Tuyển dụng

Khảo sát, đánh giá hiện trạng dữ liệu của tổ chức/khách hàng và đề xuất giải pháp kiến trúc dữ liệu phù hợp
Thiết kế mô hình dữ liệu ở các mức Conceptual, Logical, Physical; tham gia xây dựng Data Lake, Data Warehouse phục vụ các dự án chuyển đổi số, BI, AI
Thiết kế, xây dựng và tối ưu Data Pipeline (ETL/ELT), tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn hệ thống khác nhau
Chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng Metadata, Data Dictionary; áp dụng các nguyên tắc Data Governance và Data Quality
Triển khai giải pháp lưu trữ, quản trị dữ liệu phục vụ khai thác cho BI và các ứng dụng AI (bao gồm RAG, Semantic Search nếu có)
Phối hợp với BA, AI Engineer, Software Engineer trong quá trình triển khai dự án; xây dựng tài liệu kỹ thuật và hỗ trợ đào tạo nội bộ khi cần

Nắm vững kiến thức về Data Architecture, Data Modeling, Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, Metadata Management và Data Governance
Thành thạo ít nhất một hệ quản trị CSDL quan hệ (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle); có hiểu biết về NoSQL (MongoDB, Elasticsearch) là lợi thế
Có kinh nghiệm xây dựng Data Pipeline với các công cụ như Kafka, Airflow, Spark hoặc tương đương
Có kiến thức về triển khai hạ tầng dữ liệu on-premise quy mô lớn
Hiểu biết cơ bản về AI Data Platform, Vector Database là điểm cộng
Có từ 2-4 năm kinh nghiệm ở vị trí Data Engineer, Data Architect hoặc tương đương

Yêu cầu — Kỹ năng

Kỹ năng thiết kế kiến trúc dữ liệu, phân tích và đưa ra giải pháp phù hợp với nhu cầu nghiệp vụ
Thành thạo SQL, Python và các công cụ ETL/ELT
Có khả năng tối ưu hiệu năng truy vấn và xử lý dữ liệu ở quy mô vừa/lớn trên hạ tầng on-premise
Kỹ năng viết tài liệu kỹ thuật, tư duy hệ thống, làm việc nhóm tốt

Ưu tiên

Có kinh nghiệm với Docker, Kubernetes triển khai trên hạ tầng on-premise
Từng tham gia dự án Data Warehouse, Big Data hoặc chuyển đổi số quy mô lớn, đặc biệt cho khối chính phủ hoặc doanh nghiệp lớn
Am hiểu các yêu cầu về bảo mật, chủ quyền dữ liệu (data sovereignty) trong môi trường chính phủ/doanh nghiệp lớn

Thông tin công việc