1. Vị trí Data Engineer (DE)
Mục tiêu: Xây dựng và vận hành hạ tầng dữ liệu ổn định, bảo mật và có khả năng mở rộng để
phục vụ phân tích và Machine Learning.
Trách nhiệm chính: Thiết kế, vận hành hệ thống ETL/ELT tự động từ nhiều nguồn (API, DB, Event Tracking).
Trách nhiệm chính: Quản trị Data Warehouse/Data Lake; tối ưu cấu trúc lưu trữ và hiệu suất truy vấn lớn.
Trách nhiệm chính: Thiết lập Monitoring/Alerting; quản lý phân quyền (IAM) và kiểm soát chi phí (FinOps).
Trách nhiệm chính: Đảm bảo tính toàn vẹn, chính xác và sẵn sàng của dữ liệu cho các đội ngũ liên quan.
2. Analytics Engineer (AE)
Mục tiêu: Cầu nối giữa DE và DA, chuyển đổi dữ liệu thô thành các mô hình dữ liệu (Data Models) tinh gọn, chuẩn xác để hỗ trợ ra quyết định.
Trách nhiệm chính: Xây dựng tầng Transformation (Star Schema, OBT) bằng SQL/dbt để tạo các Data Marts phục vụ BI.
Trách nhiệm chính: Quản lý Semantic Layer, định nghĩa các Business Metrics nhằm đảm bảo "Single Source of Truth".
Trách nhiệm chính: Thiết lập quy trình Automated Testing để giám sát tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu.
Trách nhiệm chính: Tối ưu hiệu năng truy vấn trên Cloud; hỗ trợ Stakeholders giải quyết các bài toán nghiệp vụ phức tạp.
1. Yêu cầu chung
Học vấn: Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ Thông tin, Khoa học dữ liệu hoặc tương đương.
Kinh nghiệm: 2-4 năm vị trí Data/Analytics Engineer hoặc Backend/DA có định hướng kỹ thuật.
Kỹ năng mềm: Tư duy hệ thống, làm việc nhóm, giải quyết vấn đề độc lập, tỉ mỉ và trách nhiệm cao với độ chính xác của dữ liệu.
2. Kỹ năng chuyên môn - Đối với Data Engineer (DE)
Thành thạo Python và SQL nâng cao (Window Function, Query Optimization).
Kinh nghiệm xây dựng ETL/ELT tự động; sử dụng công cụ điều phối (Airflow, Prefect).
Am hiểu GCP (BigQuery), AWS (Redshift) hoặc Snowflake; tối ưu dữ liệu bằng Partitioning/Clustering.
Thành thạo Git và hiểu quy trình CI/CD.
2. Kỹ năng chuyên môn - Đối với Analytics Engineer (AE)
Viết Modular SQL chuyên sâu (CTEs) và tối ưu hóa hiệu suất/chi phí truy vấn.
Kinh nghiệm thực tế với BigQuery, Snowflake hoặc Redshift; sử dụng công cụ dbt (Data Build Tool).
Thành thạo mô hình hóa dữ liệu trên Looker, Power BI hoặc Tableau.
Thành thạo Git; ưu tiên ứng viên hiểu tư duy CI/CD trong phát triển dữ liệu.
3. Kinh nghiệm và Chứng chỉ lợi thế - Vị trí Data Engineer:
Hiểu biết về hệ thống xử lý thời gian thực (Kafka, Pub/Sub) và đồng bộ dữ liệu CDC (Debezium).
Kinh nghiệm về Containerization (Docker) và xây dựng pipeline cho AI/ML (MLOps).
Ưu tiên chứng chỉ: Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Data Engineer hoặc Snowflake SnowPro.
3. Kinh nghiệm và Chứng chỉ lợi thế - Vị trí Analytics Engineer:
Am hiểu dữ liệu Product (Event tracking, GA4, Firebase); có tư duy xử lý và chuẩn hóa dữ liệu thô (Raw data) từ các nền tảng Tracking.
Khả năng viết Python cơ bản để hỗ trợ biến đổi dữ liệu phức tạp và quản lý Metadata/Data Dictionary.
Ưu tiên chứng chỉ: dbt Analytics Engineering Certification hoặc các chứng chỉ về Cloud Data Warehouse.
Mức lương cạnh tranh theo năng lực, thưởng theo hiệu quả công việc và dự án.
Có cơ hội làm việc với dữ liệu người dùng quy mô lớn trong lĩnh vực game/ app.
Môi trường làm việc trẻ trung, năng động, chuyên nghiệp.
Cung cấp máy tính làm việc, phụ cấp ăn trưa/ đi lại.
Đầy đủ chế độ bảo hiểm, nghỉ phép, nghỉ lễ theo quy định; khám sức khỏe định kỳ hàng năm.
Chế độ nghỉ mát hàng năm, picnic, team building và các hoạt động gắn kết nhân viên.
Hoạt động phúc lợi: thăm hỏi cưới hỏi, bệnh tật, việc hiếu, sinh nhật hàng tháng, quà tặng dịp lễ Tết.
Hoạt động văn hóa - thể thao: CLB đàn, hát, bóng đá, cầu lông, bi-a, eSports.