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)

TP. Ha Noi Data And Analytics Division
Expert

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 cần có cho vị trí Expert, Data Engineering tại Techcombank ### 1. Hard Skills bắt buộc | Nhóm kỹ năng | Công nghệ cụ thể | Mức độ yêu cầu | |--------------|------------------|----------------| | **Big Data** | Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Arrow | Chuyên sâu (8+ năm) | | **Database** | SQL, NoSQL, Graph databases | Chuyên sâu | | **Programming** | Python, Scala, Java (ưu tiên Python, Scala) | Thành thạo | | **Data Warehouse** | Dimensional modeling, ETL processes | Chuyên sâu | | **Visualization** | Tableau | Trung bình - Khá | | **Cloud** | (Không nêu cụ thể nhưng thường dùng AWS/GCP/Azure) | Khá | ### 2. Soft Skills quan trọng - **Khả năng kiến trúc hệ thống:** Thiết kế data infrastructure tổng thể cho ngân hàng - **Quản lý dự án:** Xử lý xung đột, thay đổi yêu cầu linh hoạt - **Mentoring:** Hướng dẫn và phát triển đội ngũ junior - **Giao tiếp:** Lead discussion với Data Scientists, làm việc với nhiều stakeholder - **Agile/Scrum:** Thành thạo methodology để dẫn dắt transformation projects ### 3. Chứng chỉ gợi ý **Ưu tiên cao:** - Google Cloud Professional Data Engineer - AWS Certified Data Analytics - Specialty - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Spark Developer **Ưu tiên trung bình:** - TOEIC/IELTS (yêu cầu English proficiency theo chính sách Techcombank) - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - HashiCorp Terraform Associate ### 4. So sánh với thị trường | Vị trí tương đương | Mức lương thị trường Hà Nội (gross/tháng) | |--------------------|------------------------------------------| | Junior Data Engineer (1-3 năm) | 15-25 triệu | | Mid-level Data Engineer (3-5 năm) | 25-40 triệu | | Senior Data Engineer (5-7 năm) | 40-60 triệu | | **Expert/Lead Data Engineer (8+ năm)** | **60-120 triệu** | *Techcombank thường có mức lương cạnh tranh top thị trường, nhưng mức "Thỏa thuận" cho thấy sẵn sàng đàm phán cao cho ứng viên giỏi.* --- ## Bảng Đối chiếu Yêu cầu vs Thực tế | Tiêu chí | Yêu cầu JD | Thực tế cần chuẩn bị | |----------|------------|----------------------| | Kinh nghiệm | 8+ năm | Tối thiểu 7 năm thực tế (còn 1 năm buffer) | | Học vấn | Bằng cấp liên quan | Cử nhân tối thiểu, Thạc sĩ là điểm cộng | | Ngôn ngữ lập trình | Python, Scala, Java | Cần thành thạo ít nhất 2 ngôn ngữ | | Big Data stack | Hadoop, Spark, Kafka | Cần project thực tế với scale lớn | | ML environment | Có kinh nghiệm setup | Nên có MLOps pipeline thực tế | | Microservices | Architecture cho hàng triệu users | Cần showcase architecture decisions | --- **Đánh giá độ khó:** ⭐⭐⭐⭐ (4/5) - Vị trí cấp cao, yêu cầu chuyên môn sâu và kinh nghiệm dày dặn

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn Expert, Data Engineering - Techcombank ### Quy trình các vòng phỏng vấn **Thông thường tại Techcombank cho vị trí cấp cao:** | Vòng | Nội dung | Thời lượng | Người phỏng vấn | |------|----------|------------|------------------| | 1 | Screening với HR/Talent Acquisition | 30-45 phút | HR Executive | | 2 | Technical Interview - deep dive | 60-90 phút | Senior Manager/Manager Data Engineering | | 3 | System Design Interview | 60 phút | Tech Lead hoặc Architect | | 4 | Panel Interview | 45-60 phút | HOD + Hiring Manager | | 5 (có thể có) | Final round với VP/C-level | 30-45 phút | Lãnh đạo khối | ### Câu hỏi thường gặp theo từng vòng **Vòng 1 - HR Screening:** - "Giới thiệu ngắn gọn về background và kinh nghiệm data engineering của bạn" - "Tại sao bạn quan tâm đến Techcombank?" - "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn có đang có offer nào khác không?" **Vòng 2 - Technical Deep Dive:** - "Describe a complex data pipeline bạn đã thiết kế và implement" - "How would you design a data architecture for real-time fraud detection?" - "Explain the differences between Spark vs Flink vs Kafka use cases" - "How do you handle data quality issues in a large-scale pipeline?" - "Describe your experience with data modeling for analytics" **Vòng 3 - System Design:** - "Design a data platform that processes 10M+ transactions per day" - "How would you migrate from on-premise Hadoop to cloud-native architecture?" - "Design a feature store for ML models" - "How do you ensure data lineage and governance in your architecture?" **Vòng 4 - Panel/Leadership:** - "How do you mentor and develop junior engineers?" - "Describe a conflict you had with a stakeholder and how you resolved it" - "What's your approach to balancing technical debt vs new features?" - "How would you contribute to Techcombank's data strategy?" ### Tips chuẩn bị quan trọng **1. Nghiên cứu Techcombank:** - Tìm hiểu về chiến lược chuyển đổi số của Techcombank - Đọc các bài báo về data/analytics initiatives của họ - Techcombank nổi tiếng với văn hóa "Can Do - Will Do" **2. Chuẩn bị case studies cụ thể:** - 2-3 project lớn nhất mà bạn đã lead/contribute - Chuẩn bị sẵn metrics: scale (data volume, users), challenges, solutions, outcomes - Sẵn sàng vẽ architecture diagrams trên whiteboard **3. Technical prep checklist:** - [ ] Ôn lại Spark internals (shuffle, partition, optimization) - [ ] Chuẩn bị best practices về data modeling (Kimball vs Inmon) - [ ] Hiểu rõ Data Lake vs Data Warehouse architectures - [ ] Cloud architecture patterns (medallion architecture, delta lake) ### Dress Code - **Formal Business** cho các vòng với HR và Leadership - **Smart Casual** có thể chấp nhận cho technical rounds (tùy team) - Techcombank có văn hóa tương đối progressive, nhưng vị trí cấp cao nên dress formal ### Những điều nên và không nên **NÊN:** - ✅ Chuẩn bị sẵn portfolio/link GitHub/project để showcase - ✅ Đặt câu hỏi về team, tech stack, roadmap - ✅ Thể hiện kinh nghiệm mentoring/leadership - ✅ Nhấn mạnh impact đo lường được (cost reduction, performance improvement) - ✅ Chuẩn bị câu hỏi về cơ hội phát triển **KHÔNG NÊN:** - ❌ Nói xấu công ty cũ - ❌ Tỏ ra không biết gì về ngành banking/fintech - ❌ Over-promise về timeline hoặc deliverables - ❌ Trả lời mơ hồ không có con số cụ thể

Lộ trình ôn thi

## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị 1-2 tuần trước phỏng vấn ### Tuần 1: Củng cố Kiến thức Nền tảng **Ngày 1-2: Data Architecture Fundamentals** - Data Lake vs Data Warehouse vs Data Mart - Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold layers) - Data Modeling: Dimensional (Star, Snowflake) vs Normalized (3NF) - Slowly Changing Dimensions (SCD) types **Tài liệu tham khảo:** - "The Data Warehouse Toolkit" của Ralph Kimball - Databricks Architecture Best Practices **Ngày 3-4: Big Data Technologies Deep Dive** - Spark: RDD, DataFrame, SparkSQL, Optimizer (Catalyst, Tungsten) - Kafka: Producer/Consumer, Partition strategy, Exactly-once semantics - Flink: Streaming fundamentals, Windowing, Checkpointing - Hadoop ecosystem: HDFS, YARN, Hive, HBase **Hands-on practice:** - Setup Spark locally và practice với sample datasets - Review lại các Kafka configurations quan trọng **Ngày 5-6: Cloud & Modern Stack** - AWS/GCP/Azure data services overview - Serverless data processing patterns - MLOps fundamentals (Feature Store, Model Registry, ML Pipelines) **Ngày 7: System Design Patterns** - Batch vs Stream processing architectures - Data quality & validation frameworks - Data governance & lineage (Apache Atlas, DataHub) ### Tuần 2: Ôn tập Chuyên sâu & Mock Interview **Ngày 8-9: Behavioral & Leadership Prep** - STAR method for behavioral questions - Chuẩn bị stories về: conflict resolution, mentoring, failure/learnings - Leadership principles của Techcombank **Ngày 10-11: Mock System Design** - Practice thiết kế: Real-time Analytics Platform - Practice thiết kế: Data Lake với governed access - Practice thiết kế: ML Feature Store **Ngày 12: Technical Deep Dive Review** - SQL optimization (execution plans, indexing) - Performance tuning cho Spark jobs - Disaster recovery & data protection strategies **Ngày 13-14: Final Prep** - Review lại CV và chuẩn bị elevator pitch - Research Techcombank news/strategy - Chuẩn bị 5-10 câu hỏi cho interviewer - Nghỉ ngơi, ngủ đủ giấc ### Tài liệu ôn tập bổ sung | Chủ đề | Resource | Link | |--------|----------|------| | Spark internals | "Learning Spark" | Oreilly/Databricks | | Kafka patterns | Confluent Blog | confluent.io/blog | | Data modeling | Kimball Group | kimballgroup.com | | System design | ByteByteGo, High Scalability | bytebytego.com | | Techcombank | Website, Annual Report | techcombank.com.vn | ### Checklist trước ngày phỏng vấn - [ ] In ấn CV (3-5 bản) - [ ] Chuẩn bị laptop/điện thoại demo (nếu cần) - [ ] Đăng ký xác nhận lịch phỏng vấn - [ ] Check đường đến địa điểm (Techcombank Tower hoặc văn phòng khác) - [ ] Chuẩn bị outfit - [ ] Sạc điện thoại, mang theo sạc dự phòng

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho Data Engineering tại Techcombank ### Lộ trình Thăng tiến từ Expert Position ``` Data Engineer (3-5 năm) ↓ Senior Data Engineer (5-7 năm) ↓ Expert Data Engineer (8+ năm) ← BẠN ĐANG Ở ĐÂY ↓ Lead Data Engineer / Staff Engineer ↓ Principal Data Architect ↓ VP of Data Engineering / CDO ``` **Thời gian trung bình giữa các cấp:** 2-3 năm (tùy performance) ### Kỹ năng cần phát triển thêm cho vị trí Expert **Hiện tại bạn có:** - ✅ Technical mastery - ✅ Architecture design - ✅ Project management **Cần phát triển thêm:** - 🔴 Strategic thinking: Đóng góp vào data strategy của toàn bank - 🔴 Executive communication: Present to board, pitch projects - 🔴 Business acumen: Hiểu sâu nghiệp vụ banking (credit risk, compliance) - 🔴 Organizational influence: Drive adoption, change management ### Mức Lương & Phúc lợi kỳ vọng **Techcombank Expert Level:** - Base salary: 70-120 triệu/tháng (thỏa thuận) - Annual bonus: 2-4 tháng - Total package: 1-1.5 tỷ/năm **Benefits thường có tại Techcombank:** - Bảo hiểm cao cấp (BHV, Manulife hoặc tương đương) - Health check định kỳ - Training budget hàng năm - Flexible working (hybrid possible) - Staff banking privileges (lãi suất ưu đãi) - Team building, company trips ### Cơ hội phát triển tại Techcombank **Điểm mạnh:** - Techcombank đang đầu tư mạnh vào data/AI transformation - Có budget lớn cho modern tech stack - Văn hóa đổi mới, accept failure & learn - Tier-1 bank với scale data enterprise-grade **Thách thức:** - Legacy systems migration vẫn đang diễn ra - Regulatory compliance requirements phức tạp - Legacy-to-modern bridge có thể frustrating ### Lời khuyên dài hạn 1. **Năm 1-2:** Focus vào proving technical credibility, ship value 2. **Năm 3-4:** Bắt đầu đảm nhận leadership tasks, mentor team 3. **Năm 5+:** Chuyển dần từ "doing" sang "enabling" và "strategizing" 4. **Luôn luôn:** Build relationships across teams (Data Science, Analytics, Business) ### Khi nào nên nhảy việc? **Nên ở lại nếu:** - Đang học hỏi công nghệ mới - Có roadmap thăng tiến rõ ràng - Team culture tốt **Nên tìm kiếm cơ hội khác nếu:** - Stuck 18+ tháng không có promotion - Không được đào tạo/công nghệ cũ - Mức lương dưới market 20%+

Câu hỏi thường gặp

Vị trí Expert Data Engineering tại Techcombank yêu cầu 8+ năm kinh nghiệm, nhưng mình chỉ có 7 năm thì có nên apply không?

CÓ, bạn vẫn nên apply! 8+ năm là con số tương đối, không phải cứng nhắc. Quan trọng hơn là bạn phải thể hiện được: (1) Deep expertise trong các công nghệ được yêu cầu, (2) Experience trong architecting solutions cho scale lớn, (3) Leadership/mentoring capability. Nếu portfolio của bạn mạnh với các project có impact đo lường được, HR và hiring manager có thể linh hoạt. Hãy apply và để họ đánh giá chính xác năng lực của bạn.

Mức lương Thỏa thuận có nghĩa là gì? Làm sao để đàm phán được mức lương tốt nhất?

"Thỏa thuận" tại Techcombank có nghĩa là họ sẵn sàng trả theo năng lực của ứng viên, không có fixed range. Để đàm phán hiệu quả: (1) Research market rate cho vị trí tương đương ở VPBank, MBBank, các fintech; (2) Chuẩn bị sẵn current compensation và offer letters khác (nếu có); (3) Thể hiện unique value - nhấn mạnh specialized skills (Flink, real-time streaming, ML platform) mà ít người có; (4) Đừng ngại nói con số cụ thể trước - HR thường appreciate candidate transparent. Techcombank có budget top-tier, nhưng bạn phải justify được.

Mình đang làm ở công ty outsourcing, chuyển sang ngân hàng lần đầu có khó không?

Không khó nếu bạn chuẩn bị đúng cách. Điểm khác biệt chính: (1) Ngân hàng có compliance/regulation phức tạp hơn nhiều; (2) Data quality và governance nghiêm ngặt hơn; (3) Scale thường lớn hơn, yêu cầu reliability cao hơn. Hãy chuẩn bị: hiểu về banking regulations (Basel III, AML/KYC), tự học về financial data domain (credit scoring, risk management), và thể hiện rằng bạn adaptable. Techcombank đánh giá candidates dựa trên potential và attitude, không chỉ experience.

Kỹ năng nào quan trọng nhất để thể hiện khi phỏng vấn vị trí này?

Top 3 kỹ năng cần thể hiện: (1) System Design - khả năng thiết kế end-to-end data platform cho enterprise scale, không chỉ viết code giỏi; (2) Cross-functional leadership - bạn sẽ làm việc với Data Scientists, Business Analysts, và C-level, cần communicate technical concepts hiệu quả; (3) Strategic thinking - họ không chỉ muốn người code, mà người có thể đóng góp vào data strategy của bank. Hãy chuẩn bị 2-3 stories thể hiện mỗi kỹ năng này với metrics cụ thể.

Techcombank có hỗ trợ học chứng chỉ không? Chi phí học cloud cert đắt quá.

Techcombank có training budget riêng cho nhân viên (thường từ 10-30 triệu/năm tùy level). Đối với vị trí Expert, họ thường support chi phí chứng chỉ cloud (AWS/GCP). Tip: apply vào vị trí này TRƯỚC, sau đó request training budget khi đã onboard. Hoặc bạn có thể học và self-certify, sau đó reimburse khi join. Nếu muốn tiết kiệm, start với Databricks certification (miễn phí practice exam) hoặc AWS Cloud Practitioner (basic, cheaper) trước khi lên Professional level.

Work-life balance tại Techcombank như thế nào? Mình nghe nói ngân hàng hay OT nhiều?

Techcombank được đánh giá khá tốt về work-life balance trong ngành ngân hàng Việt Nam. Văn hóa hybrid/flexible đang được adopt. Tuy nhiên, với vị trí Expert level, có những giai đoạn cần intensity cao hơn (quarter-end, project deadlines, system migrations). Thực tế: (1) Core hours thường 9h-18h, có flexibility; (2) Sprint-based work với Agile; (3) Team culture quan trọng, không có áp lực toxic như một số fintech; (4) Vị trí này có thể cần on-call rotation cho production systems. Tổng quan: balanced hơn nhiều công ty tech/FMCG cùng level.