Kỹ sư dữ liệu (NSDLD/148834)

Thiết kế và xây dựng hạ tầng dữ liệu: Thiết kế, xây dựng và duy trì kiến trúc hệ thống dữ liệu lớn như Kho dữ liệu (Data Warehouse), Hồ dữ liệu (Data Lake) và các cơ sở dữ liệu khác.

Xây dựng đường ống dữ liệu (Data Pipeline / ETL): Phát triển các quy trình trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu (ETL/ELT) từ nhiều nguồn khác nhau vào hệ thống lưu trữ tập trung.

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo chất lượng dữ liệu bằng cách loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa định dạng và kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu trước khi đưa vào phân tích.

Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống: Cải tiến tốc độ truy vấn, tối ưu hóa các pipeline xử lý dữ liệu lớn (sử dụng các công cụ như Spark, Hadoop, Airflow).

Hỗ trợ đội ngũ phân tích và Khoa học dữ liệu: Cung cấp dữ liệu sạch, sẵn sàng và ổn định cho các Data Analyst và Data Scientist thực hiện mô hình hóa hoặc báo cáo.

Bảo mật và quản trị dữ liệu: Đảm bảo an toàn thông tin, phân quyền truy cập và sao lưu dữ liệu định kỳ theo chính sách của tổ chức.

Thu thập & Chuẩn hóa Dữ liệu:

Thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu đa nguồn từ HIS, CRM, HRM, ERP, DMS, tổng đài, marketing và các hệ thống liên quan.

Phát triển Luồng Dữ liệu (ETL/ELT):

Xây dựng và duy trì các luồng xử lý ETL/ELT tự động phục vụ ODS, DWH, MDM, BI và các ứng dụng AI.

Mô hình hóa & Mapping Dữ liệu:

Thiết kế bảng dữ liệu, mô hình dữ liệu (Data Modeling), lập tài liệu mapping dữ liệu và xây dựng quy tắc chuyển đổi dữ liệu.

Kiểm soát Chất lượng Dữ liệu:

Thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu (Data Quality), chủ động phát hiện sai lệch, bất thường và phối hợp với các bên liên quan để xử lý triệt để.

Hỗ trợ Chuyển đổi Dữ liệu:

Trực tiếp tham gia và hỗ trợ công tác chuyển đổi dữ liệu (Data Migration) từ các hệ thống cũ sang hệ thống mới.

Tài liệu hóa Dữ liệu:

Lập tài liệu kiến trúc dữ liệu, từ điển dữ liệu (Data Dictionary), tài liệu mô tả luồng dữ liệu và hồ sơ bàn giao vận hành.

Đề xuất công nghệ và kiến trúc: Có quyền đề xuất, lựa chọn hoặc thay đổi các công cụ, nền tảng lưu trữ (Cloud như AWS, Azure, GCP), và framework xử lý dữ liệu phù hợp với bài toán của doanh nghiệp.

Kiểm soát và từ chối dữ liệu kém chất lượng: Có quyền yêu cầu các bộ phận nguồn (vận hành, kinh doanh, kỹ thuật phần mềm) điều chỉnh lại cấu trúc hoặc cách ghi nhận dữ liệu nếu dữ liệu đầu vào không đạt chuẩn hoặc gây lỗi hệ thống.

Truy cập và quản lý tài nguyên hệ thống: Được cấp quyền truy cập, cấu hình và quản trị các hạ tầng cơ sở dữ liệu, máy chủ, kho lưu trữ hoặc các công cụ điều phối (Airflow, Kafka) phục vụ cho công việc.

Đưa ra quyết định tối ưu quy trình kỹ thuật: Có quyền chủ động ngắt, tối ưu hoặc điều chỉnh các pipeline/job chạy quá tải hoặc ảnh hưởng đến toàn vẹn hệ thống chung.