ABBANK) đã và đang đóng góp cho thị trường tài chính Việt Nam một thương hiệu Ngân hàng bán lẻ thân thiện, uy tín và hiệu quả.
Cùng với sự phát triển uy tín thương hiệu, chất lượng môi trường làm việc tại ABBANK cũng liên tục được các tổ chức uy tín trong và ngoài nước đánh giá cao những năm gần đây: Năm 2021, ABBANK lọt vào danh sách 25 Thương hiệu Tài chính dẫn đầu tại Việt Nam theo công bố của Tạp chí Tài chính Forbes Việt Nam với giá trị thương hiệu ước đạt 39,4 triệu USD; ABBANK là 1 trong 10 ngân hàng ngoài quốc doanh có Chỉ số thương hiệu tốt nhất và Top 13 Ngân hàng có chỉ số thương hiệu tốt nhất (Theo báo cáo xếp hạng của Mibrand năm 2021); ABBANK cũng được tạp chí HR Asia chứng nhận là một trong những Nơi làm việc tốt nhất Châu Á kể từ năm 2020.
Ở cột mốc 30 năm thành lập, ABBANK sở hữu một nền tảng công nghệ thông tin hiện đại; đội ngũ nhân sự tâm huyết và am hiểu nghiệp vụ, cùng với đó là hệ thống sản phẩm dịch vụ giải pháp tài chính tiện ích, hiệu quả và linh hoạt với mạng lưới điểm giao dịch rộng khắp trên toàn quốc nhằm phục vụ phương châm “Khách hàng là trọng tâm”.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng chế độ Bảo hiểm theo luật lao động
- Chương trình ABBANK CARE (chế độ đãi ngộ, phúc lợi bổ sung dành cho toàn thể cán bộ nhân viên ABBANK).
Các hoạt động ngoại khóa
- Team Building
- Các chương trình hội thao văn nghệ
Lịch sử thành lập
- Năm 1993, Ngân hàng TMCP An Bình (ABBANK) được thành lập theo giấy phép số 535/GP-UB
- Năm 2004, Nâng cấp thành ngân hàng quy mô đô thị có vốn điều lệ 70,04 tỷ đồng
- Năm 2005, Tập đoàn điện lực Việt Nam (EVN) trở thành cổ đông chiến lược của ABBANK
- Năm 2006, ABBANK đã phát hành công trái phiếu của EVN cùng với ngân hàng Deutsche Bank và quỹ đầu tư Vinacapital
- Năm 2007, ABBANK ký hợp đồng liên kết chiến lược với Agribank; trở thành thành viên của mạng thanh toán PAYNET; tăng vốn điều lệ lên 2300 tỷ đồng
- Năm 2008, ABBANK phát triển và trưởng thành, đã có sự bứt phá mạnh mẽ về lượng từ năm 2008 đến nay. Cùng thời điểm đó, ABBANK ký kết hợp tác chiến lược với Maybank – Ngân hàng lớn nhất Malaysia; ABBANK được trao giải "Ngân hàng thanh toán quốc tế xuất sắc 2007" do Wachoviabank – một trong bốn ngân hàng lớn nhất của Mỹ trao tặng
Mission
Với sứ mệnh cung cấp các giải pháp tài chính thân thiện, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu khách hàng, tôn chỉ hoạt động của ABBANK chính là:
- Phục vụ khách hàng với sản phẩm, dịch vụ an toàn, hiệu quả và linh hoạt.
- Tăng trưởng lợi ích cho cổ đông.
- Hướng đến sự phát triển toàn diện, bền vững của ngân hàng.
- Đầu tư vào yếu tố con người làm nền tảng cho sự phát triển lâu dài.
Review ABBANK
Môi trường làm việc tốt, học tập được nhiều kinh nghiệm
Môi trường làm việc ổn, lương không cao
Chế độ lương thấp, thiếu chuyên nghiệp
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Engineer là gì?
Data Engineer hay kỹ sư chuyên về dữ liệu thường làm các công việc như phân tích nguồn dữ liệu, tích hợp thông tin giữa các hệ thống nhất với nhau, chuyển đổi và đồng bộ các dữ liệu trên nhiều hệ thống riêng biệt. Các nguồn dữ liệu ở đây được biết đến như các phần mềm website trong hoạt động các lĩnh vực bán hàng, nhân sự, tài chính, kế toán,....Bên cạnh đó, những vị trí như Data science, Data Analyst cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
Mô tả công việc của vị trí Data Engineer
Phân tích, tổng hợp, lưu trữ dữ liệu
Data Engineer kết hợp cùng DBA tạo ra các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn hệ thống thích hợp và mang lại hiệu quả cao. Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là đưa các dữ liệu vào Database và File Sever bằng cách (FTP, drag and drop…) và lưu trữ bằng (.csv, xlsx, .dat, database).
Chuẩn hóa và chuyển đổi logic, tập trung nguồn dữ liệu
Các dữ liệu được Data Engineer lưu chuyển đến các nguồn lữu trữ khác nhau nhằm mục đích so sánh, thêm dữ liệu và dự phòng các dữ liệu cho nhiều trường hợp khác nhau. Kỹ sư dữ liệu tập trung nguồn dữ liệu đưa các thông tin về một nguồn lưu trữ chung với các mô hình chuyên biệt, dành cho việc khôi phục phân tích các dữ liệu cần thiết trong các tình huống dự phòng.
Phân tích và trích xuất dữ liệu
Data Engineer sẽ kết hợp cùng với DBA (Database Administration) để tạo các vùng lưu trữ dữ liệu, đồng thời đảm bảo các yếu tố về bảo mật riêng tư, tính hiệu quả. Bên cạnh đó sẽ theo dõi và kiểm tra các nguồn dữ liệu được đưa từ các Database.
Triển khai machine learning cho hệ thống dữ liệu
Các mô hình học máy được thiết kế bởi các Data Engineers. Các Data Engineer chịu trách nhiệm triển khai chúng vào môi trường sản xuất. Điều này đòi hỏi phải cung cấp cho mô hình dữ liệu được lưu trữ trong kho hoặc đến trực tiếp từ các nguồn, định cấu hình thuộc tính dữ liệu, quản lý tài nguyên máy tính, thiết lập công cụ giám sát, v.v.
Data Engineer có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
228 - 387 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Engineer
Tìm hiểu cách trở thành Data Engineer, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Engineer?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Engineer
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Engineer cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn
-
Bằng cấp và chuyên ngành: Yêu cầu ứng viên đang theo học hoặc mới tốt nghiệp bằng Đại học chuyên ngành liên quan như Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Máy tính, Toán học, Thống kê, hoặc các ngành tương đương.
-
Kiến thức về bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu là một yêu cầu quan trọng. Data Engineers cần hiểu về các biện pháp bảo mật và kiến thức về quyền truy cập dữ liệu.
-
Kỹ năng xử lý dữ liệu: Khả năng xử lý và biến đổi dữ liệu là quan trọng. Data Engineers cần hiểu về các công cụ và framework xử lý dữ liệu như Apache Spark, Apache Flink, hoặc Apache Kafka.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng lập trình: Yêu cầu đối với Data Engineer là cần biết cơ bản về SQL, Python, Oracle. Kỹ sư dữ liệu không yêu cầu phải biết sâu về lập trình, tính toán nhưng phải nắm rõ các khái niệm và giá trị đằng sau các công thức hiển thị ở màn hình.
-
Kỹ năng phân tích logic: Kỹ năng phân tích logic luôn cần thiết trong các công việc cần sự chính xác và có tính liên kết với nhau. Data Engineer phải biết cách phân tích và tìm ra được ý nghĩa của những con số cũng như dữ liệu khô khan. Dựa vào đó, công ty có thể nhìn nhận được vấn đề để tìm ra hướng giải quyết phù hợp.
-
Kỹ năng thiết kế và trình bày báo cáo: Sau khi hoàn thành các công việc phân tích, bạn sẽ thu thập dữ liệu và lập bảng báo cáo trình bày lên cấp trên. Việc thiết kế và trình bày báo cáo phải mang tính dễ hiểu, dễ đưa ra các nhận định so sánh. Để giúp công việc trở nên thuận lợi hơn bạn có thể tự học hỏi và xem thêm các công cụ hỗ trợ thiết kế báo cáo.
Yêu cầu khác
-
Kinh nghiệm: Yêu cầu các Data Engineer đã có 1 - 2 năm kinh nghiệm. Hiểu rõ về các mô hình dữ liệu, thuật toán, kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu. Có kinh nghiệm liên quan đến các giải pháp BI và ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải dữ liệu) liên quan đến kho dữ liệu, các công cụ phân tích. Sử dụng được những công cụ chuyên dụng như Hadoop, Kafka,…
Lộ trình thăng tiến của Data Engineer
Lộ trình thăng tiến của Data Engineer có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
1. Intern Data Engineer
Mức lương: 2 - 4 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Data Engineer là người được đào tạo, hướng dẫn đồng thời chịu trách nhiệm hỗ trợ các công việc thực tế của một Data Engineer thực thụ để bồi dưỡng thêm kinh nghiệm, nắm rõ được trách nhiệm ngành nghề của mình. Áp dụng nguyên tắc phần mềm, công nghệ vào phát triển, bảo trì, thiết kế, kiểm tra và đánh giá các phần mềm máy tính.
>> Đánh giá: Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, Intern Data Engineer là một trong những vị trí được đánh giá tương đối phức tạp và đòi hỏi nhiều kỹ năng. Theo đó, vai trò của Intern Data Engineer đó là thực hiện các phân tích, đánh giá dữ liệu quan trọng cho các hoạt động của doanh nghiệp. Là công việc thu hút rất nhiều ứng viên trẻ mới ra trường bởi mức lương hấp dẫn và lộ trình phát triển rộng mở.
>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh Data Engineer cho người mới
2. Data Engineer
Mức lương: 18 - 30 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việcb 1 - 4 năm
Data Engineer thường làm các công việc như phân tích nguồn dữ liệu, tích hợp thông tin giữa các hệ thống nhất với nhau, chuyển đổi và đồng bộ các dữ liệu trên nhiều hệ thống riêng biệt. Các nguồn dữ liệu ở đây được biết đến như các phần mềm website trong hoạt động các lĩnh vực bán hàng, nhân sự, tài chính, kế toán,....
>> Đánh giá: Doanh nghiệp hoạt động kinh doanh hiện nay không chỉ quan tấm đến vấn đề quản lý nguồn dữ liệu mà họ còn có mong muốn tìm ra hướng giải quyết mở rộng tài nguyên để lưu trữ và kiểm soát nguồn dữ liệu. Để làm được như vậy họ cần có Data Engineer - người sẽ giúp họ thực hiện các giải pháp trên. Chính vì thế đây là ngành nghề có xu hướng tuyển dụng tăng trong các năm tiếp theo.
>> Xem thêm: Việc làm Data Engineer đang tuyển dụng
5 bước giúp Data Engineer thăng tiến nhanh trong trong công việc
Trang bị các chứng chỉ liên quan
Bạn có thể ghi danh vào những khóa học dài hạn hoặc những chứng chỉ online để vừa củng cố chuyên môn, vừa được chứng nhận có kiến thức về một lĩnh vực. Các Data Engineer tiềm năng có thể tìm hiểu việc có được các chứng chỉ chuyên môn như AWS Certified Data Analytics, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, hoặc các khóa học online uy tín cũng sẽ giúp bạn khẳng định năng lực và tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường lao động.
Phát triển kỹ năng thống kê
Đây cũng là kiến thức cơ bản bạn cần nắm. Bạn nên bắt đầu nghiêm túc với các môn học xác suất thống kê, thống kê mô tả để nắm được các khái niệm cơ bản như nghịch lý Simpson, phân tích dữ liệu khám phá (EDA), liên kết các biến,… Đó sẽ là tiền đề vững chắc để bạn phát triển hơn trong nghề.
Có khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng và đến từ nhiều nguồn khác nhau (như bảng khảo sát, thống kê mạng xã hội, điện thoại di động,...). Từ đống dữ liệu “lộn xộn” đó bạn phải xử lý về cùng một ngôn ngữ mà máy đọc được. Vì vậy bạn cần chú trọng đến các kỹ năng này để làm việc hiệu quả, năng suất, tiết kiệm thời gian hơn.
Đầu óc tư duy nhạy bén
Với một Data Engineer cần phải tư duy hơn người bình thường. Bạn là người làm việc với dữ liệu và sử dụng bộ não để nhìn nhận từ nhiều góc độ để tìm ra giải pháp hiệu quả nhất. Do đó, nếu bạn không có cái nhìn đa chiều thì rất khó để giải quyết được vấn đề.
Hiểu rõ thuật toán Machine Learning
Đây có thể cho là kỹ năng cần thiết nhất đối với một Data Engineer. Hiểu đơn giản, Machine Learning là “dạy” máy tính học các dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn để đưa ra được các quyết định tự trị một cách thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ giúp Data Engineer tiết kiệm được nhiều thời gian trong việc khám phá, dự báo từ dữ liệu.
Đọc thêm: