Tweet
Facebook
Copy Link
Build and manage the data asset using some of the most scalable and resilient open source big data technologies like Airflow, Spark, Kafka, etc
Build and manage a highly scalable, efficient Data and ML Infrastructure by adopting microservices driven design and architecture with proper DevOps principles and practices
Design and deliver the next-gen data lifecycle management suite of tools/frameworks, including ingestion and consumption on the top of the data lake to support real-time as well as batch use cases
Help the team in integrating various data sources across GFGs group vertical
Build and expose metadata catalog for the Data Lake for easy exploration, profiling as well as lineage requirements
JOB REQUIREMENT
At least 3+ years of relevant experience in developing scalable, secured, fault tolerant, resilient & mission-critical Big Data platform.
Able to maintain and monitor the ecosystem with high availability.
Must have sound understanding for all Big Data components & Administration Fundamentals. Hands-on in building a complete data platform using various open source technologies.
Must have good fundamental hands-on knowledge of Linux and building big data stack on top of AWS/GCP using Kubernetes.
Strong understanding of big data and related technologies like HDFS, Spark, Presto, Airflow, Kafka, Apache Atlas etc.
Good knowledge of Complex Event Processing systems like Spark Streaming, Kafka, Apache Flink, Beam etc.
Able to drive devops best practices like CI/CD, containerization, blue-green deployments, secrets management etc in the Data ecosystem.
Able to develop an agile platform with auto scale capability up & down as well vertically and horizontally.
Able to develop an observability and monitoring ecosystem for all the components in use in the data ecosystem.
Proficiency in at least one of the programming languages Java, Scala, Python or Go.
BENEFIT
Annual Leave: 15 days
Sick leave/Mental Health Days: 30 days.
Occasion leave: 1 day.
13th month salary.
Annual bonus: up to 3 months based salary (depends on company performance).
Home Workspace support: up to 7mil/person.
Learning budget up to EUR 500/person.
Medical benefits: Social insurance, medical insurance & AON insurance.
Macbook is provided.
Support for English class.
Support Gym membership.
Additionally, we offer a flat hierarchy, a fun and flexible work environment.
global fashion group là công ty Công ty đa quốc gia đang hoạt động lĩnh vực IT Phần mềm tại TPHCM. Hiện tại chúng tôi đang cần tuyển vị trị trí "Lead Data Engineer", "Senior Front-end Engineer". với các kỹ năng như Front-End, IT phần mềm, Quy Trình Kỹ Thuật .Bạn sẽ được hưởng các chế độ phúc lợi như Văn Phòng Tiện Nghi, Văn Hóa Công Ty Tốt khi làm việc tại global fashion group.Data Analyst
IT phần mềm
Quy Trình Kỹ ThuậtVăn Phòng Tiện Nghi
Tiệc liên hoan
Thưởng Tháng 13
Global Fashion Group (GFG) là điểm đến thời trang và phong cách sống hàng đầu tại các thị trường đang phát triển trên khắp LATAM, SEA và ANZ. Từ nhân viên đến khách hàng và đối tác của chúng tôi, chúng tôi tồn tại để trao quyền cho mọi người thể hiện con người thật của họ thông qua thời trang. Ba nền tảng thương mại điện tử của chúng tôi: Dafiti, ZALORA và THE ICONIC kết nối nhiều thương hiệu quốc tế, địa phương và thương hiệu riêng với hơn 800 triệu người tiêu dùng từ các nền văn hóa và lối sống đa dạng
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng các BHXH, BHYT,...
- Được tham gia bảo hiểm AON.
Các hoạt động ngoại khóa
- Teambuilding hàng năm
- Party cuối tuần
Lịch sử thành lập
- Trong năm 2011 và 2012, các công ty khu vực của GFG bắt đầu hoạt động với mô hình kinh doanh bán hàng tồn kho cho khách hàng từ chính kho hàng của mình.
- Từ năm 2013, các công ty trong khu vực GFG bắt đầu tạo nhãn hiệu riêng của họ , chẳng hạn như Lost Ink và ZALORA (trước đây là Ezra).
- Global Fashion Group (GFG) được thành lập vào năm 2014 thông qua việc hợp nhất các công ty thời trang thương mại điện tử trong khu vực được hỗ trợ bởi Kinnevik và Rocket Internet . Các công ty khu vực của nó Dafiti, lamoda, THE ICONIC , ZALORA và Jabong
- Vào tháng 4 năm 2015, Romain Voog được bổ nhiệm làm giám đốc điều hành của GFG. Anh ấy đã giữ vai trò này trong khoảng 3 năm.
- Vào năm 2016, GFG đã triển khai nền tảng Marketplace trên khắp các thị trường trọng điểm để bổ sung cho mô hình dẫn đầu về hàng tồn kho truyền thống của mình.
- Tháng 4 năm 2017, GFG đã bổ nhiệm Cynthia Gordon, thành viên hội đồng quản trị của Kinnevik, làm Chủ tịch mới của Hội đồng quản trị GFG .
- Tháng 2 năm 2018, Patrick Schmidt và Christoph Barchewitz được bổ nhiệm làm đồng giám đốc điều hành, kế nhiệm Romain Voog.
- Tháng 7 năm 2019, nó hiện đã được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Frankfurt (ký hiệu: GFG)
Mission
Cung cấp trải nghiệm mua sắm trực tuyến cao cấp và đa dạng cho khách hàng trong ngành công nghiệp thời trang trực tuyến.
Review Global Fashion Group
office đẹp nhiều đồ chơi nhưng k nhiều đồ ăn(rv)
lương trả ngang market, không quá cao cũng không quá thấp(rv)
Như gia đình thứ hai
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: