1. Mô tả công việc

1.1. Thiết kế Kiến trúc & Xây dựng Hệ thống Dữ liệu

• Xây dựng Kiến trúc Tổng thể: Thiết kế và triển khai mô hình Dữ liệu phân tầng (Raw/Staging/Warehouse/Mart) và kiến trúc Lakehouse/DWH phù hợp với quy mô business và bài toán chi phí.
• Thiết kế Data Pipeline: Xây dựng luồng xử lý Batch/Streaming có khả năng mở rộng (Scalability) và dễ bảo trì.
• Chuẩn hóa Dữ liệu: Xây dựng Data Model, định nghĩa Data Contract, Schema Evolution và Naming Convention đồng nhất giữa các hệ thống.
• Chiến lược Lưu trữ: Thiết kế chiến lược lưu trữ tối ưu (Partitioning, Clustering, Indexing) và Vòng đời dữ liệu (Retention, Archival, Compaction).

1.2. Vận hành, Tối ưu hóa & Quản trị Chất lượng

• Đảm bảo Hiệu năng & Chi phí: Tối ưu hóa các script transform (SQL/Python/Spark) để giảm thời gian xử lý (Latency) và kiểm soát chặt chẽ chi phí hạ tầng Cloud (AWS S3, BigQuery, Compute usage).
• Vận hành & Giám sát: Theo dõi hệ thống (Airflow, Spark, dbt, Kafka), xử lý sự cố ETL/Pipeline chậm/failed để đảm bảo dữ liệu cập nhật đúng hạn (Uptime & Reliability).
• Quản trị Dữ liệu: Định nghĩa tiêu chuẩn Data Quality, kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu, và duy trì hệ thống Data Catalog / Data Lineage minh bạch.
• CI/CD: Commit, review và deploy code pipeline qua hệ thống tự động một cách chặt chẽ. Cập nhật schema an toàn.

1.3. Phối hợp Đa phòng ban & Khai phá Dữ liệu Sản phẩm

• Thiết kế Tracking & Event: Phối hợp cùng Product/Business team đề xuất chuẩn Tracking, Event Schema, và Data Flow để đo lường chính xác user behavior, funnel, conversion.
• Xây dựng Lớp phân tích: Đồng bộ với team Backend, Data Analyst (DA), Data Scientist (DS) để xây dựng Data Mart / Semantic Layer và định nghĩa các Metrics thống nhất.
• Thúc đẩy Self-service: Xây dựng hệ thống và hạ tầng giúp các team Non-tech có thể tự phục vụ báo cáo và ra quyết định nhanh chóng. Đảm bảo dữ liệu luôn phản ánh đúng Business Logic.

1.4. Nghiên cứu Cải tiến

• Nghiên cứu Công nghệ: Liên tục R&D và xây dựng các bản thử nghiệm áp dụng công nghệ mới (Streaming, Data versioning như Delta, Iceberg...) để nâng cấp hệ thống hiện tại.
• Xây dựng Best Practices: Viết tài liệu kiến trúc, hướng dẫn kỹ thuật và trực tiếp hỗ trợ các thành viên sử dụng hệ thống dữ liệu

1.5. Tham gia đóng góp vào mục tiêu chung của Volio

2. Yêu cầu ứng viên

2.1. Yêu cầu bắt buộc (Must Have)

Về Kinh nghiệm & Tư duy

• Từ 03 - 05 năm kinh nghiệm ở các lĩnh vực: Data Engineer, Data Architect hoặc các vị trí tương đương xử lý dữ liệu lớn (Big Data)
• Nắm vững kiến trúc dữ liệu, hiểu rõ nguyên lý ETL/ELT, Batch/Streaming processing và phân biệt rõ OLAP vs OLTP.
• Có tư duy về Data Modeling (Normalization, Star schema) và thiết kế SQL Schema.
• Nắm chắc các khái niệm về Data Quality, Cleansing và Data Lineage / Observability
• Hiểu biết sâu về các định dạng lưu trữ dữ liệu (JSON, Parquet, Avro...) và khái niệm Cloud Storage.

Về Công nghệ & Kỹ năng cứng:

• Kỹ năng viết code ETL, validate/kiểm thử dữ liệu và tối ưu hóa câu query (Query & Throughput optimization).
• Thành thạo SQL và Python (đặc biệt là Pandas, PySpark).
• Sử dụng thực chiến các công cụ Data: Apache Spark, Apache Airflow, dbt.
• Có kinh nghiệm thao tác trên các Cloud Data Warehouse (BigQuery, AWS Redshift, hoặc Snowflake).
• Có năng lực phân tích performance, debug data flow và debug hệ thống ETL.
• Có kiến thức về phân quyền và bảo mật an toàn dữ liệu.

Kỹ năng mềm

• Hiểu và từng làm việc theo mô hình Agile/Scrum.
• Kỹ năng quản lý công việc tốt: Biết phân tích, chia nhỏ task, Estimate effort (ước lượng thời gian) chính xác.
• Khả năng R&D và làm PoC (Proof of Concept) nhanh chóng để ứng dụng công nghệ mới.
• Kỹ năng họp hiệu quả, phối hợp mượt mà qua các tool nội bộ

2.2. Ưu tiên (Nice to Have)

• Công nghệ Dữ liệu Hiện đại: Có kinh nghiệm thực tế triển khai kiến trúc Lakehouse và các định dạng bảng mở (Open Table Formats) như Delta Lake, Apache Iceberg, hoặc Apache Hudi.
• Xử lý Thời gian thực: Từng thiết kế hệ thống Streaming Pipeline chịu tải cao với Apache Kafka, Flink, hoặc Pub/Sub.
• Domain Expertise (Game/App): Có hiểu biết về hệ thống Product Analytics Tracking trong ngành Game/Mobile App (như Firebase, Mixpanel, AppsFlyer, Amplitude) là một điểm cộng cực kỳ lớn.
• Hạ tầng & DataOps: Có kinh nghiệm về quản trị chi phí Cloud (FinOps), sử dụng Docker/Kubernetes và viết Infrastructure as Code (Terraform).
• Có kinh nghiệm xây dựng hoặc định nghĩa Semantic Layer và tích hợp với các công cụ BI (Tableau, PowerBI, Metabase, Superset).

3. Quyền lợi & phúc lợi

3.1. Thu nhập

Tổng thu nhập hàng tháng tới 50M hoặc thoả thuận. Bao gồm các khoản:

• Lương cơ bản
• Thưởng hiệu suất
• Trợ cấp cơm trưa
• Trợ cấp gửi xe, xăng xe
• Thưởng chuyên cần
• Thuế thu nhập cá nhân, BHXH, Phí Công đoàn

3.2. Các khoản phúc lợi

Các khoản phúc lợi, mức chi trả, điều kiện chi trả được quy định chi tiết tại quy chế lương của công ty. Bao gồm các khoản sau:

Các tiện ích văn phòng:

• Bánh kẹo, trà, đồ uống hàng ngày;
• Tiện ích giải trí: Bida, PS5, Bóng bàn...

Các phúc lợi dành cho nhân viên:

• Thưởng ngày lễ tết: Tết dương lịch, tết âm lịch, 30/4, 2/9...
• Thưởng cuối năm (Thưởng tháng 13)
• Quà kỉ niệm: kỉ niệm thâm niên, sinh nhật của nhân viên
• Quà cưới (Hỉ);
• Quà thai sản (Áp dụng cho cả nhân viên Nam có vợ sinh em bé);
• Tiệc sinh nhật (Tổ chức chung trong tháng), Tổng kết quý;
• Công ty chi trả chi phí cho nhân viên tổ chức tiệc tất niên, liên hoan riêng;

Các phúc lợi dành cho nhân viên và người thân của nhân viên (Con ruột, vợ/chồng, bố mẹ ruột, bố mẹ của vợ/chồng) bao gồm:

• Quà thăm hỏi ốm đau;
• Quà thăm viếng (Hiếu);
• Khám sức khoẻ định kì;
• Du lịch trong và ngoài nước;

Ngày nghỉ có hưởng lương

• Nghỉ hưởng lương hàng năm (Mặc định): 12 ngày/ năm
• Nghỉ thâm niên
• Ngày nghỉ có hưởng lương vào sinh nhật;

4. Thời gian, địa điểm làm việc

Thời gian làm việc: Áp dụng Từ thứ 2 - Thứ 6 hàng tuần, Nghỉ thứ 7, Chủ nhật, Lễ tết theo quy định nhà nước hoặc theo thoả thuận của tập thể tại thời điểm.

• Thử việc: 8h30 - 18h00, (60 ngày ~ 2 tháng)
• Chính thức: 9h00 - 18h00
• Nghỉ trưa từ 12h00 - 13h30

Hình thức làm việc:

• Làm việc tại văn phòng
• Làm việc tại nhà tối đa 6 ngày/ tháng (Điều kiện chi tiết trong quy định thời giờ làm việc của công ty)

Địa chỉ làm việc: Sảnh văn phòng, toà nhà Stellar Garden, 104 Nguỵ Như Kon Tum, Thanh Xuân, Hà Nội

5. Thông tin tuyển dụng

• Số lượng tuyển dụng: 02
• Thời hạn ứng tuyển: 15/05/2026 - 30/06/2026