Tweet
Facebook
Copy Link
Managing datap pipelines and data integration - Ensuring that data is processed and stored efficiently
Monitoring data quality and ensuring that data meets relevant standards
Managing the infrastructure used to support data operations, including VMs, storages, and data platform services
Troubleshooting technical issues related to data operations
Collaborate with cross-functional teams to understand data requirements and objectives.
Work closely with data engineers, data analysts and data services team to understand data needs and operate the system that meet data governance requirements.
Writing and managing technical documents (Operation process, operation guide/runbook ...).
Report the progress/issue status to department director.
Your skills & qualifications
Bachelor's degree in Computer Science, Information Technology, or a related field.
3+ years of experience as a DataOps operating a Data Platform.
Strong technical skills, including experience with databases, SQL, data integration tools and knowledge in one programming languages like Python, Scala or Java ...
Familiarity with data integration and ETL tools
Understanding of cloud services and infrastructure management
Knowledge of data quality and data lineage management
Excellent troubleshooting and problem-solving skills
Experience in data modeling, data lake, data warehouse, and streaming data.
Strong proficiency in big data tech stack such as Hadoop, Spark, Flink, Kafka.
Strong proficiency in Airflow for designing and managing complex workflows and dependencies.
Solid understanding of data analytics and flow analysis for downstream app.
Excellent communication and collaboration skills to work effectively with cross-functional teams, ready to help other team members.
Knowledge of security practices in the context of data handling.
Familiarity with version control systems (e.g., Git) and agile software development practices and tools (JIRA, Confluence)
Good project management skills: able to manage time effectively & deliver high-quality work.
Ability to work independently and manage multiple tasks within deadlines.
Possess a proactive mindset & positive attitude, able to bring in good influences to your teammates & stakeholders.
Ability to read and understand English fluently.
It is a plus if you have:
Knowledge of private cloud platforms (e.g., Openstack) and related data technologies.
Knowledge about Data Architecture in the bank, Data model using Data Vault 2.0.
Knowledge and methods to build a data-driven working environment.
Know-how to set up, configure and maintain a data self-service environment.
Know-how to set up, configure and maintain a machine learning model development environment.
Note:
Contract: 12 months (high ability to extend)
Bonus: every 6 months
Benefits for youWorking time: Mon-Fri, flexible working timeVery attractive salary and performance bonus.Opportunities to work with global vendors from different culturesPremium Healthcare insurance for employee and family (spouse/children)Annual Health check-up, Birthday giftExternal and Internal Training OpportunitiesWorking device providedOther activities: annual company trip, year-end party, exciting engagement events, coaching opportunities, etc.Annual Salary Review & Promotion
ACB là một trong những ngân hàng thương mại cổ phần hàng đầu tại Việt Nam, với hệ thống mạng lưới chi nhánh và phòng giao dịch trải dài 49 tỉnh thành trong số 63 tỉnh thành trong cả nước và có hơn 13.000 nhân viên, với nhiều loại hình sản phẩm, dịch vụ đa dạng.
Chính sách bảo hiểm
- Gói bảo hiểm đặc biệt ACB Care dành cho nhân viên và người thân
Các hoạt động ngoại khóa
- Teambuilding
- Ngày hội gia đình
- Hành trình kết nối yêu thương
- Các hoạt động thể thao và hoạt động cộng đồng khác
Lịch sử thành lập
- Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu (tên giao dịch bằng tiếng Anh: Asia Commercial Joint Stock Bank), được gọi tắt là Ngân hàng Á Châu (ACB), chính thức đi vào hoạt động kinh doanh ngày 4 tháng 6 năm 1993 được do ông Nguyễn Quang Phúc đảm nhiệm chức vụ Chủ Tịch HĐQT.
- Giai đoạn 1993-1995, Hình thành ACB.
- Giai đoạn 1996-2000, Ngân hàng thương mại cổ phần đầu tiên của Việt Nam phát hành thẻ tín dụng quốc tế MasterCard và Visa; Thành lập Công ty ACBS.
- Giai đoạn 2001-2005, Xây dựng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001:2000 trong các lĩnh vực: huy động vốn, cho vay ngắn hạn và trung dài hạn; Thanh toán quốc tế và cung ứng nguồn lực tại Hội sở; Ngân hàng Standard Charterd (SCB) ký kết thỏa thuận hỗ trợ kỹ thuật toàn diện; và trở thành cổ đông chiến lược của ACB.
- Năm 2006, Niêm yết tại Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội vào tháng 10/2006; Thành lập Công ty ACBL
- Năm 2007, Phát hành thêm 10 triệu cổ phiếu mệnh giá 100 tỷ đồng, với số tiền thu được là hơn 1.800 tỷ đồng
- Năm 2008, Tăng vốn điều lệ lên 6.355 tỷ đồng; Được Nhà nước Việt Nam trao hai huân chương lao động và được nhiều tạp chí tài chính có uy tín trong khu vực và trên thế giới bình chọn là ngân hàng tốt nhất Việt Nam.
- Năm 2011, Được Tổ chức QMS Australia chứng nhận hệ thống quản lý chất lượng đáp ứng yêu cầu tiêu chuẩn ISO 9001:2008 và Tổ chức Công nhận Việt Nam (Accreditation of Vietnam) công nhận năng lực thử nghiệm và hiệu chuẩn (xác định hàm lượng vàng) đáp ứng yêu cầu tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2005.
- Năm 2012, Sự cố tháng 8 năm 2012 đã tác động đáng kể đến hoạt động của ACB, nhưng ACB đã ứng phó tốt sự cố.
- Năm 2013, Hiệu quả hoạt động không như kỳ vọng nhưng ACB vẫn có mức độ tăng trưởng khả quan về tiền gửi khách hàng và cho vay. Nợ xấu của ACB được kiểm soát dưới mức 3%. Quy mô nhân sự cũng được tinh giản. Thực hiện lộ trình tái cơ cấu 2013 – 2015 theo quy định của NHNN
- Năm 2014, ACB nâng cấp hệ nghiệp vụ ngân hàng lõi (core banking) từ TCBS lên DNA, thay thế hệ cũ đã sử dụng 14 năm; hoàn tất việc xây dựng khung quản lý rủi ro nhằm đáp ứng đầy đủ các quy định mới về tỷ lệ đảm bảo an toàn, quy mô và hiệu quả hoạt động kinh doanh của kênh phân phối được nâng cao.
- Năm 2015, Công bố nhận diện thương hiệu mới (ngày 05 tháng 01); hoàn thành các dự án chiến lược như (i) tái cấu trúc kênh phân phối, (ii) hình thành Trung tâm Thanh toán nội địa (giai đoạn 1), (iii) hoàn thiện phương thức đánh giá hiệu quả hoạt động đơn vị và nhân viên Hội sở; đồng thời cho khởi tạo và triển khai các dự án ngân hàng giao dịch (transaction banking), ngân hàng ưu tiên (priority banking), quản lý bán hàng (customer management system), v.v.
- Năm 2016, ACB đã hoàn thành theo tiến độ nhiều hạng mục của các dự án công nghệ để hỗ trợ hoạt động kinh doanh, vận hành và quản lý hệ thống, tiêu biểu như chuyển đổi hệ thống core chứng khoán ACBS; cải tiến các chương trình CLMS, CRM, ACMS, ELM, PASS để hỗ trợ việc tinh gọn quy trình nghiệp vụ; nâng cấp hệ thống các máy ATM, trang thông tin điện tử (website) ACB, gia tăng tiện ích, dịch vụ thanh toán cho khách hàng, v.v.
- Năm 2017, ACB tiếp tục hoàn thiện chính sách, quy trình, và các hạn mức quản lý rủi ro nhằm phù hợp với quy định hiện hành của NHNN. Đạt kết quả khả quan về hoạt động vận hành và chất lượng dịch vụ khách hàng; cụ thể tăng 20% hiệu suất nhân viên và giảm 50% lỗi nghiệp vụ.
- Năm 2018, Phát hành thành công 4.400 tỷ đồng trái phiếu AAA kỳ hạn ba năm và mười năm. Xử lý, thu hồi nợ có hiệu quả, do đó thu nhập từ xử lý nợ đạt gấp bốn lần năm 2017.
- Năm 2019, Bắt đầu thực hiện Chiến lược đổi mới ACB giai đoạn 2019 – 2024 được HĐQT thông qua cuối năm 2018.
- Năm 2020, ACB chuyển sàn niêm yết từ HNX sang HOSE. ACB cũng thực hiện thành công thương vụ độc quyền bảo hiểm nhân thọ với Công ty TNHH Bảo hiểm Nhân thọ Sun Life Việt Nam (thành viên của Tập đoàn Sun Life có trụ sở chính ở Canada), có giá trị lớn.
- Năm 2021, Áp dụng công nghệ eKYC, và ra mắt ứng dụng ACB Business Application cho khách hàng doanh nghiệp, v.v. nhằm giúp khách hàng thực hiện giao dịch thanh toán thuận tiện và nhanh chóng.
- Năm 2022, ACB ra mắt thương hiệu Ngân hàng số ACB One, đánh dấu bước chuyển đổi lớn của ACB trong định hướng số hóa hoạt động kinh doanh, và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.
Mission
Đem lại trải nghiệm khách hàng tốt nhất, tăng trưởng tổng thu nhập ở mức cao, và đạt tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) từ 20%/năm trở lên.
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.