Xây dựng & phát triển Data Platform
Thiết kế, phát triển và vận hành nền tảng dữ liệu phục vụ OMS, WMS, OPS và các hệ thống nghiệp vụ; tích hợp PostgreSQL, MongoDB, API, object storage và các nguồn dữ liệu khác.
Xây dựng pipeline batch, incremental và CDC/streaming bằng Python, Airflow, Kafka/Kafka Connect/Debezium; sử dụng Spark/Flink khi bài toán yêu cầu xử lý phân tán hoặc near real-time.
Thiết kế pipeline production-grade với idempotency, retry, backfill, watermark, deduplication, schema evolution và khả năng tái xử lý.
Chuẩn hóa
kiến trúc Lakehouse/Bronze-Silver-Gold ở mức phù hợp, bảo đảm lineage, traceability, reliability và khả năng mở rộng.
Software Engineering cho Data
Viết Python và SQL chất lượng production: cấu trúc rõ ràng, testable, maintainable, có logging, error handling và automated test.
Xây dựng service, internal API, connector hoặc worker
phục vụ ingest, transform, data quality và tích hợp dữ liệu.
Áp dụng software engineering practices: code review, coding convention, unit/integration test, dependency management và versioning.
Tối ưu database access, query plan, concurrency, memory/CPU và hiệu năng xử lý dữ liệu.
Data Infrastructure & Platform Engineering
Triển khai và vận hành workload dữ liệu trên Docker/Kubernetes; làm việc với Airflow, Spark Operator, Flink và các workload stateful khi cần.
Thiết kế CI/CD hoặc GitOps cho DAG, data jobs, services và database migration; chuẩn hóa quy trình deploy staging/production.
Quản lý resource limits, secrets, persistent storage, networking, access control, checkpoint và cấu hình môi trường.
Xây dựng observability gồm logging, metrics, alerting, health check và runbook; troubleshooting end-to-end từ application đến orchestration, compute, database và storage.
Tối ưu reliability, scalability và chi phí hạ tầng dữ liệu; tham gia capacity planning và xử lý incident production.
Data Engineering & Data Quality
Hiểu và triển khai data modeling, dimension/fact và data mart cho các domain đơn hàng, inbound, outbound, tồn kho, hoàn trả, SLA và năng suất vận hành.
Thiết lập data contract và kiểm soát schema, completeness, uniqueness, freshness, reconciliation; bảo đảm dữ liệu đủ tin cậy cho vận hành và báo cáo.
Phối hợp với Product/Ops để hiểu business flow và chuyển yêu cầu thành pipeline, dataset hoặc data service phù hợp; vị trí không thiên về BI/analyst.
Technical Ownership
Chịu ownership từ thiết kế kiến trúc, coding, deployment đến vận hành production và xử lý sự cố.
Review code, tài liệu hóa kiến trúc và hướng dẫn kỹ sư khác; đánh giá công nghệ dựa trên hiệu quả, độ phức tạp vận hành và chi phí.
Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm ở Data Engineering, Backend Engineering, Platform/Infrastructure Engineering hoặc vị trí tương đương; có kinh nghiệm thực tế xây dựng hệ thống dữ liệu production.
Không bắt buộc xuất thân thuần Data Engineer. Phù hợp với Backend/Platform Engineer code mạnh, hiểu database và distributed systems, muốn tập trung vào Data Platform.
Ưu tiên ứng viên từng tự xây dựng hoặc nâng cấp nền tảng ở công ty đang tăng trưởng, có khả năng tự ra quyết định kỹ thuật và ownership cao.
Code mạnh là yêu cầu cốt lõi, đặc biệt Python + SQL.
Chấp nhận ứng viên đi lên từ Backend Engineer / Platform Engineer / Infrastructure Engineer, không bắt buộc DE thuần.
Phải hiểu Data Engineering, ETL/ELT, CDC, data modeling, data quality.
Nặng hơn về Kubernetes, Docker, CI/CD, observability, distributed systems, reliability và production troubleshooting. Airflow/Kafka/Debezium/Spark/Flink chuyển thành nhóm công nghệ quan trọng nhưng không bắt ứng viên phải giỏi tất cả.
Nhấn mạnh kiểu người có thể code + build + deploy + operate Data Platform end-to-end.
Thời gian làm việc từ thứ 2 - thứ 6 (8h - 17h30).
Lương thỏa thuận tùy theo năng lực ứng viên.
Xét tăng lương 1 lần/năm căn cứ vào hiệu quả công việc.
Phụ cấp ăn trưa: 1 triệu đồng/tháng.
Thưởng Tết theo quy chế công ty; BHXH và phép năm theo luật lao động.
Môi trường làm việc trẻ, năng động; nhiều cơ hội học hỏi, phát triển và thăng tiến tại Onflow.