Tweet
Facebook
Copy Link
- Work closely with the stakeholders to define the business problem, scope, and criteria, and to validate and interpret the data mining outcomes.
- Collaborate with data analysts and scientists to make data easily accessible and usable for insights and analytics.
- Supporting the data engineer in identifying and revising reporting requirements
- Work closely with business stakeholders to understand their data needs, objectives, and challenges.
- Analyze business requirements, document (User Story), data mapping and dataflow.
- Gather data from various sources, ensuring data completeness for serving business need.
- Implements processes and systems to monitor data quality, ensuring production data is always accurate and available for key stakeholders and business processes that depend on it. Oversee the resolution of architecture challenges and ensure data quality and integrity.
- Collaborating with cross-functional teams to integrate data mining solutions into business processes.
- Analyzing collected data and putting it into a format that others can easily interpret.
- Define and implement data acquisition and integration logic, selecting appropriate combination of methods and tools within defined technology stack to ensure optimal scalability and performance of the solution.
- Works closely with all business units to develop strategy for long term data platform architecture.
Công ty TNHH Bảo hiểm Nhân thọ Prudential Việt Nam (Prudential) là thành viên thuộc Prudential plc, tập đoàn tài chính toàn cầu có hoạt động tập trung tại các thị trường tăng trưởng mạnh mẽ ở Châu Á. Prudential đã hoạt động tại Việt Nam trong hơn 20 năm và tập trung vào việc mở rộng thị trường bảo hiểm nhân thọ, thay đổi nhận thức của con người về bảo hiểm. Tính đến ngày 31/12/2020, Prudential Việt Nam đã phát triển đội ngũ hơn 223.000 tư vấn viên chuyên nghiệp, với hơn 350 văn phòng Tổng Đại lý, cùng mạng lưới 8 ngân hàng đối tác uy tín luôn sẵn sàng phục vụ hơn 1,6 triệu khách hàng trên toàn quốc. Prudential cũng là đơn vị tiên phong ứng dụng công nghệ hiện đại vào đơn giản hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ cộng đồng trên hành trình làm chủ sức khỏe cũng như cuộc sống của chính mình.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng bảo hiểm nhân viên phù hợp với các quy định của Luật Bảo hiểm Xã hội
- Được hưởng chính sách bảo hiểm y tế, bảo hiểm tai nạn, bảo hiểm sức khỏe toàn diện
- Hỗ trợ chi phí dưỡng bệnh nếu nhân viên mắc bệnh nghiêm trọng.
- Nhân viên còn được hưởng các chính sách phúc lợi khác như thăm quan, du lịch, phúc lợi gia đình.
- Thẻ chăm sóc sức khỏe cao cấp theo chính sách công ty.
Các hoạt động ngoại khóa
- Team Building
- Hoạt động văn hoá, thể thao
- Tổ chức các chương trình tình nguyện
Lịch sử thành lập
- Năm 1995, thành lập văn phòng đại diện Công ty Bảo hiểm Nhân thọ Prudential tại Hà Nội
- Năm 1997, khai trương văn phòng đại diện thứ hai tại thành phố Hồ Chí Minh
- Năm 1999, chính thức thành lập công ty Bảo hiểm Nhân thọ Prudential Việt Nam
- Năm 2000, kỷ niệm Hợp đồng Bảo hiểm cho khách hàng thứ 100.000 chỉ sau 1 năm hoạt động.
- Năm 2001, tăng vốn đầu tư lên 40 triệu USD cam kết đầu tư lâu dài tại Việt Nam
- Năm 2002, hoàn thành sứ mệnh phục vụ 1.000.000 khách hàng và thành lập văn phòng Tổng đại lý Bảo hiểm nhân thọ đầu tiên tại Long An.
- Năm 2004, trở thành công ty bảo hiểm nhân thọ dẫn đầu tại thị trường Việt Nam với thị phần cao nhất.
- Năm 2005, trao trả quyền lợi đáo hạn cho khách hàng đầu tiên. Tiếp đó, thành lập Công ty TNHH Quản lý Quỹ Eastspring Investment.
- Năm 2006, đạt danh hiệu “Thương hiệu số một tron ngành Bảo hiểm - Tài chính - Ngân hàng”, đồng thời được bầu chọn vào danh sách “10 Thương hiệu nổi tiếng nhất Việt Nam”.
- Năm 2007, chi trả lợi tức lần thứ nhất ước tính 521 tỷ VND cho khách hàng. Vào tháng 09/10/2007, thành lập Công ty TNHH MTV Tài chính Prudential Việt Nam (Prudential Finance).
- Năm 2008, chính thức đưa ra thị trường sản phẩm Prulink - Phú - Bảo Gia Đầu tư tăng vốn đầu tư lên 75 triệu USD.
- Năm 2009, là công ty Bảo hiểm nước ngoài đầu tiên tại Việt Nam hoạt động trên khắp 63 tỉnh thành cả nước và vinh dự được nhận bằng khen danh dự của Thủ tướng Chính phủ và Ủy ban Nhân dân TP.HCM
- Năm 2010 được vinh danh là “1 trong 10 doanh nghiệp đóng thuế thu nhập doanh nghiệp nhiều nhất”. Đặc biệt, Prudential nhận được 2 giải thưởng: Giải thưởng “Rồng vàng” cho danh hiệu “Dịch vụ tài chính được tin tưởng nhất”, giải thưởng “Thương mại dịch vụ” năm 2010
- Năm 2011, lần thứ 10 liên tiếp nhận giải thưởng “Rồng vàng”
- Năm 2012, chi khoản bảo tức đặc biệt khoảng 430 tỷ đồng cho 104.000 khách hàng.
- Năm 2014, vinh dự nhận Huân chương Lao động Hạng nhì do Chủ tịch nước CHXHCN Việt Nam trao tặng
- Năm 2015, lập kỷ lục đầu tư 3.200 tỷ đồng vào trái phiếu chính phủ kỳ hạn 20 năm. Đầu tư 500 tỷ đồng vào trái phiếu chính phủ kỳ hạn 30 năm.
- Năm 2016, cam kết đầu tư 6000 tỷ đồng vào trái phiếu chính phủ với kỳ hạn lên đến 30 năm. Cùng năm đó, triển khai ePrudential - kênh mua bảo hiểm nhân thọ trực tuyến
- Năm 2017, tổng mệnh giá trái phiếu chính phủ kỳ hạn 30 năm đã đầu tư là 14.020 tỷ đồng.
- Năm 2018, tăng vốn điều lệ lên 4.128 tỷ đồng, đạt mức đầu tư lớn nhất trong số các doanh nghiệp bảo hiểm nhân thọ tại Việt Nam với tổng vốn đầu tư vào nền kinh tế của Prudential năm 2017 đạt 66.241 tỷ đồng. Đồng thời, tổng mệnh giá trái phiếu chính phủ (kỳ hạn 20 năm và 30 năm) đã đầu tư đạt 62.667 tỷ đồng vào cuối năm 2018.
- Năm 2019, tiếp tục mở rộng mạng lưới đối tác bancassurance. nâng tổng số ngân hàng đối tác hiện tại lên 8 ngân hàng trong và ngoài nước. Công ty cho ra mắt hai sản phẩm Bảo Hiểm Liên Kết Chung là PRU-BẢO VỆ TỐI ƯU và PRU-CHỦ ĐỘNG CUỘC SỐNG. Đồng thời, ra mắt cam kết thương hiệu mới “Lắng nghe. Thấu hiểu. Hành động.” - nhấn mạnh tính kết nối nhân văn, sự đơn giản, sáng tạo trong mọi hoạt động hướng đến khách hàng trong hiện tại và tương lai. Kỷ niệm chặng đường 20 năm đồng hành cùng cuộc sống với cam kết “Hành động vì một cộng đồng người Việt khỏe mạnh và thịnh vượng".
- Năm 2020, Prudential được vinh danh là Công ty bảo hiểm nhân thọ quốc tế của năm tại Việt Nam, Sáng kiến kỹ thuật số về bảo hiểm của năm tại Việt Nam và Sản phẩm bảo hiểm mới của năm tại Việt Nam.
Mission
Tôn chỉ mục đích của Prudential là giúp mọi người đạt được những điều tốt đẹp nhất trong cuộc sống. Prudential mang đến giải pháp chăm sóc sức khỏe toàn diện với chi phí hợp lý, giúp bảo vệ tài chính và gia tăng tài sản, đồng thời giúp mọi người lên kế hoạch tối ưu cho các mục tiêu của cuộc đời.
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,....
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.