Data Engineer (Leader)

Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Kỹ thuật hoặc các ngành liên quan.
Có kinh nghiệm vững chắc, thông thường tương đương từ 3năm kinh nghiệm trở lên, trong lĩnh vực Data Engineering, sử dụng Python, SQL và Spark/PySpark.
Hiểu biết tốt về các miền dữ liệu trong lĩnh vực Ngân hàng số, bao gồm dữ liệu T24, giao dịch trên ứng dụng di động, sản phẩm ngân hàng, sự kiện ứng dụng, hành vi khách hàng và luồng nghiệp vụ ngân hàng doanh nghiệp.
Có kinh nghiệm thực tế với Google Cloud Platform (GCP), đặc biệt là BigQuery với vai trò nền tảng kho dữ liệu hoặc Lakehouse cốt lõi.
Có kinh nghiệm xây dựng và vận hành các luồng xử lý dữ liệu lớn (Big Data), bao gồm xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực bằng Spark, Spark Streaming hoặc các framework tương đương.
Có kinh nghiệm thực tế với các công nghệ xử lý dữ liệu luồng theo thời gian thực như Spark Streaming, Flink, Kafka Streams và công cụ điều phối quy trình xử lý dữ liệu như Airflow.
Thành thạo dbt trong chuyển đổi dữ liệu, phát triển bằng Python/PySpark và các phương pháp hiện đại trong xây dựng kho dữ liệu hoặc Lakehouse.
Có chuyên môn về mô hình hóa dữ liệu có khả năng mở rộng; ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm với Data Vault 2.0, hoặc đã triển khai thành công các mô hình dữ liệu doanh nghiệp linh hoạt, có khả năng kiểm toán như Medallion hoặc Lakehouse.
Am hiểu về quản trị dữ liệu, truy xuất nguồn gốc dữ liệu và các yêu cầu tuân thủ trong môi trường ngân hàng chịu sự quản lý chặt chẽ.
Có kinh nghiệm thiết kế, phát triển và tối ưu hóa API RESTful và/hoặc GraphQL, bao gồm thiết kế schema, tối ưu hiệu năng, quản lý phiên bản, bảo mật, giới hạn tần suất truy cập (Rate Limiting) và tích hợp với giao diện ứng dụng di động/web hoặc kiến trúc Microservices.
Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ AI Copilot và hiểu biết thực tế về AI Agent, ví dụ GitHub Copilot, Claude Code, OpenClaw..., nhằm tăng tốc độ phát triển, hỗ trợ rà soát mã nguồn và tự động hóa các luồng xử lý dữ liệu.