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. Ho Chi Minh Data And Analytics Division
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 cho vị trí Expert Data Engineering - 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 | | **Database** | SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra), Graph DB (Neo4j) | ★★★★★ Chuyên sâu | | **Ngôn ngữ lập trình** | Python (ưu tiên), Scala, Java, R, Rust, Kotlin | ★★★★★ ít nhất 3 ngôn ngữ | | **Data Pipeline/ETL** | Airflow, Dataflow, dbt, Apache Beam | ★★★★★ Chuyên sâu | | **Cloud Platform** | AWS/GCP/Azure (đặc biệt AWS) | ★★★★☆ Khuyến khích | | **ML Environment** | Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow | ★★★★☆ Khuyến khích | ### 2. Kỹ năng Kiến trúc (Architecture) - **Dimensional Data Modeling**: Kimball, Inmon methodology - **Data Warehouse Design**: Star schema, Snowflake, Data Vault - **Real-time Processing**: Lambda Architecture, Kappa Architecture - **Data Lake vs Data Warehouse**: Khi nào dùng cái nào ### 3. Soft Skills Quan trọng | Kỹ năng | Giải thích | |---------|------------| | **Leadership** | Mentor và coaching junior members | | **Communication** | Giao tiếp với stakeholders (Data Scientists, Business) | | **Project Management** | Quản lý conflict, dynamic requirements trong Agile | | **Problem Solving** | Root cause analysis, systematic debugging | | **English** | Giao tiếp và đọc hiểu tài liệu kỹ thuật (theo chính sách Techcombank) | ### 4. Chứng chỉ Gợi ý - **AWS Certified Data Analytics - Specialty** - **Google Professional Data Engineer** - **Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional** - **Cloudera Certified Professional (CCP)** - **Azure Data Engineer Associate** ### 5. So sánh với thị trường | Tiêu chí | Vị trí này | Senior Data Engineer thị trường | |----------|------------|----------------------------------| | Kinh nghiệm | 8+ năm | 5-8 năm | | Tech Stack | Rất rộng (6+ công nghệ) | 4-5 công nghệ chính | | Kiến trúc | BẮT BUỘC có kinh nghiệm | Thường là plus | | ML Environment | Yêu cầu | Hiếm khi yêu cầu | --- ## Lộ trề Phát triển Kỹ năng ``` Junior Data Engineer (0-2 năm) ↓ Mid-level Data Engineer (2-4 năm) ↓ Senior Data Engineer (4-6 năm) ↓ Expert/Lead Data Engineer (6-8 năm) ← VỊ TRÍ NÀY ↓ Data Architect / Engineering Manager (8+ năm) ``` **Để đạt cấp Expert, bạn cần:** 1. Đã từng đội "architect hat" hoặc làm việc chặt chẽ với Architect 2. Có kinh nghiệm xây dựng data platform từ đầu 3. Có khả năng mentor và phát triển team

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn Expert Data Engineering - Techcombank ### Quy trình Phỏng vấn Dự kiến | Vòng | Nội dung | Thời gian | |------|----------|----------| | **Vòng 1** | HR Screening (Phone/Online) | 30-45 phút | | **Vòng 2** | Technical Interview - Coding & System Design | 60-90 phút | | **Vòng 3** | Technical Panel - Architecture & Case Study | 60-90 phút | | **Vòng 4** | Hiring Manager Interview | 45-60 phút | | **Vòng 5** | Final Round với Senior Leadership | 30-45 phút | ### Câu hỏi Thường gặp theo Vòng #### Vòng 1: HR Screening - "Tại sao bạn quan tâm đến Techcombank?" - "Mô tả dự án data platform lớn nhất bạn đã tham gia" - "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn có đang phỏng vấn ở đâu khác không?" #### Vòng 2: Technical Interview - **Coding (60 phút)**: LeetCode Hard hoặc SQL optimization - Viết SQL query cho complex reporting - Optimize một pipeline chậm - Thiết kế schema cho use case cụ thể - **System Design (45 phút)**: Thiết kế data platform từ đầu - "Thiết kế data pipeline xử lý 10 triệu transactions/ngày" - "Làm sao để build real-time analytics platform cho ngân hàng?" - "So sánh Kappa và Lambda architecture" #### Vòng 3: Architecture Deep Dive - "Describe data model cho hệ thống fraud detection" - "Làm thế nào để ensure data quality trên toàn bộ pipeline?" - "Cách xử lý schema evolution khi data source thay đổi?" - "Design một data lake architecture cho ngân hàng" #### Vòng 4: Hiring Manager - "Kể về lần bạn phải pushback requirement bất khả thi" - "Bạn đã mentor ai thành công? Cách của bạn?" - "Mục tiêu 3-5 năm của bạn là gì?" - "Bạn xử lý conflict trong team như thế nào?" ### Tips Chuẩn bị Quan trọng 1. **Nghiên cứu Techcombank** - Đọc về chiến lược data của Techcombank - Techcombank nổi tiếng về digital transformation - Họ dùng AWS làm cloud chính 2. **Chuẩn bị Portfolio** - Mang theo diagrams của các hệ thống bạn đã build - Số liệu cụ thể: "Pipeline xử lý X rows/giây, giảm latency Y%" 3. **System Design Framework** ``` 1. Clarify Requirements (5 phút) 2. High-level Architecture (15 phút) 3. Data Model & Schema (10 phút) 4. Pipeline Design (15 phút) 5. Scalability & Monitoring (10 phút) 6. Trade-offs & Alternatives (5 phút) ``` 4. **Behavioral Prep** - Dùng STAR method cho mọi câu hỏi tình huống - Chuẩn bị 3-5 stories về leadership và conflict ### Dress Code - **Business Casual** là an toàn nhất - Techcombank khá open về dress code - Tránh vest quá formal trừ khi bạn thích - nam: sơ mi, quần âu/kaki, giày lịch sự - nữ: áo blouse/cam thun cao cấp, quần âu/váy công sở ### Chuẩn bị Tài liệu - ✅ CV cập nhật (format .pdf) - ✅ LinkedIn profile - ✅ Portfolio/case studies (nếu có) - ✅ Chứng chỉ liên quan - ✅ Laptop (phòng trường hợp có coding test) --- **Lưu ý quan trọng:** Vì đây là cấp Expert, họ sẽ rất kỹ về technical depth. Đừng chỉ biết lý thuyết - phải có kinh nghiệm thực tế để discuss trade-offs và real-world challenges.

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho Expert Data Engineering ### Lộ trình Chuẩn bị: 2-4 tuần #### Tuần 1: Foundation Review **Ngày 1-2: SQL & Database Fundamentals** - Advanced SQL: Window functions, CTEs, recursive queries - Indexing strategies và query optimization - Database design patterns - **Thực hành:** LeetCode Database section (medium-hard) **Ngày 3-4: Big Data Technologies** - Hadoop ecosystem: HDFS, YARN, MapReduce - Spark: RDD, DataFrame, SparkSQL, Structured Streaming - Kafka: Architecture, partitioning, exactly-once semantics - **Thực hành:** Build sample pipeline với Spark + Kafka **Ngày 5-7: Data Modeling & Architecture** - Kimball vs Inmon methodology - Star schema, Snowflake, Data Vault - Data Lake patterns (Medallion architecture) - **Thực hành:** Thiết kế data model cho banking domain #### Tuần 2: Deep Dive Technologies **Ngày 8-9: Real-time Processing** - Apache Flink: Windowing, state management - Lambda vs Kappa architecture - Stream processing patterns - **Thực hành:** Design real-time fraud detection pipeline **Ngày 10-11: ML Engineering** - MLflow/Kubeflow for model lifecycle - Feature store concepts - Model serving patterns (REST, gRPC, batch) - **Thực hành:** Setup ML environment với Docker/Kubernetes **Ngày 12-14: System Design Practice** - Design: Data platform cho e-commerce - Design: Real-time analytics dashboard - Design: Data lake với GDPR compliance - **Thực hành:** Mock interviews với bạn bè #### Tuần 3: Interview Prep & Soft Skills **Ngày 15-17: Behavioral Preparation** - STAR stories for common themes: - Technical leadership - Conflict resolution - Failure và learning - Mentoring others - Cross-functional collaboration **Ngày 18-21: Mock Interviews** - Code signal hoặc HackerRank practice - System design mock interviews - Behavioral mock interviews #### Tuần 4: Final Review **Ngày 22-28:** - Review lại tất cả concepts yếu - Research Techcombank và industry trends - Chuẩn bị questions để hỏi interviewer - Rest và relax trước ngày phỏng vấn --- ### Tài liệu Tham khảo | Loại | Tài liệu | Link/Nguồn | |------|----------|------------| | **Sách** | Designing Data-Intensive Applications - Martin Kleppmann | Amazon | | **Sách** | The Data Warehouse Toolkit - Ralph Kimball | Amazon | | **Sách** | Fundamentals of Data Engineering - Joe Reis | Amazon | | **Course** | Data Engineering with Google Cloud - Coursera | Coursera | | **Course** | AWS Data Analytics Specialty | AWS Training | | **Practice** | LeetCode (SQL, Python) | leetcode.com | | **Practice** | Data Engineering projects on GitHub | GitHub | | **Blog** | Uber Engineering Blog | eng.uber.com | | **Blog** | Netflix Tech Blog | netflixtechblog.com | | **Blog** | Techcombank News | techcombank.com.vn | ### Cheat Sheet Quan trọng ```python # Common Data Engineering Interview Topics # 1. SQL Optimization EXPLAIN ANALYZE ... CREATE INDEX ... WHERE ... # Biết cách đọc execution plan # 2. Spark Performance Tuning df.repartition(n) # Tăng parallelism df.cache() # Cache intermediate data df.persist() # Chọn storage level # Broadcast join cho small tables # 3. Kafka Best Practices - Partition count = throughput needed - Replication factor = 3 (production) - Retention policy phù hợp use case # 4. Data Modeling - Slowly Changing Dimensions (SCD) Type 1, 2, 3 - Junk dimensions - Degenerate dimensions ``` --- ### Checklist Trước Phỏng vấn - [ ] Ôn lại SQL advanced concepts - [ ] Thực hành system design problems - [ ] Chuẩn bị 5+ STAR stories - [ ] Research Techcombank digital strategy - [ ] Practice coding trên LeetCode - [ ] Prepare portfolio nếu có - [ ] Ngủ đủ giấc và arrive early

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho Expert Data Engineering ### Lộ trình Thăng tiến ``` Entry Level (0-2 năm) → Junior DE ↓ Lương: 15-25 triệu Mid Level (2-4 năm) → Mid-level DE ↓ Lương: 25-40 triệu Senior (4-6 năm) → Senior DE ↓ Lương: 40-70 triệu Expert (6-8 năm) → Expert/Lead DE ← BẠN ĐANG Ở ĐÂY ↓ Lương: 70-120 triệu Principal/Architect (8-10 năm) → Principal DE/Data Architect ↓ Lương: 120-180 triệu Engineering Manager/Director (10+ năm) Lương: 180-300+ triệu ``` ### Mức Lương Kỳ vọng cho Vị trí này | Yếu tố | Mức lương gợi ý (gross/tháng) | |--------|-------------------------------| | **Entry Expert (8 năm exp)** | 70-90 triệu | | **Mid Expert (10 năm exp)** | 90-110 triệu | | **Senior Expert (12+ năm exp)** | 110-150 triệu | | **Thưởng/năm** | 2-4 tháng lương | | **Techcombank benefits** | Rất tốt (insurance, stock options, etc.) | **Lưu ý:** Techcombank thường trả cao hơn thị trường 15-25% do yêu cầu cao. Thỏa thuận theo năng lực. --- ### Kỹ năng Cần Phát triển Thêm #### Ngắn hạn (6-12 tháng) 1. **Cloud Specialization** - Nếu chưa có: Lấy AWS Certified Data Analytics - Học Terraform/Infrastructure as Code 2. **ML Engineering Basics** - Understanding ML pipelines - MLOps practices - Feature engineering for ML 3. **Leadership Skills** - Technical mentoring - Stakeholder management - Presentation skills #### Dài hạn (2-3 năm) 1. **Move towards Data Architecture** - Enterprise data modeling - Data governance - Data cataloging & lineage 2. **Management Track** - People management - Project & program management - Strategic thinking 3. **Domain Expertise** - Banking/Financial services domain - Regulatory compliance (Basel, GDPR-like) - Risk management concepts --- ### Nên Nhảy Việc sang Techcombank Không? | Pros ✅ | Cons ❌ | |--------|--------| | Lương cao hơn thị trường | Áp lực công việc lớn | | Techcombank đầu tư mạnh vào data | Fast-paced environment | | Cơ hội làm với data scale lớn | Yêu cầu high performance | | Brand name tốt cho CV | Có thể có restructuring | | Benefits tốt (insurance, stock) | Phải thích nghi culture mới | **Ai nên apply:** - Đã có 6+ năm kinh nghiệm data engineering - Muốn work với big data scale ngân hàng - Thích môi trường dynamic, change-driven **Ai nên cân nhắc:** - Cần work-life balance cực kỳ cao - Không quen với pressure - Muốn stability tuyệt đối --- ### Lời khuyên Từ Người đi Trước 1. **"Đừng chỉ tập trung vào technical. Ở cấp Expert, bạn cần show impact to business."** 2. **"Techcombank reward high performers rất tốt, nhưng expect cũng cao tương ứng."** 3. **"Học thêm về banking domain. Technical tốt + business understanding = killer combo."** 4. **"Network internally rất quan trọng. Techcombank có nhiều internal mobility opportunities."** --- ### Lộ trình Từ Expert → Principal 1. **Year 1-2 as Expert:** - Lead 1-2 major projects - Mentor 2-3 junior members - Build reputation as go-to person 2. **Year 2-3:** - Drive technical strategy cho team - Represent team in leadership meetings - Start contributing to org-wide initiatives 3. **Year 3+:** - Principal Engineer track hoặc - Move to Engineering Manager - Depends on your preference

Câu hỏi thường gặp

Em mới có 5 năm kinh nghiệm, có nên ứng tuyển vị trí này không?

Vị trí yêu cầu 8+ năm, nhưng đừng nản lòng! Nếu bạn có: • Kinh nghiệm thực tế với toàn bộ tech stack (Spark, Kafka, Flink) • Đã từng lead một data platform từ đầu • Có portfolio với số liệu ấn tượng → Vẫn có thể apply. Nhiều người có 5-6 năm nhưng technical skills rất strong. Tuy nhiên, hãy chuẩn bị explain được tại sao bạn skip level được. Trong CV, hãy highlight những achievement vượt mức senior level. **Lời khuyên:** Apply thử, đừng tự loại mình. Đôi khi họ chấp nhận candidate xuất sắc dù thiếu vài năm kinh nghiệm.

Mức lương thực tế cho vị trí này là bao nhiêu?

Vì salary range là "thỏa thuận", mức lương phụ thuộc nhiều vào background của bạn: • **8 năm exp, technical strong:** 70-90 triệu/tháng gross • **10+ năm, có banking domain:** 90-120 triệu/tháng gross • **12+ năm, đã từng làm architect:** 120-150 triệu/tháng gross **Ngoài lương:** • Thưởng: 2-4 tháng lương/năm • Stock options (Techcombank đã IPO) • Premium health insurance • Education budget **Tip đàm phán:** Khi hỏi mức lương, hãy đề cập total compensation mong đợi, không chỉ base. Và research kỹ market rate trước.

Techcombank làm việc có áp lực không? Giờ làm việc như thế nào?

Techcombank được biết đến là ngân hàng có tốc độ thay đổi nhanh (fast-paced). Áp lực có, nhưng đi kèm với cơ hội: **Thực tế:** • Core hours: 8:30-17:30, nhưng thường OT khi có deadline • Hybrid working: 2-3 ngày WFH/tuần • Friday afternoon thường không có meeting nhiều • Nhiều change initiatives liên tục **Culture:** • Performance-oriented, không phải tenure-oriented • Merit-based promotion • Nhiều reorganization (có thể là cơ hội hoặc thách thức) • Tech-savvy, dùng Slack, Jira, Confluence như tech companies **Phù hợp nếu:** Bạn thích thử thách, không thích sự ổn định nhàm chán. **Không phù hợp nếu:** Bạn cần predictability và work-life balance tuyệt đối.

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

Với cấp Expert, thứ tự ưu tiên là: **#1. System Design (quan trọng nhất)** Đây là phần phân biệt Senior và Expert. Bạn cần demonstrate: • Ability to design end-to-end data platform • Trade-off decisions giữa competing priorities • Understanding của scalability, reliability, cost **#2. Leadership & Mentoring** Vì bạn phải mentor junior, họ sẽ hỏi rất sâu về: • Experience coaching others • How you handle underperformers • Your teaching/communication style **#3. Business Impact** Không chỉ technical, phải show được: • Business value của projects bạn đã lead • Metrics: improved X% throughput, reduced Y% cost • Stakeholder management skills **#4. Technical Breadth** Biết rộng nhưng phải có deep expertise ít nhất 1-2 areas (thường là Spark và một cloud platform).

Em đang làm ở công ty product, muốn chuyển sang ngân hàng có được không?

Hoàn toàn được! Techcombank và các ngân hàng lớn rất welcome candidates từ tech companies. Họ đánh giá cao: **Ưu điểm của bạn:** • Experience với modern tech stack •习惯 work theo agile methodology • Có mindset về product-driven development • Thường communication skills tốt hơn **Những thứ cần bridge:** • Banking domain knowledge (regulatory, compliance) • Understanding về financial products • Scale requirements khác (data ở ngân hàng thường lớn hơn nhiều) **Cách prepare:** 1. Đọc về Techcombank's digital strategy và products 2. Tìm hiểu basic banking concepts (KYC, AML, Basel III) 3. Research về data challenges trong banking (real-time fraud detection, regulatory reporting) **Warning:** Lương ngân hàng có thể thấp hơn tech product company đôi chút, nhưng bù lại stability và benefits thường tốt hơn.

Vị trí này có KPI gì không?

Dù JD không đề cập, Techcombank áp dụng KPI cho hầu hết các vị trí. Dựa trên JD và nature của role, KPIs có thể bao gồm: **Team-level KPIs:** • Platform uptime (target: 99.9%+) • Data pipeline SLA compliance • Number of data assets created/reused • Platform cost efficiency **Individual KPIs:** • Project delivery on time • Technical documentation quality • Team growth (mentoring outcomes) • Innovation/automation initiatives **Lưu ý:** Techcombank's performance cycle là 2 lần/năm, với rating scale từ 1-5. Rating 4+ thường được bonus tốt và có cơ hội promotion. **Thực tế:** Ở cấp Expert, bạn có nhiều autonomy hơn, nhưng cũng được measure nhiều hơn về strategic impact, không chỉ execution.

Cơ hội thăng tiến từ Expert Data Engineering ở Techcombank như thế nào?

Techcombank có clear career ladder, đặc biệt sau khi IPO và tái cơ cấu: **Tech Track:** Expert → Principal Engineer → Distinguished Engineer **Management Track:** Expert → Team Lead → Manager → Senior Manager → Director **Lộ trình phổ biến:** • 2-3 năm từ Expert → Principal hoặc Manager • Nhưng phụ thuộc rất nhiều vào: - Performance rating (cần consistently 4+) - Sự kiện reorganization (có thể tạo opportunity đột xuất) - Network và visibility trong organization - Business impact của bạn **Internal mobility:** Techcombank khuyến khích internal transfer. Sau 1-2 năm, bạn có thể chuyển sang: • Data Science team • Product team • Other business units **Tip:** Build network across teams, tham gia company-wide initiatives để tăng visibility.