[Hồ Chí Minh] CV/CVC/CVCC Kỹ thuật Dữ liệu (DE)

**MÔ TẢ CÔNG VIỆC**

• Thiết kế, phát triển và vận hành Data Platform (ODS, Data Warehouse, Data Lakehouse), bảo đảm dữ liệu được thu thập, xử lý và cung cấp kịp thời, chính xác cho báo cáo, phân tích và các mô hình dữ liệu của ngân hàng.
• Tích hợp dữ liệu: Kết nối, thu thập dữ liệu từ hệ thống nguồn; xây dựng pipeline batch/streaming; thiết kế framework tích hợp dữ liệu dùng chung; tối ưu realtime integration và CDC.
• Cung cấp dữ liệu: Thiết kế, triển khai cơ chế cung cấp dữ liệu cho các downstream systems qua database feed, file feed, message queue hoặc API; chịu trách nhiệm (ownership) SLA cung cấp dữ liệu.
• Chất lượng và bảo mật dữ liệu: Quản lý mapping, metadata, lineage; bảo đảm dữ liệu chính xác, đầy đủ và tuân thủ yêu cầu bảo mật.
• Data modeling và xử lý dữ liệu: Thiết kế data model logic/vật lý chuẩn cấp domain/enterprise; thiết kế quy trình làm sạch, chuẩn hóa, biến đổi dữ liệu; chuẩn hóa data standards trong team.
• Tối ưu hiệu năng: Tối ưu truy vấn, partitioning, indexing, storage format, khả năng mở rộng và tính sẵn sàng cao khi xử lý dữ liệu khối lượng lớn.
• DataOps và vận hành: Xây dựng scheduler, monitoring, alerting cho job dữ liệu; chuẩn hóa CI/CD, tự động hóa release/rollback/auto-remediation; chịu trách nhiệm SLA/SLO của nền tảng dữ liệu; giảm can thiệp thủ công và thời gian xử lý.
• Nghiên cứu và chia sẻ: Nghiên cứu, đánh giá, thử nghiệm công nghệ mới cho nền tảng dữ liệu; đào tạo, chia sẻ kiến thức kỹ thuật trong nội bộ.

**YÊU CẦU CÔNG VIỆC**

**1. Yêu cầu Nghiệp vụ**

• Ngân hàng & Dữ liệu: Am hiểu nghiệp vụ ngân hàng, hệ thống xử lý dữ liệu, báo cáo ngành tài chính.
• Quy trình & Xu hướng: Thành thạo Agile; nắm bắt chuyển đổi số, Fintech.
• Pháp lý & An toàn thông tin: Hiểu quy định NHNN, pháp luật về an toàn thông tin và bảo vệ dữ liệu cá nhân (ưu tiên).

**2. Kỹ năng Chuyên môn**

• Kiến trúc & Data Modeling: Nắm vững DWH, Data Lake/Lakehouse và thiết kế mô hình dữ liệu (dimensional, normalized).
• Xử lý dữ liệu (ETL/ELT): Thành thạo Batch, Streaming, CDC, xây dựng và tối ưu Data Pipeline.
• Tối ưu hiệu năng: Xử lý dữ liệu lớn (partitioning, indexing, query tuning).
• DataOps & Vận hành: Nắm vững CI/CD, version control, tự động hóa kiểm thử, monitoring, xử lý sự cố trên Production.
• Quản trị dữ liệu (Data Governance): Am hiểu Metadata, Lineage, Data Quality và bảo mật (phân quyền, masking); đọc hiểu tài liệu BRD, Data Mapping.

**3. Yêu cầu về Công cụ**

• Cơ sở dữ liệu & Lập trình: SQL (expert), Oracle PL/SQL, NoSQL, Python, Shell Scripting.
• ETL, BI & Big Data: ODI, Pentaho, OBIEE, Power BI, Spark, Hive, Trino, MinIO/S3, Parquet, Iceberg/Delta.
• Streaming & Orchestration: Kafka, Flink, GoldenGate, Debezium, Airflow.
• DevOps & Monitoring: Git, CI/CD, Docker, K8s, Linux, Grafana, Prometheus.

**4. Kỹ năng Mềm & Thái độ**

• Tư duy & Học hỏi: Cẩn thận, chi tiết, tiếp cận xử lý sự cố có hệ thống; học hỏi công nghệ mới nhanh.
• Giao tiếp & Phối hợp: Kết nối tốt với BA, BI, Data Science và các đơn vị nghiệp vụ.
• Chịu áp lực & Trách nhiệm: Quản lý đa nhiệm tốt trong môi trường áp lực cao, cam kết mục tiêu chung.