Tweet
Facebook
Copy Link
Tìm hiểu, cập nhật công nghệ mới, tham mưu cho Giám đốc Phòng Quản trị dữ liệu về các giải pháp công nghệ dữ liệu, kho dữ liệu lớn tiên tiến:
Tham gia nghiên cứu, phát triển và áp dụng các giải pháp công nghệ liên quan tới ETL, Tích hợp khai thác và phát triển dữ liệu lớn.
Rà soát thiết kế hệ thống dữ liệu hiện tại để tìm ra các ưu nhược điểm, đánh giá rủi ro của mô hình hiện tại và đề xuất, tổ chức triển khai các giải pháp khắc phục, nâng cao.
Thường xuyên cập nhật các công nghệ mới, mô hình dữ liệu hiện đại, so sánh phân tích đưa ra các giải pháp tối ưu phù hợp để có thể áp dụng vào hệ thống hiện tại của Ngân hàng.
Hỗ trợ phân tích, tư vấn về giải pháp, thiết kế dữ liệu lớn cho các hệ thống, ứng dụng được phát triển và triển khai tại Ngân hàng.
Xây dựng, kiểm soát, triển khai và nâng cấp hệ thống ETL, tích hợp, khai thác và phát triển dữ liệu lớn:
Triển khai các dự án/ phát triển liên quan đến ETL, tích hợp, khai thác và phát triển dữ liệu lớn.; Tổ chức, xây dựng hệ thống dữ liệu lớn và tổng hợp thông tin nhằm mục đích cung cấp thông tin báo cáo tổng hợp, đảm bảo tuân thủ quy trình quản trị rủi ro tại Ngân hàng và các quy định của NHNN về tổ chức tín dụng.
Phối hợp với với các đơn vị chức năng khác của Trung tâm Dữ liệu lớn/Trung tâm Phát triển Agile/ Trung tâm phát triển/Vận hành công nghệ/Hỗ trợ công nghệ của Ngân hàng để triển khai các dự án công nghệ tại MSB.
Phối hợp với các đơn vị liên quan để giải quyết, khắc phục sự cố dữ liệu lớn. - Xây dựng, triển khai và quản lý hiệu quả sử dụng nguồn lực, chi phí trong nội bộ đơn vị. - Tham gia trực tiếp với các nhà thầu bên ngoài triển khai các dự án ETL, tích hợp, khai thác và phát triển dữ liệu lớn.
Phối hợp với với các đơn vị chức năng khác của Trung tâm Dữ liệu lớn/Trung tâm Phát triển Agile/ Trung tâm phát triển/Vận hành công nghệ/Hỗ trợ công nghệ của Ngân hàng để triển khai các dự án về dữ liệu lớn.
Xác định các vấn đề/ rủi ro trong quá trình phát triển và đề xuất các phương án để phòng ngừa, khắc phục các rủi ro đó. - Xác định và quản lý một cách hiệu quả các rủi ro về dữ liệu lớn liên quan đến các dự án công nghệ và hệ thống công nghệ theo quy trình đã được phê duyệt
Giảm sự cố/lỗi phát sinh khi triển khai luồng Quản trị dữ liệu và xử lý dứt điểm rủi ro về khai thác & phát triển kho Dữ liệu lớn
Quản lý dự án/ phát triển Quản trị dữ liệu lớn và đào tạo nhân viên.
Quản lý các dự án khai thác & phát triển dữ liệu lớn thuộc phạm vi trách nhiệm của phòng và các dự án khác do Lãnh đạo giao.
Đào tạo nâng cao trình độ, năng lực của nhân viên trong phòng để đáp ứng các yêu cầu công việc được giao.Tốt nghiệp Đại học Công nghệ thông tin, Phân tích dữ liệu hoặc tương đương.
Có kinh nghiệm trong các mảng sau đây:
Thiết kế, lập trình CSDL (Oracle/ Microsoft SQL Server) ít nhất 3 năm trở lên.
Sử dụng ít nhất 1 ngôn ngữ lập trình ít nhất 2 năm trở lên.
Làm việc với hệ thống Data Warehouse hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu lớn ít nhất 3 năm trở lên, thành thạo ít nhất 1 công cụ ETL, 1 công cụ BI Tool.
Nếu có kinh nghiệm làm việc trong Ngân hàng hoặc Tổ chức tín dụng là một lợi thế.
Ưu tiên Ứng viên đã tham gia thiết kế/triển khai hệ thống Data Warehouse hoặc đã từng tham gia triển khai giải pháp Data Modeling hoặc Database Tuning.
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Việt Nam (viết tắt MSB hay còn được biết với thương hiệu cũ là Maritime Bank) là ngân hàng thương mại cổ phần được cấp giấy phép thành lập đầu tiên tại Việt Nam, được thành lập năm 1991 tại thành phố Hải Phòng.
Trong hành trình 30 năm qua, MSB đều hướng đến một mục tiêu duy nhất là trở thành ngân hàng mà ở đó “ai cũng muốn tham gia và không ai muốn rời bỏ”, với sứ mệnh “Vì một cuộc sống thuận ích hơn” cho Khách hàng, Cán bộ nhân viên, Cổ đông và Cộng đồng Tầm nhìn và sứ mệnh đó đòi hỏi chúng tôi luôn nỗ lực hoàn thiện chính mình, từ sản phẩm, con người, đến quy trình, hệ thống công nghệ để luôn hiểu rõ điều khách hàng cần tại mọi khâu trong quá trình cung cấp dịch vụ, trên mọi kênh tiếp xúc và tại mọi thời điểm.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng bảo hiểm sức khỏe.
- Được hưởng bảo hiểm xã hội.
- MSB Care cho cả CBNV và người thân
Các hoạt động ngoại khóa
- Bóng đá
- Du lịch
- Team building
- Thể thao
- Nghệ thuật
- Party
Lịch sử thành lập
- Giai đoạn 1991 - 2005, MSB liên tục tiên phong trong việc áp dụng công nghệ vào các hoạt động trong thời kỳ đầu phát triển của ngành ngân hàng
- Giai đoạn 2009 - 2010, Là đơn vị tiên phong đầu tư xây dựng chiến lược kinh doanh bài bản được tư vấn bởi tổ chức quốc tế Mckinsey. Kết quả, MSB trở thành ngân hàng đầu tiên ra mắt gói sản phẩm tích hợp tất cả các tiện ích thanh toán quan trọng cho khách hàng – gói tài khoản M1 đã tạo tiếng vang lớn trên thị trường tài chính – ngân hàng thời điểm đó.
- Năm 2015, Bằng việc sáp nhập Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông và mua lại Công ty tài chính cổ phần Dệt May Việt Nam (TFC), MSB gia tăng quy mô và khẳng định vị thế trên thị trường tài chính, trở thành một trong những ngân hàng TMCP hàng đầu Việt Nam về mạng lưới và vốn điều lệ đạt 11,750 tỷ VNĐ.
- Năm 2018, MSB tiếp tục tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ vào hoạt động của ngân hàng theo xu hướng phát triển của thời đại 4.0
- Ngày 15/10/2020, MSB chính thức ra mắt tính năng eKYC, nhờ đó khách hàng cá nhân đã có thể mở gói tài khoản và thẻ debit online mà không cần phải tới quầy giao dịch; 23/12/2020, 1,175 tỷ cổ phiếu của Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam với mã chứng khoán MSB chính thức niêm yết trên Sàn Chứng khoán Tp.Hồ Chí Minh
Mission
Tại MSB, chúng tôi đã và đang chú trọng triển khai thực hành Bộ 5 Giá trị Cốt lõi bao gồm: “Trách nhiệm – Lắng nghe – Tôn trọng – Sáng tạo – Hiệu quả” trong từng hoạt động, để từ đó xây dựng một văn hóa doanh nghiệp chuyên nghiệp, thân thiện, minh bạch và hiệu suất cao tại MSB.
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,....
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.
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.
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.