Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
-Designing, testing, deploying, and documenting data quality procedures and their outputs
-The primary tasks associated with this role are to use data quality tooling to profile the project source data, define or confirm the definition of the metadata, cleanse and accurately check the project data, check for duplicate or redundant records, and provide information on how to proceed with backend ETL processes
-Partner with data stewards to provide summary results of data quality analysis, which will be used to make decisions regarding how to measure business rules and quality of the data
-Analyse and translate client's needs into an industry-leading enterprise data architecture that seamlessly integrates the current system and data asset with the new strategy
-Document at a functional level how the procedures work within the data quality applications
-Work closely with data stewards, ETL developers, and business analysts demonstrating the ability to partner and maintain confidence as it relates to coordinating disparate information while being able to translate for downstream consumption
-Research all available data quality technologies and solutions, determine suitability, and provide guidance on the best solution for the project at hand
-Guide team members by offering support, advice, and best practices recommendations throughout the project implementation
2. Knowledge
-Effective communication skills with an ability to explain technical concepts to
developers, product managers, and business partners
-Excellent problem solving and critical thinking skills
-Ability and desire to work with a team of people solving complex problems that often require independent research with minimal supervision
-Knowledge of data warehousing, OLAP, multi-dimensional, star and snowflake schemas
-Knowledge and experience with database design principles including referential
integrity, normalization, and indexing to support application development
-Automated testing of multi-tenant Azure Data Factory Data Pipeline for ELT
-Data Ingestion Automated testing of multi-tenant Azure Data Lake Gen 2
-Advanced hands-on experience testing DW and automated testing of data security (RBAC, RLS, CLS, Data Masking)
-Advanced hands-on experience with automated testing of Azure APIs (Azure AD
Provisioning API, Azure Data Lake API, Azure Data Factory API)
-Advanced hands-on experience with automated testing of Power BI embedded, PowerShell, Azure CLI, ARM templates
Yêu cầu công việc
-Education: Bachelor's degree; Computer Science, MIS or Mathematics are preferred majors.
-Experience with Infosphere Data Quality Suite, Talend or Informatica (Talend or Infosphere strongly preferred)
-Understanding of Data Governance principles and how Data Governance relates to Data Quality Management
-Strong data modelling skills
-Ability to query and analyse data in a database management or file system
-A mastery of how data quality is measured, including understanding of completeness, uniqueness, validity, accuracy, integrity, timeliness, etc.
-Ability to perform root cause analysis to develop best DQM solutions
Quyền lợi được hưởng
• 13++ months salary/year
• Salary increase reviews 2 times/year
Salary based on capacity from 18M - 24M + allowances
• Income: 13 months salary/year + project bonus up to 2 months salary/year, Tet and holiday bonuses...
• Consider salary increase 2 times/year: 1 time periodically and 1 time unexpectedly based on capacity and work efficiency
• Off Saturday, Sunday + Minimum 12 days annual leave according to current Law regulations
• Participate in social insurance, health insurance, unemployment insurance according to current Law regulations
• 24/7 health care insurance after 12 months of employment
• Participate in Company Clubs: Soccer Club, Badminton Club...
• Participate in exciting group activities of the company: Annual vacation, quarterly Teambuilding, Company birthday, Year-end Gala...
• Have a policy to visit sick, maternity, filial piety, weddings, and birthdays for yourself and your relatives
Special
• 50% support for outside course costs, 100% support for exam costs for IT-related certifications, soft skills improvement courses, 1 salary increase immediately upon receiving the certificate
• Opportunities to work and train in Japan and Singapore for candidates who speak Japanese or English
• Work in a young, dynamic environment, supported to maximize abilities and develop work.
Chính thức thành lập ngày 20/07/1997, với tiền thân là Trung tâm Thí nghiệm Mạng Netlab, Công ty Cổ phần Công nghệ Tinh Vân đã trải qua 15 năm hình thành và phát triển, với tập thể lãnh đạo đam mê và gắn kết, đội ngũ nhân viên nhiệt huyết và chuyên nghiệp, văn hóa doanh nghiệp đặc trưng, lịch sử tăng trưởng ổn định, Tinh Vân đã luôn khẳng định mình là một trong những đơn vị đi đầu trong lĩnh vực công nghệ thông tin, đặc biệt là phần mềm và nội dung số tại Việt Nam.
Từ 03 sáng lập viên đầu tiên, đến nay Tinhvan Group đã có 6 công ty thành viên cùng 3 chi nhánh tại Tp. HCM, với tổng số 500 nhân viên trẻ trung, giàu kinh nghiệm, sáng tạo, có trình độ kỹ thuật cao. Với phong cách kinh doanh chuyên nghiệp và thân thiện, Tinh Vân luôn nhận được những đánh giá cao cùng sự hài lòng từ phía các khách hàng và đối tác.
Lĩnh vực hoạt động Phát triển các sản phẩm phần mềm, xây dựng các giải pháp CNTT chuyên nghiệp cho khách hàng thuộc khối Chính phủ và Giáo dục. Tư vấn, triển khai ERP, HRM và các giải pháp CNTT khác cho Doanh nghiệp. Gia công và xuất khẩu phần mềm. Phát triển các dịch vụ trực tuyến, ứng dụng trên mobile và nội dung số. Kinh doanh và phát triển game cho mobile. Kinh doanh và phát triển công nghệ sách điện tử. Tinh Vân nhận được những giải thưởng uy tín trong lĩnh vực CNTT tại Việt Nam trong nhiều năm liên tục từ 2002 đến 2011 như:
Sao Khuê, Cúp vàng CNTT, TOP5 ICT, Giải thưởng CNTT-TT Tp. HCM, Bằng khen của Bộ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông…
Sản phẩm và dịch vụ của Tinh Vân luôn giành được những giải thưởng cao nhất của Hội Tin học Việt Nam, Hội Tin học Tp. HCM và Hiệp hội Doanh nghiệp Phần mềm Việt Nam.
Toàn bộ lãnh đạo và nhân viên Tinh Vân cam kết không ngừng phấn đấu, phát huy trí tuệ và sức sáng tạo, tập trung tối đa sức mạnh đoàn kết tập thể, mang lại cho khách hàng sự hài lòng và những giá trị nổi trội thông qua các sản phẩm và dịch vụ hoàn hảo, trở thành một trong những doanh nghiệp hàng đầu trong thời đại hội nhập ngày nay.
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.