Loại hình
Toàn thời gian
Hình thức
Tại văn phòng
Cấp bậc
Nhân viên
Ngành nghề
Kỹ thuật / Cơ khí
Mức lương
Từ 35tr
Địa điểm
Quận 7, Hồ Chí Minh, Hồ Chí Minh
Tổng quan
- Thiết kế kiến trúc & mô hình dữ liệu
- Chịu trách nhiệm chính (owner) về kiến trúc nền tảng dữ liệu (data warehouse/lakehouse): viết design doc, phân tích trade-off (batch và streaming, chi phí và độ trễ, build và buy) và bảo vệ phương án trước các bên liên quan.
- Xây dựng mô hình dữ liệu (dimensional modeling, star schema, SCD) cho các nghiệp vụ đặc thù bán lẻ: fact giao dịch bán hàng theo dòng hóa đơn, snapshot tồn kho theo ngày/cửa hàng/SKU, đơn mua hàng và nhập kho, hủy hàng, hiệu quả chương trình khuyến mãi, khách hàng thành viên.
- Định nghĩa các tầng dữ liệu (raw/staging/core/mart) và chuẩn đặt tên, phân vùng (partition), clustering, chính sách lưu trữ.
- Đánh giá, lựa chọn công nghệ và đề xuất lộ trình phát triển nền tảng dữ liệu phù hợp với roadmap công ty.
- Xây dựng & vận hành data pipeline
- Thiết kế và phát triển pipeline ETL/ELT batch và real-time/near real-time thu thập dữ liệu từ POS, ERP (Microsoft Dynamics 365), hệ thống kho, e-commerce và các cơ sở dữ liệu nghiệp vụ (MongoDB, PostgreSQL, MySQL, SQL Server).
- Triển khai Change Data Capture (CDC) và streaming (Kafka, Debezium hoặc tương đương) để đồng bộ dữ liệu giữa các hệ thống; xử lý dữ liệu đến muộn (late-arriving data), bản ghi trùng lặp, thứ tự sự kiện và thay đổi schema từ nguồn (schema evolution).
- Thống nhất data contract với các đội phát triển hệ thống nguồn: định nghĩa schema, quy trình thông báo và kiểm soát thay đổi để tránh làm gãy pipeline phía sau.
- Điều phối và lập lịch luồng dữ liệu bằng công cụ orchestration (Airflow hoặc tương đương); xây dựng cơ chế retry, backfill, idempotency.
- Phát triển lớp transformation bằng SQL/dbt; tối ưu hiệu năng truy vấn và chi phí xử lý trên cloud data warehouse (BigQuery hoặc tương đương).
- Chất lượng, giám sát & quản trị dữ liệu
- Xây dựng khung kiểm soát chất lượng dữ liệu (kiểm tra tính đầy đủ, duy nhất, hợp lệ) và cơ chế đối soát (reconciliation) số liệu kho dữ liệu với hệ thống nguồn, đặc biệt là doanh thu, tồn kho với số liệu Tài chính/ERP.
- Định nghĩa và chịu trách nhiệm về SLO dữ liệu (độ tươi - freshness, độ đầy đủ - completeness, độ chính xác) cho các luồng dữ liệu quan trọng; thiết lập giám sát và cảnh báo tương ứng.
- Dẫn dắt xử lý sự cố dữ liệu và thực hiện post-mortem (phân tích nguyên nhân gốc, hành động phòng ngừa).
- Quản lý metadata, data catalog, data lineage và tài liệu hóa các luồng dữ liệu, bảng dữ liệu.
- Triển khai phân quyền truy cập, bảo mật và che giấu dữ liệu nhạy cảm (PII), tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
- Kiểm thử, tự động hóa & tối ưu
- Xây dựng chiến lược kiểm thử cho data pipeline: unit test cho logic xử lý, dbt tests/data tests cho mô hình dữ liệu, kiểm thử với bộ dữ liệu mẫu trước khi triển khai.
- Áp dụng CI/CD cho data pipeline (test, review, deploy tự động) và quản lý cấu hình pipeline dưới dạng code.
- Phối hợp với đội System trong việc triển khai, vận hành hạ tầng cho các dịch vụ dữ liệu (container, cloud resource); đội System chịu trách nhiệm hạ tầng nền tảng.
- Theo dõi và tối ưu chi phí lưu trữ, tính toán trên nền tảng cloud.
- Dẫn dắt & phối hợp
- Làm việc với các phòng ban kinh doanh (Mua hàng, Vận hành, Marketing, Tài chính, Chuỗi cung ứng) để nắm bắt nhu cầu và chuyển hóa thành giải pháp dữ liệu.
- Phối hợp với đội Data Analyst/BI để cung cấp data mart, semantic layer phục vụ dashboard và báo cáo; hỗ trợ đội Data Science về dữ liệu cho các bài toán dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho.
- Phối hợp với đội Development và System để thống nhất cấu trúc dữ liệu nguồn và tích hợp hệ thống.
- Kết quả kỳ vọng trong 6-12 tháng đầu
- Chuẩn hóa các data mart cốt lõi (bán hàng, tồn kho, mua hàng, khuyến mãi) làm nguồn số liệu thống nhất cho toàn công ty.
- Thiết lập SLO, giám sát và cơ chế đối soát tự động cho các luồng dữ liệu quan trọng; giảm rõ rệt số sự cố sai lệch số liệu.
- Tối ưu chi phí truy vấn và lưu trữ trên data warehouse.
- Hoàn thiện tài liệu, tiêu chuẩn phát triển và quy trình review để đội dữ liệu có thể mở rộng.
Yêu cầu
- Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành CNTT, Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, Toán - Tin hoặc tương đương.
- Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dữ liệu, trong đó ít nhất 3 năm ở vị trí Data Engineer.
- Đã trực tiếp thiết kế và vận hành data warehouse/data pipeline trên môi trường production với khối lượng dữ liệu lớn.
- Có kinh nghiệm dẫn dắt kỹ thuật hoặc hướng dẫn thành viên trong đội.
- Thành thạo SQL nâng cao (window function, CTE, tối ưu truy vấn) và lập trình Python (hoặc Scala/Java).
- Nắm vững kiến thức data modeling, data warehousing (Kimball), các khái niệm SCD, fact/dimension, incremental load.
- Có kinh nghiệm thực tế với ít nhất một cloud data warehouse (BigQuery hoặc tương đương) và các hệ quản trị CSDL quan hệ, NoSQL (MongoDB).
- Thành thạo công cụ orchestration (Airflow hoặc tương đương) và transformation (dbt).
- Có kinh nghiệm thực tế triển khai CDC/streaming trên production (Kafka, Debezium hoặc tương đương), nắm được các vấn đề về thứ tự sự kiện, trùng lặp và schema evolution.
- Có kinh nghiệm kiểm thử dữ liệu và data pipeline (unit test, dbt tests, data quality checks).
- Sử dụng thành thạo Git, CI/CD, Docker.
- Hiểu biết về data quality, data governance, bảo mật và phân quyền dữ liệu.
- Tư duy hệ thống, phân tích và giải quyết vấn đề tốt; chú trọng tính chính xác của dữ liệu.
- Kỹ năng giao tiếp, trình bày giải pháp kỹ thuật cho cả đối tượng kỹ thuật và nghiệp vụ.
- Chủ động, có tinh thần trách nhiệm cao (ownership), khả năng tự học và cập nhật công nghệ mới.
- Khả năng hướng dẫn, đào tạo và làm việc nhóm; sẵn sàng hỗ trợ xử lý sự cố dữ liệu ngoài giờ khi cần thiết.
- Ưu tiên
- Có chứng chỉ chuyên môn: Google Professional Data Engineer, AWS Data Analytics/Data Engineer, Azure Data Engineer, Databricks, dbt hoặc tương đương.
- Kinh nghiệm trong lĩnh vực bán lẻ, chuỗi siêu thị, FMCG hoặc e-commerce (dữ liệu POS, tồn kho, khuyến mãi, chuỗi cung ứng).
- Kinh nghiệm tích hợp dữ liệu với ERP (Microsoft Dynamics 365 F&O, SAP...).
- Kinh nghiệm xử lý dữ liệu phân tán với Spark hoặc Flink.
- Hiểu biết về Kubernetes, Terraform (Infrastructure as Code).
- Kinh nghiệm xây dựng dữ liệu phục vụ các bài toán dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho hoặc Machine Learning.
- Sử dụng laptop cá nhân để làm việc ***
Quyền lợi
- Đãi ngộ hấp dẫn, thu nhập phù hợp năng lực
- Môi trường TRẺ chuyên nghiệp, sáng tạo,cạnh tranh
- Môi trường trẻ chuyên nghiệp, năng động, sáng tạo, phát triển, có nhiều cơ hội thăng tiến
- Được đào tạo nâng cao năng lực, thoải mái đề xuất ý tưởng để nâng cao hiệu suất làm việc.
- Được hưởng đầy đủ các chính sách về lao động theo luật lao động về Lương, thưởng, nghỉ Lễ, Tết
- Trang phục tự do, phòng làm việc rộng rãi đầy đủ tiện nghi.
Chế độ thưởngĐào tạoLaptop / Thiết bị
Tóm tắt thông tin từ tin tuyển dụng chính thức. Xem bản gốc ↗
Quan tâm đến vị trí này?
Bạn sẽ được chuyển đến trang ứng tuyển chính thức của nhà tuyển dụng.
Ứng tuyển tại trang chính thức ↗
Đây là doanh nghiệp của bạn?
Nhận quản lý trang, yêu cầu chỉnh sửa hoặc gỡ bỏ
→