Business Intelligence Intern
Mô tả công việc
Job Purpose
At Techcombank, data is at the heart of every business decision.
We are looking for a Business Intelligence Intern to join our team. In this role, you will work closely with business stakeholders to develop impactful dashboards, optimize reporting processes, and deliver data-driven insights that support Retail and Corporate Banking.
If you're passionate about transforming data into actionable business intelligence and enjoy solving real-world challenges, we'd love to hear from you.
Key Accountabilities (1)
- Develop, maintain, and optimize interactive dashboards using Power BI.
- Standardize and automate recurring reports, including:
- Campaign Tracking
- Sales Funnel Analysis
- Performance Tracking
- Collaborate with business stakeholders to gather requirements and translate them into effective reporting solutions.
- Analyze business data to provide meaningful insights and support decision-making.
- Work with cross-functional teams to understand data sources and perform data mapping for reporting purposes.
- Ensure data accuracy, consistency, and reporting quality across dashboards.
Key Accountabilities (2)
Key Accountabilities (3)
Key Relationships - Direct Manager
Head of Division
Key Relationships - Direct Reports
Key Relationships - Internal Stakeholders
Assistants in Head of Divisions, BOD Office and Chairman Office
Key Relationships - External Stakeholders
Partners providing professional services, agencies and relevant authorities
Success Profile - Qualification and Experiences
- Strong SQL skills.
- Ability to use Power BI or similar BI visualization tools.
- Strong analytical thinking and problem-solving skills.
- Ability to communicate effectively with business stakeholders.
- Nice to have: Experience in Banking or Financial Services, Knowledge of Python or R, Experience working with Databricks, Familiarity with data modeling and ETL processes.
Phân tích kỹ năng cần có
Phân tích kỹ năng cho vị trí Business Intelligence Intern – Techcombank
🎯 Hard Skills (Bắt buộc)
1. SQL – Kỹ năng cốt lõi
Đây là yêu cầu được nhấn mạnh nhất ("Strong SQL skills"). Bạn cần thành thạo:
- Các câu lệnh cơ bản: SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, HAVING
- JOIN các loại: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER, SELF JOIN, CROSS JOIN
- Window Functions: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, SUM/AVG OVER PARTITION
- Common Table Expressions (CTEs) và Subqueries
- Aggregation, CASE WHEN, COALESCE, NULL handling
- Hiểu biết về indexing, query optimization (nice to have nhưng rất có lợi)
2. Power BI hoặc công cụ BI tương đương
- Tạo và thiết kế interactive dashboards
- Power Query (ETL): data transformation, merging, cleansing
- DAX: Measures, Calculated Columns, Time Intelligence functions (TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, etc.)
- Data Modeling: Star Schema, Snowflake Schema, Fact & Dimension tables
- Row-Level Security (RLS), Parameters, Bookmarks
- Nếu chưa dùng Power BI, có thể bắt đầu với Tableau Public hoặc Looker Studio (miễn phí)
3. Phân tích dữ liệu & Tư duy logic
- Khả năng đọc hiểu business requirement và chuyển thành data requirement
- Phân tích nguyên nhân (root cause analysis)
- Thiết kế KPI phù hợp với mục tiêu kinh doanh
🌟 Nice to have (Lợi thế cạnh tranh)
| Kỹ năng | Mức độ ưu tiên | Ghi chú |
|---|---|---|
| Kinh nghiệm Banking/FS | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Hiểu sản phẩm Retail & Corporate Banking, KPI ngành |
| Python hoặc R | ⭐⭐⭐⭐ | Pandas, NumPy, Matplotlib cho phân tích nâng cao |
| Databricks | ⭐⭐⭐⭐ | Nền tảng đang được TCB đẩy mạnh (hệ sinh thái Spark) |
| Data Modeling & ETL | ⭐⭐⭐⭐ | Kim chiều sâu kỹ thuật |
| Git/GitHub | ⭐⭐⭐ | Quản lý version cho dashboard |
🤝 Soft Skills
- Communication: Làm việc với stakeholders thuộc nhiều phòng ban (BOD, Head Office) – cần diễn đạt rõ ràng
- Stakeholder management: Thu thập yêu cầu, quản lý expectation
- Detail-oriented: Dashboard sai 1 con số có thể ảnh hưởng quyết định hàng triệu USD
- Ownership mindset: Tự chủ trong việc tối ưu report và chất lượng dữ liệu
- Curiosity: Chủ động tìm hiểu "tại sao" đằng sau con số
📜 Chứng chỉ gợi ý
| Chứng chỉ | Tổ chức | Thời gian học | Chi phí |
|---|---|---|---|
| Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) | Microsoft | 1-2 tháng | ~$165 (thi) |
| Google Data Analytics Certificate | Coursera/Google | 3-6 tháng | Miễn phí có thể |
| HackerRank SQL Intermediate | HackerRank | 2-4 tuần | Miễn phí |
| Databricks Lakehouse Fundamentals | Databricks Academy | 1-2 tuần | Miễn phí |
| DataCamp BI Track | DataCamp | 1-3 tháng | $25/tháng |
💡 Lời khuyên thực tế
Vị trí Intern nhưng JD rất chuyên nghiệp và yêu cầu thực chiến. Đừng để từ "Intern" đánh lừa – Techcombank đang tuyển người làm việc thật, không phải để "quan sát học việc". Hãy chuẩn bị portfolio thật tốt.
Chuẩn bị phỏng vấn
Hướng dẫn phỏng vấn Business Intelligence Intern – Techcombank
📋 Quy trình tuyển dụng dự kiến
Dựa trên kinh nghiệm tuyển dụng thực tế tại Techcombank và các ngân hàng lớn:
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
- Xác nhận thông tin cá nhân, lịch trình làm việc
- Động lực ứng tuyển vào Techcombank
- Mức lương/thù lao mong muốn
- Kiểm tra tính khả dụng (full-time, thời gian intern tối thiểu)
Vòng 2: Technical Test + Hiring Manager Interview (60-90 phút)
- Test SQL trên HackerRank / Google Form (30-45 phút, 3-5 câu)
- Review portfolio (nếu có) hoặc case study nhỏ
- Phỏng vấn với Head of Division hoặc Senior BI Analyst
Vòng 3 (có thể có): Final Round với Cross-functional stakeholder
- Đánh giá khả năng giao tiếp với business user
- Case study: "Nếu được yêu cầu xây dashboard cho chiến dịch CASA, bạn sẽ làm gì?"
❓ Câu hỏi phỏng vấn hay gặp
Vòng HR:
1. "Tại sao bạn muốn intern tại Techcombank thay vì các ngân hàng khác?"
→ Nhấn mạnh: TCB đầu tư mạnh vào data (đề án chuyển đổi số, đối tác AWS, IceLake), văn hóa "More than a bank"
2. "Bạn có thể làm full-time không? Thời gian intern bao lâu?"
→ TCB thường yêu cầu tối thiểu 3-6 tháng, full-time
3. "Thù lao mong muốn của bạn?"
→ Intern BI tại ngân hàng lớn thường 3-6 triệu/tháng. Trả lời: "Theo thị trường và chính sách của TCB"
Vòng Technical:
1. "Viết SQL query để tìm top 5 khách hàng có tổng giao dịch cao nhất trong quý, bao gồm cả thông tin chi nhánh"
→ Test JOIN, GROUP BY, ORDER BY, TOP/LIMIT, có thể thêm window function
2. "Giải thích sự khác nhau giữa INNER JOIN và LEFT JOIN. Khi nào dùng mỗi loại?"
→ Câu cơ bản nhưng hay hỏi để test nền tảng
3. "Mô tả một dashboard bạn đã xây. Quy trình thiết kế như thế nào?"
→ Cấu trúc trả lời: Requirements → Data Source → Data Model → Visualization → Testing → Deployment
4. "Làm sao xử lý khi dữ liệu từ 2 nguồn khác nhau cho ra con số khác nhau?"
→ Test tư duy phản biện: Kiểm tra ETL logic, refresh schedule, data freshness, granularity
5. "Phân biệt Measure và Calculated Column trong Power BI?"
→ Measure: aggregate theo context filter; Calculated Column: tính row-by-row, stored in memory
6. "Khi nào nên dùng Star Schema? Ưu/nhược điểm?"
7. Case study thực tế: "Ngân hàng muốn theo dõi hiệu quả chiến dịch tăng trưởng CASA. Bạn sẽ thiết kế dashboard như thế nào?"
→ Trả lời theo framework:
- Input metrics: Số lead, conversion rate, số khách mở mới, số dư CASA
- Time dimension: Daily/Weekly/Monthly, So sánh target vs actual
- Segmentation: Theo chi nhánh, khu vực, kênh (digital/branch)
- Drill-down: Từ tổng → chi tiết chi nhánh → chi tiết nhân viên
Vòng Manager:
1. "Bạn xử lý thế nào khi stakeholder yêu cầu dashboard xong rồi liên tục đổi requirement?"
→ Tips: Confirm trước khi làm, dùng mockup, có chính sách change request
2. "Mô tả tình huống bạn phải làm việc với data dirty/insufficient"
3. "Tại sao bạn chọn BI/Data thay vì các lĩnh vực khác trong tài chính?"
👔 Dress code & Quy tắc ứng xử
- Trang phục: Business casual là an toàn nhất (sơ mi + quần âu/quần vải, giày tây). Tránh quá casual như quần jeans rách, áo thun in hình
- Đúng giờ: Đến sớm 10-15 phút, có kế hoạch dự phòng nếu kẹt xe
- Tài liệu: Mang theo CV bản in, sổ tay, bút
- Gmail chuyên nghiệp: Email ứng tuyển nên dùng tên thật, không dùng email cũ kiểu "hotboy_xyz@gmail.com"
💡 Tips "đắt giá"
1. Portfolio Power BI – Đây là vũ khí quan trọng nhất. Hãy public 1-2 dashboard lên Power BI Service (miễn phí) hoặc đăng screenshot trên GitHub/LinkedIn
2. GitHub repo: Đẩy code SQL, file .pbix lên GitHub để showcase
3. LinkedIn optimize: Follow Techcombank, comment bài viết về data/tech của họ trước khi ứng tuyển
4. STAR method cho câu hỏi behavioral: Situation → Task → Action → Result
Lộ trình ôn thi
Lộ trình ôn tập & chuẩn bị trong 1-2 tuần
📅 Lộ trình 10 ngày (dành cho người có nền tảng SQL cơ bản)
Ngày 1-2: SQL Nâng cao
- Nguồn học miễn phí:
- Mode Analytics SQL Tutorial (mode.com/sql-tutorial) – bài tập thực tế với dataset thật
- LeetCode SQL 50 (free)
- HackerRank SQL track
- Chủ đề cần nắm vững:
- Window Functions (RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, NTILE, FIRST_VALUE)
- CTEs (WITH clause)
- Self Join, Cross Join
- Date functions: DATE_TRUNC, EXTRACT, DATEADD, DATEDIFF
- String functions: SUBSTRING, CONCAT, TRIM, SPLIT_PART
- Bài tập mẫu cho banking: Tính balance cuối kỳ từ bảng giao dịch, top customer by transaction volume, retention cohort
Ngày 3-5: Power BI
- Khóa học miễn phí:
- Microsoft Learn Power BI Learning Path (chính chủ Microsoft)
- Guy in a Cube YouTube Channel (huyền thoại Power BI)
- SQLBI.com – DAX patterns của Marco Russo
- Skill cần đạt:
- Import data từ SQL Server/CSV/Excel
- Power Query: Merge, Append, Pivot/Unpivot, Conditional Columns, M language cơ bản
- Data Modeling: Tạo relationships, Star Schema, xử lý many-to-many
- DAX Measures: SUM, CALCULATE, FILTER, ALL, TIME INTELLIGENCE (YTD, MTD, QoQ, YoY)
- Visualization: Bar chart, line chart, slicer, drill-through, bookmark
- Bài tập thực hành: Tải dataset Sales Sample hoặc Financial Sample trên Power BI, xây 1 dashboard hoàn chỉnh
Ngày 6-7: Kiến thức nền ngân hàng
- Retail Banking Products:
- CASA (Current Account Savings Account) – tỷ lệ CASA là KPI cực quan trọng
- Term Deposit, Credit Cards, Personal Loans, Mortgage
- Digital banking KPIs: Active users, MAU, transaction volume
- Corporate Banking:
- Trade Finance, FX, Lending, Cash Management
- Lead time, NIM (Net Interest Margin), NPL (Non-Performing Loan)
- Nguồn tham khảo:
- Báo cáo thường niên Techcombank (công khai trên website)
- Bài viết trên Vietnam Report, TheBanker
- Tìm hiểu chiến lược "AI First" và đối tác AWS của TCB
Ngày 8-9: Databricks & Python cơ bản (nice to have)
- Databricks Lakehouse Fundamentals (badge miễn phí trên Databricks Academy)
- Python: Pandas (đọc/ghi dữ liệu, groupby, merge), kết nối SQL Database
- SQL vs PySpark: Hiểu cách viết cùng logic bằng 2 ngôn ngữ
Ngày 10: Mock test & Portfolio
- Làm 1-2 mock test SQL trên HackerRank (45 phút)
- Hoàn thiện 1 dashboard Power BI cá nhân và đăng public
- Đọc lại JD, chuẩn bị 3-5 câu hỏi để hỏi interviewer
📚 Tài liệu tham khảo nên bookmark
| Tài liệu | Loại | Link/Source |
|---|---|---|
| SQLZoo / SQLBolt | SQL Practice | sqlzoo.net |
| Mode SQL Tutorial | SQL + Analytics | mode.com/sql-tutorial |
| Power BI Guided Learning | Official Microsoft | powerbi.microsoft.com/learning |
| SQLBI DAX Guide | DAX Reference | dax.guide |
| TheBanker Vietnam | Banking News | thebanker.com |
| Techcombank IR | Annual Report | techcombank.com/investor-relations |
| "Storytelling with Data" – Cole Nussbaumer Knaflic | Book (recommend) | Sách gối đầu giường |
🎯 Checklist trước ngày phỏng vấn
- [ ] Thuộc lòng 5 loại JOIN với ví dụ
- [ ] Viết được DAX measure cho YoY growth, MTD, YTD
- [ ] Biết giải thích Star Schema vs Snowflake Schema
- [ ] Có ít nhất 1 dashboard Power BI public (dù làm từ dataset sample)
- [ ] Đọc qua 1 báo cáo thường niên gần nhất của TCB
- [ ] Biết 3 điểm khác biệt của TCB so với VCB/VPB/MB
- [ ] Chuẩn bị 3 câu hỏi thông minh để hỏi interviewer
Tư vấn nghề nghiệp
Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí BI Intern tại Techcombank
🚀 Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực BI/Data tại ngân hàng
```
BI Intern (3-6 tháng)
↓
BI Analyst / Junior BI Developer (1-2 năm)
↓
Senior BI Analyst / BI Developer (3-5 năm)
↓
BI Lead / Data Analytics Manager (5-7 năm)
↓
Head of BI / CDO (Chief Data Officer) (8-12 năm)
↓
VP Data & Analytics (C-level track)
```
Đặc thù tại ngân hàng: Con đường này có thể đi theo 2 hướng:
- Business BI: Phục vụ trực tiếp cho business stakeholder (Sales, Marketing, Risk) → dễ chuyển sang business
- Technical BI: Tập trung data engineering, data platform → dễ chuyển sang Data Engineer, Architect
💰 Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (tham khảo thị trường VN 2024-2025)
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương (gross/tháng) |
|---|---|---|
| BI Intern | 0 năm | 3 - 6 triệu |
| Junior BI Analyst | 1-2 năm | 15 - 25 triệu |
| BI Analyst | 2-3 năm | 25 - 40 triệu |
| Senior BI Analyst | 3-5 năm | 40 - 70 triệu |
| BI Lead / Manager | 5-7 năm | 70 - 120 triệu |
| Head of BI / Data Director | 7-10 năm | 120 - 250 triệu |
> Lưu ý: Mức lương ở Techcombank thường cạnh tranh top đầu thị trường, đặc biệt cho vị trí data. Có thể cộng thêm ESOP, thưởng KPI, benefits ngân hàng.
📈 Kỹ năng cần phát triển thêm (theo từng giai đoạn)
Giai đoạn Intern → Junior BI (0-2 năm):
- SQL advanced + query optimization
- Power BI / Tableau chuyên sâu
- Data modeling & ETL cơ bản
- Communication & stakeholder management
- Banking domain knowledge
Giai đoạn Mid-level (2-5 năm):
- Python/Scala cho data processing
- Cloud platform (AWS/Azure/GCP) – TCB dùng AWS
- Databricks, Snowflake, BigQuery
- Advanced DAX/Power BI performance tuning
- Project management basics
Giai đoạn Senior (5+ năm):
- Data strategy & governance
- ML/AI fundamentals (đang là xu hướng của TCB)
- Leadership & team management
- Cross-functional stakeholder management
- Vendor management
🎓 Cơ hội sau khi hoàn thành intern tại TCB
1. Conversion rate cao: Techcombank thường xét convert intern thành nhân viên chính thức nếu performance tốt
2. Brand value: "Ex-Techcombank" là CV rất đẹp khi apply các ngân hàng khác (VPB, MBB, ACB...)
3. Cross-department mobility: Sau khi có kinh nghiệm BI, có thể chuyển sang Risk, Treasury, Digital Banking
4. Network: TCB có cộng đồng nội bộ mạnh, dễ kết nối với senior để mentor
💡 Lời khuyên "đắt giá"
1. Đừng chỉ làm đúng mô tả công việc – Hãy chủ động đề xuất cải tiến dashboard, tìm hiểu business logic sâu hơn
2. Build portfolio ngay từ đầu – Mọi dashboard bạn làm cho TCB (đã được phép), hãy lưu vào portfolio
3. Networking nội bộ – Tham gia Town Hall, Data Community, Techcombank Coffee Chat
4. Học liên tục – Ngành data thay đổi nhanh, cập nhật trend AI/ML để không bị tụt hậu
5. Cân nhắc lộ trình dài hạn: BI là bước đệm tốt để vào Data Science, Data Engineering, Product Analytics hoặc Business Analysis
Câu hỏi thường gặp
Em là sinh viên năm 3 ngành Hệ thống thông tin, chưa có kinh nghiệm thực tế. Em có nên apply vị trí BI Intern này không?
Hoàn toàn nên apply! Vị trí này được thiết kế cho sinh viên/năm đầu đi làm. Techcombank không yêu cầu kinh nghiệm (Experience: N/A). Điều quan trọng là em cần: (1) SQL cơ bản đến trung bình, (2) Biết dùng Power BI hoặc sẵn sàng học, (3) Tư duy phân tích tốt. Nếu chưa có portfolio, hãy dành 1-2 tuần tự làm 1 dashboard trên dataset sample (có sẵn trên Power BI Desktop). Đừng để sự thiếu tự tin ngăn cản – apply đi, biết đâu được!
Mình đang làm Data Analyst ở công ty fintech được 2 năm, muốn chuyển sang ngân hàng. Cơ hội như thế nào?
Cơ hội tốt, đặc biệt nếu bạn apply ở level BI Analyst thay vì Intern. Techcombank đang đẩy mạnh data transformation và họ đánh giá cao ứng viên có kinh nghiệm fintech (vì fintech thường data-driven hơn ngân hàng truyền thống). Tuy nhiên, bạn nên bổ sung: (1) Banking domain knowledge – đọc báo cáo thường niên TCB, hiểu KPI ngân hàng (CASA, NIM, NPL), (2) Công cụ TCB dùng (Power BI, Databricks). Lương cho BI Analyst 2 năm kinh nghiệm ở TCB thường 25-40 triệu, có thể cao hơn nếu bạn có thêm kinh nghiệm banking.
Intern tại ngân hàng lớn như Techcombank thường làm gì cụ thể? Có cơ hội được đụng vào dự án thật không?
Theo JD, bạn sẽ: (1) Phát triển dashboard Power BI cho Retail & Corporate Banking, (2) Tự động hóa các báo cáo định kỳ như Campaign Tracking, Sales Funnel, Performance Tracking, (3) Phân tích data để đưa insight, (4) Làm việc với nhiều phòng ban (BOD, Head Office). Đây là công việc thực chiến 100%, không phải "đi rót nước". Techcombank nổi tiếng cho intern cơ hội làm việc với real business problem. Đặc biệt, bạn sẽ tiếp xúc với Head of Division và BOD Office – networking cực tốt.
Mức thù lao intern BI tại Techcombank khoảng bao nhiêu? Có offer conversion thành nhân viên chính thức không?
Thù lao intern BI tại các ngân hàng big 4 (TCB, VPB, MBB, ACB) thường dao động 3-6 triệu/tháng, một số nơi cao hơn nếu có kinh nghiệm. JD ghi "Thỏa thuận" nên bạn nên hỏi HR khi được mời phỏng vấn. Về conversion: Techcombank có chương trình Graduate Development Program và thường ưu tiên tuyển intern nội bộ. Tỷ lệ convert dao động 30-50% tùy performance và nhu cầu tuyển dụng. Để tăng cơ hội convert, bạn cần: hoàn thành tốt task, chủ động đề xuất cải tiến, xây dựng quan hệ tốt với team.
Mình học ngành Tài chính – Ngân hàng, không rành code. Liệu có cơ hội apply BI Intern không?
Có, nhưng bạn cần đầu tư thêm về kỹ thuật. Vị trí này hybrid giữa business và technical, nên kiến thức tài chính của bạn là lợi thế cạnh tranh lớn (nó nằm trong phần "nice to have" của JD). Bạn cần học: (1) SQL cơ bản – 2-3 tuần là đủ dùng cho level Intern, (2) Power BI Desktop (miễn phí) – 1 tháng để làm quen, (3) Excel nâng cao (Pivot Table, Power Pivot). Đề xuất: Hãy dùng chính kiến thức tài chính của bạn để làm dashboard phân tích ngân hàng (lấy dataset công khai) – đây sẽ là điểm nhấn gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.
Sự khác biệt giữa Power BI và Tableau? Tại sao Techcombank lại chọn Power BI?
Power BI (Microsoft) và Tableau (Salesforce) đều là BI tool hàng đầu. Power BI mạnh về: tích hợp hệ sinh thái Microsoft (Excel, Azure, SQL Server), giá rẻ hơn cho doanh nghiệp, DAX mạnh cho tính toán phức tạp. Tableau mạnh về: visualization đẹp hơn, dễ dùng cho business user, cộng đồng analyst lớn. Techcombank chọn Power BI nhiều khả năng vì: (1) Họ dùng Microsoft Azure làm cloud chính, (2) Hệ sinh thái AWS + Microsoft hybrid, (3) Chi phí thấp hơn Tableau khi scale, (4) Phù hợp với data team đã quen Excel/SQL Server. Bạn nên học Power BI trước, Tableau có thể học sau.
Sau khi làm BI Intern 6 tháng, mình có thể chuyển sang các vị trí nào khác trong ngân hàng?
Rất nhiều cơ hội! Sau 6 tháng BI Intern, bạn có thể đi theo 4 hướng: (1) BI/Analytics career path: BI Intern → BI Analyst → Senior BI Analyst → BI Manager → Head of BI. (2) Data Engineering: Học thêm Python, Spark, Airflow → Data Engineer → Senior DE → Data Architect. (3) Product/Business Analyst: Dùng kiến thức data + business để chuyển sang làm BA cho các phòng Retail Banking, Corporate Banking, Digital. (4) Data Science/ML: Học thêm ML, statistics → Junior Data Scientist. Con đường phổ biến nhất từ BI Intern là (1) và (3). Lưu ý: chuyển hướng càng sớm càng dễ, sau 3-4 năm ở BI thuần thì chuyển ngành sẽ khó hơn.
Databricks là gì và tại sao nó được nhắc đến trong JD? Mình có cần học trước khi apply không?
Databricks là nền tảng Lakehouse kết hợp Data Warehouse + Data Lake, dựa trên Apache Spark. Nó cho phép xử lý data quy mô lớn, chạy SQL, Python, ML trên cùng một platform. Techcombank (và nhiều ngân hàng lớn) đang migrate sang Databricks vì: (1) Xử lý data lớn nhanh hơn Hadoop truyền thống, (2) Tích hợp ML/AI dễ dàng, (3) Chi phí tối ưu so với on-premise. Bạn KHÔNG cần thành thạo Databricks trước khi apply (nó nằm ở phần "nice to have"), nhưng nên: (1) Hiểu concept Lakehouse, (2) Biết rằng Databricks dùng PySpark và SQL, (3) Có thể làm badge "Databricks Lakehouse Fundamentals" miễn phí để có lợi thế. Nó chỉ cần thiết khi bạn đã ở level Mid-senior.