Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
Tham gia tiếp nhận, chuyển giao công nghệ, ứng dụng, giải pháp liên quan đến tích hợp dữ liệu
Tham gia phân tích, xây dựng các tiêu chuẩn và phương pháp thiết kế về tích hợp dữ liệu, xây dựng giải pháp và phát triển các luồng tích hợp dữ liệu on- premise và on- cloud từ nhiều nguồn khác nhau, nhiều loại dữ liệu khác nhau, dữ liệu thời gian thực, dữ liệu theo định kỳ
Tham gia các khóa đào tạo chuyên ngành theo khung năng lực của PVcomBank theo từng thời kỳ
Phối hợp với các đơn vị liên quan tham gia đánh giá, xây dựng quy định liên quan đến Quản trị và khai thác kho Dữ liệu lớn hiệu quả
Tham gia nghiên cứu, tư vấn và đề xuất áp dụng công nghệ mới nâng cao chất lượng, tối ưu nguồn lực phát triển
Tham gia thiết kế và triển khai hồ dữ liệu (Data Lake), kho dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise DataWarehouse & Datamart)
Tham gia phát triển các dự án chuyển đổi số
Tiếp nhận và xử lý các yêu cầu hỗ trợ (level 2) khi hệ thống đưa vào khai thác vận hành thực tế; Phối hợp đánh giá hệ thống định kỳ để đưa ra các đề xuất cải tiến sản phẩm, dịch vụ theo khung quản lý chất lượng tại PVcomBank
Yêu cầu công việc
Yêu cầu công việc
YÊU CẦU CÔNG VIỆC
Thành thạo với ngôn ngữ SQL/PLSQL, có kiến thức về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle/MySQL/PostgreSQL và noSQL
Có kinh nghiệm triển khai DataOps
Có kinh nghiệm xây dựng và thiết kế tiến trình ETL
Có tối thiểu 3 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực tài chính ngân hàng hoặc triển khai trong lĩnh vực tài chính ngân hàng
Thành thạo lập trình R/Python/Java hoặc ngôn ngữ lập trình tương đương
Có kinh nghiệm sử dụng công cụ ETL: Spark, Flink, Nifi, IBM DataStage, Oracle ODI,…
Có kinh nghiệm triển khai về các mô hình dữ liệu DataWarehouse/Data Lake/DataMart
Ưu tiên các ứng viên
Có kinh nghiệm làm việc theo mô hình Agile/Scrum
Có hiểu biết về nghiệp vụ tài chính ngân hàng
Có kinh nghiệm triển khai triển khai công cụ tích hợp dữ liệu
Ham học hỏi tìm tòi sáng tạo cái mới
Có kinh nghiệm xử lý dữ liệu thời gian thực
Đã từng triển khai sản phẩm lên AWS
Quyền lợi
Được tham gia vào các dự án công nghệ lớn, các sáng kiến trọng điểm mang tính đột phá số hóa của Ngân hàng
Trải nghiệm các kiến trúc, công nghệ mới nhất, làm việc trực tiếp với các đối tác hàng đầu thế giới (AWS, IBM, Temenos…)
Môi trường năng động và cơ hội thăng tiến, với văn hóa doanh nghiệp mang bản sắc riêng
Chế độ lương thưởng hấp dẫn
Bảo hiểm sức khỏe cao cấp (bảo hiểm toàn diện)
Cập nhật gần nhất lúc: 2024-08-27 00:25:02
Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank) được thành lập ngày 16/09/2013 trên cơ sở hợp nhất giữa Tổng công ty Tài chính cổ phần Dầu khí Việt Nam (PVFC) và Ngân hàng TMCP Phương Tây (WesternBank).
Ngày 01/10/2013, PVcomBank chính thức hoạt động với vốn điều lệ 9.000 tỷ đồng. Trải qua hơn 30 năm hoạt động, trong đó gần 10 năm ra mắt thương hiệu mới, với tiềm lực tài chính vững mạnh, nền tảng công nghệ hiện đại, PVcomBank đã và đang ngày càng khẳng định được uy tín, vị thế trên thị trường tài chính ngân hàng.
Đến nay, PVcomBank đã phát triển tại 28 tỉnh, thành trên cả nước với gần 110 điểm giao dịch, đội ngũ gần 4.700 cán bộ nhân viên, tổng tài sản đạt gần 200.000 tỷ đồng.
Với khẩu hiệu hành động “Ngân hàng không khoảng cách”, PVcomBank đã và đang không ngừng phát triển hệ sinh thái sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ trên mọi kênh giao dịch, đáp ứng đa dạng nhu cầu ngày càng cao của nhiều phân khúc khách hàng tổ chức và cá nhân.
Là một trong những ngân hàng tiên phong trong công cuộc chuyển đổi số, PVcomBank liên tục cập nhật, ứng dụng công nghệ hiện đại để phát triển Ngân hàng số với nhiều ưu điểm vượt trội. Các giải pháp tài chính ưu việt trên không gian số không chỉ giúp khách hàng đến gần hơn với PVcomBank, mà còn xóa nhòa khoảng cách giữa ước mơ và hiện thực. Không còn những cản trở về không gian, thời gian hay khoảng cách địa lý, khách hàng có thể nhanh chóng đạt được các mục tiêu trong mỗi giai đoạn của cuộc sống và tận hưởng những trải nghiệm linh hoạt, thuận tiện từ sản phẩm dịch vụ hiện đại cùng phong cách phục vụ chuyên nghiệp, thân thiện, tận tâm.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng bảo hiểm sức khỏe.
- Được hưởng bảo hiểm xã hội.
Các hoạt động ngoại khóa
- Bóng đá
- Team building
- Thể thao
- Party
Lịch sử thành lập
- 2017: PVcomBank ký thỏa thuận hợp tác với Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
- 2016: PVcomBank nhận giải thưởng quốc tế “Ngân hàng bán lẻ Đổi mới hiệu quả nhất Việt Nam”
- 2016: PVcomBank và VNPT - Vinaphone ký kết Thoả thuận hợp tác toàn diện
- 2013: Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank) được thành lập
Mission
- Mang tới những sản phẩm dịch vụ tài chính tốt nhất cho khách hàng
- Không ngừng gia tăng giá trị cho các cổ đông
- Xây dựng môi trường làm việc chuyên nghiệp cho đội ngũ nhân sự
- Chung tay đóng góp cho sự phát triển của cộng đồng
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.