Vị trí công việc này hiện tại đã hết hạn nộp hồ sơ, bạn có thể tham khảo thêm một số công việc liên quan phía dưới
Mô tả công việc
Làm sạch, chuẩn bị và tối ưu hóa luồng dữ liệu để phân tích và lập mô hình sâu hơn.
Nhiệm vụ chính
✔ Hỗ trợ thiết kế và phát triển kiến trúc và pipeline dữ liệu, tuân theo các nguyên tắc ETL và thống nhất với mục tiêu kinh doanh.
✔ Cộng tác với nhóm để giải quyết các thách thức về dữ liệu và góp phần cung cấp những hiểu biết có giá trị cho doanh nghiệp.
✔ Hỗ trợ phát triển các sản phẩm dữ liệu giúp nâng cao năng suất của kỹ sư,
chuyên viên phân tích và cán bộ khoa học dữ liệu.
✔ Hợp tác chặt chẽ với các cán bộ khoa học dữ liệu và đội nghiệp vụ để đóng góp vào việc
thiết kế kỹ thuật tính năng cho mục đích lập mô hình.
✔ Tham gia vào việc đánh giá và triển khai các công cụ và quy trình mới cho kỹ thuật dữ liệu phân tích nhằm nâng cao năng suất của nhóm và chất lượng dữ liệu.
✔ Phối hợp với các kỹ sư máy học, chuyên gia BI và
kiến trúc sư giải pháp, hỗ trợ phát triển kiến trúc kỹ thuật cho các dự án của doanh nghiệp.
✔ Tìm hiểu và áp dụng các tiêu chuẩn cũng như thông lệ về dữ liệu với sự hướng dẫn và dìu dắt từ các chuyên gia phân tích và dữ liệu cao cấp.
✔ Tích cực tìm hiểu về công nghệ máy học, khoa học dữ liệu, thị giác máy tính, trí tuệ nhân tạo, thống kê và toán ứng dụng để nâng cao hơn nữa kỹ năng và kiến thức trong lĩnh vực này.
Yêu cầu
Kinh nghiệm
✔ Quen thuộc với các phương pháp linh hoạt (agile), có kinh nghiệm về kỹ thuật dữ liệu trong các đội agile liên chức năng là một nền móng có giá trị.
✔ Một số kinh nghiệm trong việc thiết kế và duy trì kho dữ liệu (data warehouse) và/hoặc hồ dữ liệu (data lake) sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop, Spark hoặc cơ sở dữ liệu phân phối như Redshift và Snowflake là một điểm cộng.
✔ Hiểu biết cơ bản và kinh nghiệm trong việc lưu trữ, truy cập và chuyển đổi dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
✔ Một số kinh nghiệm về các công nghệ cơ sở dữ liệu cloud (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud) và kinh nghiệm cơ bản về phát triển các giải pháp về hạ tầng và dịch vụ điện toán đám mây cho hoạt động dữ liệu và phân tích.
✔ Nhận thức về container hóa, quản lý pipeline và microservices (như Docker, Kubernetes).
✔ Thành thạo việc xây dựng pipeline dữ liệu cũng như triển khai và duy trì chúng bằng các công cụ như Git và Jenkins là một ưu thế.
✔ Kinh nghiệm cơ bản về các khái niệm như máy học, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, thống kê và/hoặc toán ứng dụng là một lợi thế.
✔ Quen thuộc với hệ điều hành Linux là một điểm cộng.
✔ Kiến thức cơ bản về các công cụ BI như Tableau, Power BI hoặc Looker là một điểm cộng.
✔ Có kinh nghiệm trước đây hoặc từng thực tập ở vị trí kỹ thuật dữ liệu hoặc kiến trúc sư dữ liệu là một lợi thế.
Trình độ chuyên môn
✔ Bằng cử nhân về khoa học máy tính, thống kê, kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan
✔ Hơn 1 năm kinh nghiệm thành thạo về ETL, phân tích dữ liệu, SQL và ít nhất một ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Pyspark, Python, Java).
✔ Hơn 1 năm hiểu về mặt khái niệm liên quan đến dữ liệu và phân tích, bao gồm kiến thức cơ bản về mô hình chiều cơ bản, công cụ báo cáo, quản trị dữ liệu cũng như dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
✔ Hơn 1 năm khả năng tối ưu hóa hiệu suất của ETL pipeline để xử lý khối lượng dữ liệu vừa phải.
Quyền lợi
Thưởng
Theo Quy định của Ngân hàng
Thông tin khác
NGÀY ĐĂNG
15/01/2025
CẤP BẬC
Nhân viên
NGÀNH NGHỀ
Công Nghệ Thông Tin/Viễn Thông > Data Engineer/Data Analyst/AI
KỸ NĂNG
Phân Tích Rủi Ro, Quản Trị Rủi Ro Thanh Khoản, Phân Tích Dữ Liệu, Data Warehouse, Hadoop
LĨNH VỰC
Ngân hàng
NGÔN NGỮ TRÌNH BÀY HỒ SƠ
Bất kỳ
SỐ NĂM KINH NGHIỆM TỐI THIỂU
1
QUỐC TỊCH
Không hiển thị
Xem thêm
Thông tin chung
- Ngày hết hạn: 15/02/2025
- Thu nhập: Thương lượng