Tweet
Facebook
Copy Link
United Overseas Bank Limited (UOB) is a leading bank in Asia with a global network of more than 500 branches and offices in 19 countries and territories in Asia Pacific, Europe and North America. In Asia, we operate through our head office in Singapore and banking subsidiaries in China, Indonesia, Malaysia, Thailand and Vietnam, as well as branches and offices.
Our history spans more than 80 years. Over this time, we have been guided by our values - Honorable, Enterprising, United and Committed. This means we always strive to do what is right, build for the future, work as one team and pursue long-term success. It is how we work, consistently, be it towards the company, our colleagues or our customers.
About the Department
The Finance and Corporate Services function manages the financial and administrative needs of the Group to help achieve its business goals.
Job Responsibilities
• Analyse user requirements and convert requirements to solution design documents; Communicate complex technical issues to business users in a language they understand
• Perform detailed estimation of projects and change requests
• Review test strategy and functional test cases created by testing team
• Monitor and manage risks / issues related to requirements and scope creepJob Requirements
Functional Skillsets
• Data Lake(Hadoop), EDW(Teradata), Data Mart, Data Integration & Visualisation
• Hands-on experience in implementing large scale data warehouse & analytics platforms in financial services industry with good functional knowledge of products & services offered in Retail bank / Wholesale / Global Markets covering some of the following analytics domains:
• Experience in Data profiling, Data modeling (FSLDM, Dimensional), Data mapping, Data governance & security, Data visualization & Reporting
• Finance Analytics - Financial Reconciliation, Allocation, Performance Management & Regulatory Reporting
• Credit Risk Analytics - Credit Risk Exposure, NPL, Counterparty Risk, Input variables for Basel & IFRS9
Technical skillsets
At least, 2 technical certifications in any of the below technologies:
• Informatica Data Integration - PC, IDR, BDM, MM, IDQ
• Oracle/ Teradata - Bteq, GCFR, MDM
• AS 400
• Cloudera Hadoop distribution - Hive, Impala, Spark
• Data modelling tools (Erwin)
Be a part of UOB Family
UOB is an equal opportunity employer. UOB does not discriminate on the basis of a candidate's age, race, gender, color, religion, sexual orientation, physical or mental disability, or other non-merit factors. All employment decisions at UOB are based on business needs, job requirements and qualifications. If you require any assistance or accommodations to be made for the recruitment process, please inform us when you submit your online application.
Apply now careers.uobgroup.com/ and make a difference.
We will review carefully your application and be in touch if your profile is shortlisted.Thưởng
Completion Bonus
UOB gắn bó với thị trường Việt Nam từ năm 1993. Chúng tôi khởi đầu với một văn phòng đại diện chỉ có ba người, và hai năm sau, trở thành ngân hàng Singapore đầu tiên thành lập văn phòng chi nhánh tại TP. HCM. Ngày 6/8/2018, chúng tôi ghi dấu mốc tiếp theo với việc chính thức thành lập Ngân hàng UOB Việt Nam (UOB Việt Nam) và mở ra một chương mới trong lịch sử của UOB tại Việt Nam. Với đội ngũ hơn 500 nhân viên, UOB Việt Nam là ngân hàng con thứ năm của tập đoàn UOB tại châu Á, thể hiện niềm tin của tập đoàn UOB vào triển vọng thị trường Việt Nam.
UOB Việt Nam cung cấp dịch vụ tài chính cá nhân và doanh nghiệp cho cả khách hàng Việt Nam và nước ngoài. Nhằm thực hiện cam kết lâu dài trong việc mang dịch vụ và giải pháp tài chính tốt nhất tới khách hàng trong toàn quốc, chi nhánh ngân hàng UOB tại Hà Nội (chi nhánh đầu tiên bên ngoài trụ sở chính tại TP. HCM) được khai trương vào tháng 6/2019. Với việc mở rộng ra khu vực phía Bắc, cùng với mạng lưới liên kết xuyên suốt của UOB trong khu vực, chúng tôi có được lợi thế tốt nhất để kết nối các khách hàng của mình với những cơ hội kinh doanh tại Việt Nam, cũng như hỗ trợ các doanh nghiệp Việt Nam nắm bắt những cơ hội kinh doanh tại thị trường ASEAN và xa hơn nữa.
Chính sách bảo hiểm
- Bảo hiểm toàn diện
- Khám sức khỏe định kỳ
Các hoạt động ngoại khóa
- Các chương trình kết nối
- Chương trình thiện nguyện
Lịch sử thành lập
- Ngày 6/8/1935, doanh nhân Wee Kheng Chiang cùng với sáu người bạn khác đã thành lập ngân hàng sau khi huy động được 1 triệu đô la Singapore. Ngân hàng được đặt tên là United Chinese Bank (UCB) để nhấn mạnh mối liên hệ của nó với cộng đồng người Hoa ở Singapore. Vào tháng 10 năm 1935, UCB mở cửa kinh doanh tại Tòa nhà Bonham ba tầng. Năm 1965, ngân hàng được đổi tên thành United Overseas Bank (tên tiếng Trung không thay đổi) để tránh trùng lặp với một United Chinese Bank khác ở Hồng Kông (tiếng Trung giản thể :中国联合银行; tiếng Trung phồn thể :中國聯合銀行), và mở chi nhánh đầu tiên ở nước ngoài chi nhánh tại Hồng Kông.
- Năm 1970, UOB được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán của Singapore và Malaysia.
- Năm 1971, ngân hàng lần đầu tiên mua lại cổ phần kiểm soát của Ngân hàng Chung Khiaw, mở rộng sự hiện diện trong nước và cũng cung cấp các văn phòng ngân hàng ở Malaysia và Hồng Kông.
- Tháng 1/1972, một logo mới cho cả United Overseas Bank và Chung Khiaw Bank đã được ra mắt.
- Năm 1973, UOB sau đó mua lại Lee Wah Bank, ngân hàng cung cấp dịch vụ tại Malaysia và Singapore. Cùng năm đó, ngân hàng đã xây dựng một tòa tháp văn phòng 30 tầng mới thay cho Tòa nhà Bonham, được đặt tên là Tòa nhà UOB (nay là UOB Plaza 2).
- Năm 1984, công ty tiếp tục thực hiện các thương vụ mua lại, với Ngân hàng Viễn Đông, Ngân hàng Westmont (nay là UOB Philippines) và Ngân hàng Radanasin (nay là Ngân hàng United Overseas Bank (Thai) Public Company Limited) vào năm 1999.
- Năm 2001, ngân hàng này sáp nhập với Ngân hàng TNHH Liên minh Nước ngoài (OUB) trong một thỏa thuận ước tính trị giá 10 tỷ đô la Singapore.
- Năm 2002, UOB bắt đầu mở rộng sang thị trường Trung Quốc bằng cách mở văn phòng chi nhánh đầy đủ dịch vụ mới tại Thượng Hải và nâng cấp văn phòng Bắc Kinh thành chi nhánh đầy đủ dịch vụ.
- Vào ngày 18 tháng 1 năm 2019, UOB lần đầu tiên được liệt kê trong Chỉ số bình đẳng giới Bloomberg (GEI) để công nhận bình đẳng giới.
Mission
Sứ mệnh của Ngân hàng UOB Việt Nam là cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tài chính đa dạng và chất lượng cao cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp, giúp khách hàng đạt được mục tiêu tài chính và góp phần vào sự phát triển kinh tế của Việt Nam. Ngân hàng UOB Việt Nam cam kết đóng góp vào sự phát triển bền vững của cộng đồng và thực hiện các hoạt động xã hội và môi trường bảo vệ.
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: