Mô tả công việc:

Khảo sát, phân tích hiện trạng dữ liệu và tư vấn kiến trúc dữ liệu cho khách hàng.
Thiết kế mô hình dữ liệu (Conceptual, Logical, Physical), Data Lake, Data Warehouse và Knowledge Base phục vụ chuyển đổi số, AI.
Thiết kế, xây dựng và tối ưu Data Pipeline, ETL/ELT, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng Metadata, Data Dictionary, Data Governance và Data Quality.
Triển khai các giải pháp lưu trữ, quản trị và khai thác dữ liệu phục vụ BI, AI, RAG và Semantic Search.
Phối hợp với BA, AI Engineer, Software Engineer triển khai các dự án dữ liệu và AI; xây dựng tài liệu kỹ thuật và đào tạo nội bộ.

Yêu cầu:

Kiến thức:

Có kiến thức chuyên sâu về Data Architecture, Data Modeling, Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, Metadata Management và Data Governance.
Thành thạo một hoặc nhiều hệ quản trị CSDL như PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQL Server, Oracle; ưu tiên MongoDB, Elasticsearch, Neo4j hoặc Vector Database.
Có kinh nghiệm xây dựng Data Pipeline với Kafka, Airflow, Spark, Debezium hoặc các công nghệ tương đương.
Hiểu biết về AI Data Platform, RAG, Embedding, Semantic Search và Vector Database là lợi thế.
Có ít nhất 03 năm kinh nghiệm ở vị trí Data Engineer, Data Architect hoặc tương đương.

Kỹ năng:

Kỹ năng thiết kế kiến trúc dữ liệu và tư vấn giải pháp cho khách hàng.
Thành thạo SQL, Python và các công cụ ETL/ELT.
Có khả năng tối ưu hiệu năng CSDL, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn.
Kỹ năng viết tài liệu kỹ thuật, tư duy hệ thống, làm việc nhóm và phối hợp triển khai dự án.
Tiếng Anh tương đương TOEIC 550 trở lên.

Ưu tiên:

Tốt nghiệp Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Công nghệ - ĐHQGHN, Học viện Bưu chính Viễn thông, FPT hoặc các trường CNTT tương đương.
Có kinh nghiệm triển khai các dự án Data Lake, Data Warehouse, Big Data, AI, BI hoặc Chuyển đổi số quy mô lớn.
Có kinh nghiệm với Kubernetes, Docker, Cloud (AWS, Azure, GCP), MinIO hoặc các nền tảng dữ liệu hiện đại.
Có các chứng chỉ chuyên môn.