Data Analyst

Trung tâm Công nghệ trực thuộc Tổng công ty Viễn Thông Viettel (Viettel Telecom), chi nhánh Tập đoàn Công nghiệp Viễn thông Quân đội là đơn vị:

Ứng dụng các kết quả phân tích dữ liệu (Data Analytics) dựa trên nền tảng dữ liệu lớn (Big Data) vào các bài toán kinh doanh nhằm tăng doanh thu và tạo ra các nguồn doanh thu mới.

Trực tiếp thiết kế, phát triển các ứng dụng phần mềm phục vụ hoạt động điều hành, sản xuất kinh doanh toàn diện của TCT trên 63 tỉnh/ thành phố và 10 thị trường nước ngoài.

Làm chủ và ứng dụng các công nghệ hàng đầu (AI, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Cloud, Microservices, …) vào các dự án, sản phẩm phần mềm nhằm thay đổi hoàn toàn trải nghiệm của khách hàng với các sản phẩm dịch vụ và đổi mới cách điều hành sản xuất kinh doanh.

Tiên phong trong việc ứng dụng các công cụ và quy trình phát triển phần mềm mới nhất nhằm tự động hóa và tối ưu quá trình phát triển phần mềm (DevOps, Agile,…).

Nơi hội tụ của các Data Scientist, Big Data Engineer, Software Engineer hàng đầu với nhiều năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực khác nhau, các kỹ sư thiết kế, phát triển phần mềm mới tốt nghiệp xuất sắc từ các trường Đại học top đầu với khát vọng đánh dấu vị thế của CNTT Viettel nói riêng và Việt Nam nói chung trên bản đồ CNTT thế giới.

Nơi cơ hội được đào tạo, phát triển sự nghiệp, ứng dụng công nghệ vô cùng đa dạng và phong phú được chia sẻ công bằng cho tất cả mọi người.

Địa điểm làm việc: Tầng 42 + 43, tòa nhà Keangnam Landmark 72 Phạm Hùng, Yên Hòa, Hà Nội

Mô tả công việc

• Làm việc với các đơn vị chức năng, nghiệp vụ để xác định mức độ ưu tiên, các bài toán cần triển khai
• Phân tích, mô tả đặc điểm của thuộc tính, đối tượng
• Trực quan hóa kết quả phân tích theo "ngôn ngữ của người dùng cuối"
• Làm cầu nối giữa đơn vị nghiệp vụ và đơn vị kỹ thuật để "translate" ngôn ngữ nghiệp vụ sang ngôn ngữ kỹ thuật
• Tìm hiểu bài toán (Business Understanding): Phối hợp với đơn vị BA và lên đề xuất giải pháp cho bài toán phân tích.
• Tìm hiểu dữ liệu (Data Understanding): Tìm hiểu ý nghĩa các trường dữ liệu hiện có để đưa làm đầu vào của bài toán; Thu thập, tổng hợp thêm các thuộc tính đặc trưng phục vụ cho đầu vào bài toán.
• Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Loại bỏ phần tử ngoại lai, thêm các giá trị bị thiếu, sửa các giá trị bị sai trong dữ liệu, dữ liệu không đúng format (Date, String, Number)…
• Tích hợp dữ liệu (Data Integration): Dữ liệu từ nhiều nguồn do đó có thể bị trùng lặp dữ liệu.
• Tìm hiểu các trường dữ liệu bị trùng lặp để loại bỏ.
• Biến đổi dữ liệu (Data Transformation): Tổng hợp và biến đổi dữ liệu để đưa ra các thuộc tính mới (phụ thuộc vào bước tìm hiểu dữ liệu ở trên).
• Phân tích mô tả (Descriptive Analysis)
• Trực quan hóa kết quả phân tích

Yêu cầu

• Kỹ năng thành thạo một trong các framework, thư viện lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, Kafka, Hive, NiFi, ...)
• Kiến thức xây dựng luồng xử lý dữ liệu (batch processing, stream procesing, ...)
• Kiển thức về các loại CSDL (MongoDB, RDBMS, Graph Databases, NoSQL Products, ...)
• Kỹ năng sử dụng một trong các loại CSDL (Oracle, Neo4j, HBase, Cassandra, MongoDB, ..)
• Kiến thức về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật
• Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình (Java, Scala, Python), SQL
• Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, trình bày vấn đề trực quan, ngắn gọn, hiệu quả
• Kiến thức phát triển phần mềm theo mô hình Agile, áp dụng DevSecOps.
• Khả năng nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới như Big Data, AI, Data Analytics vào các bài toán kinh doanh.

Kỹ năng

Agile Development Processes, Big Data, Big Data Analytics, Big Data Best Practices, Big Data Concepts, Big Data Management, Big Data Processing Platforms, Big Data Technologies, Client Server Programming, Data Structures, Object-Oriented Programming, Programming, Programming Standards and Procedures, Programming Tools and Products, Programming/Scripting, Research, Structured Query Language