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

Senior Data Engineer (40000063)

TP. Ha Noi 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

Teams within the Data Office and relevant departments in the Bank

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

  • 7+ 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 Senior Data Engineer tại Techcombank

1. Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật bắt buộc)

Nhóm kỹ năng Công nghệ cụ thể Mức độ yêu cầu
Big Data Ecosystem Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Arrow Chuyên sâu (7+ năm kinh nghiệm)
Database SQL, NoSQL, Graph databases Thành thạo, có kinh nghiệm thiết kế
Programming Python, R, Scala, Java, Rust, Kotlin Tối thiểu 3 ngôn ngữ thành thạo
Data Warehouse Dimensional modeling, ETL processes Có kinh nghiệm architect
ML Environment Setup, configure, maintain ML dev environment Bắt buộc
Visualization Tableau Khuyến khích
Microservices High-performance microservices cho hàng triệu users Nâng cao

2. Soft Skills (Kỹ năng mềm)

  • Project Management: Quản lý xung đột dự án, giải quyết roadblock, root cause analysis
  • Mentoring: Coaching junior Data Engineers (đây là vị trí senior, cần có khả năng đào tạo)
  • Communication: Lead discussion với Data Scientists, làm việc với nhiều stakeholders
  • Problem Solving: Phương pháp tiếp cận có hệ thống, thuật toán để giải quyết vấn đề
  • Strategic Thinking: Đánh giá kiến trúc dữ liệu, đề xuất cải tiến hệ thống

3. Chứng chỉ gợi ý

Chứng chỉ Giá trị
AWS Certified Data Analytics / Data Engineer Rất phù hợp với Techcombank's cloud infrastructure
Google Cloud Professional Data Engineer Tương đương AWS
Databricks Certified Data Engineer Professional Rất phù hợp với Spark/Flink requirement
CDMP (Certified Data Management Professional) Nền tảng data governance mạnh
TOGAF / Zachman Nếu muốn đi sâu vào Data Architecture

4. Bảng so sánh: Ứng viên tiêu chuẩn vs. Ứng viên lý tưởng

```
Tiêu chí | Tiêu chuẩn (3-5 năm) | Lý tưởng (7+ năm)
----------------------------|-----------------------------|---------------------------
Data Pipeline | Build và maintain | Design toàn bộ hệ thống
Architecture | Hiểu kiến trúc có sẵn | Design kiến trúc mới
Stakeholder Management | Làm việc với team nhỏ | Lead cross-functional teams
System Scale | Hàng nghìn users | Hàng triệu users
ML Environment | Sử dụng được | Setup, configure từ đầu
Leadership | Tự thân | Mentor, coach junior
```

---

Kiến thức nền cần có

Data Architecture

  • Data Lake vs Data Warehouse: Hiểu khi nào dùng cái nào, hybrid approach
  • Data Mesh: Techcombank đang transformation nên có thể áp dụng
  • Lakehouse Architecture: Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi

Data Integration

  • ETL/ELT: Design patterns, incremental loading, change data capture (CDC)
  • Streaming: Kafka Connect, Flink CDC, real-time processing
  • Data Quality: Profiling, cleansing, validation frameworks

System Design

  • Microservices: API gateway, service mesh, resilience patterns
  • Performance: Optimization cho large-scale data processing
  • Security: Data governance, encryption, access control

Banking Domain (nên có)

  • Financial data modeling: GL, transactions, customer data
  • Regulatory requirements: Basel, anti-money laundering data
  • Risk data: Credit risk, market risk data pipelines

Chuẩn bị phỏng vấn

Hướng dẫn Phỏng vấn Senior Data Engineer - Techcombank

Quy trình các vòng phỏng vấn

```
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)

Vòng 2: Technical Interview - Data Architecture (60-90 phút)

Vòng 3: Technical Interview - System Design (60 phút)

Vòng 4: Panel Interview - Leadership & Culture Fit (45-60 phút)

Vòng 5: Offer Discussion (với Hiring Manager)
```

Chi tiết từng vòng

Vòng 1: HR Screening

Focus: Xác nhận kinh nghiệm, salary expectation, motivation

Câu hỏi hay gặp:

  • "Walk me through your current project và tech stack"
  • "Tại sao bạn quan tâm đến Techcombank?"
  • "Bạn đang expect mức lương bao nhiêu?"
  • "Có bao nhiêu members trong team hiện tại?"

Tips chuẩn bị:

  • Research Techcombank Data Office strategy, đọc annual report
  • Chuẩn bị câu hỏi thể hiện interest (data transformation journey)
  • Prepare salary range dựa trên market data (7+ năm: 60-120tr tùy scope)
Vòng 2: Technical Interview - Data Architecture

Focus: Kiến trúc dữ liệu, design patterns, best practices

Câu hỏi hay gặp:

  • "Design a data platform cho ngân hàng từ đầu"
  • "So sánh Data Lake và Data Warehouse? Khi nào dùng Lakehouse?"
  • "How would you handle late-arriving data trong streaming pipeline?"
  • "Design CDC pipeline từ OLTP system sang data warehouse"
  • "How do you ensure data quality across multiple sources?"
  • "Explain how you'd implement GDPR compliance trong data platform"

Technical deep-dive topics:

  • Hadoop ecosystem internals (HDFS, YARN)
  • Spark optimization techniques (broadcast, partition, cache)
  • Kafka partitioning strategy và consumer group
  • Data modeling: Star vs Snowflake, Slowly Changing Dimensions
Vòng 3: Technical Interview - System Design

Focus: Scale, performance, real-world problem solving

Câu hỏi hay gặp:

  • "Design system xử lý 10 triệu transactions/day"
  • "How would you migrate legacy ETL sang modern data stack?"
  • "Design ML feature store cho recommendation system"
  • "Troubleshoot: Pipeline chạy chậm 30% sau khi scale - debug steps?"
  • "Design data governance framework cho ngân hàng"

System Design Framework:
```
1. Clarify Requirements (5-10 mins)

  • Scale, latency, consistency requirements
  • Stakeholders và use cases

2. High-Level Architecture (20-25 mins)

  • Components identification
  • Data flow design
  • Technology selection

3. Deep Dive (20-25 mins)

  • Bottleneck analysis
  • Scaling strategy
  • Failure handling

4. Trade-offs Discussion (10-15 mins)

  • Cost vs Performance
  • Complexity vs Maintainability

```

Vòng 4: Panel Interview - Leadership

Focus: Culture fit, mentoring, stakeholder management

Câu hỏi hay gặp:

  • "Describe a time you had to influence without authority"
  • "How do you mentor junior engineers?"
  • "Conflict với teammate như thế nào?"
  • "Where do you see yourself in 3 years?"
  • "How do you prioritize khi có multiple urgent requests?"
  • "Techcombank đang transformation - what excites you most?"

Behavioral prep:

  • Use STAR method (Situation, Task, Action, Result)
  • Prepare 3-5 stories về leadership, conflict resolution, failure
  • Techcombank values: Customer Centricity, Excellence, Integrity

Dress Code

  • Business casual là chuẩn cho Techcombank
  • Nam: Áo sơ mi, quần tây (không cần vest)
  • Nữ: Áo blouse hoặc sơ mi, quần hoặc váy công sở
  • Tránh jeans, sneakers, clothing quá formal

Tips đặc biệt cho Techcombank

1. Research Data Office: Techcombank có chiến lược data-driven transformation mạnh
2. Digital Banking focus: Hiểu digital banking data flow (Omnichannel, Payment, Lending)
3. Performance culture: Techcombank nổi tiếng về performance-oriented, be ready
4. English required: Interview có thể bằng tiếng Anh (hoặc mix)

Lộ trình ôn thi

Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị 2 tuần trước phỏng vấn

Tuần 1: Củng cố Kiến thức Nền tảng

Ngày 1-2: Data Architecture Fundamentals

```
Sáng (2-3h):

  • Đọc: Building the Data Lakehouse (Databricks)
  • Xem: Data Mesh overview video

Chiều (2-3h):

  • Ôn: Data Vault 2.0 modeling
  • Practice: Draw star schema for banking domain

```

Ngày 3-4: Big Data Technologies Deep Dive

```
Sáng (2-3h):

  • Spark: RDD vs DataFrame vs Dataset
  • Spark Performance Tuning: broadcast join, partition, cache

Chiều (2-3h):

  • Kafka: Partitioning strategy, consumer groups
  • Flink: Windowing, state management, checkpointing

Thực hành (1-2h):

  • Làm bài tập: Design streaming pipeline cho fraud detection

```

Ngày 5-6: Database & SQL Mastery

```
Sáng (2-3h):

  • SQL optimization: execution plan, indexing strategy
  • NoSQL patterns: when to use what

Chiều (2-3h):

  • Graph databases: use cases in banking (fraud detection)
  • Practice complex queries: window functions, recursive CTEs

```

Ngày 7: Review & Self-Assessment

```

  • Mock interview: Design data platform
  • Identify gaps và focus areas

```

Tuần 2: System Design & Behavioral Prep

Ngày 8-9: System Design Patterns

```
Sáng (2-3h):

  • Microservices architecture patterns
  • API design best practices
  • Review: How to design data intensive applications (Martin Kleppmann)

Chiều (2-3h):

  • Practice: System design interview questions (use excalidraw)
  • Focus: scalability, reliability, maintainability

```

Ngày 10-11: Banking Domain Knowledge

```
Sáng (2-3h):

  • Banking data model: core banking, GL, customer 360
  • Regulatory reporting: Basel III, AML/KYC data requirements

Chiều (2-3h):

  • Payment systems: SWIFT, domestic payment flow
  • Credit lifecycle: origination, servicing, collection

```

Ngày 12-13: Behavioral Prep

```
Sáng (2h):

  • Prepare 5 STAR stories:

1. Leadership moment
2. Conflict resolution
3. Technical failure/lesson
4. Mentoring junior
5. Innovation/improvement

Chiều (2h):

  • Practice articulation
  • Record và review yourself

```

Ngày 14: Final Prep & Logistics

```
Sáng:

  • Review Techcombank news, annual report
  • Prepare questions cho interviewer

Chiều:

  • Logistics: địa điểm, thời gian
  • Dress: chuẩn bị outfit
  • Mental prep: relaxation techniques

```

Tài liệu tham khảo

Loại Tài liệu Link/Notes
Sách Designing Data-Intensive Applications (Kleppmann) Must-read cho system design
Sách The Data Warehouse Toolkit (Kimball) Dimensional modeling bible
Sách Streaming Systems (Akidau et al.) Flink/Kafka fundamentals
Course Databricks Data Engineer Great cho Spark, Delta Lake
Course AWS Data Analytics Specialty Comprehensive data platform
Blog Techcombank Engineering Blog Nếu có, để hiểu culture
Practice LeetCode (SQL Medium-Hard) Practice complex queries
Practice System Design Primer Interview preparation

Checklist trước ngày phỏng vấn

  • [ ] Research Techcombank Data Office strategy
  • [ ] Review job description, match experiences
  • [ ] Practice 2-3 system design problems
  • [ ] Prepare 5 behavioral stories (STAR format)
  • [ ] Prepare thoughtful questions cho interviewer
  • [ ] Chuẩn bị outfit business casual
  • [ ] Logistics: địa điểm, parking, thời gian đi
  • [ ] Tài liệu: CV, portfolio, certificates

Tư vấn nghề nghiệp

Lời khuyên Sự nghiệp cho Senior Data Engineer tại Techcombank

Lộ trình Thăng tiến

```
Senior Data Engineer (7+ năm)
↓ (2-3 năm)
Lead Data Engineer / Principal Data Engineer
↓ (3-4 năm)
Data Engineering Manager
↓ (2-3 năm)
Head of Data Engineering / Director, Data Platform
```

Mức lương Kỳ vọng theo cấp bậc

Cấp bậc Kinh nghiệm Mức lương tháng (VND) Notes
Mid Data Engineer 3-5 năm 35-55 triệu Entry vào data engineering
Senior Data Engineer 5-8 năm 55-90 triệu Vị trí này
Lead Data Engineer 8-10 năm 90-130 triệu Technical leadership
Data Engineering Manager 8-12 năm 120-180 triệu People + Technical
Director 12+ năm 180-300+ triệu Strategic + People

Lưu �ý: Techcombank là ngân hàng top-tier, mức lương thường cao hơn market 15-25%. Vị trí Senior có thể đàm phán 70-100 triệu tùy kinh nghiệm thực tế.

Kỹ năng cần Phát triển thêm

Ngắn hạn (6-12 tháng đầu)

1. Deep dive vào Techcombank tech stack: Cloud (AWS/GCP), specific tools đang dùng
2. Banking domain knowledge: Hiểu business flow, regulatory requirements
3. Stakeholder management: Learn the organizational structure và key players
4. ML Engineering basics: Vì role yêu cầu setup ML environment

Trung hạn (1-2 năm)

1. Data Architecture leadership: Take ownership của một data domain
2. Cross-functional influence: Work closely với Data Science, Analytics teams
3. Mentoring capability: Bắt đầu mentor 2-3 junior engineers
4. Project delivery: Lead end-to-end data initiative

Dài hạn (3-5 năm)

1. Technical Strategy: Contribute to Data Office technical roadmap
2. Innovation: Identify và drive adoption của new technologies
3. Leadership: Consider path to Management (if interested)
4. Domain Expertise: Become go-to expert trong một banking data domain

So sánh: Techcombank vs. Other Banks/Fintechs

```
Tiêu chí | Techcombank | VCB/TCB | Fintech (VNPay/MoMo)
----------------------|------------------|--------------|----------------------
Tech Stack | Modern, cloud | Legacy+ | Modern, microservices
Innovation Culture | High | Medium | Very High
Salary | Top-tier | Medium | Competitive + equity
Work-life Balance | Challenging | Moderate | Startup mode
Learning Opportunity | High | Medium | Very High (steep)
Career Stability | High | High | Medium (depends)
Data Scale | Large | Large | Growing fast
```

Lời khuyên cho từng profile

Ứng viên từ Fintech/Startup:

  • Chuẩn bị cho bureaucracy nhiều hơn, nhưng được bù lại bằng data scale lớn
  • Learn banking regulations (Basel, AML) - đây là domain knowledge quý giá
  • Đừng expect "move fast and break things" culture

Ứng viên từ System Integrator/Consulting:

  • Techcombank đánh giá cao hands-on coding ability - thể hiện technical depth
  • Focus on measurable impact (performance improvement, cost reduction)
  • Prepare stories về stakeholder management

Ứng viên từ Big Tech (FAANG equivalent):

  • Sẽ được respect về technical skills, nhưng cần show adaptability
  • Data scale tại Techcombank có thể không bằng Google-level, nhưng complexity tương đương
  • Cultural fit rất quan trọng - tech skill chỉ là baseline

Key Success Factors tại Techcombank

1. Performance-driven: Deliver measurable results, not just features
2. Customer-centric thinking: Luôn hỏi "how does this help business/users?"
3. Stakeholder management: Techcombank matrix organization yêu cầu influence skill
4. Continuous learning: Tech stack evolving nhanh, stay updated
5. Risk awareness: Banking = regulated environment, compliance is non-negotiable

Câu hỏi thường gặp

Em mới 2 năm kinh nghiệm, có nộp Senior Data Engineer được không?

Thực tế thì khó khăn, vì JD yêu cầu 7+ năm. Tuy nhiên, nếu bạn có track record xuất sắc ở Big Tech hoặc demonstrated strong technical skills, bạn vẫn có thể apply và đàm phán về title. Một số công ty chấp nhận 'title inflation' nếu bạn prove được ability. Đề nghị: apply, nhưng chuẩn bị tinh thần có thể được offer ở mức Data Engineer (không phải Senior), hoặc bạn cần thêm 2-3 năm nữa. Ngoài ra, focus vào các vị trí Data Engineer (không Senior) tại Techcombank để build track record trước.

Mức lương thực tế cho Senior Data Engineer tại Techcombank là bao nhiêu?

Techcombank được đánh giá là top-tier về salary trong ngành ngân hàng VN. Với vị trí Senior (7+ năm exp), mức lương thường dao động 70-100 triệu VND/tháng. Ngoài ra còn có: performance bonus (thường 1-3 tháng), benefits package (bảo hiểm cao cấp, allowance). Total comp có thể lên 1-1.5 tỷ/năm. Lưu ý: mức này phụ thuộc vào current salary, relevant skills, và negotiation skill. Với 'Thỏa thuận' như JD, bạn có room đàm phán tốt nếu có competing offers.

Kỹ năng nào quan trọng nhất để pass phỏng vấn?

Top 3 kỹ năng Techcombank đánh giá cao: (1) System Design - khả năng design data platform end-to-end, scale được hàng triệu users. (2) Technical depth - không chỉ dùng được Spark mà hiểu internals, optimization. (3) Communication - vì bạn cần lead discussions với Data Scientists, influence stakeholders. Nhiều ứng viên fail ở Vòng 3 (System Design) vì chỉ biết tools mà không hiểu principles. Suggest: focus 60% thời gian ôn system design patterns, 30% deep-dive vào tech stack, 10% behavioral.

Techcombank đang dùng tech stack gì? Có info không?

Techcombank public thông tin họ đã migrate sang cloud (AWS), sử dụng modern data stack. Dựa trên JD requirements và industry knowledge, tech stack có thể bao gồm: AWS services (Redshift, S3, Glue, Athena, MSK for Kafka), Apache ecosystem (Spark, Kafka, Flink), Databricks, dbt cho transformation, Airflow hoặc MWAA cho orchestration. Họ cũng đang đẩy mạnh real-time analytics. Recommend: check Techcombank Engineering blog hoặc LinkedIn posts để research thêm trước phỏng vấn.

Công việc Senior Data Engineer ở ngân hàng khác gì so với startup?

3 điểm khác biệt chính: (1) Data Complexity - ngân hàng có legacy systems, multiple source systems phức tạp, nhiều compliance requirements. (2) Stability vs Speed - ngân hàng ưu tiên stability, governance, audit trails; startup thì 'move fast'. (3) Career stability - ngân hàng stable hơn nhưng slower promotion; startup nhanh hơn nhưng risky hơn. Ngoài ra, banking domain knowledge (GL, regulatory reporting, risk) là skillset quý giá - transfer được sang nhiều fintechs sau này.

Làm sao để thể hiện leadership experience khi em chưa từng mentor ai?

Leadership không chỉ là 'having direct reports'. Bạn có thể demonstrate leadership qua: (1) Technical influence - review code của teammates, set coding standards, drive adoption của tools/practices. (2) Initiative - lead một technical improvement project, propose solution cho problem. (3) Knowledge sharing - present technical topics, write documentation, onboarding buddy. (4) Cross-team collaboration - coordinate với other teams để deliver something. Kể câu chuyện về những lần này trong behavioral interview, dù không có 'manager' title.

Work-life balance ở Techcombank như thế nào?

Techcombank nổi tiếng là performance-driven culture. Với Data & Analytics division (đặc biệt đang transformation), workload có thể cao, deadline-driven. Tuy nhiên, đây là ngân hàng top-tier nên compensation tương xứng. Thực tế: hybrid working (2-3 days WFH), flexible hours, nhưng expect occasional overtime khi có critical projects. So với nhiều ngân hàng khác, Techcombank có better work-life balance vì modern tech stack giảm được manual work.

Em đang ở backend engineering muốn chuyển sang Data Engineering - có nên apply vị trí này không?

Có thể apply được, nhưng với 7+ năm exp yêu cầu, bạn cần demonstrate strong data background. Từ backend, bạn có advantages: API design, microservices, system thinking. Nhưng gaps cần bridge: (1) SQL mastery - backend devs thường không deep SQL. (2) Data modeling concepts. (3) ETL/data pipeline patterns. (4) Streaming concepts (Kafka, Flink). Suggest: hãy apply nếu bạn có ít nhất 3-5 năm data-related experience (data team, analytics engineering, hoặc significant data projects). Nếu pure backend only, consider Data Engineer entry-level first để build track record.