Senior Data Engineer - Hà Nội - TA174
Mô tả công việc
Job Purpose
Nghiên cứu, đề xuất, tư vấn, triển khai giải pháp công nghệ, quy hoạch, tối ưu, quản lý dữ liệu và phát triển hệ thống cho mảng Khách hàng doanh nghiệp, chuyển đổi nền tảng dữ liệu (Data Mart) của KHDN từ dưới on-prem lên Cloud.
Critical Accountabilities
Major Activities:
1. Phát triển & tối ưu hóa data mart cho mảng KHDN:
- Phân tích yêu cầu nghiệp vụ cho hệ thống dữ liệu từ nguồn, phối hợp xây dựng các yêu cầu dữ liệu phục vụ báo cáo, phân tích từ các hệ thống nguồn khác nhau như T24, W4, …
- Vận hành , phát triển & tối ưu hóa luồng dữ liệu – cả mảng dữ liệu & sandbox cho các team Analytics
- Duy trì & phát triển hệ thống từ điển dữ liệu cho khối KHDN
2. Chuyển đổi & phát triển dữ liệu trên Cloud:
- Nghiên cứu & triển khai data trên cloud theo dự án NDAP cũng như BAU
- Chuyển đổi & vận hành luồng dữ liệu từ on-prem lên cloud
- Tư vấn & hỗ trợ các thành viên khác trong phòng trong hoạt động khai thác dữ liệu (cloud/prem)
Outcomes/ Measures:
- Tài liệu đặc tả phân tích yêu cầu nghiệp vụ
- Bản thiết kế dữ liệu/báo cáo cho hệ thống được giao thiết kế
- Source code của các job xử lý dữ liệu/báo cáo tương ứng, kết quả kiểm thử đơn lẻ
- Giải pháp cải tiến tối ưu thiết kế hệ thống
- Đề xuất phương án kỹ thuật đánh giá ảnh hưởng, xử lý lỗi phù hợp nhất với thiết kế hệ thống
- Tư vấn quy trình, công cụ vận hành, nâng cấp, dựa trên kinh nghiệm, góc nhìn kỹ thuật xử lý dữ liệu
Requirements
1. Trình độ Học vấn
- Tốt nghiệp Đại học trở lên liên quan đến một trong các ngành kinh tế, tài chính, ngân hàng, công nghệ thông tin, khoa học máy tính, toán tin ứng dụng, hệ thống thông tin…
2. Các Kinh nghiệm liên quan ưu tiên
- Tối thiểu 4 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực quản lý dữ liệu/báo cáo trong lĩnh vực ngân hàng, công nghệ thông tin, khoa học máy tính, toán tin ứng dụng, hệ thống thông tin…
- Truy vấn, tổ chức, phân tích dữ liệu
- Sử dụng các công nghệ cập nhật để xử lý dữ liệu để phát triển và vận hành dữ liệu với MSSQL, Oracle, AWS
- Có kinh nghiệm với ít nhất 1 trong các BI Tool là lợi thế (PowerBI, Quicksights, …)
- Có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ là 1 lợi thế
- Sử dụng các công cụ ETL như SSIS, có kinh nghiệm sử dụng dbt là 1 lợi thế
- Có kinh nghiệm triển khai nền tảng dữ liệu Cloud là một lợi thế
3. Kiến thức ưu tiên/ Chuyên môn có liên Quan
- Cơ sở dữ liệu quan hệ RDBMS, NoSQL
- Thiết kế lập trình cho các hệ thống như hệ thống Data warehouse, Data lake, lakehouse, API, CI/CD. ETL, ELT, các dịch vụ xử lý dữ liệu và luồng dữ liệu dạng batch/stream, quản lý luồng vận hành: SSIS, Spark, Nifi, Airflow, DBT, Redshift
- Nghiệp vụ tài chính ngân hàng
4. Các Kỹ Năng
- Lập trình dữ liệu (SQL, spark, python)
- Giao tiếp (lắng nghe, diễn đạt, gắn kết mọi người với công việc)
- Làm việc nhóm, tương tác hướng tới đạt kết quả chung
- Quản lý công việc và thời gian
- Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề
- Kỹ năng đàm phán, định hướng
5. Các năng lực khác
- Tư duy logic
- Thành thạo kỹ năng nghe, đọc, viết bằng tiếng Anh
- Năng lực nghiên cứu, học hỏi liên tục và thực hành công nghệ mới
- Năng lực vận động và quản lý sự thay đổi
Perks & Benefits
- Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực, gói thu nhập 15-18 tháng lương/năm
- Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng)
- Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ
- Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc
- Bảo hiểm theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV theo cấp bậc và thời gian công tác
- Môi trường làm việc chuyên nghiệp với cơ hội làm việc trực tiếp cùng ban lãnh đạo ngân hàng lớn, mở ra nhiều cơ hội học hỏi và phát triển sự nghiệp.
Phân tích kỹ năng cần có
## Phân tích Kỹ năng Cần Có cho Senior Data Engineer tại VPBank
### 🔧 HARD SKILLS (Kỹ năng Kỹ thuật)
1. Lập trình & Xử lý dữ liệu (BẮT BUỘC)
| Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú |
|---------|---------------|---------|
| SQL (MSSQL, Oracle) | Chuyên sâu | Cần viết truy vấn phức tạp, tối ưu performance |
| Python | Trung bình - Cao | Dùng cho data processing, scripting |
| Apache Spark | Trung bình - Cao | Xử lý dữ liệu lớn, batch/stream |
| AWS Cloud | Cao | Dự án chuyển đổi cloud là trọng tâm công việc |
2. Công nghệ Data Platform (BẮT BUỘC)
- Data Warehouse/Lake: Thiết kế, xây dựng, vận hành
- ETL/ELT: SSIS (bắt buộc), dbt (lợi thế)
- Orchestration: Airflow, NiFi
- Cloud Services: AWS Redshift, Glue, EMR, S3, Lambda
3. Công cụ BI (Lợi thế)
- PowerBI - phổ biến nhất
- Amazon QuickSight - phù hợp với hệ sinh thái AWS
4. Nghiệp vụ Ngân hàng (Lợi thế lớn)
- Hiểu hệ thống Core Banking (T24, W4)
- Nghiệp vụ Khách hàng Doanh nghiệp (KHDN)
- Quy trình ngân hàng bán lẻ
---
### 🧠 SOFT SKILLS (Kỹ năng Mềm)
| Kỹ năng | Tầm quan trọng | Cách đánh giá |
|---------|---------------|---------------|
| Giao tiếp | Rất cao | Diễn đạt kỹ thuật cho người phi kỹ thuật hiểu |
| Làm việc nhóm | Cao | Phối hợp với nhiều team Analytics |
| Phân tích & giải quyết vấn đề | Cao | Đề xuất giải pháp tối ưu hệ thống |
| Quản lý thời gian | Cao | Dự án chuyển đổi Cloud có deadline |
| Tư duy logic | Cao | Thiết kế data mart, data pipeline |
| Tiếng Anh | Trung bình - Cao | Đọc tài liệu, viết code, giao tiếp |
---
### 📜 CHỨNG CHỈ GỢI Ý
Ưu tiên cao:
- AWS Certified Data Analytics - Specialty
- AWS Certified Solutions Architect - Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
Ưu tiên trung bình:
- Google Professional Data Engineer
- Databricks Certified Data Engineer
- dbt Analytics Engineer Certification
Bổ sung hữu ích:
- Scrum Master (nếu làm việc theo Agile)
- TOEIC 650+ (để đánh giá tiếng Anh)
---
### 📊 BẢNG SO SÁNH: Ứng viên ÍT KINH NGHIỆM vs. PHÙ HỢP
| Tiêu chí | Ít kinh nghiệm (1-3 năm) | Phù hợp (4+ năm) |
|----------|-------------------------|-------------------|
| SQL | Biết truy vấn cơ bản | Tối ưu query phức tạp, index, partition |
| Cloud | Ít hoặc không có | Có kinh nghiệm AWS/Azure/GCP production |
| Data Pipeline | Có kinh nghiệm cơ bản | Thiết kế end-to-end pipeline |
| Nghiệp vụ ngân hàng | Không bắt buộc | Hiểu rõ là lợi thế lớn |
| Migration | Chưa có | Đã từng migrate on-prem → Cloud |
---
### ⚠️ LƯU Ý QUAN TRỌNG
VPBank đang trong giai đoạn chuyển đổi Cloud lớn (dự án NDAP), nên:
- Kinh nghiệm migration on-prem → Cloud là điểm cộng cực lớn
- Nắm vững AWS services sẽ gây ấn tượng mạnh
- Hiểu nghiệp vụ KHDN của VPBank (core banking T24) là lợi thế
- Dự án mang tính chiến lược, cần ứng viên có khả năng tư vấn, đề xuất chứ không chỉ execute
Chuẩn bị phỏng vấn
## Hướng dẫn Phỏng vấn Senior Data Engineer - VPBank
### 📋 QUY TRÌNH PHỎNG VẤN (Dự kiến)
VPBank thường có 3-4 vòng cho vị trí Senior:
| Vòng | Nội dung | Thời lượng | Người phỏng vấn |
|------|---------|-----------|-----------------|
| Vòng 1 | Sàng lọc HR (Phone/Online) | 20-30 phút | Recruiter |
| Vòng 2 | Kỹ thuật (Technical) | 45-60 phút | Team Lead / Senior Dev |
| Vòng 3 | Kỹ thuật nâng cao / System Design | 45-60 phút | Manager |
| Vòng 4 | Final Interview (CEO/C-level) | 30-45 phút | Lãnh đạo Khối |
---
### ❓ CÂU HỎI HAY GẶP THEO TỪNG VÒNG
Vòng 1: HR Sàng lọc
- Giới thiệu bản thân ngắn gọn (2-3 phút)
- Tại sao bạn quan tâm đến VPBank?
- Mô tả dự án data warehouse/data lake gần nhất bạn làm
- Bạn có kinh nghiệm gì với AWS Cloud?
- Mức lương mong muốn và thời gian có thể bắt đầu?
- Bạn biết gì về Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu của VPBank?
Vòng 2: Kỹ thuật (Technical Screening)
*SQL & Database:*
- Viết SQL: tính tổng số dư của các tài khoản theo chi nhánh, join 3 bảng
- Tối ưu một câu truy vấn chậm (EXPLAIN, index, partition)
- Sự khác nhau giữa INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN?
- Khi nào dùng NoSQL vs RDBMS?
*Python & Spark:*
- Xử lý missing data trong PySpark như thế nào?
- Giải thích difference between map vs flatMap in Spark
- Làm sao để debug một Spark job bị lỗi memory?
- Viết function để transform data dạng JSON thành bảng
*Data Pipeline:*
- Thiết kế data pipeline từ đầu: các bước nào?
- Làm sao handle late-arriving data?
- Sự khác nhau giữa ETL và ELT?
- Khi nào dùng batch processing vs streaming?
Vòng 3: System Design / Manager
*Architecture:*
- Thiết kế data mart cho báo cáo KHDN (từ source T24, W4)
- Migration plan từ on-prem Oracle lên AWS Cloud
- Làm sao đảm bảo data quality khi migrate?
- Data governance: làm sao quản lý metadata, lineage?
*Nghiệp vụ:*
- Bạn hiểu gì về hệ thống Core Banking T24?
- Các loại báo cáo nào thường dùng cho KHDN?
- Làm sao để đo lường chất lượng dữ liệu?
- Mô tả nghiệp vụ cho vay doanh nghiệp?
*Behavioral:*
- Kể về lần bạn phải đưa ra quyết định kỹ thuật quan trọng
- Làm sao khi không đồng ý với team về thiết kế?
- Mô tả dự án khó nhất bạn từng làm
- Bạn sẽ làm gì nếu deadline sát mà pipeline bị lỗi?
Vòng 4: Final với Lãnh đạo
- Tầm nhìn phát triển sự nghiệp 3-5 năm tới?
- Bạn có thể đóng góp gì cho VPBank?
- Tại sao bạn rời công ty hiện tại?
- Bạn có câu hỏi gì về VPBank?
---
### 💡 TIPS CHUẨN BỊ ĐẶC BIỆT CHO VPBANK
1. Nghiên cứu VPBank trước:
- VPBank là ngân hàng tư nhân top đầu VN
- Chiến lược chuyển đổi số, đặc biệt là NDAP (National Data Aggregation Platform)
- Khối Data & Analytics đang mở rộng mạnh
2. Chuẩn bị Portfolio/Case Study:
- Mang theo tài liệu về dự án data warehouse/data lake đã làm
- Sẵn sàng demo code hoặc architecture diagram
- Chuẩn bị slide ngắn về thành tích nổi bật
3. Kiến thức ngân hàng cần có:
- Hiểu业务流程 KHDN: mở tài khoản, cho vay, bảo lãnh
- Các sản phẩm: tín dụng, thanh toán, trade finance
- Rủi ro tín dụng, phân tích tài chính doanh nghiệp
4. Technical Deep Dive cần ôn:
- AWS services: Redshift, Glue, S3, Lambda, EMR, Kinesis
- Data modeling: Kimball vs Inmon methodology
- Data quality framework
- Data governance & lineage
---
### 👔 DRESS CODE
- Chính thức (Formal): Âu phục, áo sơ mi cà vạt (nam), áo sơ mi chân váy/nhiều lớp (nữ)
- VPBank Corporate: Màu tối trầm (xanh navy, đen, xám)
- Online interview: Nền chuyên nghiệp, ánh sáng tốt
- Lưu ý: Văn phòng VPBank HQ tại Times Tower (Phạm Hùng)
Lộ trình ôn thi
## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị 1-2 Tuần
### 📅 LỘ TRÌNH 14 NGÀY (Gợi ý)
Tuần 1: Củng cố Kiến thức Nền tảng
| Ngày | Chủ đề | Thời gian | Tài liệu |
|------|--------|----------|----------|
| 1 | SQL nâng cao (CTE, window functions, optimization) | 3-4h | LeetCode SQL, Hackerrank |
| 2 | Python for Data Engineering (pandas, pyspark) | 3-4h | Datacamp, Real Python |
| 3 | AWS Data Services (S3, Glue, Redshift, Lambda) | 3-4h | AWS documentation, A Cloud Guru |
| 4 | Data Pipeline Design (ETL/ELT, orchestration) | 3-4h | Data Engineering with Python (O'Reilly) |
| 5 | Data Modeling (Star, Snowflake, slowly changing dimensions) | 3-4h | The Data Warehouse Toolkit (Kimball) |
| 6 | Nghiệp vụ Ngân hàng KHDN | 2-3h | VPBank website, Industry reports |
| 7 | Ôn tập + Practice interview SQL | 3-4h | Sample interview questions |
Tuần 2: Chuyên sâu + Mock Interview
| Ngày | Chủ đề | Thời gian | Tài liệu |
|------|--------|----------|----------|
| 8 | Cloud Migration Strategy (on-prem → Cloud) | 3-4h | AWS Migration Hub, Case studies |
| 9 | Data Quality, Governance, Lineage | 2-3h | Data governance articles |
| 10 | Behavioral Interview Prep | 2-3h | STAR method framework |
| 11 | Mock Technical Interview #1 (tự đánh giá) | 2-3h | SQL + Python questions |
| 12 | Mock Technical Interview #2 | 2-3h | System design practice |
| 13 | Ôn nghiệp vụ VPBank + Research dự án NDAP | 2-3h | News, annual reports |
| 14 | Review all + Chuẩn bị portfolio | 2-3h | Personal notes |
---
### 📚 TÀI LIỆU THAM KHẢO
Sách (Essential):
1. "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball (Data modeling)
2. "Data Engineering with Python" - Paul Crickard (Python for DE)
3. "Fundamentals of Data Engineering" - Joe Reis & Matt Housley
4. "Learning SQL" - Alan Beaulieu (SQL basics to advanced)
Online Courses:
1. Coursera: "Google Data Analytics Professional Certificate"
2. Udemy: "The Complete SQL Bootcamp"
3. A Cloud Guru: "AWS Data Analytics Fundamentals"
4. Databricks: "Apache Spark Programming"
Documentation (Must Read):
1. AWS Glue Documentation
2. Apache Spark Documentation
3. dbt Documentation
4. Airflow Documentation
YouTube Channels:
1. Data Engineering with Barry (AWS)
2. Alex Xu (System Design)
3. TechTFQ (SQL interview prep)
---
### 🔥 FOCUS AREAS CHO VPBank SPECIFIC
1. NDAP (National Data Aggregation Platform)
- Đây là dự án chiến lược quốc gia về dữ liệu
- Nghiên cứu: ý nghĩa, mục tiêu, timeline
- VPBank đóng vai trò gì trong NDAP?
2. Core Banking T24
- Hiểu kiến trúc cơ bản của T24 (Temenos)
- Các module chính: Assets, Liabilities, Deposits, Loans
- Cách extract data từ T24
3. W4 System
- Hệ thống Wealth Management
- Cấu trúc dữ liệu, các bảng chính
4. AWS Migration
- Strategy: Lift-and-shift vs. Re-platform vs. Refactor
- Tools: AWS DMS, SCT, CloudEndure
- Best practices cho banking migration
---
### ✅ CHECKLIST TRƯỚC NGÀY PHỎNG VẤN
- [ ] Ôn lại tất cả SQL queries đã viết
- [ ] Chuẩn bị 3-5 dự án/achievement để kể
- [ ] Setup AWS Free Tier account, thực hành tạo pipeline đơn giản
- [ ] Đọc lại JD, soạn câu hỏi cho nhà tuyển dụng
- [ ] Nghiên cứu VPBank News (2023-2024)
- [ ] Sắp xếp outfit phỏng vấn
- [ ] Kiểm tra đường truyền/internet nếu online
- [ ] Chuẩn bị laptop/PC cài sẵn VS Code, Python, SQL environment
Tư vấn nghề nghiệp
## Lời khuyên Sự nghiệp cho Senior Data Engineer
### 🚀 LỘ TRÌNH THĂNG TIẾN
Senior Data Engineer (0-2 năm đầu)
```
Trọng tâm: Xây dựng kỹ năng chuyên môn vững
- Chuyên sâu AWS/Spark/SQL
- Hoàn thành dự án cloud migration thành công
- Mentor junior members
```
Lead Data Engineer / Data Architect (2-4 năm)
```
Trọng tâm: Thiết kế hệ thống, quản lý kỹ thuật
- Dẫn dắt technical decisions
- Thiết kế enterprise-level data platform
- Đào tạo và phát triển team
```
Data Engineering Manager / Head of Data (4-7 năm)
```
Trọng tâm: Quản lý người và chiến lược
- Quản lý team 5-15 người
- Xây dựng data strategy cho organization
- Tương tác với C-level executives
```
Director of Data / VP of Data (7+ năm)
```
Trọng tâm: Chiến lược và kinh doanh
- Xây dựng data culture toàn công ty
- Định hướng data platform cho tương lai
- Báo cáo trực tiếp cho CIO/CEO
```
---
### 💰 MỨC LƯƠNG KỲ VỌNG THEO CẤP BẬC (VN Market - 2024)
| Level | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | Tổng nhập (VND/năm) |
|-------|-------------|------------------|---------------------|
| Junior DE | 1-2 năm | 18-25 triệu | 270-375 triệu |
| Mid-level DE | 2-4 năm | 25-40 triệu | 375-600 triệu |
| Senior DE | 4-6 năm | 40-60 triệu | 600-900 triệu |
| Lead DE | 5-8 năm | 60-90 triệu | 900-1.35 tỷ |
| Manager | 7-10 năm | 80-120 triệu | 1.2-1.8 tỷ |
Lưu ý cho vị trí này:
- VPBank có gói thu nhập 15-18 tháng lương
- Lương thỏa thuận dựa trên kinh nghiệm thực tế
- Ứng viên có kinh nghiệm cloud migration + nghiệp vụ ngân hàng có thể đàm phán ở mức cao
So sánh với thị trường:
- VPBank: Mức lương cạnh tranh với Techcombank, BIDV, VietinBank
- Fintechs: Thường cao hơn 10-20% nhưng ít phúc lợi hơn
- Foreign banks (HSBC, Citi): Cao hơn 20-30% nhưng yêu cầu tiếng Anh tốt hơn
---
### 🎯 KỸ NĂNG CẦN PHÁT TRIỂN THÊM
Kỹ năng ngắn hạn (6-12 tháng):
1. Deep dive AWS/GCP - Chứng chỉ cloud certification
2. Advanced Spark - Streaming, performance tuning
3. Data mesh/Data fabric concepts - Xu hướng mới
4. Project management - Agile, Scrum
Kỹ năng trung hạn (1-3 năm):
1. Architecture design - System design interviews
2. Leadership - Mentoring, technical presentation
3. Business acumen - Hiểu sâu nghiệp vụ ngân hàng
4. Data governance - Compliance, security
Kỹ năng dài hạn (3-5 năm):
1. Executive communication - Present to C-level
2. Strategic thinking - Data strategy alignment
3. Cross-functional leadership - Work with business units
4. Industry knowledge - Banking, fintech trends
---
### 📈 ALTERNATIVE CAREER PATHS
1. Technical Track:
```
Senior DE → Staff DE → Principal DE → Distinguished Engineer
→ Chuyên sâu công nghệ, kiến trúc hệ thống
→ Mức lương có thể vượt management track
```
2. Management Track:
```
Senior DE → Lead DE → Manager → Director → VP of Data
→ Quản lý người, xây dựng team, định hướng chiến lược
→ Cần phát triển soft skills mạnh
```
3. Product/Data Track:
```
Senior DE → Data Product Manager → Head of Data Product
→ Kết hợp kỹ thuật + business understanding
→ Trở thành product owner cho data platform
```
4. Consulting/Entrepreneur:
```
Senior DE → Data Consultant → Start-up Founder
→ Tư vấn data transformation cho doanh nghiệp
→ Xây dựng sản phẩm/data platform riêng
```
---
### ⚠️ LƯU Ý KHI GIA NHẬP VPBANK
Ưu điểm:
- Môi trường ngân hàng lớn, ổn định
- Dự án cloud migration = cơ hội học hỏi lớn
- Được làm việc trực tiếp với ban lãnh đạo
- Phúc lợi tốt: bảo hiểm VPBank Care, ngày phép hấp dẫn
- Cơ hội thăng tiến trong giai đoạn chuyển đổi số
Thách thức cần chuẩn bị:
- Áp lực dự án chuyển đổi Cloud có timeline cố định
- Hệ thống legacy phức tạp (T24, W4)
- Cần học nghiệp vụ ngân hàng nếu chưa có kinh nghiệm
- Làm việc với nhiều stakeholder khác nhau
Tips để thành công:
1. Tìm hiểu kỹ hệ thống hiện tại trước khi đề xuất thay đổi
2. Xây dựng relationships với business users
3. Document everything - rất quan trọng trong migration
4. Học hỏi từ senior members trong team
Câu hỏi thường gặp
Thực tế khá khó khăn. JD yêu cầu TỐI THIỂU 4 năm kinh nghiệm và ưu tiên có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng. Tuy nhiên, nếu em có 2-3 năm kinh nghiệm data engineering ở fintech hoặc các công ty có hệ thống tài chính tương tự, kết hợp với kỹ năng cloud (AWS) mạnh, em vẫn có thể thử. Gợi ý: Ứng tuyển vào vị trí Data Engineer (không phải Senior) hoặc các công ty fintech nhỏ hơn trước, tích lũy 2-3 năm kinh nghiệm nghiệp vụ ngân hàng rồi quay lại VPBank.
Có cơ hội nhưng cần bổ sung kiến thức. Backend experience giúp ích về SQL, API, system design. Tuy nhiên em cần: (1) Học thêm Spark/PySpark để xử lý dữ liệu lớn, (2) Hiểu về data pipeline design (ETL/ELT), (3) Có kiến thức cơ bản về nghiệp vụ ngân hàng, (4) Làm quen với cloud services (AWS). Gợi ý: Trước khi ứng VPBank, em nên apply các vị trí Data Engineer ở startup fintech để tích lũy 1-2 năm kinh nghiệm chuyên sâu data.
VPBank ghi 'thỏa thuận' nên hoàn toàn có thể thương lượng. Với 4-6 năm kinh nghiệm, mức tham khảo là 40-60 triệu/tháng. Nếu em có: (1) Kinh nghiệm cloud migration thực tế, (2) Chứng chỉ AWS, (3) Hiểu nghiệp vụ KHDN sâu, em có thể đàm phán ở mức 55-70 triệu. Ngoài lương, VPBank có gói 15-18 tháng/năm, bảo hiểm VPBank Care tốt, và lãi suất ưu đãi vay - những benefits giá trị cần tính vào tổng compensation package.
NDAP (National Data Aggregation Platform) là dự án chiến lược quốc gia về dữ liệu do Chính phủ phát động. VPBank tham gia để đóng góp dữ liệu vào hệ thống quốc gia. Điều này có nghĩa: (1) Đây là dự án trọng điểm, được management theo dõi sát, (2) Thành công = visibility cao, cơ hội thăng tiến lớn, (3) Cần học hỏi nhiều về data governance ở cấp độ quốc gia, (4) Áp lực timeline nhưng bù lại là project để 'khoe' trong CV. Ứng viên nên nghiên cứu kỹ về NDAP trước khi phỏng vấn.
Theo JD, các KPIs chính bao gồm: (1) Hoàn thành tài liệu đặc tả phân tích yêu cầu nghiệp vụ, (2) Bản thiết kế dữ liệu/báo cáo đúng deadline, (3) Source code chất lượng với kết quả kiểm thử, (4) Đề xuất giải pháp cải tiến hệ thống, (5) Tư vấn kỹ thuật cho team members. Mức độ áp lực tùy thuộc vào giai đoạn dự án - giai đoạn migration cloud thường bận rộn hơn. Tuy nhiên, VPBank được đánh giá là có văn hóa làm việc cân bằng hơn so với một số ngân hàng khác.
5 tips để nổi bật: (1) CHỨNG MINH kinh nghiệm migration on-prem → Cloud cụ thể (số lượng table, thời gian, challenges), (2) VẼ architecture diagram về cách em sẽ thiết kế data mart cho KHDN, (3) HỎI THÔNG MINH về hệ thống hiện tại và roadmap cloud của VPBank, (4) SHOW PASSION về data engineering - chia sẻ side projects, blog posts, contributions, (5) HIGHLIGHT nghiệp vụ - nếu em hiểu T24/W4, hãy thể hiện điều đó. Đặc biệt, vì đây là vị trí Senior, họ tìm người có thể TƯ VẤN và DẪN DẮT, không chỉ execute.
VPBank đầu tư mạnh vào đào tạo nhân sự. Cụ thể: (1) Chương trình VPBank Academy đào tạo kỹ năng chuyên môn, (2) Được tham gia các dự án cloud migration - cơ hội học thực tế lớn nhất, (3) Working directly with C-level executives - học cách diễn đạt vấn đề kỹ thuật cho business, (4) Lộ trình thăng tiến rõ ràng trong giai đoạn chuyển đổi số của ngân hàng. Ngoài ra, chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc cho phép em có thời gian học tập và cân bằng cuộc sống.
Khả năng cao sẽ có phần SQL thực hành (live coding). Chuẩn bị: (1) Ôn kỹ window functions (LAG, LEAD, RANK, SUM OVER), (2) Tối ưu hóa query - biết dùng EXPLAIN để phân tích, (3) Xử lý NULL values (COALESCE, NULLIF), (4) Complex JOINs và subqueries, (5) Practice trên LeetCode (tag: Database - easy to medium). Ngoài ra, chuẩn bị nói về: Spark job debugging, data pipeline design decisions, và bất kỳ migration nào em đã làm. Mang laptop cài sẵn VS Code + Python là điểm cộng.
Chia sẻ từ cộng đồng
Mình ứng tuyển vị trí này tháng trước, qua được 2 vòng rồi. Vòng technical khá nặng, hỏi rất sâu về Spark và AWS. Họ muốn người có kinh nghiệm thực sự với production workloads, không phải chỉ biết lý thuyết. Mình bị loại ở vòng 3 vì thiếu kinh nghiệm migration cloud thực tế. Gợi ý: nên có ít nhất 1 dự án migration hoàn chỉnh để kể.
Đang làm ở VPBank, team Data này khá cool. Đồng nghiệp toàn senior từ các ngân hàng, fintech lớn. Dự án NDAP đang hot lắm, làm ở đây học được nhiều thứ về data governance cấp độ enterprise. Lương thưởng ok, đợt vừa rồi review được increase 15%.
Cảnh báo: vị trí này yêu cầu AM HIỂU nghiệp vụ KHDN. Mình từng fail interview vì không biết sâu về T24 và các sản phẩm cho doanh nghiệp. Dù SQL, Spark giỏi thế nào mà không hiểu nghiệp vụ thì vẫn khó qua. Nên đọc kỹ về các sản phẩm: tín dụng, bảo lãnh, LC, remittance của KHDN.
Mình apply thành công vào vị trí tương tự ở team khác. Quan trọng nhất là phải prepare tốt phần system design. Họ muốn xem mình tư duy như thế nào khi thiết kế data mart từ đầu. Mình vẽ diagram và explain rõ ràng từ source → staging → warehouse → mart, họ rất ấn tượng. Phần nghiệp vụ thì hỏi khá sâu, nên prepare kỹ.
Giá trung bình thị trường cho Senior DE ngân hàng khoảng 45-55tr/tháng. VPBank thường offer ở mức 40-50tr cho người chưa có kinh nghiệm ngân hàng, nhưng nếu đàm phán tốt và có chứng chỉ AWS thì có thể đẩy lên 55-60tr. Đừng quên tính vào gói thưởng 15-18 tháng, tính ra thực nhận cũng ngon.
HR VPBank khá friendly, liên hệ nhanh và feedback rõ ràng. Mình apply cuối tháng, tuần sau đã có feedback. Timeline tổng cộng mất khoảng 3 tuần cho 4 vòng. Tips: respond email nhanh, họ đánh giá cao sự pro-active.
Team này làm việc với W4 và T24, 2 hệ thống phổ biến trong ngân hàng VN. Nếu bạn nào chưa biết thì nên tìm hiểu trước, đặc biệt là cấu trúc database của T24 (số dư tài khoản, transactions, customer info nằm ở đâu). Cái này interview hay hỏi lắm.
Mình chuyển từ software engineer sang data engineer 1 năm nay. Muốn hỏi vị trí này có phù hợp để apply không? Kinh nghiệm dev 4 năm + Python/SQL giỏi nhưng chưa có exp với cloud. Có nên học AWS trước không hay apply thẳng?
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