NOVALAND GROUP CORP ★ 2.8

Mô tả Công việc

1. Chiến lược & Chính sách quản trị dữ liệu:
1.1 Xây dựng và duy trì Khung Quản trị Dữ liệu (Data Governance Framework) toàn Tập đoàn
1.2 Ban hành các chính sách, quy trình và tiêu chuẩn dữ liệu, bao gồm định danh dữ liệu, bảo mật, phân loại và vòng đời dữ liệu.
1.3 Thiết lập mô hình vai trò dữ liệu (Data Steward, Data Owner, Data Custodian) và cơ chế phối hợp giữa các đơn vị.

2. Quản lý chất lượng & tiêu chuẩn dữ liệu:
2.1 Xây dựng bộ chỉ số chất lượng dữ liệu (Data Quality KPIs) và cơ chế kiểm soát, cảnh báo lỗi dữ liệu.
2.2. Giám sát và đảm bảo dữ liệu Master Data, Metadata, Reference Data được duy trì chính xác, đồng bộ giữa các hệ thống.
2.3 Đề xuất và triển khai các công cụ quản lý dữ liệu (Data Catalog, Data Quality Tool, MDM).

3. Điều phối & quản lý đội ngũ:
3.1 Quản lý, đào tạo và phát triển đội ngũ chuyên gia, chuyên viên quản trị dữ liệu.
3.2 Điều phối các dự án liên quan đến quản trị dữ liệu giữa IT và khối nghiệp vụ.
3.3 Quản lý ngân sách, kế hoạch và hiệu quả hoạt động của phòng Quản trị Dữ liệu.

4: Tuân thủ & bảo mật dữ liệu
4.1 Đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý, lưu trữ và sử dụng an toàn, tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật.
4.2 Kiểm soát chất lượng dữ liệu (Data Governance), đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của thông tin.
4.3 Thiết lập quy trình phân quyền truy cập, kiểm soát dữ liệu nhạy cảm và theo dõi nhật ký dữ liệu (data audit trail).

5: Theo dõi xu hướng và đổi mới
5.1 Theo dõi các xu hướng mới trong ngành công nghiệp phân tích dữ liệu, học máy, và trí tuệ nhân tạo (AI).
5.2 Đề xuất các giải pháp đổi mới để giúp công ty nâng cao hiệu suất và tận dụng tối đa dữ liệu.

6. Báo cáo & phối hợp:
6.1 Báo cáo định kỳ cho Giám đốc Giải pháp CNTT và Ban lãnh đạo về tình trạng dữ liệu, chỉ số chất lượng, rủi ro và sáng kiến cải tiến.
6.2 Phối hợp với các phòng ban để hỗ trợ các dự án chuyển đổi số, BI/AI, và kho dữ liệu doanh nghiệp (Data Warehouse).

7. Xây dựng và duy trì sự tuân thủ công tác quản trị, vận hành hệ thống
- Chủ trì xây dựng hệ thống quản trị nội bộ Ban/Phòng: Quy định, Quy trình, Biểu mẫu, Quy chế triển khai (Checklist) công việc,… đề xuất điều chỉnh Ma trận phân quyền phù hợp vận hành từng thời kỳ để đảm bảo công tác vận hành nội bộ, phối hợp công việc liên Ban/Phòng được xuyên suốt, chính xác, nhanh chóng mang lại hiệu quả tối ưu.
- Xây dựng và triển khai kế hoạch đào tạo chuyên môn nội bộ cho Ban/Phòng nhằm nâng cao năng lực chuyên môn, phát triển đội ngũ nhân sự kế thừa.
- Tuân thủ nội quy/quy định/tài liệu nội bộ của Tổng Công ty. Quản lý dữ liệu/ thông tin/ hồ sơ chuyên môn và các tài liệu liên quan đến tác nghiệp nội bộ Ban/Phòng. Đồng bộ hóa dữ liệu hướng đến số hóa và AI hóa toàn bộ hệ thống quản trị nghiệp vụ chuyên môn.
- Nhận diện, đánh giá, kiểm soát và giảm thiểu các rủi ro phát sinh trong hoạt động hàng ngày tại Đơn vị; báo cáo tới Phòng Quản lý Rủi ro, Quy trình và Tuân thủ các rủi ro phát sinh theo các chính sách, quy định nội bộ về quản lý rủi ro.
- Quản trị, chịu trách nhiệm về các vấn đề liên quan đến công cụ dụng cụ, tài sản mà Ban/Phòng sử dụng, vận hành, quản lý.

Yêu Cầu Công Việc

• Tốt nghiệp đại học, ưu tiên các ngành Khoa học Dữ liệu, Công Nghệ Thông Tin, Thống Kê, Toán Học, hoặc Quản Trị Kinh Doanh.
• Có tối thiểu 7–10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dữ liệu, trong đó ít nhất 3 năm ở vị trí quản lý. Ưu tiên đã có kinh nghiệm phân tích dữ liệu ở các lĩnh vực tài chính, bất động sản, ERP,…
• Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau, SQL, Excel
• Có kinh nghiệm với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL (SQL Server, MySQL, PostgreSQL,…), Non-SQL (MongoDB,…)
• Thành thạo SQL, Python là bắt buộc.
• Có kinh nghiệm làm việc với các mô hình máy học (Machine Learning) và mô hình bất động sản là một lợi thế
• Có kinh nghiệm ETL (Extract, Transform, Load), hoặc kinh nghiệm làm việc với các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big -Data) như Hadoop, Spark là một lợi thế
• Có kinh nghiệm trong việc tích hợp AI và Automation vào quy trình kinh doanh để cải thiện hiệu quả hoạt động.
• Có kinh nghiệm trong việc xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Có kinh nghiệm với các công cụ và nền tảng như SQL, Python, R, Tableau, Power BI, và các hệ thống dữ liệu lớn (Big Data).