Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Phụ cấp
- Đồng phục
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Mô tả Công việc
1. Data Understanding & Importing:
· Collaborate with cross-functional teams to identify data requirements and improve data collection and storage processes.
· Monitor and improve data governance processes to ensure compliance with data regulations, policies, and standards.
· Design and implement data flows to ensure efficient and reliable data movement (e.g., unit and integration tests).
2. Data Cleaning & Manipulation:
· Develop and implement data management strategies and policies to ensure data accuracy, integrity, and security.
· Perform data quality assessments and implement data cleansing and enrichment processes, including:
o Verifying that data shows accurate information and is consistent across the dataset.
o correcting or removing incorrect, incomplete, or duplicate data within dataset
o Extracting and manipulating data in readiness to be uploaded to online systems.
3. Reporting & Visualization:
· Develop and maintain dashboards and reports to effectively communicate insights to stakeholders.
· Develop and validate the appropriate metrics to measure success for a given problem.
· Participate in strategic planning and decision-making related to data analytics and data management within the teams.
Yêu Cầu Công Việc
· Proficiency with Python & SQL (inc. strong data analytics skills using Python)
· Proficiency with Power BI (Data Visualization and Reporting purposes)
· Experience in data management is preferred.
· Aability to effectively manage multiple simultaneous projects and deliverables.
· Communicate effectively with various stakeholders, tailoring your message to your audience's level of technical understanding.
· Nice to have:
o Understanding the FMCG industry and business domains is beneficial.
o Experience with Saleforce CDP and Marketing Cloud.
o Experience working in agile organizations.
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Là liên doanh giữa HEINEKEN và Tổng Công ty Thương mại Sài Gòn (SATRA), HEINEKEN Việt Nam có bề dày lịch sử 30 năm với những dấu ấn và thành tựu đáng tự hào. Từ nhà máy đầu tiên tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 1991, đến nay Công ty Trách Nhiệm Hữu Hạn Nhà Máy Bia HEINEKEN Việt Nam đã có 6 nhà máy với hơn 3.000 nhân viên trên khắp Việt Nam.
Con người là yếu tố trung tâm trong hành trình phát triển của chúng tôi tại Việt Nam. HEINEKEN Việt Nam đang tạo ra 152.000 việc làm trong toàn bộ chuỗi giá trị, đóng góp tương đương 0,7% tổng GDP quốc gia. HEINEKEN Việt Nam cũng nằm trong số các doanh nghiệp đóng góp thuế nhiều nhất cho ngân sách nhà nước trong nhiều năm liền.
Là một công ty không ngừng đổi mới sáng tạo, chúng tôi kết hợp kinh nghiệm quốc tế với những bí quyết và hiểu biết sâu sắc về thị trường Việt Nam để mang đến cho người tiêu dùng Việt một danh mục sản phẩm đa dạng, phù hợp với những nhu cầu, sở thích và thời điểm thưởng thức khác nhau. Tại Việt Nam, HEINEKEN sản xuất và phân phối các nhãn hiệu Heineken®, Tiger, Larue, BIVINA, Bia Việt, Strongbow và Edelweiss; trong đó có những sản phẩm được sáng tạo bởi chính các chuyên gia nấu bia Việt Nam, dành riêng cho người Việt.
Chính sách bảo hiểm
- Được tham gia Bảo hiểm sức khỏe và tai nạn 24/7 (AON): hỗ trợ 100% phí BH cho nhân viên và 80% cho người thân (gồm vợ/chồng và con của nhân viên)
Các hoạt động ngoại khóa
- Team Building
- Du lịch hàng năm
- Giải thi đấu thể thao nội bộ như Bóng bàn, Chạy bộ
Lịch sử thành lập
- Năm 1873, Gerard Heineken khởi nghiệp với xưởng bia gia đình. Chất lượng sản phẩm giúp xưởng nhanh chóng phát triển và thành công.
- Năm 1886, Được tạo ra từ thế kỷ 19, đến nay men A độc đáo vẫn là chìa khóa tạo nên hương vị đặc trưng của các sản phẩm Heineken.
- Năm 1920, Thương hiệu Heineken công bố chiến dịch truyền thông có sức ảnh hưởng đầu tiên trong Thế Vận Hội Olympic 1928 ở Amsterdam. Đây là tờ áp phích với dòng chữ “Bia Heineken” gắn trên một chiếc máy bay nhỏ, bay bên trên đám đông người hâm mộ.
- Năm 1947, Heineken mở nhà máy bia đầu tiên ở Đông Nam Á. Nhà máy bia Surabaya ở Đông Ấn thuộc Hà Lan (Indonesia hiện nay) là cánh cửa để Heineken đến châu Á.
- Năm 1954, Heineken giới thiệu một nhãn hiệu duy nhất trên tất cả các thị trường toàn cầu, với thông điệp rõ ràng: một thương hiệu, một loại bia, một bảo chứng chất lượng.
- Năm 1991, Cùng với hợp đồng liên doanh với Công ty Thực phẩm Công nghệ (nguyên là công ty thành viên của Tổng Công ty Thương mại Sài Gòn SATRA), Heineken đã bắt đầu hoạt động tại Việt Nam với Nhà máy đầu tiên ở Hóc Môn.
- Năm 1993, Tiger – thương hiệu bia nổi tiếng nhất tại Việt Nam – lần đầu tiên được sản xuất trong nước.
- Năm 1994, Đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng quốc tế, nhà máy Hóc Môn lần đầu tiên sản xuất bia Heineken.
- Năm 2007, HEINEKEN Việt Nam mở rộng bằng cách mua lại 3 nhà máy bia tại Đà Nẵng, Quảng Nam & Tiền Giang.
- Năm 2016, HEINEKEN Việt Nam được Phòng Thương mại & Công nghiệp Việt Nam (VCCI) công nhận là một trong ba công ty phát triển bền vững nhất trong 5 năm liên tiếp. Sau khi mua lại Nhà máy bia Vũng Tàu, HEINEKEN Việt Nam bắt đầu xây dựng nhà máy bia lớn nhất và thân thiện với môi trường nhất tại Việt Nam.
- Năm 2019, Sau nhiều năm hoạt động với 2 doanh nghiệp riêng biệt, công ty miền Bắc và miền Nam đã sáp nhập thành một HEINEKEN Việt Nam.
- Năm 2020, Bia Việt ra đời, tôn vinh sự đa dạng và những giá trị tốt đẹp của người Việt. HEINEKEN Việt Nam đạt Giải thưởng Chất lượng lần thứ 12, từ khi giải thưởng này bắt đầu vào năm 2002.
- Năm 2021, HEINEKEN Việt Nam kỷ niệm 30 năm thành lập, đóng góp vào sự phát triển thịnh vượng của đất nước trong ba thập kỷ qua.
Mission
Sứ mệnh của Công ty Cổ phần Nhà máy Heineken Việt Nam là "Làm hài lòng người tiêu dùng Việt Nam, ngày này qua ngày khác, với những trải nghiệm tuyệt vời về nhãn hiệu rượu bia và rượu toàn cầu."
Heineken mong muốn mang đến cho người tiêu dùng Việt Nam những sản phẩm chất lượng cao và trải nghiệm tuyệt vời với thương hiệu rượu bia và rượu nổi tiếng trên toàn thế giới.
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: