Junior Data & AI Platform Engineer (SQL, Python)

Mô tả công việc

Mục tiêu vị trí (Role Objective)

Tham gia triển khai và vận hành nền tảng Data & AI Platform dựa trên công nghệ của IBM Cloud Pak for Data tập trung vào:

• Tích hợp dữ liệu (Data Integration)
• Xây dựng pipeline phân tích (DataOps)
• Hỗ trợ triển khai các mô hình AI/ML ứng dụng
• Vận hành và xử lý sự cố hệ thống dữ liệu

Đây là vị trí được kỳ vọng đào tạo bài bản để trở thành Data & AI Engineer chuyên sâu trong hệ sinh thái enterprise (của IBM)

Mô tả công việc

A. Data Platform & Integration

• Tham gia cài đặt, cấu hình và vận hành các thành phần trong CP4D:
  • DataStage / Data Integration
  • Watson Studio / Analytics Engine
• Xây dựng các pipeline xử lý dữ liệu:
  • ETL / ELT
  • Data ingestion từ nhiều nguồn (DB, API, file, streaming)
• Hỗ trợ tối ưu hiệu năng (performance tuning)

B. DataOps & Pipeline Orchestration

• Thiết kế và triển khai pipeline dữ liệu:
  • Batch / near real-time
• Sử dụng các công cụ orchestration:
  • Workflow pipeline
  • Monitoring (Databand hoặc tương đương)
• Tham gia xây dựng:
  • Data lineage
  • Data quality rules

C. AI/ML ứng dụng trên dữ liệu

• Hỗ trợ triển khai các use case AI:
  • Phân tích dữ liệu
  • Machine Learning cơ bản
  • GenAI (RAG, embedding, LLM integration)
• Làm việc với:
  • Python (pandas, sklearn…)
  • Notebook (Jupyter / Watson Studio)
• Tích hợp model vào pipeline dữ liệu

D. Vận hành & xử lý sự cố (Support L1/L2)

• Giám sát hệ thống CP4D:
  • Log, resource usage, job failure
• Xử lý các lỗi cơ bản:
  • Pipeline lỗi
  • Job fail
  • Data inconsistency
• Phối hợp với senior / IBM support khi cần

E. Tài liệu & chuyển giao

• Viết tài liệu kỹ thuật:
  • Runbook
  • Hướng dẫn vận hành
• Tham gia đào tạo nội bộ và khách hàng

Yêu cầu công việc

Trình độ Học vấn

• Tốt nghiệp đại học ngành:
  • Công nghệ thông tin / Công nghệ phần mềm
  • Khoa học dữ liệu
  • Hệ thống thông tin
  • Toán tin / AI

Kiến thức & kỹ năng cơ bản

Bắt buộc:

• Có kiến thức về:
  • Cơ sở dữ liệu (SQL)
  • Python cơ bản
• Hiểu:
  • ETL / Data pipeline
  • API / REST
• Có tư duy logic, giải quyết vấn đề tốt

Ưu tiên:

• Có hiểu biết hoặc học qua:
  • Data Engineering / Big Data
  • Machine Learning cơ bản
  • Docker / Kubernetes
• Có trải nghiệm với:
  • Apache Spark
  • Jupyter Notebook

Kỹ năng mềm

• Ham học hỏi công nghệ mới (đặc biệt AI & Data)
• Có khả năng làm việc nhóm
• Có thể làm việc onsite tại dự án (khi cần)
• Tư duy “engineer mindset”: Trách nhiệm, Chủ động, không ngại làm việc ngoài giờ khi có yêu cầu công việc

Lộ trình phát triển

Sau 12-24 tháng, bạn sẽ được phát triển thành:

• Data Engineer / AI Engineer
• Platform Engineer (ví dụ: IBM CP4D)

24-36 tháng, bạn sẽ trưởng thành và có các kỹ năng của Solution Engineer trong các dự án về hạ tầng dữ liệu cho các dự án lớn của khối: Doanh nghiệp, Ngân hàng, Chính phủ

Có cơ hội tham gia các dự án lớn về: Data Platform, AI Platform của doanh nghiệp lớn, cấp quốc gia