Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả Công việc
1. MỤC ĐÍCH:
- Đảm bảo dữ liệu được xử lý, tổ chức, và lưu trữ một cách hiệu quả.
- Đảm bảo tính chính xác, nhất quán, và bảo mật của dữ liệu trong mọi trường hợp
- Đảm bảo viêc sẵn sàng cung cấp thông tin dữ liệu kịp thời cho các bên cần sử dụng dữ liệu.
- Đảm bảo chất lượng cao của dữ liệu giúp tối ưu hóa các hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
2. VAI TRÒ
- Đóng vai trò chính trong việc thực thi các công việc
- Làm việc với các nguồn cung cấp dữ liệu phục vụ cho việc thiết kế và phát triển kho dữ liệu.
- Làm việc với các đối tác sử dụng dữ liệu để xác định yêu cầu cho việc tạo, triển khai, và thiết kế mô hình dữ liệu phù hợp
- Thu thập, chuyển đổi, xử lý, và tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào hệ thống kho dữ liệu
- Đóng góp vào việc thiết kế kho dữ liệu cũng như các hệ thống khác cho việc lưu trữ, truy cập, và tìm kiếm thông tin dữ liệu.
- Đóng góp vào việc lập kế hoạch, thiết kế, phát triển và kiểm tra các giải pháp cung cấp thông tin và mô hình dữ liệu.
- Đóng góp vào việc định hướng kỹ thuật cho một số công việc liên quan đến việc xử lý dữ liệu
- Tham gia trong việc nghiên cứu các công nghệ mới
3. NHIỆM VỤ CHÍNH:
- Thiết kế các hệ thống dữ liệu:
- Phân tích yêu cầu từ người dùng và xác định trạng thái mong muốn của luồng thông tin trong tổ chức
- Hỗ trợ xác định kiến trúc dữ liệu của tổ chức từ yêu cầu người dùng đã được phân tích
- Trao đổi về kiến trúc dữ liệu, thiết kế và đề xuất giải pháp với các bên liên quan
- Hiện thực việc xử lý dữ liệu:
- Thực hiện các công việc cụ thể trong quy trình xử lý dữ liệu như làm sạch, biến đổi, tích hợp dữ liệu
- Hiện thực và bảo trì các data pipeline cho việc xử lý dữ liệu
- Đảm bảo tính nhất quán, sẵn sàng và bảo mật của dữ liệu
- Kiểm tra và quản lý chất lượng dữ liệu
- Hiện thực các quy trình kiểm tra và đảm báo chất lượng của dữ liệu
- Hiện thực các quy trình quản lý và đảm báo sự chính xác trong thể loại và thông tin dữ liệu
- Hỗ trợ thiết lập và theo dõi các chỉ số chất lượng dữ liệu
Yêu Cầu Công Việc
- Tốt nghiệp đại học chuyên ngành công nghệ thông tin hay hệ thống thông tin
- Có kiến thức chuyên sâu về việc xử lý dữ liệu
- Có kiến thức vững vàng về các hệ thống dữ liệu
- Có khả năng tự học các công nghệ mới
- Có kinh nghiệm ít nhất 3 năm làm các công việc liên quan về xử lý dữ liệu ((SQLServer), và Data warehouse (AWS Redshift)
Địa điểm làm việc
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Thành lập năm 2003, GREENFEED là tập đoàn tích hợp toàn chuỗi thực phẩm sạch FEED – FARM – FOOD với sứ mệnh xây dựng các thương hiệu chất lượng, đáng tin cậy và không ngừng kiến tạo giá trị bền vững cho khách hàng và xã hội
Chính sách bảo hiểm
- Được tham gia đầy đủ bảo hiểm xã hội/bảo hiểm y tế/bảo hiểm thất nghiệp theo quy định nhà nước.
- Được tham gia bảo hiểm tai nạn và sức khoẻ.
- Bảo hiểm 24h/24h
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch hàng năm
Lịch sử thành lập
- Năm 2003, Thành lập Công ty TNHH GreenFeed và thành lập nhà máy thức ăn chăn nuôi đầu tiên tại KCN Lê Minh Xuân
- Giai đoạn 2004 - 2005, Ra mắt sản phẩm thức ăn chăn nuôi đầu tiên mang thương hiệu GreenFeed, ra mắt tinh heo Omega
- Giai đoạn 2005 - 2008, Xây dựng và vận hành nhà máy sản xuất thức ăn chăn nuôi tại Long An, Hưng Yên, Bình Định, Cambodia, Đồng Nai, Hà Nam, Myanmar và Vĩnh Long
- Năm 2009, Chuyển đổi sang Công ty Cổ phần GreenFeed Việt Nam
- Giai đoạn 2012 - 2016, Xây dựng và vận hành trại heo giống hạt nhân cụ kỵ, ông bà tại Đắk Nông và trại heo ông bà tại Bình Thuận và Hưng Yên
- Giai đoạn 2018 - 2019, Vận hành nhà máy giết mổ, chế biến thực phẩm DnF và cung cấp ra thị trường các sản phẩm thịt mát dưới thương hiệu G Kitchen
- Năm 2020, Công bố nhận diện thương hiệu mới - GreenFeed; với tầm nhìn trở thành thương hiệu hàng đầu trong toàn chuỗi thực phẩm trong và ngoài nước
- Năm 2021, Ra mắt thương hiệu thực phẩm thứ 3: WYN. Mở rộng quy mô kinh doanh các ngành. Triển khai các Dự án đa dạng hóa ngành nghề.
Mission
- Xây dựng các thương hiệu chất lượng, đáng tin cậy và không ngừng kiến tạo giá trị bền vững cho khách hàng và xã hội.
Review CÔNG TY CỔ PHẦN GREENFEED VIỆT NAM
Môi trường công ty thân thiện, lãnh đạo gần gũi
Công việc kéo dài vì hình thức, hệ thống CNTT kém và thái độ HR hống hách
Công ty tích cực tham gia hoạt động cộng đồng và có chính sách phúc lợi rõ ràng
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: