CVCC Data Warehouse- Hồ CHí Minh- TA084
Mô tả công việc
Mô tả công việc: · Thiết kế và duy trì kiến trúc Kho dữ liệu (Data Warehouse) sử dụng Amazon Redshift.
· Phát triển các quy trình ETL để thu thập và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều hệ thống.
· Quản lý lưu trữ dữ liệu và tích hợp data lake bằng Amazon S3.
· Xây dựng quy trình thu nhận dữ liệu (data ingestion) sử dụng Apache NiFi.
· Tối ưu hóa câu lệnh SQL và hiệu suất cơ sở dữ liệu cho các tập dữ liệu lớn.
· Đảm bảo chất lượng, tính nhất quán và sự ổn định của nền tảng DWH.
· Phối hợp với các đội phân tích, rủi ro và nghiệp vụ để hỗ trợ báo cáo và phân tích dữ liệu.
· Hỗ trợ tự động hóa và phát triển các công cụ nội bộ sử dụng AI bot / giải pháp tự động hóa thông minh.
Quyền lợi
Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực
Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ)
Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ
Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc, được hưởng chế độ du lịch hè
Bảo hiểm bắt buộc theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV tùy theo cấp bậc và thời gian công tác
Được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí
Thời gian làm việc: từ thứ 2 – thứ 6 & sáng thứ 7
Môi trường làm việc năng động, thân thiện, có nhiều cơ hội học đào tạo, học hỏi và phát triển; được tham gia nhiều hoạt động văn hóa thú vị (cuộc thi về thể thao, tài năng, hoạt động teambuiLding...)
Yêu cầu ứng viên
Yêu cầu: · Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Kỹ thuật dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan. Ưu tiên ứng viên đã có: Kinh nghiệm với kiến trúc dữ liệu trên nền tảng đám mây và hệ thống big data. Kiến thức về quản trị dữ liệu, chất lượng dữ liệu và các khung tự động hóa. Kinh nghiệm xây dựng công cụ nội bộ sử dụng công nghệ AI hoặc chatbot.
· Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm phát triển và vận hành Kho dữ liệu (DWH).
· Có kinh nghiệm làm việc với Amazon Redshift và Amazon S3.
· Kỹ năng SQL mạnh và tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu.
· Có kinh nghiệm với các công cụ ETL như Apache NiFi, AWS Glue hoặc Spark.
· Sử dụng tiếng Anh thành thạo (nói và viết).
· Kinh nghiệm đào tạo AI bot, prompt engineering hoặc tự động hóa hỗ trợ AI là một lợi thế.
· Có khả năng làm việc độc lập và phối hợp với các nhóm đa chức năng.
Phân tích kỹ năng cần có
Phân tích Kỹ năng Yêu cầu
🔧 Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn)
Bắt buộc phải có:
| Kỹ năng | Mức độ | Ghi chú |
|---|---|---|
| Amazon Redshift | Chuyên sâu | Thiết kế kiến trúc DWH, quản trị cluster, tối ưu query |
| Amazon S3 | Trung bình - Cao | Data lake storage, lifecycle management |
| SQL & Query Optimization | Chuyên sâu | Đặc biệt cho big data, window functions, CTE |
| ETL/ELT Tools | Cao | Apache NiFi, AWS Glue hoặc Spark |
| Data Modeling | Cao | Star schema, Snowflake, Dimension tables |
| Tiếng Anh | Thành thạo | Đọc hiểu tài liệu, giao tiếp quốc tế |
Ưu tiên / Lợi thế:
| Kỹ năng | Ghi chú |
|---|---|
| Apache NiFi | Data ingestion pipeline, flow-based programming |
| AWS Glue | Serverless ETL, data catalog |
| Apache Spark | Xử lý big data, PySpark/Scala |
| Python | Scripting, automation |
| AI Bot / Prompt Engineering | Xu hướng mới của VPBank |
| Data Governance | Data quality, lineage, metadata |
💡 Soft Skills (Kỹ năng mềm)
- Giao tiếp liên phòng ban: Phối hợp với đội phân tích, rủi ro và nghiệp vụ
- Giải quyết vấn đề: Xử lý data quality issues, performance bottlenecks
- Tự chủ trong công việc: Làm việc độc lập với ít supervision
- Tư duy hệ thống: Thiết kế scalable architecture
- Quản lý thời gian: Xử lý nhiều task cùng lúc trong môi trường ngân hàng
📜 Chứng chỉ gợi ý
| Chứng chỉ | Nhà cung cấp | Mức độ ưu tiên |
|---|---|---|
| AWS Data Analytics Specialty | Amazon Web Services | ⭐⭐⭐ Cao nhất |
| AWS Solutions Architect Associate | Amazon Web Services | ⭐⭐⭐ |
| Google Professional Data Engineer | Google Cloud | ⭐⭐ |
| Databricks Certified Developer | Databricks | ⭐⭐ |
| CDP Data Engineer | Cloudera | ⭐ |
Bảng so sánh: Ứng viên mong đợi vs. Ứng viên lý tưởng
| Tiêu chí | Tối thiểu (JD) | Lý tưởng |
|---|---|---|
| Kinh nghiệm DWH | 2 năm | 3-5 năm |
| AWS Redshift | Có kinh nghiệm | 2+ năm hands-on |
| ETL Tools | NiFi/Glue/Spark | Nhiều hơn 1 tool |
| AI/Automation | Là lợi thế | Có project thực tế |
| SQL Optimization | Tốt | Expert, biết execution plan |
| Tiếng Anh | Thành thạo | TOEIC 750+ hoặc tương đương |
Chuẩn bị phỏng vấn
Hướng dẫn Phỏng vấn VPBank - Data Warehouse
📋 Quy trình phỏng vấn (4-5 vòng)
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
- Gọi điện hoặc online qua Zoom/Meet
- Xác nhận thông tin cơ bản, mức lương kỳ vọng
- Đánh giá English communication
Vòng 2: Technical Interview - Level 1 (60-90 phút)
- Kiểm tra kiến thức DWH, SQL, ETL
- Có thể có bài test thực hành SQL
- Phỏng vấn bởi Senior Data Engineer hoặc Tech Lead
Vòng 3: Technical Interview - Level 2 (60-90 phút)
- Deep dive vào AWS Redshift, S3 architecture
- System design: thiết kế DWH từ đầu
- Xử lý tình huống thực tế (performance tuning, data quality)
Vòng 4: Với Quản lý/Head (45-60 phút)
- Đánh giá cultural fit
- Hỏi về kinh nghiệm với AI/automation
- Bàn về định hướng phát triển
Vòng 5: HR Final (30 phút)
- Thương lượng lương, benefits
- HR policies, start date
❓ Câu hỏi hay gặp theo từng vòng
Vòng HR:
- "Tại sao bạn quan tâm đến VPBank và vị trí này?"
- "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?"
- "Bạn đang có offer nào khác không?"
- "Describe your current responsibilities in detail"
Vòng Technical 1:
- "Difference between DELETE, TRUNCATE and DROP?"
- "How would you optimize a slow-running SQL query?"
- "Explain ETL vs ELT approach"
- "What is a slowly changing dimension (SCD)?"
- "How do you handle data quality issues?"
Vòng Technical 2:
- "Design a data warehouse architecture for a banking risk system"
- "How do you partition a large table in Redshift?"
- "Explain distribution key and sort key in Redshift"
- "How would you migrate data from legacy system to Redshift?"
- "Scenario: Query is running 10x slower than expected, what do you do?"
- "How would you implement data lineage tracking?"
Vòng Manager:
- "Tell me about your experience working with AI bots or automation"
- "How do you prioritize when dealing with multiple stakeholders?"
- "Where do you see yourself in 3 years?"
- "Describe a time when you had to explain technical concept to non-technical people"
💡 Tips chuẩn bị
Nghiên cứu trước:
- Tìm hiểu VPBank và Khối Quản trị rủi ro
- Đọc các bài viết về digital transformation của VPBank
- Follow VPBank trên LinkedIn, Facebook tuyển dụng
Chuẩn bị Portfolio/Project:
- Sẵn sàng demo/project đã làm với Redshift, NiFi
- Chuẩn bị SQL code mẫu, architecture diagram
- Sẵn sàng giải thích về data modeling decisions
Technical prep đặc biệt:
- Ôn lại Redshift-specific: WLM, concurrency scaling, distribution styles
- Thực hành query optimization với EXPLAIN ANALYZE
- Hiểu về Apache NiFi data flow programming
English prep:
- Practice trả lời bằng tiếng Anh về technical topics
- Chuẩn bị vocabulary về banking/risk domain
👔 Dress Code
- Business casual (áo sơ mi, quần âu/khaki)
- Không cần vest cravat
- Tránh jeans, sandals, sneakers
- VPBank môi trường khá relaxed nhưng vẫn professional
Lộ trình ôn thi
Lộ trình ôn thi & Chuẩn bị (1-2 tuần)
📚 Kiến thức nền tảng cần nắm vững
Week 1: Data Warehouse & AWS Core
| Chủ đề | Thời gian | Tài liệu |
|---|---|---|
| Data Warehouse fundamentals | 4 giờ | Data Warehouse Toolkit (Kimball) - Chương 1-4 |
| Amazon Redshift Deep Dive | 8 giờ | AWS Documentation - Redshift Developer Guide |
| Amazon S3 & Data Lake | 4 giờ | AWS S3 documentation, Data Lake architecture |
| SQL Advanced + Optimization | 6 giờ | "SQL Performance Explained", practice on sample datasets |
Week 2: ETL Tools & Advanced Topics
| Chủ đề | Thời gian | Tài liệu |
|---|---|---|
| Apache NiFi fundamentals | 5 giờ | NiFi documentation, tutorials trên YouTube |
| AWS Glue hoặc Apache Spark | 5 giờ | AWS Glue User Guide / Spark documentation |
| Data Quality & Governance | 3 giờ | DAMA-DMBOK framework basics |
| AI/Automation basics | 3 giờ | Prompt engineering fundamentals |
📖 Tài liệu tham khảo
Sách ( Essential ):
- "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball (Bible của DWH)
- "Data Engineering with AWS" - Gareth Eager (AWS-specific)
- "SQL Performance Explained" - Markus Winand
Tài liệu Online miễn phí:
- AWS Redshift Documentation: docs.aws.amazon.com/redshift
- AWS Solutions Library: aws.amazon.com/architecture
- Apache NiFi Documentation: nifi.apache.org/docs.html
- Towards Data Science (Medium) - search "Redshift optimization"
Khoá học Online ( Recommended ):
- AWS Data Analytics Specialty Training (Udemy, Coursera)
- "Data Engineering with Python" trên DataCamp
- Free: AWS Training Cloud Practitioner essentials
YouTube Channels:
- AWS Events (re:Invent sessions về data)
- Alex the Data Guy (Redshift tips)
- Tiếng Việt: Trung Quần Data, Duy Ẩn Foodie (không liên quan nhưng có data content)
🗓️ Lộ trình 2 tuần chi tiết
Ngày 1-2: Foundation
- Đọc Kimball fundamentals (star schema, fact/dimension tables)
- Setup AWS Free Tier account (nếu chưa có)
- Tạo sample Redshift cluster để practice
Ngày 3-4: AWS Redshift Intensive
- Học distribution styles, sort keys
- Thực hành WLM (Workload Management)
- Practice query optimization với EXPLAIN ANALYZE
- Làm bài tập: optimize 5 sample queries
Ngày 5-6: ETL & Data Pipeline
- Học Apache NiFi basics: processors, flow files
- Thực hành tạo simple data flow
- Tìm hiểu AWS Glue jobs basics
Ngày 7: Ôn tập & Mock Interview
- Review tất cả topics
- Tự hỏi đáp các câu hỏi phỏng vấn
- Record lại để self-review
Ngày 8-9: Advanced & Real-world Scenarios
- Data modeling cho banking/risk domain
- Data quality frameworks
- SCD implementation
Ngày 10-11: AI/Automation Prep
- Tìm hiểu prompt engineering basics
- Research về AI bots trong banking
- Chuẩn bị story về automation projects
Ngày 12-13: English & Soft Skills
- Practice trả lời bằng tiếng Anh
- Prepare STAR stories (Situation, Task, Action, Result)
- Research VPBank culture
Ngày 14: Final Prep
- Review weaknesses
- Double-check documents
- Relax và prepare mindset
⚠️ Lưu ý quan trọng
- Đừng chỉ đọc lý thuyết - Hands-on practice quan trọng hơn
- Tập trung vào Redshift - Đây là core tech của JD
- Chuẩn bị story về problem-solving - Câu hỏi tình huống rất hay gặp
- Sẵn sàng demo - Nếu có portfolio, practice presentation
Tư vấn nghề nghiệp
Lời khuyên Sự nghiệp
🚀 Lộ trình Thăng tiến
Vị trí hiện tại: CVCC Data Warehouse (DWH)
Junior Data Engineer (0-2 năm)
↓
CVCC Data Warehouse (hiện tại) ← Bạn đang ở đây (2-3 năm)
↓
Chuyên viên Chính / Team Lead (3-5 năm)
↓
Manager Data Engineering (5-7 năm)
↓
Senior Manager / VP (7-10 năm)
↓
Director / C-level (10+ năm)
Lộ trình phổ biến trong ngành:
| Hướng 1 (Tech Expert) | Hướng 2 (Management) | Hướng 3 (Product) |
|---|---|---|
| Data Architect | Engineering Manager | Data Product Owner |
| Principal Engineer | Program Manager | Analytics Manager |
| Distinguished Engineer | Director | Chief Data Officer |
💰 Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (Tp.HCM, 2024)
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| Junior (mới vào) | 0-2 năm | 15-25 triệu | Ít kinh nghiệm AWS |
| CVCC (hiện tại) | 2-4 năm | 25-45 triệu | Theo JD - thỏa thuận |
| Senior | 4-6 năm | 45-70 triệu | Có AWS cert |
| Lead | 6-8 năm | 70-100 triệu | + team management |
| Manager | 7-10 năm | 100-150 triệu | Strategic role |
Thưởng & Benefits VPBank:
- Thưởng Tết: 1-3 tháng lương (tùy performance)
- Thưởng project, KPI
- Lương tháng 13: Có
- VPBank Care: Bảo hiểm sức khỏe cao cấp
Note: Lương có thể cao hơn 30-40% nếu có AWS cert + Big 4/fintech exp trước đó
📈 Kỹ năng cần phát triển thêm
Ngắn hạn (6-12 tháng):
| Kỹ năng | Tầm quan trọng | Cách học |
|---|---|---|
| AWS Data Analytics Specialty | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Thi chứng chỉ |
| Python for Data Engineering | ⭐⭐⭐⭐ | Kaggle, Coursera |
| Data Governance frameworks | ⭐⭐⭐⭐ | DAMA-DMBOK |
| Business domain knowledge (Risk) | ⭐⭐⭐⭐ | Tự học + ask seniors |
Trung hạn (1-2 năm):
| Kỹ năng | Tầm quan trọng | Cách học |
|---|---|---|
| System Design / Architecture | ⭐⭐⭐⭐⭐ | AWS Solutions Architect |
| Project Management | ⭐⭐⭐⭐ | PMP, Agile certifications |
| Machine Learning basics | ⭐⭐⭐ | Để integrate với AI initiatives |
| Leadership skills | ⭐⭐⭐ | Nhận mentoring, lead small projects |
Dài hạn (3-5 năm):
| Kỹ năng | Tầm quan trọng | Cách phát triển |
|---|---|---|
| Strategic thinking | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Đọc sách business |
| Stakeholder management | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Thực hành trong công việc |
| Data strategy | ⭐⭐⭐⭐ | Học từ CDO, CTO |
| Industry knowledge | ⭐⭐⭐⭐ | Keep up with fintech trends |
🌟 Lời khuyên từ "đàn anh"
Học business domain trước, tech sau - Hiểu Risk Management trong ngân hàng sẽ giúp bạn design tốt hơn
Build network nội bộ sớm - Kết nối với Data team, Risk team, BA để hiểu business requirements
Chứng chỉ AWS là must-have - Đầu tư thi trong 6 tháng đầu
Theo dõi AI trend - VPBank đang đẩy mạnh AI automation, bạn sẽ có lợi thế nếu đi trước
Documentation là super power - Viết rõ documentation sẽ giúp bạn nổi bật
Migrate lên cloud là xu hướng - Kiến thức AWS sẽ dùng được nhiều năm tới
Câu hỏi thường gặp
Vị trí yêu cầu tối thiểu 2 năm kinh nghiệm DWH, nên ứng viên mới tốt nghiệp khó cạnh tranh trực tiếp. Tuy nhiên, nếu bạn có dự án cá nhân/dự án trên trường liên quan đến AWS, SQL, ETL, bạn có thể thử ứng tuyển và đàm phán ở vị trí thấp hơn. Ngoài ra, hãy tìm các vị trí Junior Data Engineer tại VPBank hoặc công ty fintech để tích lũy kinh nghiệm trước.
VPBank thường định khung theo kinh nghiệm và skill. Với 2-4 năm kinh nghiệm DWH, bạn có thể kỳ vọng 25-40 triệu/tháng. Để đàm phán hiệu quả: (1) Research mức lương thị trường trên Glassdoor, Indeed Vietnam, VNW; (2) Có chứng chỉ AWS sẽ tăng leverage; (3) Nếu có offer khác, dùng làm reference; (4) Đừng đưa số đầu tiên nếu có thể, để HR trình bày trước.
Với vị trí này, 3 kỹ năng quan trọng nhất để gây ấn tượng: (1) SQL & Query Optimization - NÊN có thể viết và explain execution plan; (2) Redshift Architecture - Hiểu distribution styles, sort keys, WLM, compression; (3) Problem-solving - Chuẩn bị sẵn 2-3 cases về data quality issues hoặc performance problems bạn đã giải quyết. Nếu có demo thực tế về NiFi hoặc data pipeline, đó là điểm cộng lớn.
VPBank là ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân lớn, văn hóa khá năng động. Về giờ làm: JD ghi rõ thứ 2-6 + sáng thứ 7, nên work-life balance tốt hơn nhiều ngân hàng nhà nước. Tuy nhiên, khi có project urgent hoặc end-of-month/quarter, có thể có OT. Môi trường tech trong ngân hàng tư nhanh đang cải thiện nhiều với các initiatives về digital transformation.
Theo JD, đây là yêu cầu mới của VPBank - 'Hỗ trợ tự động hóa và phát triển các công cụ nội bộ sử dụng AI bot / giải pháp tự động hóa thông minh'. Điều này cho thấy VPBank đang đẩy mạnh AI initiatives, và data team sẽ đóng vai trò hỗ trợ. Nếu bạn có kinh nghiệm hoặc quan tâm đến AI/ML, đây là cơ hội để learn và contribute. Kỹ năng này sẽ ngày càng quan trọng trong tương lai.
Có nhiều hướng đi: (1) Data Engineering Leader - Lead một team DWH, quản lý technical roadmap; (2) Data Architect - Thiết kế enterprise-wide data platform; (3) Data Science/ML Engineer - Dùng data foundation để chuyển sang ML (cần học thêm Python, ML); (4) Data Product Manager - Hiểu data + business, chuyển hướng product; (5) Fintech/Startup - Kinh nghiệm ngân hàng + AWS + DWH rất giá trị trên thị trường. Lương ở startup fintech có thể cao hơn 30-50%.
JD yêu cầu 'Apache NiFi, AWS Glue hoặc Spark' - tức là bạn chỉ cần thành thạo ÍT NHẤT 1 trong 3. Nếu bạn giỏi Python + Airflow (tương đương workflow orchestration như NiFi), bạn có thể apply và explain rằng bạn có similar concept với Airflow. Tuy nhiên, nên có ít kiến thức cơ bản về NiFi (flow-based programming, processors) vì VPBank đang dùng nó. Có thể học nhanh qua tutorial trong 1-2 tuần.
VPBank yêu cầu 'thành thạo tiếng Anh nói và viết' vì làm việc với AWS documentation, có thể tiếp xúc với vendor quốc tế. Chuẩn bị: (1) Tự practice trả lời 20 câu hỏi phỏng vấn thông dụng bằng tiếng Anh; (2) Học vocabulary chuyên ngành data: data warehouse, ETL, pipeline, schema, transformation; (3) Đọc thành thạo AWS documentation bằng tiếng Anh; (4) Nếu có TOEIC 750+, đề cập sẽ là điểm cộng. Đừng quên: communicate rõ ràng quan trọng hơn perfect grammar.
Chia sẻ từ cộng đồng
Mình đang ở vị trí tương tự tại VPBank, đợt PV vòng technical khá khó, hỏi sâu về Redshift distribution và sort key lắm. Có bài test SQL luôn, phải viết query tối ưu chạy nhanh nhất. Recommend ôn kỹ phần này.
Ai đang ứng tuyển vị trí này cho mình hỏi, JD có ghi là Khối Quản trị rủi ro nhưng làm DWH. Có bạn nào biết làm việc với bên risk nhiều không? Mình sợ phải hiểu domain knowledge risk ngân hàng quá sâu.
Lương thỏa thuận nên cứ đàm phán thoải mái. Mình applied hồi tháng 9, được offer 32tr với 2.5 năm exp Redshift + có AWS cert. Không có cert chắc thấp hơn. HRVPBank khá open đàm phán, đừng ngại đưa số cao hơn market 10-15%.
VPBank đang đẩy mạnh AI automation nên ai có kinh nghiệm chatbot/prompt engineering sẽ có lợi thế cực lớn. Mình thấy JD viết là 'lợi thế' nhưng thực tế PV họ hỏi rất kỹ về phần này. Đây là trend của VPBank giai đoạn 2024-2025.
Mới nhận offer tuần trước cho vị trí này. Quy trình PV gồm 4 vòng: HR -> Technical test (SQL) -> Technical interview (Senior) -> Manager. Mất khoảng 2-3 tuần từ applied đến offer. Chuẩn bị kỹ SQL optimization vì mình fail ở vòng 2 lần đầu.
Bạn nào muốn học NiFi mà chưa có kinh nghiệm thì vào Apache NiFi official tutorial là nhanh nhất. Có video hướng dẫn trên YouTube luôn, practice tạo một vài flow là đủ basics để discuss trong PV. Không cần master quá đâu.
Warning: VPBank quản lý performance khá sát. KPI rõ ràng, review 2 lần/năm. Ai thích làm tự do ít oversight thì có thể không phù hợp. Nhưng bù lại benefits tốt, lương cạnh tranh, có cơ hội học tech mới. Môi trường data team trẻ trung, team lead mới 28 tuổi.
Question cho mọi người: công việc này làm việc remote được không hay phải hybrid? Mình thấy JD không ghi rõ.
Ứng tuyển ngay
Ứng tuyển trên website gốcBạn sẽ được chuyển đến trang tuyển dụng chính thức của VPBank
Chuyên môn / Từ khoá
Mất kết nối mạng
Đang thử kết nối lại
Đã xảy ra lỗi!
Vui lòng chờ trong giây lát