Tìm việc làm data analyst (2.430 việc)
- Lộ trình phát triển lên Lead BA/Quản lý dự án triển khai.
- Từ 2-4 năm kinh nghiệm triển khai ERP, MES hoặc phần mềm quản trị cho doanh nghiệp sản xuất.
- Ưu tiên: đã sử dụng hoặc tham gia triển khai một hệ thống ERP/MES bất kỳ (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, Odoo, Infor, Epicor, ERPNext, Bravo, Fast, MISA).
- Fresher thực hiện các hạng mục triển khai dưới sự hướng dẫn của Middle BA/PM hoặc Lead BA.
- Colleges/University graduate with relevant majors (Logistics, economics, Import-Export).
- Rate analysis, quotation negotiation with Customer/LSP/Vendor.
- Ít nhất 2 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analytics, có kinh nghiệm trong ngành game
- Hiểu biết về Machine Learning/Data Science là lợi thế
- Thiết kế, xây dựng và tối ưu Data Model, quy trình ETL/ELT, đảm bảo tính chính xác, nhất quán và hiệu quả trong khai thác dữ liệu
- Có từ 6 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analytics, Business Intelligence hoặc các vị trí phân tích dữ liệu tương đương
- Có tối thiểu 2 - 3 năm kinh nghiệm ở vị trí Data Analyst, Data Engineer hoặc các vị trí liên quan
- Phát triển, vận hành và tối ưu Data Pipeline, các quy trình ETL nhằm thu thập, xử lý và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn
- Có từ 1, 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (Data Analyst, BI Analyst hoặc vị trí tương đương)
- Tham gia xây dựng, cập nhật Data Model và hỗ trợ vận hành các luồng ETL/ELT
- As a Data Analyst Trainee at Vexere, you will turn raw data into clear, actionable insights that guide day-to-day business decisions
- You'll collaborate with senior analysts and the teams in your assigned product line to collect and clean data, explore trends, and design dashboards that highlight key performance metrics
- We are looking for a Data Analyst (DA) as a gatekeeper for an organization's data so stakeholders can understand and use it to make strategic business decisions
- To do well in this role you need an excellent eye for detail, experience as a data analyst, and a deep understanding of popular data analysis tools and databases
- Tham gia các dự án: chuyển đổi số, ERP, BI system, data warehouse, automation
- Có kiến thức về Data, Automation, AI Tools
- Experience with text data: normalization, tokenization, fuzzy matching
- Using LLMs for data labeling, enrichment or evaluation
- Maintain Marketing & Loyalty Datamart, ensure data quality & consistency
- 2+ years of experience in marketing data analysis: loyalty, CRM, campaign
- Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ BI như: Power BI, Google Data Studio, Tableau hoặc các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác
- Thành thạo ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu lớn bigdata: SQL, R hoặc Python
- Trực tiếp tham gia giảng dạy các khoá học về data của MindX (D4E, BI, DA, DA Career Kickstart)
- Ưu đãi tham gia các khóa học của MindX (Global developer, AI, Product Manager).
- Được sử dụng không gian làm việc miễn phí tại MindX Space tại HN và TP.
- The role supports day-to-day supply chain operations to ensure accurate, timely, and efficient flow of products, data, and information
- This role is responsible for system data processing, progress tracking, order and payment support, and close coordination with internal stakeholders to maintain data integrity and operational efficiency
- Đại học trở lên các ngành CNTT, Hệ thống TT, Khoa học Máy tính, Toán Tin hoặc liên quan.
- Thành thạo một hoặc nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, v.v.
- Data Analyst Manager is responsible for leading the data analytics function, transforming business data into actionable insights, and driving data-driven decision-making across the organization
- Collaborate with Data Engineering and IT teams to improve data reliability
- As the Supply Chain Data Analyst, you will play a critical role in enabling data-driven decision-making across Crossian's supply chain operations
- Your primary focus will be analyzing customer feedback and operational data to identify insights that improve product quality, reduce return rates, and enhance customer satisfaction
- Data prep: Xây dựng các data pipeline tổng hợp master data về hành vi 360 của khách hàng
- Tối thiểu 2-4 năm kinh nghiệm: BI /Data Analyst / BA
I. Data Analyst là gì? Khác gì Business Analyst?
Data Analyst (DA) là người thu thập, xử lý và diễn giải dữ liệu thô thành thông tin có giá trị (insights), giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên cơ sở thực tế thay vì cảm tính.
Trong khi DA tập trung vào khai thác sự thật từ con số qua các công cụ kỹ thuật, Business Analyst (BA) lại ưu tiên giao tiếp và tối ưu quy trình kinh doanh.
Nếu là sinh viên mới ra trường, JobOKO khuyên bạn nên nhắm tới vị trí thực tập hoặc Junior tại các công ty E-commerce (Shopee), Fintech (MoMo), Agency Marketing hoặc bộ phận BI (Business Intelligence) của các ngân hàng để học quy trình bài bản từ làm sạch dữ liệu đến trực quan hóa Dashboard.
Bạn đang tìm kiếm cơ hội bứt phá thu nhập?
Đừng bỏ lỡ danh sách các vị trí việc làm IT HOT tại các tập đoàn lớn nhé!
II. Ai phù hợp làm Data Analyst?
Nghề Data Analyst dành cho những ai có tư duy logic, sự tò mò và đam mê giải quyết vấn đề từ con số. Bên cạnh nền tảng kỹ thuật (SQL, Python, BI), ứng viên cần có kỹ năng kể chuyện dữ liệu (Storytelling) để chuyển hóa insight thành hành động.
Bạn băn khoăn liệu tính cách của mình có thực sự phù hợp làm Data Analyst?
III. Kỹ năng cần có để ứng tuyển Data Analyst
1. Nền tảng Excel và SQL
Đây là bộ đôi "vũ khí" bắt buộc để trích xuất và xử lý dữ liệu lớn tại mọi ngân hàng hay doanh nghiệp TMĐT. Excel giúp tính toán nhanh, trong khi SQL là ngôn ngữ cốt lõi để truy vấn thông tin từ các hệ thống cơ sở dữ liệu.
2. Công cụ trực quan hóa Power BI hoặc Tableau
Sau khi xử lý dữ liệu, bạn cần kỹ năng thiết kế Dashboard tự động để giúp ban lãnh đạo theo dõi KPI theo thời gian thực. Kỹ năng này đặc biệt được săn đón tại các tập đoàn đa quốc gia có hệ thống báo cáo phức tạp.
3. Lập trình Python xử lý dữ liệu chuyên sâu
Tại các Tech startup hoặc Fintech, Python là công cụ mạnh mẽ để tự động hóa báo cáo và triển khai các mô hình dự báo chuyên sâu. Nó giúp bạn vượt qua giới hạn của Excel khi đối mặt với những tệp dữ liệu khổng lồ hàng triệu dòng.
4. Tư duy phân tích và kiến thức ngành (Domain Knowledge)
Bên cạnh kỹ thuật, Analyst cần hiểu sâu lĩnh vực đang làm (Tài chính, Marketing...) để đặt đúng câu hỏi và tìm ra insight thực tế. Đây là "chìa khóa" giúp bạn thăng tiến tại các Agency hoặc các bộ phận phát triển chiến lược.
5. Kể chuyện dữ liệu và giao tiếp thuyết phục
Để những phân tích không bị bỏ xám, bạn cần khả năng Storytelling để thuyết phục các bên liên quan thực hiện theo đề xuất hành động. Kỹ năng này giúp bạn tỏa sáng trong các buổi họp báo cáo tại mọi loại hình doanh nghiệp.
6. Kỹ năng cộng tác cùng AI trong phân tích
Đến năm 2026, việc làm chủ các công cụ AI như ChatGPT, Gemini hay Claude sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc viết code và làm sạch dữ liệu. Đây là năng lực sinh tồn giúp bạn thích nghi nhanh chóng với sự thay đổi của công nghệ tại các công ty chuyển đổi số.
Bạn chưa có CV ấn tượng?
Sử dụng ngay công cụ tạo CV online của JobOKO để tối ưu cho ATS nhé!
IV. Bật mí bộ câu hỏi phỏng vấn Data Analyst 2026
Năm 2026, JobOKO dự đoán, phỏng vấn Data Analyst khả năng lớn sẽ tập trung vào tư duy giải quyết vấn đề và khả năng tối ưu hóa quy trình cùng AI. Nhà tuyển dụng tại các Tập đoàn lớn (Fintech, Ngân hàng) sẽ ưu tiên SQL/Big Data, trong khi Startup/Agency sẽ đề cao sự đa nhiệm và học nhanh. Bạn nên chuẩn bị kỹ các câu hỏi về kỹ thuật cốt lõi, phân tích tình huống kinh doanh và kể chuyện bằng dữ liệu để ghi điểm.
Một số câu hỏi thường gặp:
- Câu hỏi về SQL: Phân biệt sự khác nhau giữa mệnh đề WHERE và HAVING, đồng thời nêu tình huống cụ thể bạn sẽ sử dụng Window Functions thay vì GROUP BY để giải quyết bài toán xếp hạng hoặc tính tổng lũy kế.
- Câu hỏi về xử lý dữ liệu: Bạn áp dụng quy trình nào để làm sạch một tập dữ liệu lộn xộn và cách bạn giải quyết các giá trị bị thiếu (missing values) thông qua các phương pháp như Imputation (thay thế) hay xóa bỏ.
- Câu hỏi về phân tích tình huống: Nếu doanh thu giảm 25% bất ngờ, bạn sẽ bắt đầu điều tra từ những chỉ số (metrics) nào đầu tiên và áp dụng quy trình 5 bước nào để tìm ra nguyên nhân gốc rễ.
- Câu hỏi về ứng dụng AI: Bạn hiện đang sử dụng các công cụ AI (như ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot hay Julius AI) như thế nào để tối ưu hóa việc viết mã Python/SQL và tự động hóa quy trình báo cáo.
- Câu hỏi về giải quyết xung đột: Hãy kể về một lần kết quả phân tích của bạn trái ngược hoàn toàn với giả định của quản lý cấp cao và cách bạn sử dụng dữ liệu để thuyết phục họ thay đổi quyết định.
Để tự tin hơn trước hội đồng tuyển dụng, hãy tham khảo ngay bộ bí kíp độc quyền từ JobOKO:
V. FAQ - Một số câu hỏi thường gặp
1. Data Analyst cần học ngành gì?
Bạn nên ưu tiên các ngành Khoa học máy tính, Toán - Thống kê, Khoa học dữ liệu hoặc Hệ thống thông tin quản lý. Ngoài ra, khối ngành Kinh tế, Tài chính, Marketing cũng rất phù hợp nếu được đào tạo định hướng phân tích.
2. Lương Data Analyst hiện nay bao nhiêu?
Mức lương tại Việt Nam dao động phổ biến từ 10 - 45 triệu VNĐ/tháng. Nhóm dưới 1 năm kinh nghiệm nhận khoảng 10 - 15 triệu, từ 1 - 3 năm đạt 15 - 25 triệu, và cấp chuyên gia trên 5 năm có thể trên 45 triệu.
3. Data Analyst làm việc ở đâu?
Data Analyst có thể làm việc tại các doanh nghiệp Thương mại điện tử, Tài chính - Ngân hàng, Y tế, Công nghệ và Logistics. Đây là vị trí thiết yếu tại các tập đoàn lớn, startup công nghệ và agency.
4. Tìm việc Data Analyst ở đâu?
Để tiếp cận cơ hội tốt, bạn nên ưu tiên nền tảng có bộ lọc rõ theo kỹ năng (SQL, Python, BI), kinh nghiệm và mức lương. Truy cập trang tìm việc JobOKO và bật thông báo việc làm để nhận tin tuyển dụng mới, nhanh và phù hợp nhất với định hướng.
Nếu gặp bất cứ vấn đề gì cần hỗ trợ, hãy gọi tới HOTLINE hoặc gửi thư về địa chỉ email bên dưới để được hỗ trợ.
Giải thưởng của chúng tôi
Giải đồng
Chương trình Make in Viet-Nam 2023
Top 3
Nền tảng số tiêu biểu của Bộ TT&TT 2022
Top 10
Dự án xuất sắc nhất Viet-Solutions 2020 - Chương trình Chuyển đổi số Quốc gia của Bộ TT&TT