Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
* Số lượng cần tuyển: 05
* Vị trí làm việc: Phòng AI & Công nghệ dữ liệu – Trung tâm Khoa học dữ liệu – Khối Công nghệ
* Địa điểm làm việc: 22 Láng Hạ- Đống Đa- Hà Nội
* Thời gian làm việc: 8h30 – 17h30 các ngày thứ 2- thứ 6
* Mô tả công việc:
- Đảm bảo dữ liệu được tổ chức và lưu trữ hiệu quả nhất cho mục đích khai thác
- Đánh giá kiến trúc dữ liệu phức tạp hiện tại trong tổ chức và xác định các cải thiện bắt buộc.
- Thiết kế, xây dựng và duy trì các data pipeline được tối ưu hóa và các giải pháp ETL/ELT làm công cụ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc cung cấp nền tảng phân tích và phân tích theo thời gian thực.
- Chủ động giao tiếp với người dùng dữ liệu để hiểu các yêu cầu dữ liệu, xây dựng và triển khai các giải pháp dữ liệu được tối ưu hóa.
- Quản lý và thúc đẩy nâng cấp hệ thống và lưu trữ để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh và sản phẩm cho hoạt động dữ liệu.
- Xác định các chiến lược cho cơ sở hạ tầng dữ liệu để đáp ứng nhu cầu sử dụng và phân tích dữ liệu của tổ chức.
- Thiết kế và cung cấp cơ sở hạ tầng dữ liệu và chức năng với các công nghệ phù hợp nhất cho DA, DS và các vai trò kinh doanh khác để kiếm tiền từ dữ liệu và thực hiện chiến lược của VNPAY.
- Khai thác và thu thập dữ liệu, thông tin từ nhiều nguồn khác nhau trong hệ sinh thái và đối tác bên ngoài vào platform của VNPAY
Yêu cầu công việc
- Có kinh nghiệm làm việc trong mô hình Agile
- Làm việc với các CSDL NOSQL: Mongo, Redis,... và các CSDL SQL: Oracle, Postgres,...
- Hiểu biết cơ bản về các thuật toán tìm kiếm, sắp xếp
- Sử dụng 1 trong 3 ngôn ngữ lập trình: Java, Scala, Python
- Hiểu biết sâu về tối ưu các task ETL/ELT, thiết kế và xây dựng các data model đa chiều
- Có kinh nghiệm trong việc thiết kế, lập trình, cung cấp các microservices có hiệu năng cao và/hoặc cung cấp các giải pháp phục vụ hàng triệu người dùng
- Làm việc với hệ sinh thái bigdata của Apache: Hadoop, Spark, Kafka, Nifi, Airflow, Flink, Kafka, Hive,...
- Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành về Công nghệ thông tin, Khoa học Máy tính, Hệ thống thông tin,…
- Làm việc với Docker, Kubernetes, Google Bigquery là điểm cộng
- Có từ 1 năm kinh nghiệm trở lên ở lĩnh vực tương đương
- Hiểu biết về các nguyên tắc an ninh dữ liệu để đảm bảo tuân thủ
* Chế độ đãi ngộ:
Chế độ lương & thưởng hấp dẫn:
- Hỗ trợ trang điểm cho CBNV nữ
- Hỗ trợ ăn trưa: 50.000đ/ngày
- Chế độ thưởng phong phú và hấp dẫn (Theo quy định và chính sách công ty)
- Quà tặng các ngày lễ trong năm
- Mức lương thỏa thuận theo năng lực, đánh giá năng lực hàng năm
- Hỗ trợ gửi xe, xăng xe, điện thoại (tùy vị trí)
- Hỗ trợ ăn sáng miễn phí
Bảo hiểm & chăm sóc sức khỏe toàn diện:
- BHXH, BHYT, BHTN theo pháp luật hiện hành
- Gói bảo hiểm sức khỏe cao cấp 24/7 mua cho nhân viên & người thân nhân viên
- Khám sức khỏe định kỳ hàng năm
Môi trường làm việc hiện đại:
- Văn phòng làm việc hiện đại, trang thiết bị làm việc Hi- tech
- Không gian ăn nhẹ miễn phí (nước uống, trà cafe, hoa quả, sữa chua)
- Cung cấp máy tính & trang thiết bị làm việc hiện đại
Phát triển nghề nghiệp:
- Làm việc cùng đội ngũ hơn 1000 nhân sự tài năng, có chuyên môn giỏi, dày dặn kinh nghiệm, tư duy chia sẻ
- Cơ hội tiếp cận với những công nghệ mới, những dự án quy mô lớn
- Được tài trợ kinh phí tham gia các chương trình đào tạo nâng cao năng lực
- Công ty thành lập hơn 16 năm với các sản phẩm & dịch vụ đã được khẳng định vị thế trên thị trường
Hoạt động ngoại khóa phong phú:
- Văn hóa công ty đặc sắc với nhiều hoạt động đoàn thể được quan tâm đầu tư: Team building, Nghỉ mát (trong nước và nước ngoài), 20/10, Year End Party, hoạt động thiện nguyện,…
- Các câu lạc bộ:
CLB Bóng đá
CLB Cầu lông
CLB Yoga
CLB Điền kinh
CLB Bơi
* Chúng tôi sẽ liên hệ qua điện thoại với những CV phù hợp trong vòng 7 ngày làm việc kể từ ngày ứng tuyển.
Quyền lợi
Laptop, Chế độ bảo hiểm, Du Lịch, Phụ cấp, Du lịch nước ngoài, Đồng phục, Chế độ thưởng, Chăm sóc sức khỏe, Đào tạo, Tăng lương, Công tác phí, CLB thể thao
Cập nhật gần nhất lúc: 2024-09-19 02:40:03
VNPAY ứng dụng công nghệ hiện đại, đột phá trong lĩnh vực thanh toán điện tử nhằm xây dựng hệ sinh thái dịch vụ đa dạng về sản phẩm, tiện ích, mang tới những trải nghiệm dịch vụ ưu việt phục vụ khách hàng và đối tác.Công ty Cổ phần Giải pháp Thanh toán Việt Nam (VNPAY) phát triển là giải pháp thanh toán cho phép khách hàng sử dụng tính năng QR Pay được tích hợp sẵn trong ứng dụng MOBILE BANKING của các ngân hàng trên điện thoại
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: