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 yêu cầu
### 🔧 Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn)
| Nhóm kỹ năng | Cụ thể | Mức độ yêu cầu |
|-------------|---------|----------------|
| **Big Data Technologies** | Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Arrow, Tableau | BẮT BUỘC - Chuyên sâu |
| **Database** | SQL, NoSQL, Graph databases | BẮT BUỘC - Chuyên sâu |
| **Programming Languages** | Python, R, Scala, Java, Rust, Kotlin | BẮT BUỘC - Đa ngôn ngữ |
| **Data Modeling** | Dimensional data models, ETL, Data Warehouse | BẮT BUỘC - Chuyên sâu |
| **ML Environment** | Setup & maintain ML dev environment | CÓ LỢI THẾ |
| **Microservices** | Architect & deliver high-performance microservices | CÓ LỢI THẾ |
| **Agile/Scrum** | Agile methodology, Scrum roles | BẮT BUỘC |
### 🧠 Soft Skills (Kỹ năng mềm)
- **Project Management**: Quản lý xung đột dự án, giải quyết roadblocks
- **Communication**: Lead discussion với Data Scientists, làm việc với nhiều stakeholders
- **Leadership/Mentoring**: Coach junior engineers, phát triển tài năng
- **Problem Solving**: Phân tích root cause, post mortem
- **Strategic Thinking**: Đánh giá data architecture, đề xuất cải tiến hệ thống
### 📜 Chứng chỉ gợi ý
| Chứng chỉ | Mức độ ưu tiên | Ghi chú |
|-----------|---------------|---------|
| Google Cloud Professional Data Engineer | ⭐⭐⭐ Cao | Phù hợp với Techcombank dùng GCP |
| AWS Certified Data Analytics / Data Engineer | ⭐⭐⭐ Cao | AWS ecosystem |
| Databricks Certified Data Engineer | ⭐⭐ Trung bình | Techcombank có thể dùng Databricks |
| Cloudera Certified Professional (CCP) | ⭐ Trung bình | Hadoop ecosystem |
| TOEIC 750+ | ⭐⭐⭐ Cao | Yêu cầu English proficiency |
| PMP / Scrum Master | ⭐ Trung bình | Quản lý dự án |
### 📊 So sánh: Junior vs Senior Data Engineer tại Techcombank
| Tiêu chí | Junior (2-3 năm) | Senior (7+ năm - vị trí này) |
|----------|------------------|------------------------------|
| Pipeline | Viết code pipeline | Thiết kế kiến trúc tổng thể |
| Problem solving | Fix lỗi cụ thể | Định hướng giải pháp, strategy |
| Team | Thực hiện task | Mentor, review code, lead team |
| Business | Hiểu data requirements | Đề xuất cải tiến business processes |
| Architecture | Implement theo spec | Đánh giá, so sánh architectures |
| Decision | Từ data | Strategic decisions về data infra |
---
### 💡 Phân tích điểm đặc thù của Techcombank
**Techcombank** được biết đến là ngân hàng có chiến lược digital transformation mạnh, đầu tư nhiều vào data platform. Vị trí Senior Data Engineer tại đây đòi hỏi:
1. **Không chỉ là "code cổng"**: Bạn cần có tư duy kiến trúc sư, có thể đề xuất data infrastructure strategy
2. **Cross-functional**: Làm việc với Data Scientists, Business Analysts, và các phòng ban khác
3. **Scale lớn**: Recommender cho tens of millions users - cần hiểu về high-performance, low-latency systems
4. **Compliance-aware**: Hiểu về regulatory requirements trong ngành ngân hàng
5. **Agile-first**: Techcombank theo Agile methodology, cần thích ứng nhanh với thay đổi
Chuẩn bị phỏng vấn
## Hướng dẫn Phỏng vấn
### 📋 Quy trình các vòng phỏng vấn (dự kiến)
| Vòng | Nội dung | Thời lượng | Ghi chú |
|------|----------|------------|---------|
| **Vòng 1** | HR Screening | 30-45 phút | Kiểm tra kinh nghiệm, motivation, English |
| **Vòng 2** | Technical Interview (Coding + System Design) | 60-90 phút | Data pipeline design, SQL, Algorithm |
| **Vòng 3** | Technical Deep Dive (Architecture) | 60 phút | Data modeling, ETL, Big Data architecture |
| **Vòng 4** | Manager Interview | 45-60 phút | Leadership, Project management, Culture fit |
| **Vòng 5** | Final/HR | 30 phút | Benefits, expectations, offer discussion |
---
### ❓ Câu hỏi hay gặp theo từng vòng
#### Vòng 1 - HR Screening
1. **Tại sao bạn muốn chuyển sang Techcombank?**
- *Tip*: Nghiên cứu trước về digital banking strategy, data-driven approach của Techcombank
- *Tránh*: Nói đơn giản là "lương cao hơn"
2. **Mô tả một dự án data pipeline mà bạn tự hào**
- *Tip*: Dùng STAR format (Situation, Task, Action, Result), nhấn mạnh scale và impact
3. **Trình độ tiếng Anh của bạn như thế nào?**
- *Tip*: Techcombank yêu cầu English proficiency, chuẩn bị mô tả technical topics bằng tiếng Anh
#### Vòng 2 - Technical Interview (Coding)
1. **SQL & Data Manipulation**
- Write SQL to calculate running totals, rankings
- Optimize slow queries (indexing, partition)
- Handle complex joins across multiple tables
- Window functions (LAG, LEAD, RANK, DENSE_RANK)
2. **Coding Problem**
- PySpark/Scala coding tasks
- Data transformation using Python (pandas, numpy)
- Algorithm complexity analysis
3. **Sample Question**:
```
Cho bảng transactions (user_id, amount, timestamp).
Viết query tính cumulative sum của amount theo user_id,
và tìm top 3 users có total amount cao nhất trong tháng gần nhất.
```
#### Vòng 3 - Architecture Deep Dive
1. **Data Architecture Questions**
- Thiết kế data pipeline cho real-time analytics (Kafka + Flink)
- So sánh Lambda Architecture vs Kappa Architecture
- Data modeling: Star schema vs Snowflake schema - khi nào dùng cái nào?
- Handling schema evolution trong data lake
2. **System Design**
- Design a data platform cho ngân hàng với compliance requirements
- Thiết kế ML feature store
- Scale một ETL pipeline từ 1M rows lên 1B rows
3. **Troubleshooting**
- "Pipeline của bạn chạy chậm 10 lần sau khi deploy lên production, debug như thế nào?"
- "Data quality issues xuất hiện random, làm sao identify root cause?"
#### Vòng 4 - Manager Interview
1. **Leadership & Mentorship**
- Mô tả một lần bạn mentor junior engineer
- Handling conflicts trong team
- How do you ensure knowledge sharing?
2. **Project Management**
- Kể về một dự án phức tạp với changing requirements
- Làm sao balance giữa tech debt và feature delivery?
- Agile practices bạn áp dụng?
3. **Culture Fit**
- Bạn hiểu gì về values của Techcombank?
- Làm sao handle pressure từ business stakeholders?
---
### 👔 Dress Code
- **Formal Business Attire**: Suit, áo sơ mi lịch sự
- Techcombank là ngân hàng top-tier, dress code khá formal
- Màu sắc trung tính (xanh navy, đen, xám)
- Laptop bag thay vì backpack formal
### ✅ Checklist chuẩn bị
- [ ] Ôn SQL advanced (window functions, CTEs, optimization)
- [ ] Thực hành PySpark/Scala coding
- [ ] Nghiên cứu Techcombank's data infrastructure (đọc blog, press release)
- [ ] Chuẩn bị 2-3 project stories theo STAR format
- [ ] Ôn từ vựng technical English
- [ ] Research về ngành ngân hàng Việt Nam, fintech trends
- [ ] Chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng (5-7 câu hỏi thông minh)
Lộ trình ôn thi
## Ôn thi & Chuẩn bị
### 📚 Kiến thức nền tảng cần nắm vững
#### 1. Big Data Ecosystem (Trọng tâm cao)
| Technology | Kiến thức cần có | Tài liệu tham khảo |
|------------|------------------|-------------------|
| **Hadoop** | HDFS, YARN, MapReduce, HBase, Hive | Hadoop: The Definitive Guide |
| **Apache Spark** | Spark Core, Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, PySpark | Learning Spark, Databricks docs |
| **Apache Flink** | Streaming processing, Event time, Windowing, Checkpointing | Flink docs, Flink in Action |
| **Apache Kafka** | Producers, Consumers, Topics, Partitions, Schema Registry, Exactly-once | Kafka: The Definitive Guide |
| **Apache Arrow** | Columnar format, Arrow Flight, Parquet integration | Arrow docs |
#### 2. Database & SQL (Bắt buộc)
- **SQL Advanced**: Window functions, recursive CTEs, query optimization
- **NoSQL**: Document (MongoDB), Column-family (Cassandra), Key-Value (Redis)
- **Graph Databases**: Neo4j basics (Techcombank có thể dùng cho fraud detection)
- **Data Warehouse**: Star schema, Snowflake, Data Vault
#### 3. Data Pipeline Design
```
Nên ôn kỹ:
├── Ingestion Layer: CDC, Batch vs Streaming
├── Processing Layer: ETL, ELT, Data Lake vs Data Warehouse
├── Storage Layer: Delta Lake, Iceberg, Hudi
├── Serving Layer: Analytics, ML features, Reporting
└── Governance: Lineage, Cataloging, Data Quality
```
#### 4. Cloud Platforms
Techcombank có thể dùng **GCP** hoặc **AWS**:
- **GCP**: BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub
- **AWS**: S3, Redshift, Glue, Kinesis, EMR
#### 5. Data Modeling
- **Dimensional Modeling**: Fact tables, Dimension tables
- ** Slowly Changing Dimensions** (SCD Type 1, 2, 3)
- **Data Vault 2.0**: Hub, Link, Satellite tables
---
### 📖 Tài liệu tham khảo đề xuất
| Loại | Tài liệu | Ghi chú |
|------|----------|---------|
| **Sách** | "Designing Data-Intensive Applications" - Martin Kleppmann | MUST READ |
| **Sách** | "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball | Data modeling |
| **Sách** | "Streaming Systems" - Tyler Akidau | Flink, streaming concepts |
| **Course** | Databricks Learning Platform | Free Spark, Delta Lake courses |
| **Course** | Google Cloud Data Engineer Learning Path | Nếu Techcombank dùng GCP |
| **Practice** | LeetCode (SQL, Python) | 20-30 bài SQL medium-hard |
| **Blog** | Medium "Techcombank Data" | Đọc trước insights |
---
### 📅 Lộ trình chuẩn bị 2 tuần
#### Week 1: Foundation & Deep Dive
| Ngày | Nội dung | Thời gian |
|------|---------|----------|
| Day 1-2 | Ôn SQL Advanced (window functions, optimization) | 4-5h/ngày |
| Day 3 | Spark fundamentals & PySpark hands-on | 5h |
| Day 4 | Kafka & Streaming concepts | 4h |
| Day 5 | System design: Data pipeline architecture | 4h |
| Weekend | Project回顾 - viết 3-5 stories theo STAR | 3h |
#### Week 2: Mock Interview & Polish
| Ngày | Nội dung | Thời gian |
|------|---------|----------|
| Day 8 | Mock coding interview (SQL + Python) | 3h |
| Day 9 | Mock system design interview | 3h |
| Day 10 | Ôn behavioral questions + leadership stories | 3h |
| Day 11 | Research Techcombank (news, culture, strategy) | 2h |
| Day 12 | English practice: technical discussions | 2h |
| Day 13 | Review weak areas, final polish | 3h |
| Day 14 | Rest & confidence building | - |
---
### 🎯 Focus Areas cho vị trí này
1. **Data Pipeline Performance Optimization** - Rất quan trọng với "high performance" trong JD
2. **Real-time Processing** - Kafka + Flink là combo phổ biến tại Techcombank
3. **ML Feature Engineering** - Liên quan đến ML model development environment
4. **Data Governance** - Ngành ngân hàng đòi hỏi compliance cao
5. **Microservices Architecture** - "Tens of millions users" = scale cực lớn
Tư vấn nghề nghiệp
## Lời khuyên Sự nghiệp
### 📈 Lộ trình thăng tiến từ Senior Data Engineer
```
Senior Data Engineer (7+ năm)
│
├──→ Lead Data Engineer (10+ năm)
│ │
│ ├──→ Data Architecture Manager
│ ├──→ Principal Data Engineer
│ └──→ Data Platform Director
│
├──→ Data Architect (chuyên sâu về architecture)
│
├──→ Engineering Manager (chuyển hướng quản lý)
│
└──→ Specialized paths:
├── ML Platform Engineer
├── Data Platform Architect
└── Data Governance Lead
```
---
### 💰 Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc
> **Lưu ý**: Đây là estimates dựa trên thị trường, mức lương thực tế phụ thuộc nhiều yếu tố
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VND) | Notes |
|---------|-------------|----------------------|-------|
| Junior DE | 1-3 năm | 15-25 triệu | Entry-level |
| Mid-level DE | 3-5 năm | 25-40 triệu | Tự handle projects |
| Senior DE | 5-8 năm | 40-70 triệu | Lead technical decisions |
| **Techcombank Senior** | **7+ năm** | **50-90+ triệu** | **Vị trí này - thỏa thuận cao** |
| Staff/Principal | 10+ năm | 80-150 triệu | Strategic role |
**Techcombank** thường có mức lương competitive trong ngành, cộng thêm:
- Performance bonus (thường 1-3 tháng lương)
- Stock options/ESOP (tùy cấp bậc)
- Health insurance premium
- Education allowances
---
### 🔑 Kỹ năng cần phát triển thêm để thăng tiến
#### Ngắn hạn (6-12 tháng đầu)
1. **Cloud Platform Expertise**: Thành thạo GCP hoặc AWS (Techcombank đang dùng)
2. **Data Governance**: Hiểu biết sâu về data compliance, security trong ngành ngân hàng
3. **ML/Ops**: Understanding MLflow, feature store, model deployment
4. **Communication**: Present technical concepts to non-technical stakeholders
#### Trung hạn (1-2 năm)
1. **Architecture Thinking**: Từ implementation sang design, strategy
2. **Stakeholder Management**: Work effectively với business leaders
3. **Technical Leadership**: Code review, architecture decision making
4. **Business Acumen**: Hiểu banking products, regulations, customer journey
#### Dài hạn (3-5 năm)
1. **Cross-functional Leadership**: Drive data strategy across organization
2. **Innovation**: Identify emerging technologies, PoC new solutions
3. **Team Building**: Hire, develop, retain top data talent
4. **Executive Presence**: Communicate data value to C-level
---
### 🏦 Đặc thù ngành Ngân hàng
**Ưu điểm:**
- Data scale lớn (triệu khách hàng, billions transactions)
- Impact rõ ràng (fraud detection, credit scoring, customer experience)
- Job security cao
- Compensation competitive
**Thách thức:**
- Compliance & regulatory requirements phức tạp
- Legacy systems migration
- Change management trong tổ chức lớn
- Risk-averse culture có thể làm chậm innovation
**Khuyến nghị:**
- Nếu muốn chuyên sâu về **data engineering** trong môi trường enterprise-grade, đây là lựa chọn tốt
- Nếu muốn **nhanh chóng thử nghiệm công nghệ mới**, có thể cân nhắc fintech/startup
- Techcombank phù hợp cho career **stability + growth** balanced
Câu hỏi thường gặp
Vị trí Senior Data Engineer tại Techcombank yêu cầu 7+ năm kinh nghiệm, nhưng mình chỉ có 5 năm, có nên ứng tuyển không?
Có thể thử ứng tuyển, nhưng cần đánh giá thực honest về kỹ năng. Nếu bạn có deep expertise trong các công nghệ họ yêu cầu (Spark, Kafka, Flink) và đã từng lead technical decisions, profile có thể được cânnhắc. Tuy nhiên, JD nhấn mạnh '7+ years' và các yêu cầu khá chuyên sâu về architecture, nên HR có thể filter sớm. Gợi ý: Apply và xem feedback, đồng thời continue building experience ở current role.
Mức lương Senior Data Engineer tại Techcombank thường bao nhiêu?
Vì JD ghi 'Thỏa thuận', mức lương phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và skills của bạn. Dựa trên thị trường, Senior DE với 7+ năm kinh nghiệm tại Techcombank có thể expect 50-90 triệu/tháng, có thể cao hơn với niche skills (Flink, real-time streaming, ML platform). Techcombank thường competitive trong compensation, kèm theo bonus và benefits. Tip: Khi đàm phán, nghiên cứu mức lương market trước và prepare evidence về achievements của bạn.
Cần học những công nghệ gì để đáp ứng yêu cầu của vị trí này?
Priority theo thứ tự: (1) Spark + PySpark - phổ biến nhất, cần thành thạo; (2) Kafka - real-time data integration; (3) SQL chuyên sâu - window functions, optimization; (4) Python hoặc Scala - Python phổ biến hơn; (5) Cloud (GCP/AWS) - Techcombank đang dùng cloud. Nếu có budget, lấy Google Cloud Professional Data Engineer certification sẽ là plus lớn. Hands-on project với dữ liệu lớn (1M+ rows) sẽ giúp bạn answer technical questions tốt hơn.
Làm thế nào để prepare cho system design interview tại Techcombank?
Techcombank sẽ test ability của bạn trong việc design data systems, không chỉ code. Focus areas: (1) Design a data pipeline cho real-time analytics với Kafka + Flink; (2) Explain trade-offs giữa Lambda và Kappa architecture; (3) Design data model cho banking use case (ví dụ: transaction analytics); (4) Scale a pipeline từ thousands đến millions events/second. Practice bằng cách vẽ diagrams, explain assumptions, discuss failure modes. Đây là phần 'make or break' cho senior role.
Mình đang làm Data Analyst, muốn chuyển sang Data Engineer có được không?
Hoàn toàn có thể, nhưng cần bridge skills gap. Từ Data Analyst, bạn có SQL tốt (lợi thế), nhưng cần bổ sung: (1) Programming - Python/Scala cho data processing; (2) Big Data tools - Spark, Kafka basics; (3) Infrastructure understanding - cloud, containers, orchestration; (4) Software engineering practices - version control, testing, CI/CD. Gợi ý: Start với PySpark, tự build ETL pipelines, contribute vào data infrastructure projects ở current job trước. Thời gian chuyển đổi thường 1-2 năm với effort nghiêm túc.
Kỹ năng tiếng Anh yêu cầu như thế nào cho vị trí này?
Techcombank có English proficiency requirement theo policy riêng. Đối với Senior Engineer, bạn cần: (1) Đọc hiểu documentation của các tool (Spark, Kafka, Flink đều là tiếng Anh); (2) Communicate technical concepts trong meetings; (3) Write technical specs, emails. Target minimum TOEIC 750 hoặc tương đương. Nếu bạn tự tin giao tiếp technical topics bằng tiếng Anh, sẽ là advantage lớn. Vòng interview có thể partly hoặc fully in English.
Work-life balance tại Techcombank Data team như thế nào?
Techcombank được biết đến với workload khá intensity, đặc biệt với digital transformation initiatives. Tuy nhiên, culture đang cải thiện. Thực tế: (1) Core hours thường 8:30-17:30, nhưng sprint cycles có thể có OT; (2) Deadline-driven environment, có thể có pressure; (3) Hybrid working đang được áp dụng; (4) Compensation thường reflect workload. Nếu bạn thích fast-paced environment với learning opportunities cao, đây là fit tốt. Nếu prefer work-life balance more predictable, cân nhắc kỹ.
Cơ hội học tập và phát triển tại Techcombank cho Data Engineer như thế nào?
Techcombank đầu tư mạnh vào data platform nên có nhiều learning opportunities: (1) Exposure to enterprise-scale data systems (triệu users); (2) Modern tech stack - cloud, streaming, ML; (3) Cross-functional collaboration với Data Scientists, Analysts, Business; (4) Training programs và certifications support; (5) Path to technical leadership hoặc management. Trade-off: Workload có thể không cho phép learning time nhiều như startup. Khuyến nghị: Tận dụng projects thực tế để học, đặt questions với seniors, propose PoCs để explore new technologies.