Mô tả công việc: Data Analyst
Thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn nhằm tìm ra insight hữu ích hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Thiết kế, phát triển và duy trì hệ thống báo cáo, dashboard PowerBI trực quan hóa các chỉ số và xu hướng quan trọng cho các bên liên quan.
Đóng vai trò Product Owner cho các dự án dữ liệu: định nghĩa yêu cầu, quản lý backlog và phối hợp cùng các đội nhóm để triển khai sản phẩm dữ liệu.
Phối hợp với Data Engineer để đảm bảo pipeline dữ liệu hiệu quả, chất lượng dữ liệu cao phục vụ phân tích.
Làm việc chặt chẽ với các phòng ban (E-commerce, Marketing, Vận hành...) để chuyển nhu cầu kinh doanh thành giải pháp dữ liệu.
Phân tích dữ liệu hành trình khách hàng, xác định pain point, đề xuất tối ưu trải nghiệm và cải thiện hiệu quả kinh doanh (đặc biệt trong lĩnh vực E-commerce và O2O).
Ứng dụng kiến thức Data Science, Data Engineering hoặc Data Product Management vào các sáng kiến dữ liệu liên phòng ban.
Cập nhật xu hướng, công cụ và best practice trong ngành để liên tục cải tiến quy trình phân tích và báo cáo dữ liệu.
Yêu cầu công việcTrình độ học vấn:
Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Thống kê, Khoa học máy tính hoặc các ngành liên quan.
Có bằng Thạc sĩ là một lợi thế.
Kinh nghiệm làm việc
Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, trong đó ít nhất 2 năm ở vị trí Senior hoặc Lead.
Có kinh nghiệm thực tiễn trong việc xây dựng và quản lý báo cáo, dashboard nâng cao bằng PowerBI.
Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực E-commerce, O2O hoặc phân tích hành trình khách hàng.
Có kinh nghiệm dẫn dắt triển khai Enterprise Data Platform, tích hợp dữ liệu ERP, phân tích CDP.
Am hiểu sâu về mô hình dữ liệu, data warehouse, ETL/ELT, best practices tích hợp dữ liệu
Có kinh nghiệm đảm nhiệm vai trò Product Owner hoặc
quản lý sản phẩm dữ liệu là một lợi thế lớn.
Kiến thức kỹ thuật
Thành thạo SQL để truy vấn và xử lý tập dữ liệu lớn.
Có kinh nghiệm chuyên sâu với PowerBI trong việc trực quan hóa và xây dựng báo cáo dữ liệu.
Ưu tiên ứng viên có kiến thức về Python, R hoặc các công cụ phân tích dữ liệu tương tự.
Hiểu biết về mô hình dữ liệu, quy trình ETL và hệ thống kho dữ liệu.
Có kinh nghiệm làm việc với các nền tảng điện toán đám mây (AWS, Azure, GCP) là một lợi thế.
Quản trị & Chất lượng Dữ liệu
Triển khai khung quản trị dữ liệu (data governance), data cataloging và
quản lý chất lượng dữ liệu trên toàn doanh nghiệp.
Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu cá nhân trong nước và quốc tế (VD: Nghị định Bảo vệ dữ liệu cá nhân - PDPA Việt Nam, GDPR khi áp dụng).
Xây dựng và giám sát KPI dữ liệu, chính sách sử dụng dữ liệu và tiêu chuẩn bảo mật.
Kỹ năng mềm
Tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề tốt.
Kỹ năng giao tiếp xuất sắc, có khả năng truyền đạt insight dữ liệu phức tạp cho các bên không chuyên môn.
Có khả năng làm việc đa nhiệm, quản lý nhiều ưu tiên trong môi trường tốc độ cao.
Tinh thần hợp tác, có kinh nghiệm làm việc trong các nhóm đa chức năng và cập nhật công nghệ mới liên tục. Am hiểu về kiến thức data:
Tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề tốt.
Kỹ năng giao tiếp xuất sắc, có khả năng truyền đạt insight dữ liệu phức tạp cho các bên không chuyên môn.
Có khả năng làm việc đa nhiệm, quản lý nhiều ưu tiên trong môi trường tốc độ cao.
Tinh thần hợp tác, có kinh nghiệm làm việc trong các nhóm đa chức năng và cập nhật công nghệ mới liên tục.
Có hiểu biết hoặc kinh nghiệm liên quan đến Data Science sẽ là một lợi thế (Option):
Nắm vững các kỹ thuật phân tích nâng cao như: phân cụm, phân loại, mô hình dự báo, recommendation.
Có kinh nghiệm xây dựng mô hình Machine Learning cơ bản bằng Python (Scikit-learn) hoặc R.
Hiểu biết về feature engineering, đánh giá mô hình, cross-validation.
Kinh nghiệm triển khai mô hình vào thực tế (productionization) là một điểm cộng.
Am hiểu các use case: demand forecasting, churn prediction, customer segmentation, customer lifetime value...
Mô tả công việc: Data Engineer
Thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa data pipeline quy mô lớn phục vụ xử lý dữ liệu batch/streaming cho các ứng dụng phân tích và AI.
Phát triển và vận hành ML/AI Platform, đảm bảo khả năng tích hợp và phục vụ mô hình AI ở môi trường production.
Phối hợp chặt chẽ với Data Scientist & AI/ML Engineers để xây dựng, huấn luyện, triển khai và theo dõi mô hình machine learning/AI.
Xây dựng kiến trúc ETL/ELT tối ưu, đảm bảo chất lượng dữ liệu, lineage, metadata và khả năng mở rộng theo nhu cầu kinh doanh.
Xây dựng và tối ưu inference pipeline, hỗ trợ real-time decision, batch scoring, feature pipelines và model lifecycle.
Thiết lập CI/CD cho Data & ML pipelines, automated testing, monitoring và alerting cho production workloads.
Đảm bảo tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu, quyền truy cập, compliance, data governance
Đề xuất và ứng dụng AI vào tối ưu quy trình vận hành dữ liệu, cải thiện automation, hiệu năng và giá trị khai thác dữ liệu
Governance:
Quản trị chính sách và quy trình dữ liệu:
Xây dựng và triển khai data governance framework, chính sách và procedures
Định nghĩa data ownership, stewardship roles và trách nhiệm trong tổ chức
Thiết lập data classification standards và metadata management policies
Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu (GDPR, PDPA, và các quy định khác theo pháp luật Việt Nam)
Quản lý chất lượng dữ liệu:
Xây dựng và giám sát data quality framework và KPIs
Triển khai data quality assessment và monitoring processes
Phối hợp với data owners để giải quyết data quality issues
Xây dựng data cleansing và validation rules
Bảo mật và tuân thủ:
Thiết lập data access controls, privacy policies và security standards
Quản lý data lineage và audit trails
Đảm bảo compliance với internal policies và external regulations
Phối hợp với Legal, IT Security và Compliance teams trong các vấn đề liên quan đến dữ liệu
Đào tạo:
Tổ chức training về data governance policies và best practices cho nhân viên
Xây dựng data catalog và documentation để người dùng dễ dàng tìm kiếm và hiểu dữ liệu
Tư vấn cho business units về việc sử dụng dữ liệu đúng cách và hợp quy
Báo cáo định kỳ về data governance maturity và compliance status cho leadership
Architect:
Thiết kế kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp:
Thiết kế và phát triển kiến trúc dữ liệu tổng thể phù hợp với chiến lược kinh doanh và công nghệ
của tổ chức
Xây dựng data model, schema và cấu trúc cơ sở dữ liệu cho data warehouse, data lake và các hệ
thống phân tích
Định nghĩa standards và best practices cho thiết kế dữ liệu trong toàn tổ chức
Đánh giá và lựa chọn công nghệ, nền tảng dữ liệu phù hợp với nhu cầu hiện tại và tương lai
Xây dựng tài liệu và tuân thủ:
Xây dựng và duy trì architecture documentation, data dictionary và technical specifications
Đảm bảo kiến trúc dữ liệu tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư
Theo dõi xu hướng công nghệ mới và đề xuất cải tiến
Quản lý dữ liệu doanh nghiệp:
Thiết kế và triển khai data integration framework trên nền tảng dữ liệu lớn, bao gồm ETL/ELT pipelines
Đảm bảo data quality, consistency và availability across systems
Xây dựng metadata management và data catalog
Tối ưu hóa performance của database và data pipelines
Tư vấn và hỗ trợ kỹ thuật:
Làm việc với business stakeholders để hiểu yêu cầu dữ liệu và đề xuất giải pháp
Hướng dẫn và mentoring đội ngũ Data Engineer, Data Analyst về kiến trúc và thiết kế
Review technical design và code từ team members
Giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp liên quan đến dữ liệu
More inf: [protected info]