Senior Data Engineer (40000063)
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 cần có cho Senior Data Engineer tại Techcombank
### 1. Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật bắt buộc)
| Nhóm kỹ năng | Công nghệ cụ thể | Mức độ yêu cầu |
|---|---|---|
| Big Data Ecosystem | Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Arrow | Chuyên sâu (7+ năm kinh nghiệm) |
| Database | SQL, NoSQL, Graph databases | Thành thạo, có kinh nghiệm thiết kế |
| Programming | Python, R, Scala, Java, Rust, Kotlin | Tối thiểu 3 ngôn ngữ thành thạo |
| Data Warehouse | Dimensional modeling, ETL processes | Có kinh nghiệm architect |
| ML Environment | Setup, configure, maintain ML dev environment | Bắt buộc |
| Visualization | Tableau | Khuyến khích |
| Microservices | High-performance microservices cho hàng triệu users | Nâng cao |
### 2. Soft Skills (Kỹ năng mềm)
- Project Management: Quản lý xung đột dự án, giải quyết roadblock, root cause analysis
- Mentoring: Coaching junior Data Engineers (đây là vị trí senior, cần có khả năng đào tạo)
- Communication: Lead discussion với Data Scientists, làm việc với nhiều stakeholders
- Problem Solving: Phương pháp tiếp cận có hệ thống, thuật toán để giải quyết vấn đề
- Strategic Thinking: Đánh giá kiến trúc dữ liệu, đề xuất cải tiến hệ thống
### 3. Chứng chỉ gợi ý
| Chứng chỉ | Giá trị |
|---|---|
| AWS Certified Data Analytics / Data Engineer | Rất phù hợp với Techcombank's cloud infrastructure |
| Google Cloud Professional Data Engineer | Tương đương AWS |
| Databricks Certified Data Engineer Professional | Rất phù hợp với Spark/Flink requirement |
| CDMP (Certified Data Management Professional) | Nền tảng data governance mạnh |
| TOGAF / Zachman | Nếu muốn đi sâu vào Data Architecture |
### 4. Bảng so sánh: Ứng viên tiêu chuẩn vs. Ứng viên lý tưởng
```
Tiêu chí | Tiêu chuẩn (3-5 năm) | Lý tưởng (7+ năm)
----------------------------|-----------------------------|---------------------------
Data Pipeline | Build và maintain | Design toàn bộ hệ thống
Architecture | Hiểu kiến trúc có sẵn | Design kiến trúc mới
Stakeholder Management | Làm việc với team nhỏ | Lead cross-functional teams
System Scale | Hàng nghìn users | Hàng triệu users
ML Environment | Sử dụng được | Setup, configure từ đầu
Leadership | Tự thân | Mentor, coach junior
```
---
## Kiến thức nền cần có
### Data Architecture
- Data Lake vs Data Warehouse: Hiểu khi nào dùng cái nào, hybrid approach
- Data Mesh: Techcombank đang transformation nên có thể áp dụng
- Lakehouse Architecture: Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi
### Data Integration
- ETL/ELT: Design patterns, incremental loading, change data capture (CDC)
- Streaming: Kafka Connect, Flink CDC, real-time processing
- Data Quality: Profiling, cleansing, validation frameworks
### System Design
- Microservices: API gateway, service mesh, resilience patterns
- Performance: Optimization cho large-scale data processing
- Security: Data governance, encryption, access control
### Banking Domain (nên có)
- Financial data modeling: GL, transactions, customer data
- Regulatory requirements: Basel, anti-money laundering data
- Risk data: Credit risk, market risk data pipelines
Chuẩn bị phỏng vấn
## Hướng dẫn Phỏng vấn Senior Data Engineer - Techcombank
### Quy trình các vòng phỏng vấn
```
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
↓
Vòng 2: Technical Interview - Data Architecture (60-90 phút)
↓
Vòng 3: Technical Interview - System Design (60 phút)
↓
Vòng 4: Panel Interview - Leadership & Culture Fit (45-60 phút)
↓
Vòng 5: Offer Discussion (với Hiring Manager)
```
### Chi tiết từng vòng
#### Vòng 1: HR Screening
Focus: Xác nhận kinh nghiệm, salary expectation, motivation
Câu hỏi hay gặp:
- "Walk me through your current project và tech stack"
- "Tại sao bạn quan tâm đến Techcombank?"
- "Bạn đang expect mức lương bao nhiêu?"
- "Có bao nhiêu members trong team hiện tại?"
Tips chuẩn bị:
- Research Techcombank Data Office strategy, đọc annual report
- Chuẩn bị câu hỏi thể hiện interest (data transformation journey)
- Prepare salary range dựa trên market data (7+ năm: 60-120tr tùy scope)
#### Vòng 2: Technical Interview - Data Architecture
Focus: Kiến trúc dữ liệu, design patterns, best practices
Câu hỏi hay gặp:
- "Design a data platform cho ngân hàng từ đầu"
- "So sánh Data Lake và Data Warehouse? Khi nào dùng Lakehouse?"
- "How would you handle late-arriving data trong streaming pipeline?"
- "Design CDC pipeline từ OLTP system sang data warehouse"
- "How do you ensure data quality across multiple sources?"
- "Explain how you'd implement GDPR compliance trong data platform"
Technical deep-dive topics:
- Hadoop ecosystem internals (HDFS, YARN)
- Spark optimization techniques (broadcast, partition, cache)
- Kafka partitioning strategy và consumer group
- Data modeling: Star vs Snowflake, Slowly Changing Dimensions
#### Vòng 3: Technical Interview - System Design
Focus: Scale, performance, real-world problem solving
Câu hỏi hay gặp:
- "Design system xử lý 10 triệu transactions/day"
- "How would you migrate legacy ETL sang modern data stack?"
- "Design ML feature store cho recommendation system"
- "Troubleshoot: Pipeline chạy chậm 30% sau khi scale - debug steps?"
- "Design data governance framework cho ngân hàng"
System Design Framework:
```
1. Clarify Requirements (5-10 mins)
- Scale, latency, consistency requirements
- Stakeholders và use cases
2. High-Level Architecture (20-25 mins)
- Components identification
- Data flow design
- Technology selection
3. Deep Dive (20-25 mins)
- Bottleneck analysis
- Scaling strategy
- Failure handling
4. Trade-offs Discussion (10-15 mins)
- Cost vs Performance
- Complexity vs Maintainability
```
#### Vòng 4: Panel Interview - Leadership
Focus: Culture fit, mentoring, stakeholder management
Câu hỏi hay gặp:
- "Describe a time you had to influence without authority"
- "How do you mentor junior engineers?"
- "Conflict với teammate như thế nào?"
- "Where do you see yourself in 3 years?"
- "How do you prioritize khi có multiple urgent requests?"
- "Techcombank đang transformation - what excites you most?"
Behavioral prep:
- Use STAR method (Situation, Task, Action, Result)
- Prepare 3-5 stories về leadership, conflict resolution, failure
- Techcombank values: Customer Centricity, Excellence, Integrity
### Dress Code
- Business casual là chuẩn cho Techcombank
- Nam: Áo sơ mi, quần tây (không cần vest)
- Nữ: Áo blouse hoặc sơ mi, quần hoặc váy công sở
- Tránh jeans, sneakers, clothing quá formal
### Tips đặc biệt cho Techcombank
1. Research Data Office: Techcombank có chiến lược data-driven transformation mạnh
2. Digital Banking focus: Hiểu digital banking data flow (Omnichannel, Payment, Lending)
3. Performance culture: Techcombank nổi tiếng về performance-oriented, be ready
4. English required: Interview có thể bằng tiếng Anh (hoặc mix)
Lộ trình ôn thi
## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị 2 tuần trước phỏng vấn
### Tuần 1: Củng cố Kiến thức Nền tảng
#### Ngày 1-2: Data Architecture Fundamentals
```
Sáng (2-3h):
- Đọc: Building the Data Lakehouse (Databricks)
- Xem: Data Mesh overview video
Chiều (2-3h):
- Ôn: Data Vault 2.0 modeling
- Practice: Draw star schema for banking domain
```
#### Ngày 3-4: Big Data Technologies Deep Dive
```
Sáng (2-3h):
- Spark: RDD vs DataFrame vs Dataset
- Spark Performance Tuning: broadcast join, partition, cache
Chiều (2-3h):
- Kafka: Partitioning strategy, consumer groups
- Flink: Windowing, state management, checkpointing
Thực hành (1-2h):
- Làm bài tập: Design streaming pipeline cho fraud detection
```
#### Ngày 5-6: Database & SQL Mastery
```
Sáng (2-3h):
- SQL optimization: execution plan, indexing strategy
- NoSQL patterns: when to use what
Chiều (2-3h):
- Graph databases: use cases in banking (fraud detection)
- Practice complex queries: window functions, recursive CTEs
```
#### Ngày 7: Review & Self-Assessment
```
- Mock interview: Design data platform
- Identify gaps và focus areas
```
### Tuần 2: System Design & Behavioral Prep
#### Ngày 8-9: System Design Patterns
```
Sáng (2-3h):
- Microservices architecture patterns
- API design best practices
- Review: How to design data intensive applications (Martin Kleppmann)
Chiều (2-3h):
- Practice: System design interview questions (use excalidraw)
- Focus: scalability, reliability, maintainability
```
#### Ngày 10-11: Banking Domain Knowledge
```
Sáng (2-3h):
- Banking data model: core banking, GL, customer 360
- Regulatory reporting: Basel III, AML/KYC data requirements
Chiều (2-3h):
- Payment systems: SWIFT, domestic payment flow
- Credit lifecycle: origination, servicing, collection
```
#### Ngày 12-13: Behavioral Prep
```
Sáng (2h):
- Prepare 5 STAR stories:
1. Leadership moment
2. Conflict resolution
3. Technical failure/lesson
4. Mentoring junior
5. Innovation/improvement
Chiều (2h):
- Practice articulation
- Record và review yourself
```
#### Ngày 14: Final Prep & Logistics
```
Sáng:
- Review Techcombank news, annual report
- Prepare questions cho interviewer
Chiều:
- Logistics: địa điểm, thời gian
- Dress: chuẩn bị outfit
- Mental prep: relaxation techniques
```
### Tài liệu tham khảo
| Loại | Tài liệu | Link/Notes |
|---|---|---|
| Sách | Designing Data-Intensive Applications (Kleppmann) | Must-read cho system design |
| Sách | The Data Warehouse Toolkit (Kimball) | Dimensional modeling bible |
| Sách | Streaming Systems (Akidau et al.) | Flink/Kafka fundamentals |
| Course | Databricks Data Engineer | Great cho Spark, Delta Lake |
| Course | AWS Data Analytics Specialty | Comprehensive data platform |
| Blog | Techcombank Engineering Blog | Nếu có, để hiểu culture |
| Practice | LeetCode (SQL Medium-Hard) | Practice complex queries |
| Practice | System Design Primer | Interview preparation |
### Checklist trước ngày phỏng vấn
- [ ] Research Techcombank Data Office strategy
- [ ] Review job description, match experiences
- [ ] Practice 2-3 system design problems
- [ ] Prepare 5 behavioral stories (STAR format)
- [ ] Prepare thoughtful questions cho interviewer
- [ ] Chuẩn bị outfit business casual
- [ ] Logistics: địa điểm, parking, thời gian đi
- [ ] Tài liệu: CV, portfolio, certificates
Tư vấn nghề nghiệp
## Lời khuyên Sự nghiệp cho Senior Data Engineer tại Techcombank
### Lộ trình Thăng tiến
```
Senior Data Engineer (7+ năm)
↓ (2-3 năm)
Lead Data Engineer / Principal Data Engineer
↓ (3-4 năm)
Data Engineering Manager
↓ (2-3 năm)
Head of Data Engineering / Director, Data Platform
```
### Mức lương Kỳ vọng theo cấp bậc
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VND) | Notes |
|---|---|---|---|
| Mid Data Engineer | 3-5 năm | 35-55 triệu | Entry vào data engineering |
| Senior Data Engineer | 5-8 năm | 55-90 triệu | Vị trí này |
| Lead Data Engineer | 8-10 năm | 90-130 triệu | Technical leadership |
| Data Engineering Manager | 8-12 năm | 120-180 triệu | People + Technical |
| Director | 12+ năm | 180-300+ triệu | Strategic + People |
Lưu �ý: Techcombank là ngân hàng top-tier, mức lương thường cao hơn market 15-25%. Vị trí Senior có thể đàm phán 70-100 triệu tùy kinh nghiệm thực tế.
### Kỹ năng cần Phát triển thêm
#### Ngắn hạn (6-12 tháng đầu)
1. Deep dive vào Techcombank tech stack: Cloud (AWS/GCP), specific tools đang dùng
2. Banking domain knowledge: Hiểu business flow, regulatory requirements
3. Stakeholder management: Learn the organizational structure và key players
4. ML Engineering basics: Vì role yêu cầu setup ML environment
#### Trung hạn (1-2 năm)
1. Data Architecture leadership: Take ownership của một data domain
2. Cross-functional influence: Work closely với Data Science, Analytics teams
3. Mentoring capability: Bắt đầu mentor 2-3 junior engineers
4. Project delivery: Lead end-to-end data initiative
#### Dài hạn (3-5 năm)
1. Technical Strategy: Contribute to Data Office technical roadmap
2. Innovation: Identify và drive adoption của new technologies
3. Leadership: Consider path to Management (if interested)
4. Domain Expertise: Become go-to expert trong một banking data domain
### So sánh: Techcombank vs. Other Banks/Fintechs
```
Tiêu chí | Techcombank | VCB/TCB | Fintech (VNPay/MoMo)
----------------------|------------------|--------------|----------------------
Tech Stack | Modern, cloud | Legacy+ | Modern, microservices
Innovation Culture | High | Medium | Very High
Salary | Top-tier | Medium | Competitive + equity
Work-life Balance | Challenging | Moderate | Startup mode
Learning Opportunity | High | Medium | Very High (steep)
Career Stability | High | High | Medium (depends)
Data Scale | Large | Large | Growing fast
```
### Lời khuyên cho từng profile
Ứng viên từ Fintech/Startup:
- Chuẩn bị cho bureaucracy nhiều hơn, nhưng được bù lại bằng data scale lớn
- Learn banking regulations (Basel, AML) - đây là domain knowledge quý giá
- Đừng expect "move fast and break things" culture
Ứng viên từ System Integrator/Consulting:
- Techcombank đánh giá cao hands-on coding ability - thể hiện technical depth
- Focus on measurable impact (performance improvement, cost reduction)
- Prepare stories về stakeholder management
Ứng viên từ Big Tech (FAANG equivalent):
- Sẽ được respect về technical skills, nhưng cần show adaptability
- Data scale tại Techcombank có thể không bằng Google-level, nhưng complexity tương đương
- Cultural fit rất quan trọng - tech skill chỉ là baseline
### Key Success Factors tại Techcombank
1. Performance-driven: Deliver measurable results, not just features
2. Customer-centric thinking: Luôn hỏi "how does this help business/users?"
3. Stakeholder management: Techcombank matrix organization yêu cầu influence skill
4. Continuous learning: Tech stack evolving nhanh, stay updated
5. Risk awareness: Banking = regulated environment, compliance is non-negotiable
Câu hỏi thường gặp
Thực tế thì khó khăn, vì JD yêu cầu 7+ năm. Tuy nhiên, nếu bạn có track record xuất sắc ở Big Tech hoặc demonstrated strong technical skills, bạn vẫn có thể apply và đàm phán về title. Một số công ty chấp nhận 'title inflation' nếu bạn prove được ability. Đề nghị: apply, nhưng chuẩn bị tinh thần có thể được offer ở mức Data Engineer (không phải Senior), hoặc bạn cần thêm 2-3 năm nữa. Ngoài ra, focus vào các vị trí Data Engineer (không Senior) tại Techcombank để build track record trước.
Techcombank được đánh giá là top-tier về salary trong ngành ngân hàng VN. Với vị trí Senior (7+ năm exp), mức lương thường dao động 70-100 triệu VND/tháng. Ngoài ra còn có: performance bonus (thường 1-3 tháng), benefits package (bảo hiểm cao cấp, allowance). Total comp có thể lên 1-1.5 tỷ/năm. Lưu ý: mức này phụ thuộc vào current salary, relevant skills, và negotiation skill. Với 'Thỏa thuận' như JD, bạn có room đàm phán tốt nếu có competing offers.
Top 3 kỹ năng Techcombank đánh giá cao: (1) System Design - khả năng design data platform end-to-end, scale được hàng triệu users. (2) Technical depth - không chỉ dùng được Spark mà hiểu internals, optimization. (3) Communication - vì bạn cần lead discussions với Data Scientists, influence stakeholders. Nhiều ứng viên fail ở Vòng 3 (System Design) vì chỉ biết tools mà không hiểu principles. Suggest: focus 60% thời gian ôn system design patterns, 30% deep-dive vào tech stack, 10% behavioral.
Techcombank public thông tin họ đã migrate sang cloud (AWS), sử dụng modern data stack. Dựa trên JD requirements và industry knowledge, tech stack có thể bao gồm: AWS services (Redshift, S3, Glue, Athena, MSK for Kafka), Apache ecosystem (Spark, Kafka, Flink), Databricks, dbt cho transformation, Airflow hoặc MWAA cho orchestration. Họ cũng đang đẩy mạnh real-time analytics. Recommend: check Techcombank Engineering blog hoặc LinkedIn posts để research thêm trước phỏng vấn.
3 điểm khác biệt chính: (1) Data Complexity - ngân hàng có legacy systems, multiple source systems phức tạp, nhiều compliance requirements. (2) Stability vs Speed - ngân hàng ưu tiên stability, governance, audit trails; startup thì 'move fast'. (3) Career stability - ngân hàng stable hơn nhưng slower promotion; startup nhanh hơn nhưng risky hơn. Ngoài ra, banking domain knowledge (GL, regulatory reporting, risk) là skillset quý giá - transfer được sang nhiều fintechs sau này.
Leadership không chỉ là 'having direct reports'. Bạn có thể demonstrate leadership qua: (1) Technical influence - review code của teammates, set coding standards, drive adoption của tools/practices. (2) Initiative - lead một technical improvement project, propose solution cho problem. (3) Knowledge sharing - present technical topics, write documentation, onboarding buddy. (4) Cross-team collaboration - coordinate với other teams để deliver something. Kể câu chuyện về những lần này trong behavioral interview, dù không có 'manager' title.
Techcombank nổi tiếng là performance-driven culture. Với Data & Analytics division (đặc biệt đang transformation), workload có thể cao, deadline-driven. Tuy nhiên, đây là ngân hàng top-tier nên compensation tương xứng. Thực tế: hybrid working (2-3 days WFH), flexible hours, nhưng expect occasional overtime khi có critical projects. So với nhiều ngân hàng khác, Techcombank có better work-life balance vì modern tech stack giảm được manual work.
Có thể apply được, nhưng với 7+ năm exp yêu cầu, bạn cần demonstrate strong data background. Từ backend, bạn có advantages: API design, microservices, system thinking. Nhưng gaps cần bridge: (1) SQL mastery - backend devs thường không deep SQL. (2) Data modeling concepts. (3) ETL/data pipeline patterns. (4) Streaming concepts (Kafka, Flink). Suggest: hãy apply nếu bạn có ít nhất 3-5 năm data-related experience (data team, analytics engineering, hoặc significant data projects). Nếu pure backend only, consider Data Engineer entry-level first để build track record.
Chia sẻ từ cộng đồng
Mình đang ở vị trí tương đương tại Techcombank Data Office. Team culture rất tốt, dev-driven, được tự do propose solutions. Tech stack đang modernize nhanh, nên nếu bạn thích học cái mới thì đây là môi trường tốt. Compensation cũng competitive so với market. Nhưng workload đôi khi heavy, đặc biệt khi có critical deliverables.
Apply intern ở đây tháng trước, process khá professional. HR feedback nhanh, 2 vòng technical interview khá deep vào system design. Mình fail ở vòng design a streaming pipeline for real-time fraud detection - cần prepare kỹ phần này nếu apply.
Techcombank đang tuyển data engineers nhiều lắm, họ đang build data platform mới. Senior position này chắc là để lead một số initiatives. Mức lương thỏa thuận nên có thể đàm phán cao nếu bạn có good track record và competing offers.
Mình chuyển từ Big4 consulting sang đây được 8 tháng. Culture khác hẳn - ít bureaucracy hơn mình tưởng, được đánh giá trên output chứ không phải hours logged. Banking domain knowledge cần thời gian để học nhưng team support tốt. Recommend apply nếu bạn thích data engineering thực sự.
Warning cho ai muốn apply: Techcombank interview rất technical, nhiều companies interview harder trên theory nhưng đây hỏi cả theory + practical. Prepare cả 'how would you design' lẫn 'debug why pipeline is slow'. Mình bị reject ở round 2 vì không handle được follow-up questions tốt.
Senior Data Engineer ở đây có cơ hội làm việc với data scale lớn thật sự - hàng triệu transactions/day. Đợt vừa rồi mình được lead một project migration từ legacy warehouse sang lakehouse, learn được nhiều. Nếu bạn muốn gác career về data architecture thì đây là place to be.
Ứng tuyển ngay
Ứng tuyển trên website gốcBạn sẽ được chuyển đến trang tuyển dụng chính thức của Techcombank
Chuyên môn / Từ khoá
Mất kết nối mạng
Đang thử kết nối lại
Đã xảy ra lỗi!
Vui lòng chờ trong giây lát