Techcombank
Expert, Data Engineering (Techcom Insurance)
TP. Ha Noi
IT & DATA
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 company
- 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 company.
- Evaluate various data architectures in the company 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)
- 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
## 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 company'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 cho Expert, Data Engineering (Techcom Insurance)
### 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 exp) |
| **Lập trình** | Python, R, Scala, Java, Rust, Kotlin | Thành thạo, ưu tiên functional/trait oriented |
| **Database** | SQL, NoSQL, Graph databases | Chuyên sâu |
| **Data Pipeline/ETL** | Thiết kế dimensional data model, ETL, data warehouse | Chuyên sâu |
| **Visualization** | Tableau | Có kinh nghiệm |
| **ML Environment** | Setup, configure ML model development environment | Có kinh nghiệm |
| **Microservices** | Architecture & delivery cho hệ thống phục vụ triệu users | Nâng cao |
### 2. Soft Skills quan trọng
- **Leadership**: Mentor và coach junior Data Engineers
- **Communication**: Lead discussion với Data Scientists, làm việc với nhiều stakeholder
- **Problem-solving**: Giải quyết data/system issues với algorithmic approach
- **Project Management**: Quản lý project conflicts, dynamic business requirements
- **Agile Mastery**: Thành thạo Agile, Scrum cho digital transformation
### 3. Chứng chỉ gợi ý
| Chứng chỉ | Giá trị |
|---|---|
| **Google Cloud Professional Data Engineer** | Rất phù hợp cho cloud-based data architecture |
| **AWS Certified Data Analytics - Specialty** | Nếu Techcombank dùng AWS |
| **Databricks Certified Data Engineer Professional** | Rất relevant cho Spark/Flink |
| **Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)** | Container orchestration cho data pipelines |
| **ICAgile Certified Professional** | Agile mindset & methodology |
### 4. So sánh Level Data Engineer tại Techcombank
```
Junior DE (1-3 năm)
├── Viết ETL cơ bản, SQL queries
├── Maintain data pipelines đơn giản
└── Mức lương: 15-25 triệu
Mid-level DE (3-5 năm)
├── Thiết kế data models, optimize pipelines
├── Làm việc với Spark, Kafka
└── Mức lương: 25-40 triệu
Senior DE (5-8 năm)
├── Architecture decisions, team leadership
├── Cross-functional collaboration
└── Mức lương: 40-60 triệu
*** Expert DE (8+ năm) ← VỊ TRÍ NÀY ***
├── Strategic data architecture
├── Talent development
├── Digital transformation leadership
└── Mức lương: Thỏa thuận (thường 60-100+ triệu)
```
### 5. Điểm đặc biệt của JD này
⚠️ **Techcom Insurance** - Đây là mảng bảo hiểm của Techcombank, đang trong giai đoạn phát triển mạnh về data. Cơ hội xây dựng data infrastructure từ đầu hoặc scale up hệ thống existing.
🔍 **Focus vào ML readiness** - JD nhấn mạnh việc tạo re-usable data assets để Data Scientists build & deploy ML models nhanh hơn. Đây là xu hướng MLOps/Data Mesh mà Techcombank đang hướng tới.
Chuẩn bị phỏng vấn
## Hướng dẫn Phỏng vấn Expert, Data Engineering tại Techcombank
### Quy trình phỏng vấn dự kiến
```
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
│ └── Đánh giá fit văn hóa, motivation, salary expectation
│
Vòng 2: Technical Interview - Data Architecture (60-90 phút)
│ └── Deep dive vào technical experience, system design
│
Vòng 3: Technical Interview - Coding/Problem Solving (60-90 phút)
│ └── Live coding, system design scenario
│
Vòng 4: Panel Interview với Senior Manager (45-60 phút)
│ └── Leadership, stakeholder management, case study
│
Vòng 5: HR Final Round (30 phút)
│ └── Compensation, benefits, start date
```
### Câu hỏi hay gặp theo từng vòng
#### Vòng 1 - HR Screening
- "Tại sao bạn quan tâm đến Techcombank và mảng Insurance?"
- "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?"
- "Bạn có đang cân nhắc offers khác không?"
- "Mô tả một dự án data mà bạn tự hào nhất trong 2 năm gần đây"
#### Vòng 2 - Technical: Data Architecture
- "Thiết kế một data warehouse cho hệ thống insurance từ đầu - các layer, data flow, tooling"
- "So sánh Lambda Architecture vs Kappa Architecture? Khi nào nên dùng?"
- "Làm thế nào để ensure data quality ở scale (triệu records/day)?"
- "Describe cách bạn design một real-time data pipeline cho fraud detection"
- "Data Lake vs Data Warehouse - khi nào dùng cái nào? Techcom Insurance nên dùng gì?"
#### Vòng 3 - Technical: Coding & Problem Solving
- "Write code để process 10GB JSON file, extract certain fields, output to Parquet"
- "Optimize một Spark job đang chạy chậm - các bước approach?"
- "Design một system để deduplicate 100 triệu records với limited memory"
- "Implement một Kafka consumer với exactly-once semantics"
- "Python vs Scala cho Data Engineering - ưu nhược điểm?"
#### Vòng 4 - Panel: Leadership & Strategy
- "Mô tả một lần bạn lead một technical decision controversial - cách xử lý?"
- "Làm thế nào để prioritize giữa tech debt và feature delivery?"
- "Bạn sẽ mentor junior engineers như thế nào?"
- "Khi project gặp khó khăn, stakeholder thay đổi liên tục - bạn xử lý ra sao?"
- "What's your vision for modern data platform in insurance industry?"
- "Describe a time you failed and what you learned"
### Tips chuẩn bị đặc biệt cho Techcombank
✅ **Research Techcombank Tech Stack**:
- Tìm hiểu các bài viết về Techcombank Digital Transformation
- Techcombank sử dụng cloud (AWS/GCP/Azure), tìm hiểu chiến lược cloud của họ
- Tìm hiểu về Techcom Insurance - sản phẩm, khách hàng mục tiêu
✅ **Chuẩn bị Portfolio/Case Studies**:
- Mang theo laptop/trình chiếu demo một data project ấn tượng
- Chuẩn bị architecture diagrams cho các hệ thống đã xây dựng
- Sẵn sàng discuss performance metrics, scale numbers
✅ **Business Domain Knowledge**:
- Hiểu về insurance data (policy, claims, actuarial, customer 360)
- Các regulatory requirements cho insurance data (nếu có)
- Insurance AI/ML use cases (fraud detection, risk scoring, pricing)
### Dress Code
**Business Casual** - Techcombank là ngân hàng hiện đại, không quá formal. Gợi ý:
- Nam: Áo sơ mi (không cần cravat), quần tây, giày da
- Nữ: Áo blouse hoặc áo phông cao cấp, quần âu hoặc váy công sở
- Tránh jeans rách, sandals, áo thun graphic
### Resources chuẩn bị thêm
- System Design Primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer
- Data Engineering Weekly newsletter
- Techcombank Investor Relations page - hiểu chiến lược công ty
Lộ trình ôn thi
## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị cho Expert Data Engineering
### Kiến thức Nền tảng cần Master
#### 1. Data Architecture (Trọng tâm cao)
**Data Warehouse Design:**
- Kimball vs Inmon methodology
- Star Schema, Snowflake Schema
- Slowly Changing Dimensions (SCD) Types 1, 2, 3
- Fact tables: Transaction, Periodic Snapshot, Accumulating Snapshot
- Data vault modeling
**Modern Data Stack:**
- Cloud Data Warehouses: BigQuery, Snowflake, Redshift
- Data Lake concepts: Bronze-Silver-Gold architecture
- Data Lakehouse: Delta Lake, Apache Iceberg
- Data Mesh principles (distributed data ownership)
**Real-time Processing:**
- Stream processing: Kafka Streams, Flink, Spark Streaming
- Lambda & Kappa architectures
- Exactly-once vs at-least-once semantics
- Windowing concepts (tumbling, sliding, session)
#### 2. Big Data Technologies (8+ năm kinh nghiệm cần thể hiện)
```
Hadoop Ecosystem:
├── HDFS, YARN
├── Hive, HBase, Impala
└── Sqoop, Flume
Spark Ecosystem:
├── Spark Core, Spark SQL
├── Spark Structured Streaming
├── PySpark, SparkR
└── Delta Lake on Spark
Streaming:
├── Apache Kafka (cluster setup, tuning)
├── Apache Flink (CEP, stateful processing)
└── Apache Pulsar (optional, emerging)
Orchestration:
├── Airflow, Prefect, Dagster
└── Apache DolphinScheduler
Cloud Services:
├── AWS: Kinesis, Glue, Redshift, EMR, Lambda
├── GCP: Dataflow, BigQuery, Pub/Sub, Composer
└── Azure: Data Factory, Synapse, Event Hubs
```
#### 3. Programming Deep Dive
**Python (must-have):**
```python
# Sample: Optimizing Spark job
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, broadcast
# Best practices để cover trong interview:
# 1. Broadcast join cho small tables
# 2. Partition optimization
# 3. Catalyst optimizer understanding
# 4. Tungsten engine benefits
# 5. Memory management (off-heap)
```
**Scala (preferred for this role):**
- Functional programming concepts
- Case classes, pattern matching
- Implicit conversions
- Spark Scala API mastery
### Tài liệu Tham khảo Recommend
| Nguồn | Link | Mục đích |
|---|---|---|
| **Designing Data-Intensive Applications** - Kleppmann | Sách | Data architecture fundamentals |
| **The Data Warehouse Toolkit** - Kimball | Sách | DW/BI methodology |
| **Spark: The Definitive Guide** | Sách | Spark in-depth |
| **dbt Documentation** | docs.getdbt.com | Modern ELT practices |
| **Techcombank Engineering Blog** (nếu có) | Techcombank tech blog | Company-specific knowledge |
| **Data Engineering Weekly** | Newsletter | Industry trends |
### Lộ trình 2 tuần trước phỏng vấn
```
Tuần 1 - Deep Dive:
├── Ngày 1-2: Ôn Data Architecture, thiết kế data warehouse
├── Ngày 3-4: Real-time processing (Kafka, Flink)
├── Ngày 5-6: Spark optimization, coding practice
└── Ngày 7: Nghỉ ngơi, review ngày thường
Tuần 2 - Polish:
├── Ngày 8-9: System design scenarios, mock interviews
├── Ngày 10-11: Leadership questions, storytelling
├── Ngày 12: Research Techcombank, insurance domain
├── Ngày 13: Dress prep, logistics
└── Ngày 14: Light review, arrive early
```
### Practice Resources
- **LeetCode**: Data Engineering problems (SQL hard, system design)
- **StrataScratch**: Real data engineering interview questions
- **DataLemur**: SQL interview prep cho tech companies
- **Exponent**: System design for data intensive applications
Tư vấn nghề nghiệp
## Lời khuyên Sự nghiệp cho Expert Data Engineering tại Techcombank
### Lộ trình Thăng tiến dự kiến
```
Expert, Data Engineering (8+ năm)
│
├──► Staff Data Engineer (10+ năm)
│ └── Lead architecture across multiple domains
│
├──► Principal Data Engineer
│ └── Set technical direction for entire organization
│
├──► Data Engineering Manager
│ └── Manage team of 5-10 DEs, people management
│
└──► Data Platform Lead / Director
└── Strategic role, budget ownership, C-level visibility
```
### Mức Lương Kỳ vọng theo Cấp bậc (Hà Nội, 2024)
| Level | Experience | Lương tháng (VND) | Total Comp (annual bonus included) |
|---|---|---|---|
| Expert (this role) | 8+ năm | Thỏa thuận | 80-150 triệu/tháng |
| Staff DE | 10+ năm | 100-130 triệu | 1.5-2 tỷ/năm |
| DE Manager | 8-12 năm | 90-120 triệu + team | 1.3-1.8 tỷ/năm |
💡 **Techcombank Insider Note**: Techcombank có mức lương competitive hơn nhiều ngân hàng truyền thống, thường match được 80-90% market rate của fintech/tech company. Benefits bao gồm: healthcare, performance bonus (1-3 tháng), stock options (ít nhất ở senior levels).
### Kỹ năng Cần Phát triển thêm cho Level Expert
**Hiện tại (cần maintain/strengthen):**
- ✅ Technical architecture depth
- ✅ Cross-functional collaboration
- ✅ Project delivery
**Cần phát triển (để lên Manager/Director):**
| Kỹ năng | Tại sao quan trọng | Cách phát triển |
|---|---|---|
| **Executive Communication** | Present technical vision to C-level | Practice storytelling, executive summaries |
| **Budget/OKR Management** | Resource allocation, ROI measurement | Learn OKR methodology, cost modeling |
| **Hiring & Talent Selection** | Build high-performing team | Practice behavioral interviews |
| **Conflict Resolution** | Stakeholder management | Study negotiation tactics |
| **Strategic Thinking** | Long-term platform roadmap | Read business strategy books |
### So sánh: Techcombank vs Alternatives
**Techcombank Advantages:**
- 🚀 Strong digital transformation focus
- 🚀 Modern tech stack (cloud-native)
- 🚀 Competitive salary vs traditional banks
- 🚀 Career growth in fintech/insurtech space
**Considerations vs alternatives:**
- vs **FPT Software / VNPT**: More startup-like culture, faster decision
- vs **VPBank / TPBank**: Similar digital focus, different scale
- vs **Tech company (Shopee, Grab, Sea)**: Lower salary but more equity upside
- vs **Offshore/Remote (US companies)**: Higher salary potential but timezone challenges
### Red Flags để Watch Out
⚠️ **Ask about:**
- "Data team size hiện tại và planned growth?"
- "Current data architecture challenges?"
- "Techcom Insurance growth strategy và data team's role?"
- "On-call rotation và incident management process?"
- "Career path clarity cho Expert level?"
### 3-6 tháng đầu để thành công
**Month 1-2: Learn & Listen**
- Understand current data architecture và pain points
- Meet key stakeholders (DS, Analytics, Business)
- Quick wins: identify 1-2 easy improvements
**Month 3-4: Build & Connect**
- Establish credibility với technical excellence
- Align on data platform vision với leadership
- Start mentoring 1-2 junior engineers
**Month 5-6: Drive & Deliver**
- Lead một high-impact data initiative
- Demonstrate measurable business impact
- Position for next role (Staff/Manager path)
Câu hỏi thường gặp
Vị trí Expert Data Engineering tại Techcom Insurance yêu cầu 8+ năm kinh nghiệm, liệu 7 năm có nên apply không?
Có thể apply nếu bạn có depth expertise đặc biệt. JD thường là ideal candidate, không phải strict requirement. Nếu bạn có: (1) Deep experience với đúng tech stack (Spark, Kafka, Flink), (2) Đã từng làm architecture decisions cho hệ thống lớn, (3) Có track record mentoring junior engineers → apply ngay. HR sẽ evaluate case-by-case. Đặc biệt với mảng Insurance đang phát triển, họ có thể flexible hơn để find right talent.
Mức lương cho vị trí này thường là bao nhiêu và làm sao negotiate hiệu quả?
Market rate cho Expert DE ở Hà Nội 2024: 80-120 triệu/tháng total comp. Techcombank thường competitive nhưng chưa bằng big tech. Strategy đàm phán: (1) Research market rate trên Glassdoor, Blind, VietnamDev, (2) Có offers khác làm leverage, (3) Negotiation timing: đợi sau vòng cuối cùng khi họ muốn hire you, (4) Ngoài lương: bonus structure, equity/stock options, learning budget, title. Đừng chỉ focus vào base salary.
Techcom Insurance khác gì so với Techcombank data team? Tại sao nên chọn mảng Insurance?
Techcombank (ngân hàng) có data team lớn hơn, established hơn. Techcom Insurance đang trong giai đoạn build/scale - meaning: (1) More impact: bạn có thể shape data architecture từ đầu, (2) Faster growth: cơ hội thăng tiến nhanh hơn khi company expand, (3) Broader scope: insurance data domain (policy, claims, actuarial) gives you specialized knowledge valuable long-term. Cons: Less established processes, potentially more chaos. Upside: Higher visibility và ownership.
Làm sao để prepare cho technical interview phần architecture khi chưa có kinh nghiệm design hệ thống ở scale lớn?
Focus vào fundamentals và approach methodology: (1) Study classic patterns: data lake, data warehouse, data mesh, lambda/kappa architecture - hiểu khi nào dùng cái nào, (2) Practice system design framework: requirements → data model → pipeline → storage → access layer, (3) Use your current experience: ngay cả smaller scale projects cũng demonstrate thinking process, (4) Prepare 2-3 detailed case studies từ experience của bạn. Interviewers care more about your reasoning và problem-solving approach hơn là memorize specific solutions.
Cần chuẩn bị gì cho phần leadership/behavioral interview ở vòng panel?
Dùng STAR method (Situation, Task, Action, Result) cho mọi câu trả lời behavioral. Chuẩn bị stories cho: (1) Conflict resolution với stakeholder, (2) Technical decision you influenced, (3) Mentoring/growing junior engineers, (4) Failure và learning, (5) Project under pressure. Expert level expect you to demonstrate: strategic thinking, stakeholder management, people development. Practice out loud với friend hoặc mirror để avoid rehearsed-sounding answers.
Người đang làm ở ngân hàng truyền thống muốn chuyển sang Techcombank có khó không?
Không khó nếu bạn có right skills và right story. Advantages: hiểu banking domain, biết compliance/regulatory requirements, có network trong ngành. Challenges: có thể thiếu modern tech stack experience. Strategy: (1) Upskill: học Spark, Kafka, cloud (dù chỉ là personal projects), (2) Frame current experience positively: "Tôi biết data quality đặc biệt quan trọng trong ngân hàng và tôi muốn apply điều đó vào Techcombank's data platform", (3) Tôn vinh culture Techcombank's digital-first mindset - show bạn align với transformation journey của họ.