Data Engineer Bank

• Có kinh nghiệm dày dạn trong việc thiết kế, phát triển và duy trì các giải pháp Kho dữ liệu doanh nghiệp (DWH), Data Lake và Data Mart.
• Có kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng, tối ưu hóa và giám sát các quy trình (pipeline) ETL/ELT sử dụng các công cụ tích hợp dữ liệu cấp doanh nghiệp (Pentaho, Informatica, Talend, Oracle ODI hoặc tương đương).
• Thành thạo kỹ năng phát triển SQL và tối ưu hóa hiệu năng trên Oracle, PostgreSQL, SQL Server hoặc các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) cấp doanh nghiệp khác.
• Am hiểu vững chắc về các phương pháp mô hình hóa dữ liệu, bao gồm Star Schema, Snowflake Schema, Kimball và Data Vault.
• Có kinh nghiệm với các công nghệ Change Data Capture (CDC) như Oracle GoldenGate, Debezium hoặc các giải pháp tích hợp dữ liệu thời gian thực tương đương.
• Có kinh nghiệm làm việc với các công nghệ Big Data bao gồm Apache Spark, Hadoop, Hive, Trino/Presto, Kafka và các framework xử lý dữ liệu phân tán.
• Có kinh nghiệm thực tế với các công cụ điều phối quy trình làm việc (workflow orchestration) và lập lịch (scheduling) như Apache Airflow, Control-M, Autosys hoặc các công cụ lập lịch cấp doanh nghiệp.
• Có kinh nghiệm phát triển các giải pháp xử lý dữ liệu sử dụng Python, Java hoặc Scala.
• Am hiểu sâu sắc về chất lượng dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu (metadata), nguồn gốc dữ liệu (data lineage) và các nguyên tắc quản trị dữ liệu doanh nghiệp.
• Có kinh nghiệm thiết kế và triển khai các quy trình xử lý theo lô (batch processing) cũng như các quy trình dữ liệu thời gian thực hoặc gần thời gian thực.
• Quen thuộc với RESTful API, JSON/XML, tích hợp dựa trên tệp tin (file-based integration) và các mô hình tích hợp doanh nghiệp.
• Có kinh nghiệm làm việc trong môi trường Linux/Unix, viết script (Shell scripting) và tự động hóa.
• Có kinh nghiệm với Git, quy trình CI/CD, Docker, Kubernetes và các thực hành DevOps là một lợi thế.
• Có kinh nghiệm với các nền tảng dữ liệu trên nền tảng đám mây (AWS, Azure, Google Cloud) và kiến ​​trúc Lakehouse là một lợi thế.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm việc với các nền tảng BI và phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau, Superset hoặc Oracle BI.
• Có kỹ năng phân tích và xử lý sự cố tốt, cùng khả năng tối ưu hóa khối lượng công việc xử lý dữ liệu quy mô lớn.
• Đặc biệt ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong các lĩnh vực ngân hàng, dịch vụ tài chính, ngân hàng số, AML (chống rửa tiền), báo cáo tuân thủ hoặc các hệ thống xử lý giao dịch khối lượng lớn.
Kiến thức chuyên môn về Ngân hàng (được ưu tiên)
• Kiến trúc Kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW).
• Các hệ thống Core Banking và Hồ sơ thông tin khách hàng (CIF).
• Các mảng nghiệp vụ: Ngân hàng bán lẻ, Ngân hàng doanh nghiệp, Quản lý vốn (Treasury), Cho vay, Tiền gửi và Thanh toán.
• Báo cáo tuân thủ quy định, Basel II/III, IFRS, AML, KYC và Quản trị rủi ro.
• Quản lý dữ liệu tổng thể (MDM) và các giải pháp Customer 360.
• Các khuôn khổ về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư dữ liệu và quản trị dữ liệu ngân hàng.