messenger

Chat Mess

zalo

Chat Zalo

phone

Phone

Gọi ngay: 097.5151.777
messenger

Facebook

messenger

TikTok

Hỗ trợ tư vấn: 097.5151.777
Techcombank

Expert, Data Engineering (40000062) 1

TP. Ha Noi Retail Banking Group
Experienced (Non-Manager)

Mô tả công việc

## Job Purpose - The job holder is responsible for designing and developing programs, algorithms and automated processes to cleanse, integrate and evaluate large datasets from disparate sources and implement complex business logic as needed with the available data processing tools. - The job holder will be responsible for integrating new data sources to increase throughput of existing systems, managing data pipelines that facilitate robust analysis, and sourcing và preparing data to ensure data completeness on metadata platforms. ## Key Accountabilities (1) Data Architecture - Deliver functionality required for business and data analysts, data scientists and other business roles to advance the overall analytic performance and strategy of the bank - Build the best practices and strategies for data infrastructure to fulfill data analytic and utilization needs of the business with emerging latest technologies and capabilities. - Proactively drive the effort of identifying opportunities to manage data and provide solutions for complex data feeds within the bank. - Evaluate various data architectures in the bank and utilize them to develop data solutions to meet business requirements. - Drive the delivery of data products and services into systems and business processes in compliance with internal regulatory requirements. - Oversee the review of internal and external business and product requirements for data operations and activity and suggests changes and upgrades to systems and storage to accommodate ongoing needs. ## Key Accountabilities (2) Data Integration - Strategically obtain and integrate data and information from various sources into the firm’s platforms, solutions and statistical models. - Lead discussion with Data Scientists to understand the data requirements and create re-usable data assets to enable data scientists to build and deploy machine learning models faster. - Design, build, and maintain optimized data pipelines and ETL solutions as business support tools in providing analysis and real time analytics platform for critical decision making. - Ensure data assets are organized and stored in an efficient way so that information is high quality, reliable, flexible, and efficient. ## Key Accountabilities (3) Project Management - Manage project conflicts, challenges and dynamic business requirements to keep operations running at high performance. - Work with team leads to resolve people problems and project roadblocks, conduct post mortem and root cause analysis to help squads continuously improve their practices to ensure maximum productivity. Talent Development - Mentor and coach junior fellows into fully competent Data Engineers. - Identify and encourage areas for growth and improvement within the team. ## Key Relationships - Direct Manager Senior Manager / Manager, Data Engineering ## Key Relationships - Direct Reports ## Key Relationships - Internal Stakeholders ## Key Relationships - External Stakeholders Partners providing professional services ## Success Profile - Qualification and Experiences Qualifications - Bachelor's or Master’s degree in Statistics, Mathematics, Quantitative Analysis, Computer Science, Software Engineering or Information Technology Work Experience - 8+ years of relevant experience with developing, debugging, scripting and employing big data technologies (e.g. Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Arrow, Tableau), database technologies (e.g. SQL, NoSQL, Graph databases), and programming languages (e.g. Python, R, Scala, Java, Rust, Kotlin) with preference towards functional/trait oriented - English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy - Deep experience in designing and building dimensional data models, ETL processes, applied data warehouse concepts and methodologies, optimized data pipelines and wore the architect hat in the past or worked with one extensively - Deep experience with monitoring complex system and solving data and systems issues having a consistent and algorithmic approach to resolving them - Deep understanding of Information Security principles to ensure compliant handling and management of all data - Experience working in Agile teams to lead successful digital transformation projects, having mastered Agile principles, practices and Scrum methodologies - Has the know-how and the scripting and coding prowess to set up, configure và maintain a machine learning model development environment - Experience architecting, coding and delivering high performance micro services and/or recommenders delivering recommendations to (tens of) millions of users

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng Yêu cầu ### 🔧 Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật bắt buộc) | Nhóm kỹ năng | Công nghệ cụ thể | Mức độ yêu cầu | |--------------|------------------|-----------------| | **Big Data** | Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Arrow, Tableau | Chuyên sâu (8+ năm) | | **Database** | SQL, NoSQL, Graph databases | Chuyên sâu | | **Ngôn ngữ lập trình** | Python, R, Scala, Java, Rust, Kotlin | Thành thạo nhiều ngôn ngữ | | **Data Engineering** | ETL, Data Warehouse, Dimensional Data Models | Chuyên sâu | | **ML Environment** | Setup & maintain ML development environment | Bắt buộc | | **Microservices** | High-performance microservices cho hàng triệu users | Ưu tiên cao | | **Agile/Scrum** | Agile methodology, Scrum practices | Bắt buộc | ### 🎯 Hard Skills ưu tiên (differential advantages) - Kinh nghiệm architect trong big data ecosystem - Hiểu biết sâu về Information Security - Khả năng xây dựng recommender systems - Experience với functional programming paradigm ### 💬 Soft Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mô tả trong JD | |---------|----------------| | **Leadership** | Mentor & coach junior Data Engineers | | **Project Management** | Quản lý xung đột, dynamic requirements | | **Communication** | Lead discussion với Data Scientists | | **Problem Solving** | Root cause analysis, algorithmic approach | | **Strategic Thinking** | Đưa ra giải pháp data architecture cho ngân hàng | ### 📜 Chứng chỉ gợi ý | Chứng chỉ | Mức độ khuyến nghị | Link tham khảo | |-----------|-------------------|----------------| | **AWS Certified Data Analytics - Specialty** | ⭐⭐⭐ Rất khuyến nghị | AWS | | **Google Professional Data Engineer** | ⭐⭐⭐ Rất khuyến nghị | Google Cloud | | **Databricks Certified Data Engineer Professional** | ⭐⭐⭐ Rất khuyến nghị | Databricks | | **Certified Data Management Professional (CDMP)** | ⭐⭐ Khuyến nghị | DAMA | | **Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate** | ⭐⭐ Khuyến nghị | Microsoft | | **Scrum Master Certification (CSM/PSM)** | ⭐⭐ Khuyến nghị | Scrum.org | ### 📊 So sánh: Junior Data Engineer vs. Expert Data Engineering | Tiêu chí | Junior (1-3 năm) | Expert (8+ năm) | |----------|------------------|-----------------| | **Phạm vi công việc** | Build data pipelines | Design data architecture toàn hệ thống | | **Quyết định** | Theo hướng dẫn | Tự chủ, chiến lược | | **Mentorship** | Không yêu cầu | Bắt buộc (coach junior) | | **Kỹ năng ngôn ngữ** | 1-2 ngôn ngữ | 4+ ngôn ngữ (Python, Scala, Rust...) | | **System scale** | Tens of thousands users | Tens of millions users | | **Budget responsibility** | Không | Có (quản lý vendor/partners) | ### ⚠️ Yêu cầu đặc thù của Techcombank - **Tiếng Anh**: Theo policy Techcombank (thường tối thiểu TOEIC 650-800 hoặc tương đương) - **Bằng cấp**: Bachelor/Master trong Statistics, Mathematics, Computer Science, Software Engineering, IT - **Văn hóa làm việc**: Agile team, digital transformation

Chuẩn bị phỏng vấn

## Quy trình Phỏng vấn Techcombank - Data Engineering Expert ### 📋 Cấu trúc phỏng vấn thông thường (3-4 vòng) ``` Vòng 1: HR Screening (30-45 phút) ↓ Vòng 2: Technical Interview - Data Architecture (60-90 phút) ↓ Vòng 3: Technical Interview - System Design (60-90 phút) ↓ Vòng 4: Final Round - Panel với Senior Manager + Culture Fit (45-60 phút) ``` --- ### 🎯 Câu hỏi thường gặp theo từng vòng #### **Vòng 1: HR Screening** | STT | Câu hỏi | Tips trả lời | |-----|---------|---------------| | 1 | Tại sao bạn muốn chuyển sang Techcombank? | Nghiên cứu trước về digital transformation của Techcombank, tầm nhìn "banking of tomorrow" | | 2 | Mô tả dự án data lớn nhất bạn từng làm? | Dùng STAR method: Situation → Task → Action → Result, nhấn mạnh scale (data volume, users) | | 3 | Kỳ vọng lương và timeline? | Chuẩn bị range thực tế, tham khảo mức lương 8+ năm kinh nghiệm data engineering tại VN (thường 50-80tr/tháng hoặc cao hơn cho expert) | | 4 | Bạn có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính/ngân hàng chưa? | Nếu chưa: nhấn mạnh transferable skills và khả năng học nhanh | #### **Vòng 2: Technical - Data Architecture** | STT | Câu hỏi | Tips trả lời | |-----|---------|---------------| | 1 | Thiết kế data architecture cho một ngân hàng retail? | Thể hiện: Data Lake/Lakehouse concept, batch & streaming, governance framework, security compliance | | 2 | So sánh Spark vs Flink? Khi nào dùng cái nào? | Spark: batch processing, micro-batch streaming; Flink: true streaming, event-driven, low latency | | 3 | Làm thế nào để đảm bảo data quality trong enterprise? | Data validation, profiling, lineage tracking, monitoring, SLA definition | | 4 | Design một data pipeline xử lý real-time fraud detection? | Nhấn mạnh Kafka → Flink → feature store → ML model → action, latency requirements | | 5 | Xử lý data skew trong distributed processing? | Solutions: salt key, custom partitioner, adaptive query execution | #### **Vòng 3: Technical - System Design & Coding** | STT | Câu hỏi | Tips trả lời | |-----|---------|---------------| | 1 | Code một đoạn Python/Scala xử lý data pipeline với error handling? | Clean code, exception handling, logging, retry mechanism | | 2 | Design schema evolution cho một data warehouse? | Backward compatibility, forward compatibility, versioning strategy | | 3 | Làm thế nào để optimize một slow Spark job? | Partition optimization, broadcast join, cache, executor tuning, query plan analysis | | 4 | Thiết kế data model cho customer 360 view? | Star schema, slowly changing dimensions, conformed dimensions | | 5 | Explain your experience with ML model deployment? | Feature store, model registry, A/B testing, monitoring drift | #### **Vòng 4: Panel với Senior Manager** | STT | Câu hỏi | Tips trả lời | |-----|---------|---------------| | 1 | Bạn sẽ làm gì trong 90 ngày đầu tiên? | 3-phase: Listen & Learn (30 days) → Quick Wins (30 days) → Strategic Roadmap (30 days) | | 2 | Làm thế nào để deal với conflicting priorities? | Framework: Impact vs Effort matrix, stakeholder alignment, communication | | 3 | Kể về lần bạn coach một junior engineer thành công? | Dùng STAR, thể hiện leadership và empathy | | 4 | Triết lý làm việc của bạn là gì? | Techcombank đề cao: Customer Obsession, Innovation, Ownership | | 5 | Bạn thấy xu hướng data engineering trong 5 năm tới? | AI/ML integration, data mesh, real-time everything, data observability | --- ### 👔 Dress Code & Tips chuẩn bị | Item | Khuyến nghị | |------|-------------| | **Trang phục** | Business casual (sơ mi, quần âu/dây) - Techcombank khá thoáng về dress code | | **Thái độ** | Tự tin nhưng không kiêu ngạo, thể hiện passion cho data | | **Chuẩn bị** | Mang theo laptop có demo code/architecture diagrams | | **Nghiên cứu** | Tìm hiểu Techcombank's digital banking products, recent news | | **Questions to ask** | Chuẩn bị 3-5 câu hỏi thông minh cho interviewer | --- ### ⚠️ Red Flags cần tránh - Không biết gì về Techcombank hoặc ngành ngân hàng - Không có kinh nghiệm với production-scale systems - Thiếu examples cụ thể về data governance/compliance - Không thể giải thích technical decisions của mình

Lộ trình ôn thi

## Lộ trình Ôn tập & Chuẩn bị (2 tuần) ### 📅 GIAI ĐOẠN 1: Tổng quan & Refresh (Ngày 1-3) **Tài liệu bắt buộc:** | Chủ đề | Tài liệu | Thời gian | Ghi chú | |--------|----------|-----------|---------| | Techcombank Digital Strategy | Website, annual report | 2 giờ | Hiểu vision, digital transformation initiatives | | Data Lakehouse Architecture | Databricks blog, Delta Lake docs | 4 giờ | Techcombank đang chuyển đổi sang Lakehouse | | Retail Banking Data Model | Fintech articles | 3 giờ | Customer 360, transaction data, risk models | | Vietnamese Banking Regulations | SBV website | 2 giờ | Data compliance, security requirements | **Action Items:** - [ ] Đọc Techcombank Investor Relations page - [ ] Tìm hiểu các sản phẩm: TCBank, F@st, Techcombank Mobile - [ ] Ghi chú 3-5 câu hỏi về data strategy của Techcombank --- ### 📅 GIAI ĐOẠN 2: Deep Dive Technical (Ngày 4-10) #### 2.1. Big Data Technologies (Ngày 4-5) ``` Học theo thứ tự ưu tiên: 1. Apache Spark (ƯU TIÊN CAO) - Performance tuning, Structured Streaming 2. Apache Flink - Real-time processing concepts 3. Apache Kafka - Event streaming architecture 4. Apache Airflow - Pipeline orchestration ``` **Tài liệu:** - "Learning Spark" - Jules Damji - Spark Documentation - Best Practices - Databricks Spark Blog **Lab thực hành:** - Optimize một slow Spark query - Build streaming pipeline: Kafka → Spark Structured Streaming #### 2.2. Data Architecture & Modeling (Ngày 6-7) ``` Chủ đề trọng tâm: 1. Data Lake vs Data Warehouse vs Data Lakehouse 2. Dimensional Modeling (Kimball methodology) 3. Data Vault 2.0 4. Data Mesh architecture 5. Data Governance & Cataloging ``` **Tài liệu:** - "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball - "Data Engineering with Apache Spark" - Manning - Data mesh pattern articles #### 2.3. Cloud & ML Integration (Ngày 8-9) ``` Nếu chưa có kinh nghiệm cloud: - AWS/GCP/Azure Data Analytics path - Focus vào: EMR, Databricks, BigQuery, Data Factory ``` **Tài liệu:** - AWS Certified Data Analytics - Study Guide - GCP Professional Data Engineer Guide #### 2.4. Security & Compliance (Ngày 10) ``` Chủ đề: - Data encryption (at rest & in transit) - PII handling, GDPR-like regulations - Vietnamese banking data regulations - Information Security principles in banking ``` --- ### 📅 GIAI ĐOẠN 3: Mock Interview & Polish (Ngày 11-14) | Ngày | Hoạt động | Output | |------|-----------|--------| | 11-12 | Mock coding interview (Spark/Python) | 3-5 solved problems | | 12-13 | Mock system design interview | Architecture diagram for banking use case | | 13 | Prepare STAR stories | 5-7 stories với metrics | | 14 | Final review & rest | Tự tin, sẵn sàng | --- ### 📚 Tài liệu tham khảo bổ sung | Loại | Resource | URL | |------|----------|-----| | **Blog** | Data Engineering Weekly | dataengineeringweekly.com | | **Blog** | Start Data Engineering | startdataengineering.com | | **YouTube** | Data Engineering with Chris | YouTube Channel | | **Community** | Data Engineering Vietnam | Facebook group | | **Book** | "Fundamentals of Data Engineering" - Joe Reis | O'Reilly | | **Book** | "The Data Engineering Cookbook" | Matthias Wieche | --- ### 🎯 Checkpoint trước phỏng vấn - [ ] Có thể design data architecture cho retail banking từ đầu - [ ] Có thể so sánh và recommend giữa Spark/Flink/Kafka - [ ] Có thể debug và optimize slow data pipelines - [ ] Có thể explain data governance framework - [ ] Có ít nhất 3-5 stories với concrete metrics - [ ] Hiểu Techcombank's digital banking products - [ ] Có thể discuss emerging trends (data mesh, real-time ML)

Tư vấn nghề nghiệp

## Lộ trình Thăng tiến & Phát triển Sự nghiệp ### 🪜 Lộ trình Phỏng đoán cho Data Engineering tại Techcombank ``` [Senior Data Engineer / Expert] ← Bạn đang ở đây ↑ | [Lead Data Engineer] (6-10 năm) ↑ | [Data Engineering Manager] (5-8 năm) ← Có thể chuyển đổi ↑ | [Principal/Staff Data Engineer] (10+ năm) ↑ | [Director of Data Engineering / VP Data] (12-15+ năm) ``` --- ### 💰 Mức Lương Kỳ vọng theo Cấp bậc (Hà Nội, 2024) | Level | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | Notes | |-------|-------------|-------------------|-------| | **Junior DE** | 0-2 năm | 15-25 triệu | Fresh grad, entry-level | | **Mid-level DE** | 2-5 năm | 25-40 triệu | Independent contributor | | **Senior DE** | 5-8 năm | 40-60 triệu | Tech lead responsibilities | | **Expert/Lead DE** | 8-12 năm | 60-100+ triệu | Strategic role, như JD này | | **Principal DE** | 12+ năm | 100-150+ triệu | Organization-wide impact | | **Director/VP** | 15+ năm | 150-250+ triệu | C-level potential | **Lưu ý quan trọng:** - Techcombank là ngân hàng top-tier, mức lương thường cao hơn thị trường 15-25% - Thưởng performance: thường 2-4 tháng lương - Stock options/ESPP có thể có cho senior levels - JD ghi "Thỏa thuận" → Negotiable dựa trên experience & matching --- ### 📈 Kỹ năng cần phát triển để Thăng tiến #### Ngắn hạn (1-2 năm) - Từ Expert lên Senior Expert/Staff | Kỹ năng | Tại sao quan trọng | Cách phát triển | |---------|---------------------|------------------| | **System Design thinking** | Để trở thành Architect-level | Design hệ thống lớn hơn, nhiều stakeholders hơn | | **Data Strategy** | Hiểu business goals để align data initiatives | Làm việc chặt chẽ với business units | | **Executive Communication** | Present to leadership | Practice storytelling với data | | **Cross-functional leadership** | Coordinate across teams | Lead cross-team initiatives | #### Trung hạn (3-5 năm) - Từ Staff lên Principal/Manager | Hướng đi Option A: Technical Path | Hướng đi Option B: Management Path | |-----------------------------------|-----------------------------------| | Principal Data Architect | Data Engineering Manager | | Distinguished Engineer | Head of Data Engineering | | Technical Fellow | Director of Data Platform | --- ### 🎯 Critical Skills cho 5 năm tới (2024-2029) ``` Priority ranking cho Data Engineering Expert: 1. ⭐⭐⭐ AI/ML Integration - LLM applications in banking - MLflow, feature stores, model serving - Real-time ML inference 2. ⭐⭐⭐ Data Observability - Data quality monitoring - Automated alerting - Lineage tracking 3. ⭐⭐ Data Mesh Architecture - Domain-oriented data ownership - Federated governance - Self-serve data platform 4. ⭐⭐ Real-time Analytics - Streaming ML - Event-driven architecture - Sub-second latency systems 5. ⭐ Cloud-native Data Platforms - Multi-cloud strategy - Cost optimization - Serverless data processing ``` --- ### 💡 Lời khuyên từ kinh nghiệm **Điểm mạnh của Techcombank để leverage:** 1. **Digital-first culture** - Nhanh chóng adopt công nghệ mới 2. **Large-scale data** - Ít nơi nào có data volume tương đương 3. **Learning budget** - Techcombank đầu tư vào training/certifications 4. **Career mobility** - Internal rotation programs **Cạm bẫy cần tránh:** 1. Trở thành " silo expert" - chỉ giỏi một công nghệ 2. Ngồi im không giao tiếp với business stakeholders 3. Bỏ qua soft skills - leadership quan trọng ở cấp này 4. Không update kiến thức - Data engineering thay đổi rất nhanh **Nên làm:** 1. Tình nguyện lead các initiative mới 2. Xây dựng internal network (không chỉ trong team) 3. Mentor junior - vừa giúp team vừa develop leadership skills 4. Publish internally (tech talks, documentation) để build reputation 5. Theo dõi industry trends và propose innovative ideas

Câu hỏi thường gặp

Mức lương cho vị trí Expert Data Engineering tại Techcombank là bao nhiêu?

JD ghi 'Thỏa thuận' nhưng với yêu cầu 8+ năm kinh nghiệm và tech stack chuyên sâu, mức lương thường dao động 60-100+ triệu VND/tháng. Techcombank là ngân hàng top-tier về lương, thường cao hơn thị trường 15-25%. Thưởng performance thêm 2-4 tháng lương. Để có offer tốt, hãy research kỹ market rate và đưa ra con số cụ thể dựa trên total compensation hiện tại + expected raise 20-30%.

Vị trí này yêu cầu tiếng Anh ở mức nào?

JD nói 'English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy' - tức không ghi cụ thể nhưng thực tế Techcombank yêu cầu tối thiểu TOEIC 650-800 hoặc tương đương cho vị trí này. Bạn sẽ làm việc với global partners và đọc tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh. Nếu chưa đạt, hãy bổ sung bằng chứng về khả năng đọc/viết tài liệu kỹ thuật hoặc present bằng tiếng Anh.

Tôi có 8 năm kinh nghiệm nhưng chưa làm trong ngân hàng, có apply được không?

Hoàn toàn có thể! JD không bắt buộc banking experience. Quan trọng hơn là: (1) 8+ năm với big data stack (Spark, Kafka, Hadoop), (2) Experience design data architecture ở scale lớn, (3) Ability to work in Agile environment. Bạn nên: chuẩn bị stories về transferable skills, nghiên cứu trước về retail banking data models, và nhấn mạnh khả năng học nhanh về domain mới. Ngân hàng Techcombank đánh giá cao candidates từ các ngành khác mang kiến thức mới.

Quy trình phỏng vấn vị trí này có mấy vòng và thường kéo dài bao lâu?

Thường 3-4 vòng: (1) HR Screening - kiểm tra kinh nghiệm và motivation, (2) Technical Interview #1 - Data Architecture và system design, (3) Technical Interview #2 - Coding và deep technical, (4) Final Panel - với Senior Manager và culture fit. Tổng thời gian thường 2-4 tuần từ apply đến offer. Mẹo: sau mỗi vòng, hỏi HR về timeline để follow up appropriately.

Kỹ năng nào quan trọng nhất để đậu vị trí Expert Data Engineering?

Với 8+ năm experience, họ không kiểm tra syntax hay basic concepts nữa. 3 yếu tố quyết định: (1) System Design - có thể design data architecture cho entire retail banking domain, (2) Leadership - đã từng mentor junior và lead cross-functional projects, (3) Strategic Thinking - hiểu cách data drives business decisions. Tech stack chỉ là baseline, mindset và experience điều chỉnh hệ thống mới là differentiator.

Làm thế nào để prepare cho phần phỏng vấn System Design?

Framework để trả lời: (1) Clarify requirements - hỏi về scale, latency, consistency requirements, (2) High-level architecture - vẽ components và data flow, (3) Deep dive - discuss trade-offs, bottlenecks, alternatives, (4) Operations - monitoring, error handling, scaling. Practice với các use cases: real-time fraud detection, customer 360 data platform, data lakehouse design. Chuẩn bị sẵn diagrams và có thể demo bằng whiteboard hoặc laptop.

Tôi đang ở vị trí Senior Data Engineer, muốn apply Expert để thăng tiến, cần bổ sung gì?

So với Senior, Expert cần thêm: (1) Technical leadership - đã từng architect entire subsystem, không chỉ implement, (2) Cross-team influence - work với multiple squads, vendors, executives, (3) Strategic planning - có thể propose và defend technical roadmap, (4) Mentorship track record - đã phát triển thành công junior engineers. Action items: volunteer lead một cross-team initiative, practice presenting to leadership, document your technical decisions và trade-offs.

Work-life balance tại Techcombank Data Engineering team như thế nào?

Techcombank có reputation là 'startup trong ngân hàng' - dynamic và fast-paced. Với vị trí Expert, bạn có thể expect: (1) Core hours linh hoạt, (2) Sprint-based work với Agile, (3)偶尔 có deadline pressure khi launch features lớn, (4) Remote/flex work policy khá thoáng. Mức độ work-life balance còn tùy team và giai đoạn. Thường không phải '996' như một số tech companies, nhưng cũng đòi hỏi commitment cao.