Data/Analytics Engineer

Vị trí Data Engineer (DE)
Mục tiêu: Xây dựng và vận hành hạ tầng dữ liệu ổn định, bảo mật và có khả năng mở rộng để phục vụ phân tích và Machine Learning.
Trách nhiệm chính:

Hạ tầng & Lưu trữ: Quản trị Data Warehouse/Data Lake; tối ưu cấu trúc lưu trữ và hiệu suất truy vấn lớn.
Pipeline & ETL: Thiết kế, vận hành hệ thống ETL/ELT tự động từ nhiều nguồn (API, DB, Event Tracking).
Chất lượng dữ liệu: Đảm bảo tính toàn vẹn, chính xác và sẵn sàng của dữ liệu cho các đội ngũ liên quan.
Vận hành & Bảo mật: Thiết lập Monitoring/Alerting; quản lý phân quyền (IAM) và kiểm soát chi phí (FinOps).

Analytics Engineer (AE)
Mục tiêu: Cầu nối giữa DE và DA, chuyển đổi dữ liệu thô thành các mô hình dữ liệu (Data Models) tinh gọn, chuẩn xác để hỗ trợ ra quyết định.
Trách nhiệm chính:

Data Quality: Thiết lập quy trình Automated Testing để giám sát tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu.
Data Modeling: Xây dựng tầng Transformation (Star Schema, OBT) bằng SQL/dbt để tạo các Data Marts phục vụ BI.
Tối ưu & Phối hợp: Tối ưu hiệu năng truy vấn trên Cloud; hỗ trợ Stakeholders giải quyết các bài toán nghiệp vụ phức tạp.
Chuẩn hóa dữ liệu: Quản lý Semantic Layer, định nghĩa các Business Metrics nhằm đảm bảo "Single Source of Truth".

Yêu cầu chung

Kỹ năng mềm: Tư duy hệ thống, làm việc nhóm, giải quyết vấn đề độc lập, tỉ mỉ và trách nhiệm cao với độ chính xác của dữ liệu.
Học vấn: Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu hoặc tương đương.
Kinh nghiệm: 2–4 năm vị trí Data/Analytics Engineer hoặc Backend/DA có định hướng kỹ thuật.

Kỹ năng chuyên môn
Đối với Data Engineer (DE):

Software Engineering: Thành thạo Git và hiểu quy trình CI/CD.
Cloud & Architecture: Am hiểu GCP (BigQuery), AWS (Redshift) hoặc Snowflake; tối ưu dữ liệu bằng Partitioning/Clustering.
Data Pipeline: Kinh nghiệm xây dựng ETL/ELT tự động; sử dụng công cụ điều phối (Airflow, Prefect).
Programming & SQL: Thành thạo Python và SQL nâng cao (Window Function, Query Optimization).

Đối với Analytics Engineer (AE):

SQL Mastery: Viết Modular SQL chuyên sâu (CTEs) và tối ưu hóa hiệu suất/chi phí truy vấn.
Software Mindset: Thành thạo Git; ưu tiên ứng viên hiểu tư duy CI/CD trong phát triển dữ liệu.
BI Tools: Thành thạo mô hình hóa dữ liệu trên Looker, Power BI hoặc Tableau.
Data Modeling: Kinh nghiệm thực tế với BigQuery, Snowflake hoặc Redshift; sử dụng công cụ dbt (Data Build Tool).

Kinh nghiệm và Chứng chỉ lợi thế
Vị trí Data Engineer:

Hiểu biết về hệ thống xử lý thời gian thực (Kafka, Pub/Sub) và đồng bộ dữ liệu CDC (Debezium).
Kinh nghiệm về Containerization (Docker) và xây dựng pipeline cho AI/ML (MLOps).
Ưu tiên chứng chỉ: Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Data Engineer hoặc Snowflake SnowPro.

Vị trí Analytics Engineer:

Khả năng viết Python cơ bản để hỗ trợ biến đổi dữ liệu phức tạp và quản lý Metadata/Data Dictionary.
Am hiểu dữ liệu Product (Event tracking, GA4, Firebase); có tư duy xử lý và chuẩn hóa dữ liệu thô (Raw data) từ các nền tảng Tracking.
Ưu tiên chứng chỉ: dbt Analytics Engineering Certification hoặc các chứng chỉ về Cloud Data Warehouse.

Môi trường làm việc trẻ trung, năng động, chuyên nghiệp.
Cung cấp máy tính làm việc, phụ cấp ăn trưa/ đi lại.
Có cơ hội làm việc với dữ liệu người dùng quy mô lớn trong lĩnh vực game/ app.
Chế độ nghỉ mát hàng năm, picnic, team building và các hoạt động gắn kết nhân viên.
Đầy đủ chế độ bảo hiểm, nghỉ phép, nghỉ lễ theo quy định; khám sức khỏe định kỳ hàng năm.
Hoạt động văn hóa – thể thao: CLB đàn, hát, bóng đá, cầu lông, bi- a, eSports.
Mức lương cạnh tranh theo năng lực, thưởng theo hiệu quả công việc và dự án.
Hoạt động phúc lợi: thăm hỏi cưới hỏi, bệnh tật, việc hiếu, sinh nhật hàng tháng, quà tặng dịp lễ Tết.

Cập nhật gần nhất lúc: 2026-03-06 01:10:03