Manager Thương lượng Hạn: 2026-07-31

Mô tả công việc

Summary: Design, build, and maintain scalable data infrastructure and pipelines that support banking operations, analytics, and regulatory compliance. This role bridges technical leadership with strategic business needs, ensuring data is accurate, secure, and accessible. Key Responsibilities: Data Architecture & Pipeline Development - Design and implement robust, scalable data pipelines for structured and unstructured data. - Oversee ETL/ELT processes to ingest data from core banking systems, CRM, and external sources. - Ensure data models support real-time analytics, reporting, and machine learning. - Collaborate with data scientists and analysts to provide usable, cleaned and aggregated data to end users Governance, Security & Compliance - Ensure data practices comply with banking regulations (e.g., Basel III, GDPR, local laws). - Implement data governance frameworks, including metadata management and lineage tracking. - Collaborate with cybersecurity teams to safeguard sensitive financial data. Performance Optimization - Monitor and optimize data infrastructure for performance, reliability, and cost-efficiency. - Troubleshoot data issues and ensure high availability of data services. Innovation & Tooling - Evaluate and adopt modern data technologies (e.g., cloud platforms, data lakes, streaming tools). - Promote automation and DevOps practices in data engineering workflows. Qualifications: - Bachelor’s or Master’s in Computer Science, Data Engineering, or related field. - At least 7 years in data engineering, with 2+ years in a leadership role. - Strong experience with SQL, Python/Scala, Spark, Kafka, and cloud platforms (AWS/GCP/Azure). - Familiarity with banking systems, financial data structures, and regulatory requirements. - Excellent communication and stakeholder management skills. Nộp đơn ứng tuyển công việc này Họ & tên bạn * Địa chỉ email * Chọn văn phòng bạn dự tuyển Hội sở (Tp. HCM) Manager [TMO] Dữ liệu & Phân tích Số điện thoại * Ngày tháng năm sinh Công việc hiện tại của bạn * Nội dung (Cover letter) Ảnh chân dung Click to select image Giới tính (Gender) * -- Giới tính (Gender) --Nam (Male)Nữ (Female)Không hiển thị (Not display) Trình độ học vấn (Education) * -- Trình độ học vấn (Education) --Chưa tốt nghiệp (No degree)Phổ thông (High school)Trung cấpCao đẳng (College)Đại học (University/Academy)Thạc sỹ (Master)Tiến sỹ (PhD)Sau đại học (Postgraduate)Khác (Others) Tên trường Đại học/Cao Đẳng/Trung Cấp (University/Academy) Chuyên ngành Loại tốt nghiệp -- Loại tốt nghiệp --GiỏiKháTrung bình KháTrung bìnhYếuKém Kinh nghiệm + Thông tin thêm CV của bạn * Click để chọn & tải lên CV của bạn Địa điểm làm việc Hồ Chí Minh Nộp đơn ứng tuyển Bỏ qua --> { "@context": "http://schema.org", "@type": "JobPosting", "baseSalary":{ "@type":"MonetaryAmount", "currency":"usd", "value":{ "@type": "QuantitativeValue", "minValue": "0", "maxValue": "0", "unitText": "MONTH" } },"jobLocation" : { "@type": "Place", "address": { "@type": "PostalAddress", "addressLocality": "No address locality", "addressRegion": "No address region", "streetAddress": "No street address", "postalCode": "0" } }, "datePosted":"2022-09-14", "description":"Summary: Design, build, and maintain scalable data infrastructure and pipelines that support banking operations, analytics, and regulatory compliance. This role bridges technical leadership with strategic business needs, ensuring data is accurate, secure, and accessible. Key Responsibilities: Data Architecture & Pipeline Development - Design and implement robust, scalable data pipelines for structured and unstructured data. - Oversee ETL/ELT processes to ingest data from core banking systems, CRM, and external sources. - Ensure data models support real-time analytics, reporting, and machine learning. - Collaborate with data scientists and analysts to provide usable, cleaned and aggregated data to end users Governance, Security & Compliance - Ensure data practices comply with banking regulations (e.g., Basel III, GDPR, local laws). - Implement data governance frameworks, including metadata management and lineage tracking. - Collaborate with cybersecurity teams to safeguard sensitive financial data. Performance Optimization - Monitor and optimize data infrastructure for performance, reliability, and cost-efficiency. - Troubleshoot data issues and ensure high availability of data services. Innovation & Tooling - Evaluate and adopt modern data technologies (e.g., cloud platforms, data lakes, streaming tools). - Promote automation and DevOps practices in data engineering workflows. Qualifications: - Bachelor’s or Master’s in Computer Science, Data Engineering, or related field. - At least 7 years in data engineering, with 2+ years in a leadership role. - Strong experience with SQL, Python/Scala, Spark, Kafka, and cloud platforms (AWS/GCP/Azure). - Familiarity with banking systems, financial data structures, and regulatory requirements. - Excellent communication and stakeholder management skills. ", "employmentType":"Toàn thời gian", "hiringOrganization": { "@type": "Organization", "name": "Ngân hàng Á Châu - ACB", "sameAs" : "http://www.acbjobs.com.vn" }, "identifier": { "@type": "PropertyValue", "name": "TMO - Data Engineer Manager", "value": "19637" }, "title": "TMO - Data Engineer Manager", "validThrough":"2026-07-31" }

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cần có cho Data Engineer Manager tại ACB ### 🔧 Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật bắt buộc) **1. Ngôn ngữ lập trình & Query** | Công nghệ | Mức độ yêu cầu | Ứng dụng thực tế | |-----------|----------------|-----------------| | SQL | ★★★★★ Chuyên sâu | Truy vấn dữ liệu ngân hàng, tối ưu performance | | Python | ★★★★★ Thành thạo | ETL pipelines, automation, data processing | | Scala | ★★★★☆ Có kinh nghiệm | Làm việc với Apache Spark | | Java | ★★★☆☆ Cơ bản | Một số hệ thống legacy | **2. Big Data & Streaming Technologies** - **Apache Spark**: Xử lý batch & streaming data quy mô lớn - **Apache Kafka**: Real-time data streaming giữa các hệ thống ngân hàng - **Data Lakes/Data Warehouses**: Thiết kế kiến trúc lưu trữ phân tán **3. Cloud Platforms** - **AWS/GCP/Azure**: Ít nhất 1 nền tảng ở mức professional - Các dịch vụ cần biết: Databricks, Snowflake, Redshift, BigQuery **4. Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng** - Core banking systems (Temenos, Flexcube, BaNCS...) - CRM và hệ thống customer data - Regulatory compliance: Basel III, GDPR, các quy định NHNN Việt Nam --- ### 💬 Soft Skills (Kỹ năng mềm quan trọng) **1. Leadership & Management (BẮT BUỘC - vì có 2+ năm quản lý)** - Quản lý team data engineers (thường 3-8 người) - Technical mentorship và code review - Định hướng kỹ thuật cho nhóm **2. Communication & Stakeholder Management** - Giao tiếp với business users (không phải dân kỹ thuật) - Present technical solutions cho cấp lãnh đạo - Phối hợp với multiple teams: Data Science, Cybersecurity, Compliance **3. Strategic Thinking** - Thiết kế data architecture phù hợp với roadmap ngân hàng - Đánh giá và recommend công nghệ mới - Balance giữa technical excellence và business constraints --- ### 📜 Chứng chỉ gợi ý (Không bắt buộc nhưng là lợi thế) | Chứng chỉ | Giá trị | Ghi chú | |-----------|---------|---------| | AWS Certified Data Analytics | ★★★★★ | Phù hợp với môi trường cloud | | Google Professional Data Engineer | ★★★★☆ | Nếu dùng GCP | | Azure Data Engineer Associate | ★★★★☆ | Nếu dùng Azure | | Databricks Certified Data Engineer | ★★★☆☆ | Specialist cho Spark | | TOGAF/CDAF | ★★★☆☆ | Data architecture framework | --- ### 📊 So sánh: Data Engineer vs Data Engineer Manager | Khía cạnh | Data Engineer (Senior) | Data Engineer Manager | |-----------|------------------------|----------------------| | Focus chính | Xây dựng pipelines, code | Quản lý people, roadmap | | Code | 60-70% thời gian | 20-30% thời gian | | Meeting | 20-30% | 50-60% | | Kỹ năng cốt lõi | Technical depth | Leadership + Communication | | Mức lương tham khảo | 30-50 triệu | 50-80+ triệu | **Lưu ý:** Vị trí này YÊU CẦU 2+ năm kinh nghiệm quản lý, nên nếu bạn chỉ là Senior Data Engineer mà chưa quản lý ai, cần chuẩn bị kỹ về leadership stories.

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn Data Engineer Manager tại ACB ### 📋 Quy trình phỏng vấn thông thường **Thứ tự các vòng:** **Vòng 1: Screening HR (30-45 phút)** → Đánh giá profile, kinh nghiệm tổng quan, động lực ứng tuyển **Vòng 2: Technical Interview với IT/Manager (60-90 phút)** → Kiểm tra kỹ năng technical sâu, architecture design **Vòng 3: Panel Interview với Head of TMO/Transformation (45-60 phút)** → Đánh giá leadership, strategic thinking, culture fit **Vòng 4: Final với C-level hoặc HR Director (30-45 phút)** → Thương lượng compensation, confirming commitment *(Số vòng có thể thay đổi tùy candidate profile)* --- ### ❓ Câu hỏi thường gặp theo từng vòng **Vòng 1 - HR Screening:** - "Giới thiệu ngắn về bản thân và kinh nghiệm Data Engineering của bạn" - "Tại sao bạn muốn chuyển sang làm Manager?" - "Bạn đã quản lý team bao nhiêu người?" - "Mức lương mong đợi của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn hiểu gì về TMO (Transformation Management Office) của ACB?" **Vòng 2 - Technical Interview:** - "Thiết kế một data pipeline để ingest dữ liệu từ core banking system. Các bước chính là gì?" - "Làm thế nào để handle real-time fraud detection data?" - "Explain cách bạn sẽ implement data governance trong môi trường ngân hàng" - "Khi Kafka cluster bị lag, bạn sẽ troubleshoot như thế nào?" - "Cách optimize Spark jobs cho performance?" - "Describe một architecture cho data lake vs data warehouse. Khi nào dùng cái nào?" - "Bạn đã từng migrate on-prem data infrastructure lên cloud chưa? Thách thức gì?" **Vòng 3 - Leadership/Strategy:** - "Kể về một lần bạn phải persuade một stakeholder không đồng ý với technical approach của bạn" - "Làm thế nào để prioritize giữa technical debt và feature delivery?" - "Bạn sẽ xây dựng data culture như thế nào trong một team mới?" - "Mô tả một project mà bạn lead team để achieve kết quả quan trọng" - "Bạn đánh giá thế nào về vai trò của data engineering trong digital transformation của ngân hàng?" - "Handling conflict trong team như thế nào?" **Vòng 4 - Final/Compensation:** - "Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi không?" (LUÔN hỏi!) - "Thời gian bạn có thể join?" - "Còn offer nào khác đang cân nhắc không?" --- ### 💡 Tips chuẩn bị đặc biệt cho ACB **1. Research trước:** - Tìm hiểu về chiến lược chuyển đổi số của ACB (ACB One, ACB Mobile...) - Đọc báo cáo thường niên, tin tức về digital banking initiatives - Hiểu TMO hoạt động như thế nào trong ngân hàng Việt Nam **2. Chuẩn bị Business Context:** - Basel III compliance và impact trên data infrastructure - Anti-money laundering (AML) và KYC data requirements - Real-time reporting cho regulatory bodies **3. Leadership Stories chuẩn bị sẵn:** - STAR format: Situation → Task → Action → Result - 3-5 stories về: conflict resolution, mentoring, failed project + lessons, successful delivery **4. Technical prep:** - Ôn lại: Data modeling (Star, Snowflake), ETL/ELT patterns, Data quality frameworks - Cloud architecture patterns: Lambda, Kappa architecture - Security: Encryption, tokenization, access control trong fintech --- ### 👔 Dress Code - **Business Formal** cho các vòng với HR và C-level - **Smart Casual** có thể chấp nhận cho technical rounds (nếu online) - Ngân hàng Việt Nam thường conservative, nên ăn mặc lịch sự luôn là an toàn

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho Data Engineer Manager tại ACB ### 📚 Kiến thức nền tảng cần nắm vững **Phase 1: Data Engineering Fundamentals (Tuần 1)** 1. **Data Pipeline Architecture** - Batch vs Stream processing - Lambda Architecture vs Kappa Architecture - Data Lake vs Data Warehouse vs Data Mart 2. **ETL/ELT Processes** - Common patterns: Slowly Changing Dimensions (SCD), Incremental loads - Data quality validation - Error handling và retry mechanisms 3. **Data Modeling** - Kimball vs Inmon methodologies - Star Schema, Snowflake Schema - Normalization vs Denormalization **Phase 2: Banking-Specific Knowledge (Tuần 1-2)** 1. **Core Banking Systems** - Hiểu cách hoạt động của hệ thống Core Banking (Temenos, Flexcube...) - Data structures: Accounts, Transactions, Customers, Products 2. **Regulatory Requirements (Việt Nam)** - Circular 16/2020/TT-NHNN về an toàn thông tin - Basel III capital adequacy - GDPR tương đương (Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân) - AML/KYC requirements 3. **Banking Data Domains** - Lending (thẻ, tín dụng) - Deposits (tiết kiệm, thanh toán) - Trade finance - Treasury **Phase 3: Technical Deep Dive (Tuần 2)** | Topic | Resources | Thời gian ôn | |-------|-----------|-------------| | Spark Optimization | Databricks whitepapers | 8-10 giờ | | Kafka Troubleshooting | Confluent blog | 6-8 giờ | | Cloud Data Services | AWS/Azure/GCP documentation | 10-12 giờ | | Data Governance | DAMA-DMBOK | 6-8 giờ | **Phase 4: Leadership & Strategy (Tuần 2)** 1. **Data Strategy Frameworks** - Data-driven decision making - Data mesh vs Data lakehouse - Data cataloging và metadata management 2. **Project Management** - Agile/Scrum trong data projects - Stakeholder management - Risk assessment cho data infrastructure --- ### 📖 Tài liệu tham khảo khuyến nghị **Sách:** - "Designing Data-Intensive Applications" - Martin Kleppmann (BẮT BUỘC) - "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball - "Streaming Systems" - Tyler Akidau **Online Courses:** - Coursera: Data Engineering on Google Cloud - Databricks Academy (free training) - AWS Data Analytics Fundamentals **Papers & Articles:** - Delta Lake documentation - Apache Spark best practices - Data governance frameworks (DAMA-DMBOK) **Vietnamese Banking:** - Website ACB: https://www.acb.com.vn - NHNN circulars và regulations - Báo cáo tài chính các ngân hàng Việt Nam --- ### 🗓️ Lộ trình chuẩn bị 2 tuần **Tuần 1:** - Ngày 1-2: Kiến thức nền data engineering + banking domain - Ngày 3-4: Technical deep dive (Spark, Kafka, Cloud) - Ngày 5-7: Ôn governance, compliance + chuẩn bị leadership stories **Tuần 2:** - Ngày 8-9: Mock interviews (tự hỏi tự trả lời + record lại) - Ngày 10-11: Research ACB + prepare questions cho interviewer - Ngày 12-13: Review CV + prepare portfolio/project examples - Ngày 14: Nghỉ ngơi, chuẩn bị tinh thần **Ngày phỏng vấn:** - Ăn sáng đầy đủ - Check kỹ đường đến (hoặc test internet nếu online) - Mang theo CV + portfolio (nếu có)

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho Data Engineer Manager ### 📈 Lộ trình Thăng tiến điển hình ``` Junior Data Engineer (1-3 năm) ↓ Data Engineer (3-5 năm) ↓ Senior Data Engineer (5-7 năm) ↓ Data Engineer Manager (7+ năm) ← BẠN ĐANG Ở ĐÂY ↓ Senior Manager / Head of Data Engineering (10+ năm) ↓ Director / VP of Data / CDO (15+ năm) ``` --- ### 💰 Mức lương tham khảo (TP.HCM, 2024) | Level | Mức lương tháng (VNĐ) | Notes | |-------|----------------------|-------| | Senior Data Engineer | 35-55 triệu | Không quản lý | | Data Engineer Manager | 55-85 triệu | Quản lý 3-8 người | | Senior Manager | 80-120 triệu | Quản lý cả department | | Head/Data Director | 120-200+ triệu | C-level adjacent | **Lưu ý:** Mức lương tại ACB có thể cao hơn thị trường 10-20% do đây là vị trí transformation quan trọng. Thương lượng tốt có thể đạt 80-100 triệu cho ứng viên phù hợp. --- ### 🎯 Kỹ năng cần phát triển thêm cho vị trí Manager **Hiện tại bạn có thể làm được (với 7 năm kinh nghiệm):** - ✅ Xây dựng complex data pipelines - ✅ Optimize performance - ✅ Design data models **Kỹ năng cần THÊM để thành công ở Manager level:** 1. **People Management** - 1-on-1 coaching và feedback - Performance review và career development - Hiring và onboarding 2. **Strategic Thinking** - Data strategy alignment với business goals - Budget planning và resource allocation - Technology roadmap development 3. **Executive Communication** - Board-level presentations - Translating technical concepts sang business language - Influencing without authority 4. **Business Acumen** - Understanding banking products và services - Regulatory landscape - Customer behavior analytics --- ### 🚀 Cơ hội phát triển sau khi vào ACB TMO **Short-term (1-2 năm):** - Lead các data transformation projects lớn - Xây dựng team data engineering mạnh - Learn banking domain deeply **Mid-term (3-5 năm):** - Senior Manager hoặc Head of Data Engineering - Có thể chuyển sang: Data Governance, Data Science leadership - Internal mobility: các nghiệp vụ khác của ngân hàng **Long-term:** - Chief Data Officer (CDO) - Chief Technology Officer (CTO) - Data-related consulting/entrepreneurship - Regional roles (ASEAN expansion) --- ### ⚠️ Lưu ý quan trọng **Vị trí này PHÙ HỢP nếu bạn:** - Thích làm việc trong môi trường banking (compliance, regulation) - Muốn chuyển từ pure IC (Individual Contributor) sang leadership - Quan tâm đến digital transformation của Việt Nam **Cân nhắh kỹ nếu bạn:** - Thích làm pure coding/technical (Manager role ít code hơn) - Không thích regulatory/compliance work - Muốn startup/tech company culture

Câu hỏi thường gặp

Mình có 6 năm kinh nghiệm Data Engineer, chưa có kinh nghiệm quản lý, có nên ứng tuyển vị trí Data Engineer Manager không?

Cơ hội rất thấp. JD yêu cầu RÕ RÀNG '2+ years in a leadership role'. Tuy nhiên, bạn có thể ứng tuyển vị trí Senior Data Engineer tại ACB trước, build reputation 1-2 năm, sau đó internally transition sang Manager. Đây là con đường an toàn hơn và rất phổ biến trong ngân hàng.

Mức lương cho vị trí này thường là bao nhiêu? Có thương lượng được không?

Vì JD ghi 'Thương lượng', đây là dấu hiệu tốt - họ sẵn sàng trả theo năng lực. Tham khảo: 55-85 triệu/tháng cho ứng viên phù hợp, có thể đến 100+ triệu nếu bạn có strong banking domain knowledge + proven leadership track record. Tips: đừng nói mức đầu tiên, để HR đề xuất trước, sau đó thương lượng dựa trên total compensation (bonus, benefits, LTI).

Mình đang làm ở fintech/startup, muốn chuyển sang ngân hàng. Đây có phải lựa chọn tốt không?

Có trade-off rõ ràng. Fintech: nhanh nhẹn, học công nghệ mới, áp lực deadline cao. Ngân hàng: ổn định, học domain sâu (compliance, regulatory), cơ hội thăng tiến vào cấp cao hơn. Nếu bạn muốn xây career dài hạn trong financial services, đây là bước đệm tốt. Lưu ý: lương fintech có thể cao hơn, nhưng ngân hàng có benefits và stability tốt hơn.

Kỹ năng nào là QUAN TRỌNG NHẤT để pass phỏng vấn Data Engineer Manager?

Depends on vòng phỏng vấn. Vòng technical: Kafka + Spark optimization là chủ đạo, kèm cloud architecture. Vòng leadership: stakeholder management và strategic thinking. NHƯNG yếu tố quyết định nhất là: ability để translate technical sang business value - vì bạn sẽ report cho transformation leadership, không phải pure IT. Hãy chuẩn bị 2-3 cases về việc data infrastructure đã drive business outcomes cụ thể.

Mình có background Data Science, muốn chuyển sang Data Engineering Manager. Cần bổ sung gì?

Khá phổ biến và hợp lý. Thiếu sót chính: (1) Production-scale data pipeline experience - Data Science thường làm prototype, bạn cần biết cách scale lên enterprise. (2) DataOps/DevOps practices - CI/CD, monitoring, incident response. (3) Leadership experience - team management khác với project collaboration. Recommend: 6-12 tháng tập trung vào infrastructure-level work trước khi apply Manager role, hoặc apply vào Senior DE để transition smoothly.

Làm sao để hiểu về TMO (Transformation Management Office) của ACB trước khi phỏng vấn?

TMO trong ngân hàng Việt Nam thường chịu trách nhiệm digital transformation, process optimization, và data-driven decision making. Với ACB: (1) Đọc báo cáo thường niên - phần chiến lược công nghệ. (2) Theo dõi news về ACB digital initiatives (ACB One, mobile banking). (3) Research về các ngân hàng khác đang làm gì về data transformation để có context. (4) LinkedIn: tìm người đang ở ACB TMO để understand scope của team.

Work-life balance ở vị trí này như thế nào? Có overtime nhiều không?

Data Engineering Manager ở ngân hàng thường có schedule manageable, KHÔNG phải dev startup. Tuy nhiên: (1) Deadline của regulatory reporting có thể gây áp lực (end of quarter, audit periods). (2) Transformation projects có timeline cố định. (3) On-call rotation có thể có khi hệ thống có issues. So với tech company: ít hơn, nhưng có những peak periods đòi hỏi commitment cao hơn. Hỏi HR về specific team culture khi phỏng vấn.

Nên chuẩn bị portfolio/project nào để gây ấn tượng với interviewer?

Quantifiable achievements quan trọng hơn technical showcase. Chuẩn bị: (1) Một data pipeline mà bạn design từ đầu, scale được bao nhiêu records/ngày. (2) Một case giảm 50%+ processing time sau optimization. (3) Một project cross-functional mà bạn collaborate với business stakeholders. (4) Nếu có: migration thành công từ on-prem lên cloud. Đừng chỉ show code, hãy show IMPACT: time saved, cost reduced, revenue generated.

TMO - Data Engineer Manager