Kỹ Sư Data

Có ít nhất 3 năm kinh nghiệm ở vị trí Data Engineer / Backend Engineer làm việc chuyên sâu về dữ liệu / BI Engineer.
Nắm vững quy trình xử lý dữ liệu end-to-end: từ thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, tổng hợp cho đến trình bày; hiểu rõ khái niệm ETL/ELT, data warehouse, data mart, batch vs streaming.
Thành thạo SQL (đặc biệt là PostgreSQL): viết query phức tạp, tối ưu query, hiểu về execution plan, index, partition.
Có kinh nghiệm làm việc với ít nhất 2 trong số các hệ quản trị dữ liệu: Google Datastore/Firestore, MongoDB, PostgreSQL, MySQL hoặc tương đương.
Có kinh nghiệm xây dựng data pipeline bằng ít nhất một trong các công cụ: Apache Airflow, Prefect, Dagster, dbt, Luigi hoặc tương đương. Nếu đã từng tự xây pipeline bằng Python/scheduler cũng được chấp nhận.
Thành thạo Python cho xử lý dữ liệu (pandas, SQLAlchemy hoặc tương đương).
Có khả năng tìm hiểu và nắm bắt nghiệp vụ khách hàng nhanh chóng: chủ động trao đổi với các bộ phận nghiệp vụ / khách hàng để hiểu bản chất bài toán, từ đó chuyển hóa yêu cầu nghiệp vụ thành mô hình dữ liệu và pipeline phù hợp.
Có khả năng đánh giá tính đúng đắn của dữ liệu (data validation / data quality): biết đặt câu hỏi phản biện với số liệu, phát hiện dữ liệu bất thường, đối chiếu chéo giữa các nguồn, xây dựng các kiểm tra tự động (data quality check) để đảm bảo dữ liệu tin cậy trước khi đưa lên báo cáo.
Có tư duy về bảo mật dữ liệu: hiểu về phân quyền, dữ liệu nhạy cảm (PII), mã hóa, audit log; biết cách thiết kế pipeline sao cho hạn chế rủi ro rò rỉ dữ liệu.
Có tư duy tối ưu: biết cách đánh giá và cải thiện hiệu năng pipeline, hiệu năng truy vấn, tối ưu chi phí lưu trữ và tính toán.
Có khả năng đọc hiểu tài liệu tiếng Anh tốt, có khả năng tự học công nghệ mới.
Cẩn thận, tỉ mỉ với dữ liệu, có tinh thần trách nhiệm cao (vì sai số dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định kinh doanh).
Ưu tiên (là lợi thế):
Thành thạo Apache Superset: cấu hình, quản trị, tối ưu dashboard, viết custom chart, tích hợp với các nguồn dữ liệu khác nhau.
Có kinh nghiệm với data modeling cho warehouse (star schema, snowflake schema, dimensional modeling).
Có kinh nghiệm với các công nghệ big data / xử lý dữ liệu lớn: Spark, Kafka, ClickHouse, BigQuery...
Có kinh nghiệm làm việc với hạ tầng cloud (Google Cloud Platform), Docker, Kubernetes.
Có khả năng xây dựng và dẫn dắt team dữ liệu: định hình quy trình, chuẩn hóa cách làm việc, mentor thành viên junior - hướng phát triển thành Data Lead trong tương lai.
Có kinh nghiệm với các công cụ giám sát pipeline / data quality (Great Expectations, Monte Carlo hoặc tương đương).