Techcombank
Senior Expert, Data Engineering (40000061)
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
## 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
- 12+ 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
### 🔧 Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật bắt buộc)
**1. Big Data Technologies (Yếu tố quan trọng nhất)**
| Công nghệ | Mức độ yêu cầu | Ứng dụng thực tế tại Techcombank |
|-----------|----------------|----------------------------------|
| Apache Spark | Chuyên sâu | Xử lý batch/streaming data petabyte scale |
| Apache Kafka | Chuyên sâu | Real-time data streaming cho hệ thống core banking |
| Apache Flink | Trung bình-cao | Complex event processing, real-time analytics |
| Apache Hadoop/HDFS | Trung bình | Data lake infrastructure |
| Apache Arrow | Trung bình | In-memory data interchange |
| Tableau | Trung bình | Data visualization cho business users |
**2. Database Technologies**
| Loại | Yêu cầu | Ví dụ sử dụng |
|------|---------|---------------|
| SQL (PostgreSQL, MySQL, Oracle) | BẮT BUỘC | Query optimization, data modeling |
| NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis) | Cao | Document store, cache layer |
| Graph Databases (Neo4j) | Trung bình | Customer relationship mapping |
| Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) | Cao | Enterprise data warehouse |
**3. Programming Languages**
- **Python** ⭐⭐⭐⭐⭐ - Ưu tiên cao nhất cho data engineering
- **Scala** ⭐⭐⭐⭐ - Dùng với Spark, Kafka
- **Java** ⭐⭐⭐⭐ - Enterprise backend
- **R** ⭐⭐⭐ - Statistical computing
- **Rust/Kotlin** ⭐⭐ - Modern systems programming
**4. Data Engineering Core**
```
✓ Thiết kế Dimensional Data Models (Kimball methodology)
✓ Xây dựng ETL/ELT pipelines với Airflow, Luigi, or Databricks
✓ Data Lake vs Data Warehouse architecture
✓ Schema design: Star, Snowflake, Galaxy
✓ Data quality monitoring & data governance
✓ CDC (Change Data Capture) patterns
✓ Data lineage & metadata management
```
**5. Cloud Platforms**
- AWS/GCP/Azure - Techcombank đang migrate lên cloud
- Kubernetes & Docker cho containerization
- Terraform/Ansible cho IaC
### 🧠 Soft Skills (Kỹ năng mềm)
| Kỹ năng | Mức độ | Giải thích |
|---------|--------|------------|
| Leadership/mentoring | Rất cao | Coach junior Data Engineers |
| Project management | Cao | Manage conflicts, agile delivery |
| Communication | Cao | Present technical concepts to stakeholders |
| Problem solving | Rất cao | Debug production issues, root cause analysis |
| Strategic thinking | Cao | Data architecture decisions |
### 📜 Chứng chỉ Gợi ý
**Bắt buộc nên có:**
1. **Google Cloud Professional Data Engineer** - GCP là cloud platform phổ biến trong ngân hàng Việt
2. **AWS Certified Data Analytics - Specialty** - Nếu Techcombank dùng AWS
3. **Databricks Lakehouse Architect** - Techcombank có thể dùng Databricks
**Nên có thêm:**
4. **Certified Data Management Professional (CDMP)** - Data governance
5. **ICAgile Certified Professional** - Agile methodology
6. **Kafka Certified Developer** - Kafka rất quan trọng cho real-time banking
### 📊 Bảng So Sánh: Junior vs Senior Data Engineer
| Tiêu chí | Junior (2-4 năm) | Senior (5-8 năm) | Expert (12+ năm) - Vị trí này |
|----------|------------------|------------------|-------------------------------|
| Code quality | Viết được, cần review | Tự độc lập, clean code | Mentor others, set standards |
| Architecture | Hiểu diagrams | Thiết kế được component | Thiết kế toàn bộ hệ thống |
| Debugging | Fix bug đơn giản | Debug distributed systems | Debug complex multi-system issues |
| Business understanding | Basic | Intermediate | Strategic alignment |
| Leadership | None | May lead 1-2 people | Lead team, influence roadmap |
---
## Hướng dẫn Phỏng vấn Chi tiết
### 📋 Quy trình Phỏng vấn Techcombank (Data & Analytics)
**Thông thường có 4-5 vòng:**
```
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
↓ Tìm hiểu background, motivation, salary expectation
Vòng 2: Technical Interview - Junior/Mid Level (60-90 phút)
↓ Thuật toán + System design cơ bản
Vòng 3: Technical Interview - Senior/Expert Level (90-120 phút)
↓ Deep technical + Architecture + Case study
Vòng 4: Panel Interview với Head/VP (45-60 phút)
↓ Leadership, culture fit, strategic thinking
Vòng 5: Reference Check + Offer (1-2 tuần)
```
### 🎯 Câu hỏi Hay gặp theo từng Vòng
**Vòng 1: HR Screening**
- "Tại sao bạn quan tâm đến Techcombank?"
- "Mô tả dự án data infrastructure lớn nhất bạn đã làm"
- "Kỳ vọng lương của bạn là bao nhiêu?"
- "Bạn có đang phỏng vấn ở đâu khác không?"
- "Mức lương hiện tại và các benefits bạn đang có?"
**Vòng 2-3: Technical Deep Dive**
*Architecture Questions:*
- "Thiết kế data pipeline xử lý 10 triệu transactions/ngày cho ngân hàng"
- "So sánh Lambda Architecture và Kappa Architecture? Khi nào dùng cái nào?"
- "Làm thế nào để handle late-arriving data trong streaming pipeline?"
- "Design một data lake cho ngân hàng với 5+ nguồn data khác nhau"
- "Xử lý duplicate data giữa multiple sources như thế nào?"
*Hands-on Questions:*
- "Viết SQL query để tính running total của transactions"
- "Optimize một slow Spark job có 100TB data"
- "Debug: Kafka consumer không consume message, làm sao troubleshoot?"
- "Design schema cho data warehouse mô phỏng core banking data"
*System Design (Critical cho vị trí Senior):*
- "Thiết kế real-time fraud detection system"
- "Architecture cho customer 360 view data platform"
- "Làm sao migrate 5PB data từ on-prem Hadoop lên cloud với downtime tối thiểu?"
*Leadership/Project Management:*
- "Mô tả một lần bạn phải xử lý conflict trong team"
- "Bạn đã mentor junior engineer như thế nào?"
- "Kể về một project thất bại và bài học rút ra"
- "Làm sao prioritize technical debt vs new features?"
**Vòng 4: Panel/Culture Fit**
- "Bạn hình dung team Data Engineering của Techcombank 3 năm tới như thế nào?"
- "Điều gì thúc đẩy bạn trong công việc?"
- "Mô tả phong cách làm việc của bạn"
- "Bạn xử lý pressure khi deadline gấp như thế nào?"
- "Câu hỏi ngược cho panel: "Tôi muốn hỏi về...""
### 💡 Tips Chuẩn bị Đặc biệt cho Techcombank
**1. Nghiên cứu trước:**
- Tìm hiểu Techcombank's digital transformation journey
- Đọc annual report 2023-2024
- Hiểu "Bank of the Future" vision của họ
- Techcombank dùng Agile/Scrum, nên biết terminology
**2. Chuẩn bị Portfolio:**
- Mang laptop có demo code/projects thực tế
- Chuẩn bị architecture diagrams đã làm
- Có sẵn metrics: "Giảm latency từ X xuống Y"
**3. Dress Code:**
- Business casual (không cần suit cồng kềnh)
- Nam: sơ mi, quần tây, giày lịch sự
- Nữ: trang phục chuyên nghiệp, không quá fancy
- Techcombank culture khá modern, không quá formal
**4. Technical Stack cần ôn kỹ:**
```
Ưu tiên 1: Apache Spark (Spark SQL, Structured Streaming, Spark ML)
Ưu tiên 2: Apache Kafka (Consumer groups, Exactly-once semantics)
Ưu tiên 3: Cloud Data services (BigQuery, Snowflake, Redshift)
Ưu tiên 4: Python (Pandas, PySpark, Airflow DAGs)
```
---
## 📚 Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị (1-2 tuần)
### Tuần 1: Tập trung Technical Foundation
**Ngày 1-2: Data Architecture Review**
- Đọc: "Data Engineering with Google Cloud Platform" - Chapter 1-5
- Xem lại: Data modeling patterns (Star, Snowflake, Data Vault)
- Thực hành: Vẽ architecture diagram cho một banking data platform
**Ngày 3-4: Spark Deep Dive**
- Ôn: Spark internals (shuffle, partitions, catalyst optimizer)
- Thực hành: Optimize Spark jobs, broadcast joins, data skew handling
- Code: Viết lại các transformations phổ biến
**Ngày 5: Streaming Systems**
- Kafka: Consumer groups, exactly-once, exactly-once semantics
- Flink: Windowing functions, event time vs processing time
- Thực hành: Design a simple streaming pipeline
**Ngày 6-7: Cloud & Case Studies**
- GCP BigQuery, Cloud Storage, Dataflow
- AWS Glue, Athena, Redshift Spectrum
- Đọc case studies về data platforms của các ngân hàng
### Tuần 2: Mock Interviews & Refinement
**Ngày 8-9: System Design Practice**
- Practice: Thiết kế real-time analytics platform
- Practice: Design data lake for e-commerce/banking
- Ghi lại và tự review
**Ngày 10: SQL & Algorithms**
- LeetCode Medium: 5-10 bài SQL
- Focus: Window functions, CTEs, optimization
- Common table expressions for complex business logic
**Ngày 11-12: Behavioral Prep**
- Chuẩn bị STAR stories cho leadership questions
- Practice với bạn bè hoặc coach
- Prepare 3-5 strong stories về technical leadership
**Ngày 13: Final Review**
- Ôn lại các điểm yếu
- Research Techcombank news
- Prepare questions cho interviewer
**Ngày 14: Rest & Setup**
- Nghỉ ngơi, không ôn quá sức
- Chuẩn bị outfit, laptop, documents
- Check logistics (địa điểm, parking, contact HR)
### 📖 Tài liệu Tham khảo Miễn phí
**Books (Free PDF):**
1. "Fundamentals of Data Engineering" - Joe Reis & Matt Housley
2. "Designing Data-Intensive Applications" - Martin Kleppmann
3. "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball
**Online Courses:**
1. Databricks Learning Path (miễn phí tier)
2. Google Cloud Skills Boost - Data Engineering tracks
3. Confluent Developer (Kafka courses)
**YouTube Channels:**
1. Data Engineering Podcast
2. TechTFQ (SQL interviews)
3. Arnaldo Larrosa (Spark internals)
---
## 🚀 Lời khuyên Sự nghiệp cho Data Engineer Cấp Senior/Expert
### 📈 Lộ trình Thăng tiến Tại Techcombank
```
Data Engineer (2-4 năm)
↓
Senior Data Engineer (4-6 năm)
↓
Staff Data Engineer / Expert (6-10 năm)
↓
Principal Data Engineer / Data Architect (10+ năm)
↓
Director of Data Engineering / VP Data
```
### 💰 Mức Lương Kỳ vọng theo Cấp bậc (Hà Nội, 2024)
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | Notes |
|---------|-------------|-------------------|-------|
| Junior DE | 0-2 năm | 15-25 triệu | Fresh grad |
| Mid DE | 2-4 năm | 25-40 triệu | Có project references |
| Senior DE | 4-7 năm | 40-70 triệu | Techcombank level này |
| **Expert (JD này)** | **8-15 năm** | **70-120 triệu** | **Thỏa thuận cao** |
| Staff/Principal | 12+ năm | 120-200 triệu | Tech lead |
**Lưu �ý:**
- Techcombank trả lương ở mức top 20% thị trường
- Thỏa thuận = có thể đàm phán cao hơn market nếu profile mạnh
- Ngoài lương: bonus (2-4 tháng), stocks options, healthcare premium
### 🎯 Kỹ năng Cần Phát triển Thêm cho Expert Level
**Hiện tại bạn có:**
✓ Deep technical skills
✓ Architecture experience
✓ Project management
**Cần phát triển thêm để lên Principal:**
1. **Business Acumen**
- Hiểu revenue model của ngân hàng
- Know how data drives business value
- ROI calculation cho data projects
2. **Executive Presence**
- Present to C-level
- Translate technical to business language
- Influence roadmap decisions
3. **Organizational Leadership**
- Build team culture
- Hiring & interviewing skills
- Cross-functional collaboration
4. **Strategic Thinking**
- 3-5 year technology roadmap
- Build vs buy decisions
- Vendor management
### 🌟 Tại sao Techcombank Là Lựa chọn Tốt?
**Pros:**
- Techcombank đang đầu tư mạnh vào data & analytics
- Lương cạnh tranh top thị trường
- Modern tech stack (đang migrate lên cloud)
- Culture đổi mới, không bảo thủ như ngân hàng nhà nước
- Rõ ràng career path cho data professionals
**Cons cần lưu ý:**
- Cường độ công việc cao, đặc biệt giai đoạn transformation
- Có thể có legacy systems phức tạp cần maintain
- Expectations cao vì Techcombank muốn top talent
- Competition fierce (nhiều ứng viên mạnh ứng tuyển)
### 📝 Checklist Trước Khi Apply
```
□ Cập nhật CV: Highlight 12+ years experience
□ Portfolio: Chuẩn bị 2-3 architecture diagrams đã làm
□ LinkedIn: Update với keywords: Data Engineering, Spark, Kafka, Techcombank
□ References: Liên hệ trước 2-3 references mạnh
□ Technical prep: Ôn Spark, Kafka, SQL, System Design
□ Research: Đọc Techcombank annual report, news
□ Salary research: Know your worth (dùng các site như Glassdoor, TopDev)
□ Interview prep: Practice STAR stories
```
---
## Câu hỏi Thường gặp (AI Q&A)
**Q1: Mình có 10 năm kinh nghiệm nhưng chưa làm trong ngân hàng, có apply được không?**
A: Hoàn toàn có thể! Techcombank đánh giá cao technical skills hơn là industry experience. Tuy nhiên, bạn cần:
- Thể hiện hiểu biết về banking data challenges (compliance, real-time processing, security)
- Chuẩn bị stories về cách bạn học nhanh domain mới
- Highlight transferable skills: architecture, scalability, data quality
**Q2: Lương 12+ năm kinh nghiệm Data Engineering ở Việt Nam thường bao nhiêu?**
A: Vị trí Expert/Senior level tại các ngân hàng lớn như Techcombank:
- Base salary: 70-120 triệu/tháng (thỏa thuận theo JD)
- Bonus: 2-4 tháng lương
- Total package: 840 triệu - 1.68 tỷ/năm
- Ngoài ra: healthcare, stock options, training budget
**Q3: Cần học những công nghệ gì để đáp ứng yêu cầu của JD?**
A: Ưu tiên theo thứ tự:
1. **Spark** - Phổ biến nhất, cần master (Spark SQL, Structured Streaming)
2. **Kafka** - Real-time banking systems cần Kafka
3. **Cloud** (GCP BigQuery hoặc AWS Redshift)
4. **Python** - Primary language cho data engineering
5. **dbt/Airflow** - Modern data stack
**Q4: Vị trí này làm việc hybrid hay remote được không?**
A: Techcombank Data & Analytics team thường áp dụng hybrid model:
- 2-3 ngày WFO tại văn phòng
- Các ngày còn lại có thể WFH
- Vị trí Senior/Expert có thể linh hoạt hơn
- Tuy nhiên cần present khi có critical meetings hoặc incident
**Q5: Team Data Engineering của Techcombank có bao nhiêu người?**
A: Data And Analytics Division của Techcombank khá lớn (theo thông tin công khai):
- 50-100+ người across data engineering, data science, data governance
- Team chia theo domains: Customer, Risk, Finance, Operations
- Làm việc theo squad model (Agile)
- Có cả local team và offshore team
**Q6: Mình cần chuẩn bị gì cho vòng system design interview?**
A: Vòng này thường yêu cầu thiết kế end-to-end data platform. Chuẩn bị:
- **Case 1:** Real-time fraud detection system (Kafka → Spark Streaming → ML → Action)
- **Case 2:** Customer 360 data platform (Batch + Streaming, Master Data Management)
- **Case 3:** Migration từ on-prem lên cloud data lake
Framework trả lời: 1) Define scope → 2) High-level architecture → 3) Deep dive components → 4) Trade-offs → 5) Scaling concerns
**Q7: Có nên negotiate salary không, và làm sao?**
A: Hoàn toàn nên negotiate! Techcombank có budget "thỏa thuận" nghĩa là linh hoạt.
Cách approach:
1. Research market rate trước (TopDev, Glassdoor, recruiter conversations)
2. Đợi offer trước khi discuss
3. Present your value: "Với 12 năm exp và track record X, tôi kỳ vọng..."
4. Negotiation không chỉ về lương: bonus, equity, signing bonus, extra vacation cũng là options
5. Be confident nhưng respectful
**Q8: Kỹ năng nào quan trọng nhất để thành công ở vị trí này?**
A: Với Expert level, kỹ năng quan trọng nhất không chỉ là code:
1. **Communication** - Diễn đạt technical concepts cho non-technical stakeholders
2. **Strategic thinking** - Align data initiatives với business goals
3. **Mentoring** - Develop next generation data engineers
4. **Problem solving under pressure** - Production incidents không đợi bạn sẵn sàng
---
## Bình luận Cộng đồng (Forum Comments)
[{"name":"Ẩn danh","text":"Mình apply vòng technical cách đây 2 tháng. Vòng system design hỏi thiết kế data pipeline cho real-time transaction monitoring. Khá sâu, interviewer đào sâu vào trade-offs giữa các approaches. Cuối cùng pass nhưng không nhận offer vì chưa match expectation về salary. Techcombank trả thật sự tốt nếu bạn mạnh thật sự.","date":"2024-08-15"},{"name":"Ẩn danh","text":"Đang ở vị trí tương tự tại ngân hàng khác, cân nhắc chuyển sang Techcombank. Ai đang làm ở Data & Analytics Division chia sẻ chút về culture được không?Work-life balance như nào?","date":"2024-09-02"},{"name":"Tuấn A***","text":"Làm Senior Data Engineer ở đây được 1.5 năm. Tech stack khá modern, đang dùng Spark, Kafka, GCP. Team members đều strong. Nhược điểm là pace nhanh, deadline gấp thường xuyên. Nhưng bonus tốt nên chấp nhận được.","date":"2024-07-20"},{"name":"Ẩn danh","text":"JD yêu cầu 12+ năm kinh nghiệm nhưng mình thấy nhiều người 8-10 năm cũng pass. Quan trọng là track record và portfolio thực tế. Technical skills phải thật sự deep, không phải biết surface-level.","date":"2024-08-28"},{"name":"Linh P***","text":"Có bạn nào rảnh ôn Spark cùng mình không? Mình đang prep cho vị trí tương tự. Mình yếu phần performance optimization với data skew. Ai giỏi phần này chia sẻ kinh nghiệm với.","date":"2024-09-10"},{"name":"Ẩn danh","text":"Tip cho ai apply: Research Techcombank's digital transformation trước. Hỏi về data governance, data quality initiatives của họ trong interview. interviewer sẽ ấn tượng nếu bạn show ra bạn đã research kỹ.","date":"2024-08-05"},{"name":"banker2024","text":"Mình nhận offer rồi, sẽ join tháng 11. Salary kỳ vọng 85tr + bonus 3 tháng. Negotiate được thêm 5tr so với initial offer. Đừng ngại đàm phán, họ có budget.","date":"2024-09-18"}]