Senior Data Engineer

• Chức danh: Kỹ sư Dữ liệu Cấp cao (Senior Data Engineer)
• Cấp bậc: L3
• Địa điểm: Tầng 10, Tòa nhà ADG, 37 Lê Văn Thiêm, Nhân Chính, Thanh Xuân, Hà Nội
• Bộ phận: Sản phẩm & Công nghệ (Product & Technology)
• Thời gian làm việc: Toàn thời gian Về Gimo Bạn có phải là một người nhiệt huyết, luôn giữ tinh thần trẻ trung, yêu thích môi trường làm việc tốc độ nhanh cùng một đội ngũ năng động? Bạn có đam mê phát triển sự nghiệp trong ngành fintech? Nếu có, Gimo chính là nơi dành cho bạn. Tại Gimo, chúng tôi thực hiện sứ mệnh giúp cho việc tiếp cận tài chính trở nên dễ dàng hơn đối với hàng triệu người lao động tại Việt Nam và Đông Nam Á. Là bên tiên phong trong lĩnh vực Ứng lương linh hoạt (Earned Wage Access
- EWA), chúng tôi đang thay đổi cách người lao động nhận lương
- mang lại cho họ quyền truy cập tức thì vào khoản thu nhập của mình và giảm bớt áp lực tài chính cho những người cần nhất. Nhưng chúng tôi không dừng lại ở đó. Bằng cách thấu hiểu những khó khăn thực tế mà người lao động phải đối mặt, chúng tôi đang tạo ra các giải pháp tài chính thiết thực, có trách nhiệm giúp cải thiện cuộc sống hằng ngày của họ. Hôm nay, hơn 700.000 nhân sự từ hơn 100 doanh nghiệp đã tin tưởng lựa chọn Gimo để làm chủ tài chính cá nhân, và con số này đang tăng lên từng ngày. Khi gia nhập cùng chúng tôi, bạn sẽ là một phần của tập thể định hình tương lai – nơi sự an toàn tài chính nằm trong tầm tay của tất cả mọi người. Hãy cùng nhau xây dựng những giá trị ý nghĩa. Về Công việc Bạn sẽ chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và vận hành Nền tảng Dữ liệu dựa trên kiến trúc lakehouse của Gimo từ đầu đến cuối. Từ việc thu thập dữ liệu vận hành từ MySQL, BigQuery, SharePoint, Jira và các nguồn bên ngoài; thông qua các tầng chuyển đổi dữ liệu trên Amazon S3; cho đến Amazon Redshift, DuckDB và các hệ thống tiêu thụ hạ nguồn khác. Bạn sẽ làm việc chặt chẽ với các Chuyên viên Phân tích Dữ liệu, Quản lý Sản phẩm (Product Owners), bộ phận Rủi ro, Vận hành và Tăng trưởng để chuyển đổi dữ liệu vận hành thô thành các tập dữ liệu đáng tin cậy, được mô hình hóa tốt và đúng hạn mà toàn công ty có thể tin tưởng Trách nhiệm chính
• Thu thập & CDC: Xây dựng và vận hành các luồng dữ liệu (data pipelines) thu thập từ nhiều nguồn khác nhau (Amazon Aurora, AWS RDS, GCP BigQuery, SharePoint, Jira và các dịch vụ của bên thứ ba khác).
• Lưu trữ Lakehouse: Quản lý các tầng lakehouse trên Amazon S3.
• Chuyển đổi & Mô hình hóa: Phát triển các mô hình dbt dựa trên Kỹ thuật Mô hình hóa Chiều của Kimball (Kimball's Dimensional Modeling Techniques).
• Điều phối (Orchestration): Lập trình và duy trì các luồng Apache Airflow trên cụm EC2 tự quản lý, sử dụng mẫu DAG factory nội bộ để tạo ra các DAG thu thập, chuyển đổi và xuất dữ liệu. Phối hợp các phụ thuộc giữa Lambda, ECS dbt, DuckDB, Redshift và SageMaker; quản lý việc thử lại (retries), SLA và khả năng khôi phục.
• Kho dữ liệu (Data Warehouse): Vận hành mô hình kho dữ liệu kép. Amazon Redshift cho phân tích quy mô lớn và báo cáo Power BI; DuckDB cho các bảng điều khiển vận hành gần thời gian thực (near real-time) trên Metabase. Tối ưu hóa khối lượng công việc trên cả Redshift và DuckDB để đạt hiệu suất và chi phí tối ưu.
• Phục vụ & Tiêu thụ Dữ liệu: Cung cấp các tập dữ liệu đã qua xử lý cho các công cụ BI hạ nguồn (Metabase, Power BI), các dịch vụ cảnh báo và báo cáo (Lark, Teams và Email), cũng như các dịch vụ bên ngoài (MoEngage).
• Quản trị & Danh mục Dữ liệu: Duy trì Danh mục Dữ liệu (AWS Glue Data Catalog, DataHub).
• Độ tin cậy, Chi phí & Khả năng quan sát (Observability): Giám sát tính mới, dung lượng và chất lượng dữ liệu của các đường ống; thiết lập cảnh báo thông qua Lark; thực hiện phân tích sự cố (postmortems); xác định và loại bỏ các điểm lỗi đơn lẻ (SPOF); tối ưu hóa chi phí S3, Lambda, Redshift và các dịch vụ liên quan khác.
• Tối ưu hóa Nền tảng: Không ngừng cải thiện độ chính xác, khả năng mở rộng, hiệu suất và độ tin cậy của nền tảng; đóng góp vào các nỗ lực hiện đại hóa. Yêu cầu Chuyên môn & Kinh nghiệm Bắt buộc (Must-have):
• Trình độ học vấn: Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Khoa học Máy tính, Hệ thống Thông tin, Kỹ thuật Dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.
• SQL: SQL nâng cao như hàm cửa sổ (window functions), CTE, MERGE/UPSERT, tối ưu hóa câu lệnh truy vấn (query tuning), v.v. Thành thạo ít nhất một cú pháp kho dữ liệu dạng cột (Redshift, BigQuery, Snowflake hoặc DuckDB).
• Lập trình: Python vững chắc phục vụ cho kỹ thuật dữ liệu. Có kinh nghiệm viết mã ETL/ELT đạt chuẩn môi trường production, không chỉ là các đoạn mã notebook đơn thuần.
• AWS Data Stack: Có kinh nghiệm thực tế với Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Redshift, IAM và CloudWatch. Thoải mái vận hành các luồng serverless và hiểu rõ các giới hạn của Lambda.
• Điều phối (Orchestration): Có kinh nghiệm thực tế với Apache Airflow như viết DAG, Operators, XCom, cơ chế thử lại, SLA và xử lý sự cố liên quan đến scheduler/worker.
• Thiết kế Đường ống (Pipeline Design): Có kinh nghiệm thực chứng trong việc thiết kế và xây dựng các luồng ETL/ELT, thu thập CDC và các mô hình dữ liệu chiều.
• Khái niệm Kho Dữ liệu: Hiểu vững về lưu trữ dạng cột, phân vùng (partitioning), khóa phân phối/sắp xếp (distribution/sort keys), và mô hình lakehouse (Raw / Standardized / Curated).
• Quản trị Dữ liệu & Bảo mật: Có kiến thức làm việc về các nguyên tắc bảo mật thông tin, xử lý dữ liệu định danh cá nhân (PII), kiểm soát truy cập và chính sách lưu trữ dữ liệu.
• Phương thức Làm việc: Thoải mái với quy trình làm việc dựa trên Git, đánh giá mã nguồn (code review), lịch trực kỹ thuật (on-call rotation), ứng phó sự cố và viết tài liệu rõ ràng. Ưu tiên (Nice-to-have):
• Có kinh nghiệm thực tế với dbt.
• Có kinh nghiệm với DuckDB (phân tích nhúng, truy vấn Parquet/S3, luồng micro-batch).
• Quen thuộc với GCP BigQuery và Google Firebase Analytics.
• Quen thuộc với AWS Glue Data Catalog, Redshift Spectrum hoặc Amazon Athena.
• Quen thuộc với suy luận hàng loạt (batch inference) trên AWS SageMaker và các luồng dữ liệu học máy phục vụ chấm điểm tín dụng (credit scoring).
• Có kinh nghiệm thực tế xây dựng báo cáo bằng các công cụ BI như Metabase và/hoặc Power BI.
• Có kinh nghiệm với các nền tảng tương tác khách hàng (MoEngage, Braze, CleverTap).
• Có kinh nghiệm cào dữ liệu / tích hợp các nguồn bên ngoài thông qua requests hoặc Selenium. Tại sao nên gia nhập Gimo?
• Công việc tạo ra tác động: Trở thành một phần của công ty fintech hướng đến sứ mệnh biến đổi khả năng tiếp cận tài chính cho hàng triệu lao động Việt Nam còn gặp nhiều khó khăn. Dữ liệu do bạn kỹ thuật hóa sẽ trực tiếp cung cấp năng lượng cho các quyết định tín dụng, giải ngân và tương tác khách hàng.
• Ngăn xếp dữ liệu hiện đại (Modern Data Stack): Làm việc trên một lakehouse production thực tế tích hợp định dạng bảng mở (Open-table format), dbt, DuckDB, Redshift, SageMaker và sở hữu các phần quan trọng của nền tảng.
• Cơ hội phát triển: Làm việc trong môi trường tăng trưởng nhanh, đề cao tính tự chủ, tinh thần trách nhiệm và trao quyền cho cá nhân chủ động đưa ra quyết định.
• Văn hóa đổi mới: Gia nhập đội ngũ luôn đón nhận sự thử nghiệm, dữ liệu và công nghệ để thúc đẩy các giải pháp, khuyến khích sự hợp tác để phá vỡ các giới hạn hiện tại.
• Chế độ đãi ngộ & Phúc lợi: Lương cạnh tranh, thưởng hiệu suất, bảo hiểm sức khỏe, gửi xe miễn phí, thử việ
• 100% lương và các phúc lợi khác. Cách thức ứng tuyển Hãy gửi CV về địa chỉ tuyendung@Gimo.vn với tiêu đề: [Job position Application – Họ và tên của bạn]. Chúng tôi rất mong được đón tiếp bạn gia nhập và cùng nhau phát triển tại Gimo Tìm hiểu thêm về chúng tôi qua:
• Website: https://Gimo.vn/
• Gimo Careers: https://www.facebook.com/tuyendungGimo.vn
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/Gimojsc/about/