Tweet
Facebook
Copy Link
A. JOB PURPOSE:
• The Data Engineer is responsible for orchestrating data transformations and integrations using Microsoft Azure services to develop a comprehensive Data Lake.
• This role emphasizes advanced data engineering practices, including the utilization of Databricks and Azure Synapse Link, to support our operations across Vietnam, Cambodia, Indonesia, Myanmar, and other business units in Asia and other regions.
• This role enables advanced data analytics, reporting, and dashboard functionalities.
B. ACCOUNTABILITIES:
1. System Development and Maintenance:
• Design, develop, and maintain Azure Cloud data lakes, data warehouses, and both SQL and NoSQL databases.
• Implement and manage batch processing, streaming, and integration solutions using Databricks and Azure Synapse Link for data ingestion from various applications to data repositories.
• Optimize SQL queries and Databricks notebooks to reduce processing times across data lakes, data warehouses, and cloud data cubes.
• Automate data pipeline processes using Azure Data Factory, ensuring secure source data access and efficient data policy management.
• Collaborate with data visualization specialists, analysts, and IT teams to support backend data solutions that meet business reporting needs.
2. Performance and Quality Assurance:
• Ensure system stability and performance without impacting user experiences.
• Monitor databases and data processing activities to meet specific business scenarios.
• Ensure data accuracy and availability for ongoing data analytics projects.
• Manage and optimize costs related to data storage and processing services through efficient resource management and a pay-as-you-go approach.
• Maintain comprehensive documentation for data architecture, ingestion, processing, and operations.
• Manage source data access securely.
• Configure data access authentication and authorization.
• Manage and enforce data policies and procedure standard.
• Collaborate with Data Visualization and Analyst specialist, Data champion and IT team to ensure about data back-end can support building dashboard as business requested.
C. RESULTS:
• Ensure current systems can work smoothly and do not impact to performance.
• Data architect from design to real life operation.
• Ensure data availability and accuracy for further data analytics project.
• Optimize the cost of use for data storage and data processing services (impact to the amount of payment) on monthly basis by pay-as-you-go approach.
• Data catalogue documentation.
• Scripting and documentation for data ingestion, data processing, data serving.
• Data architect and operation can be extended to acquire other data in other BU, other division, new business...
• Data available timely and in good quality.
• Updated authorization matrix in quarterly basis.Yêu Cầu Công Việc
QUALIFICATIONS:
• Bachelor's or Engineering degree in IT, Data Science
• Related field.MS Azure Data Engineer (MS Certified) is preferred
EXPERIENCES:
• Minimum 3 to 5 years experience in successfully role of Data Engineer
• Minimum 1 years experience in AI Generative
• Azure Synapse Link hands on eperience is an advantage
COMPETENCIES:
• Very strong in SQL-PL SQL-Spark SQL.
• Interaction with No SQL Databases
• Interaction with Event Hub, IoT Hub Databases
• Files Processing XML, CSV, Excel, Jason, etc. formats
• Structured and Non-Structured Data processing
• Data ETL Capabilities.
• Knowledge of Distributed Big Data Processing
• Data Warehouse and Data Lake Implementation experience in past.
• Interaction with REST APIs, Web Services.
• Proficiency in data programming languages such as Python, R, Java, C#, and tools like Jupyter, VS Studio Code.
LANGUAGES:
• Proficiency in English
OTHER REQUIREMENTS:
• Customer-focused with excellent verbal and written communication skills
• Ability to collaborate with globally diverse teams and work flexibly
• Strong analytical thinking and problem-solving skills
• A team player with a willingness to learn and adapt in a fast-paced environmentLaptop
Chế độ bảo hiểm
Du Lịch
Phụ cấp
Đồng phục
Chế độ thưởng
Chăm sóc sức khỏe
Đào tạo
Tăng lương
Công tác phí
Phụ cấp thâm niên
Nghỉ phép năm
CÔNG TY TNHH DE HEUS trực thuộc tập đoàn De Heus, chuyên sản xuất thức ăn chăn nuôi chất lượng cao cho gia súc, gia cầm và thủy sản, hiện có 9 nhà máy và hệ thống các kho trung chuyển hoạt động trên khắp cả nước.
Với 9 nhà máy tại Việt Nam, De Heus đang khẳng định thương hiệu của mình và hiện tại De Heus đang nằm trong top 3 các công ty sản xuất thức ăn lớn nhất tại đây. Sự kiện De Heus đạt 1 Triệu Tấn tổng sản lượng tiêu thụ TACN trong năm 2016, đánh dấu cột mốc phát triển vượt bậc của De Heus Việt Nam, cũng như khẳng định chất lượng và sự tín nhiệm của thị trường đối với một thương hiệu TACN chỉ mới có mặt tại thị trường Việt Nam từ năm 2009.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng bảo hiểm sức khỏe (Bảo hiểm Generali care 24/24)
- Được đóng BHXH, BHYT, BH thất nghiệp theo quy định của nhà nước.
Các hoạt động ngoại khóa
- Ngày hội gia đình
- Du lịch hàng năm
- Year End Party
- Team Building
Lịch sử thành lập
- Năm 2008, Thành lập Công ty TNHH De Heus; Mua lại nhà máy ở Bình Dương và Hải Phòng
- Năm 2009, Lần đầu tiên tung ra sản phẩm tại thị trường Việt Nam
- Năm 2010, Khởi công xây dựng nhà máy thức ăn gia súc tại Đồng Nai
- Năm 2011, Tham gia thị trường thức ăn Thủy sản VN; Mở rộng nhà máy Vĩnh Long
- Năm 2011, Xuất khẩu sp sang Campuchia; Nâng công suất lên 100.000 tấn/năm
- Năm 2012, Khánh thành Nhà máy mới đầu tiên tại Đồng Nai
- Năm 2013, Khánh thành giai đoạn II nhà máy Thức Ăn Thủy Sản VL
- Năm 2013, Xuất khẩu sản phẩm sang thị trường Philippines và Myanmar
- Năm 2015, Khánh thành nhà máy tại Bình Định và Vĩnh Phúc; Khởi công nhà máy ở Myanmar
- Năm 2016, Khánh thành Nhà máy De Heus Myanmar
Mission
Tiếp tục duy trì De Heus là tập đoàn gia đình trong lĩnh vực dinh dưỡng động vật và đóng góp nhiều hơn vào việc sản xuất và chăn nuôi bền vững. De Heus hỗ trợ người chăn nuôi phát triển bằng cách liên tục cải tiến công nghệ và hiệu quả thức ăn chăn nuôi, minh bạch và hợp tác trong toàn bộ chuỗi sản xuất thực phẩm.
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: