Understand user stories supporting a wide array of use cases such as reporting in Tableau, data science or analytics activities, or indeed operational data flows for decisioning and campaign tools
Design physical data structures in Google Big Query to optimise efficiency, scalability and consistency in a repeatable manner
Catalogue and document metadata on available data sources and communicate rationale for modelling decisions made
Work closely with the team to ensure data models align with stakeholder expectations and practical engineering patterns in DBT and Terraform
Profile incoming source data (batch and real-time event) to deeply understand data, contribute to data integration specifications and help to build robust and future-proof models
Participate in the continuous improvement of data assets and governance processes to enable customers to easily access the data they need
What will you bring?To grow and be successful in this role, you will ideally bring the following:
Excellent English communication skills
Excellent SQL, data analysis and data profiling skills
Proven success designing and/or building BI/DW or ETL solutions, especially using data transformation tools such as DBT or Dataform
Demonstrated experience with data pipeline orchestration and/or configuration as code
Exposure to data in cloud-native environments
An appreciation for difficult problems and to work autonomously on complex tasks
The Analytics Engineer role is a midpoint between Data Analyst and Data Engineer; you need to 'care' about the data itself, not just the pipelines, but also be comfortable with engineering practices such as source control, tagging, CI/CD and automated testing using Python.
At ANZ a growth mindset is at the heart of our culture and we actively encourage people to try new things. If this role interests you and you feel you have most of these things in your toolbox, we'd love to hear from you.• 18 paid leaves/year (12 annual leaves and 6 personal leaves) • Insurance plan based on full salary + 13th month salary + Performance bonus • Meal allowance of 730,000 VND/month • 100% full salary and benefits as an official employee from the 1st day of working • Medical benefit for employee and family • Working in a fast-paced, flexible, and multinational working environment. Chance to travel onsite (in 53 countries) • Free snacks, refreshment, and parking • Internal training (Technical & Functional & English) • Working time: 8:30 AM - 6:00 PM from Mondays to Fridays
Công ty Cổ phần Rikkeisoft là công ty công nghệ thông tin tại Việt Nam được thành lập vào năm 2012 với lĩnh vực kinh doanh chính là cung cấp các dịch vụ và giải pháp công nghệ thông tin. Hiện tại, Rikkeisoft có 05 văn phòng làm việc tại Việt Nam và Nhật Bản; cùng 02 công ty thành viên là Rikkei.AI, Rikkei Robotics. Ngày 26 tháng 10 năm 2020, Rikkeisoft đã chính thức chuyển đổi mô hình hoạt động thành Công ty Cổ phần.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng bảo hiểm sức khỏe.
- Được hưởng bảo hiểm xã hội.
- Các hoạt động ngoại khóa
- Bóng đá
- Du lịch
- Team building
- Party
Lịch sử thành lập
- 2016: Rikkeisoft mở rộng bằng việc mở văn phòng ở Tokyo, Nhật Bản và thành phố Đà Nẵng, Việt Nam.
- 2015: Rikkeisoft đạt được các tiêu chuẩn ISO 27001 (chứng nhận bảo mật dữ liệu cá nhân) và các tiêu chuẩn ISO 9001 (cấp giấy chứng nhận đảm bảo chất lượng)
- 2014: Rikkeisoft vinh dự được VINASA công bố là Doanh nghiệp CNTT đứng đầu trong Chương trình 30 Doanh nghiệp CNTT hàng đầu Việt Nam 2014
- 2012: Rikkeisoft đã được thành lập tại Hà Nội, Việt Nam bởi 5 sinh viên Việt Nam tốt nghiệp Đại học Ritsumeikan và Đại học Keio, cả hai đều nằm ở Nhật Bản
Mission
Nâng tầm Outsourcing Việt Nam: Nâng tầm ở Công việc + Giá cả + Tâm thế
Review RIKKEISOFT
Bố trí công việc khác với bản mô tả công việc trên trang tuyển dụng, người làm được việc thì công ty không ghi nhận mà chỉ ưa ai biết nịnh biết nịnh cấp trên (rw)
Công ty tuy lương không cao nhưng môi trường, sếp khá ok, phù hợp với người trẻ, thích sự năng động.(RW)
Công ty chạy theo mô hình săn đầu người giống Fsoft, tuyển người vào để phỏng vấn với khách hàng, OT triền miên, kiến thức không học thêm mới được nhiều (RW)