Mô tả công việc
✔ 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 công việc
✔ 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