Mô tả công việc

Yêu cầu ứng viên

- Bằng cử nhân hoặc cao hơn trong lĩnh vực: Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu, CNTT, hoặc các chuyên ngành liên quan Data, Toán Tin Ứng dụng, Kinh tế, Tài chính, Ngân hàng,..

- Tối thiểu 3 năm trong lĩnh vực phát triển và kiểm thử dữ liệu/báo cáo/phân tích/học máy hoặc các lĩnh vực liên quan

- Hiểu biết về dữ liệu: Có sự hiểu biết về khái niệm dữ liệu, cơ sở dữ liệu, và cách xử lý dữ liệu

- Hiểu biết về kiểm thử phần mềm, các kỹ thuật kiểm thử,..

- Đã từng tham gia các dự án về Data Warehouse/ Data Platform: Lập chiến lược kiểm thử, kế hoạch kiểm thử, thiết kế testcase cho kiểm tra dữ liệu

- Có sự hiểu biết cơ bản về SQL, và có kỹ năng tốt trong viết SQL scripts

- Kiến thức về Data quality/Data Governance/ETL tesing

- Phân tích dữ liệu: Khả năng phân tích dữ liệu để xác định vấn đề và lỗi trong dữ liệu, cũng như cách sửa.

- Kiểm tra dữ liệu tự động: Khả năng xây dựng và triển khai kiểm tra dữ liệu tự động

- Có sự kiểu biết về các công cụ ETL tool: DBT/IBM datastage/….

- Certificate liên quan đến dữ liệu cùng kiểm thử: ISTQB, có sự hiểu biết về các ứng dụng visualization.

Yêu cầu ứng viên

Yêu cầu công việc
1. Thực hiện lập kế hoạch kiểm thử

2. Thực hiện xây dựng kịch bản kiểm thử

3. Thực hiện kiểm thử đảm bảo chất lượng phát triển và golive cho các cập nhật liên tục trên hệ thống kho dữ liệu DWH toàn hàng, nền tảng dịch vụ quản trị và phân tích dữ liệu của VPbank, dữ liệu tập trung của EDA. Tổng hợp tài liệu liên quan kiểm thử, kiểm tra quá trình check pilot golive

4. Thực hiện log bug và quản lý lỗi trong quá trình kiểm thử

5. Báo cáo quá trình kiểm thử

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cho Senior QA Engineer - Data Testing

### 1. Hard Skills bắt buộc

| Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú |
|---------|----------------|---------|
| SQL | Cao | Viết được complex queries, joins, subqueries, window functions |
| ETL Testing | Cao | Hiểu ETL pipeline, data flow, data validation |
| Data Warehouse | Cao | DWH architecture, dimensional modeling |
| Test Case Design | Cao | Thiết kế test case cho data validation |
| Bug Tracking | Trung bình | Log và quản lý bug trên Jira, Mantis... |

### 2. Công cụ cần biết

Database/SQL:
- SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle
- BigQuery, Snowflake (nếu cloud-based)

ETL Tools:
- DBT (Data Build Tool) - ưu tiên cao vì JD nêu rõ
- IBM DataStage
- Informatica PowerCenter
- Apache Airflow

Testing Tools:
- Talend, Databricks
- Great Expectations (Python library cho data testing)
- dbt tests

Bug Tracking:
- Jira (phổ biến nhất)
- Redmine, Mantis

Visualization:
- Tableau, Power BI, Looker (để hiểu data output)

### 3. Chứng chỉ gợi ý

| Chứng chỉ | Mức độ ưu tiên | Link tham khảo |
|-----------|----------------|----------------|
| ISTQB Foundation | Bắt buộc (theo JD) | istqb.org |
| ISTQB Advanced | Khuyến khích | Đặc biệt là module Technical Test Analyst |
| Google Data Analytics | Khuyến khích | Coursera |
| Databricks Lakehouse | Khuyến khích | Nếu dùng Databricks |

### 4. Soft Skills quan trọng

- Phân tích chi tiết: QA Data đòi hỏi mắt tinh tường, phát hiện sai lệch nhỏ nhất
- Giao tiếp: Báo cáo cho stakeholders, explain bugs cho developers
- Quản lý thời gian: Làm việc với nhiều sprint, deadline golive
- Tư duy phản biện: Hiểu business logic để design test cases hiệu quả
- Chịu áp lực: Golive liên tục, regression testing nhiều

### 5. So sánh: QA Thông thường vs Data QA

| Tiêu chí | QA Thông thường | Data QA (vị trí này) |
|----------|------------------|---------------------|
| Focus | UI, API, Functionality | Data accuracy, data quality |
| Ngôn ngữ chính | Java/Python/JavaScript | SQL, Python |
| Bug thường gặp | Crash, wrong display | Data mismatch, missing records, wrong calculations |
| Tool đặc thù | Selenium, Postman, JMeter | Great Expectations, dbt tests, Datafold |
| Business understanding | Vừa phải | Cao (hiểu data model, business metrics) |

Lưu ý: Vị trí này KHÔNG phải QA manual thông thường hay Automation QA. Đây là Data QA Engineer chuyên về kiểm thử dữ liệu, gần với Data Quality Engineer hơn.

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn Senior QA Engineer - VPBank

### 1. Quy trình phỏng vấn dự kiến

Thông thường VPBank có 2-3 vòng:

| Vòng | Nội dung | Thời lượng | Người phỏng vấn |
|------|----------|------------|------------------|
| Vòng 1 | HR Screening (30-45 phút) | Gọi điện/video | Recruiter |
| Vòng 2 | Technical Interview (60-90 phút) | Offline/Online | Team Lead/Data QA Manager |
| Vòng 3 | Final Interview (30-45 phút) | Offline | Head of Data/Project Manager |

### 2. Câu hỏi thường gặp theo vòng

#### Vòng 1: HR Screening
- "Giới thiệu ngắn về kinh nghiệm QA của bạn"
- "Tại sao bạn quan tâm đến vị trí Data QA tại VPBank?"
- "Bạn có kinh nghiệm với DWH/ETL testing như thế nào?"
- "Mức lương mong đợi của bạn?"
- "Bạn có thể bắt đầu work từ khi nào?"

#### Vòng 2: Technical Interview (QUAN TRỌNG NHẤT)

SQL & Database:
- "Viết SQL để check duplicate records trong bảng"
- "Làm sao verify data integrity giữa source và destination table?"
- "Viết query để so sánh data giữa 2 bảng (data reconciliation)"
- "Explain LEFT JOIN vs INNER JOIN vs FULL OUTER JOIN"
- "Sự khác nhau giữa UNION và UNION ALL"
- "Làm sao phát hiện NULL values không hợp lệ?"
- "Window functions: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK dùng khi nào?"

ETL & DWH Testing:
- "Mô tả quy trình ETL testing end-to-end"
- "Làm sao validate data transformation logic?"
- "Sự khác nhau giữa unit test và integration test trong ETL?"
- "Data quality check bao gồm những gì?"
- "Bạn xử lý situation khi data bị missing/incomplete như thế nào?"
- "Làm sao test data pipeline với incremental data load?"

Test Case Design:
- "Thiết kế test case để verify data migration từ legacy system sang DWH"
- "Các test scenarios cho data quality dimensions (completeness, accuracy, consistency, timeliness)"
- "Làm sao prioritize test cases khi có nhiều data flows?"
- "Regression testing strategy cho DWH updates?"

Dự án cụ thể (BE READY!):
- "Kể về một dự án DWH/Data Platform bạn đã tham gia"
- "Bạn đã đóng góp gì trong dự án đó?"
- "Challenge lớn nhất bạn gặp phải và cách giải quyết?"
- "Kết quả đo lường như thế nào?"

#### Vòng 3: Final Interview
- "Bạn hiểu gì về chiến lược data của VPBank?"
- "Mục tiêu nghề nghiệp 3-5 năm tới của bạn?"
- "Bạn sẽ đóng góp gì cho team Data QA của VPBank?"
- "Làm việc với stakeholders khác nhau (BA, Dev, Data Engineer) như thế nào?"
- "Scenario: Nếu data discrepancy được phát hiện gần deadline, bạn xử lý thế nào?"

### 3. Tips chuẩn bị

✅ Nên làm:
- Ôn kỹ SQL: joins, subqueries, aggregations, window functions
- Chuẩn bị 2-3 dự án DWH/ETL cụ thể để kể (sử dụng STAR method)
- Tìm hiểu về VPBank: quy mô, hệ thống DWH, các dự án data đang triển khai
- Chuẩn bị sample test cases cho data validation scenarios
- Học thêm về DBT vì JD nêu rõ

❌ Không nên:
- Nói mình biết hết mà không có proof
- Đem ví dụ QA web/app thông thường (không liên quan)
- Tỏ ra không biết gì về data quality dimensions
- Qua loa khi được hỏi về SQL - đây là kỹ năng bắt buộc

### 4. Dress Code

- Business casual (áo sơ mi + quần âu/jeans sạch)
- Không cần vest cầu kỳ như vị trí Client-facing
- VPBank là ngân hàng tư nhân, văn hóa khá open

### 5. Tài liệu mang theo
- CV (in sẵn 2-3 bản)
- Bằng cấp, chứng chỉ (photo)
- Laptop có sẵn sample SQL queries hoặc portfolio (nếu được yêu cầu code)
- Ghi chú questions muốn hỏi VPBank

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho Data QA Engineer - VPBank ### 1. Kiến thức nền tảng cần nắm vững #### A. SQL Mastery (Ưu tiên SỐ 1) **Cấp độ Basic → Intermediate:** ```sql -- 1. Basic queries SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY -- 2. Joins INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER, CROSS JOIN -- 3. Aggregations COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX -- 4. Subqueries Nested queries, EXISTS, IN ``` **Cấp độ Advanced (THƯỜNG HỎI ở Senior):** ```sql -- 1. Window Functions (RANK, ROW_NUMBER, LEAD, LAG) SELECT department, salary, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rank FROM employees -- 2. CTEs (Common Table Expressions) WITH monthly_sales AS ( SELECT MONTH, SUM(amount) as total FROM sales GROUP BY MONTH ) SELECT * FROM monthly_sales WHERE total > 1000 -- 3. Data Reconciliation Pattern SELECT a.id, a.value as source_value, b.value as dest_value FROM source a FULL OUTER JOIN dest b ON a.id = b.id WHERE a.value <> b.value OR a.value IS NULL OR b.value IS NULL ``` **Practice platforms:** - LeetCode (chỉ cần làm SQL section, level Easy-Medium) - HackerRank SQL - Mode Analytics SQL Tutorial (miễn phí) #### B. DWH Concepts **Kiến thức cần có:** 1. **Data Warehouse Architecture** - ODS → Staging → DWH → Data Mart - Kimball vs Inmon methodology - Star Schema vs Snowflake Schema 2. **Data Modeling** - Fact tables (transactional, periodic snapshot, accumulating snapshot) - Dimension tables (SCD Type 1, Type 2) - Slowly Changing Dimensions 3. **ETL/ELT Process** - Extract → Transform → Load - Incremental load vs Full load - Change Data Capture (CDC) #### C. Data Quality Dimensions | Dimension | Mô tả | Ví dụ test | |-----------|-------|------------| | **Completeness** | Data đầy đủ không? | Check NOT NULL constraints | | **Accuracy** | Data đúng chưa? | Compare source vs destination | | **Consistency** | Data nhất quán? | Check referential integrity | | **Timeliness** | Data updated kịp thời? | Verify ETL completion time | | **Uniqueness** | Không trùng lặp? | Check primary key uniqueness | | **Validity** | Data nằm trong range cho phép? | Check data types, formats | ### 2. Tài liệu tham khảo **Sách:** - "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball (bìa đỏ) - "Testing Data Warehouses" - Jennifer Poindexter (practice-oriented) **Online courses:** - Udemy: "SQL for Data Analysis" - ưu tiên - Coursera: "Google Data Analytics Professional Certificate" - Pluralsight: "ETL and Data Testing" **Articles/Blogs:** -Towards Data Science (Medium) - search "data quality testing" -Great Expectations documentation (great-expectations.readthedocs.io) - dbt documentation (docs.getdbt.com) ### 3. Lộ trình chuẩn bị 1-2 tuần **Tuần 1: Setup & Fundamentals** | Ngày | Hoạt động | Thời lượng | |------|-----------|------------| | Day 1-2 | Ôn SQL: joins, subqueries, window functions | 3-4 giờ/ngày | | Day 3 | Học DWH architecture, Kimball methodology | 3-4 giờ | | Day 4-5 | Tìm hiểu ETL testing process, data quality dimensions | 3-4 giờ | | Day 6 | Làm bài tập SQL trên LeetCode (5-10 bài) | 2-3 giờ | | Day 7 | Nghỉ + tìm hiểu về VPBank | 2 giờ | **Tuần 2: Deep Dive & Mock Interview** | Ngày | Hoạt động | Thời lượng | |------|-----------|------------| | Day 8-9 | Học DBT (vì JD nêu rõ) - fundamentals | 4 giờ/ngày | | Day 10 | Ôn test case design cho data scenarios | 3 giờ | | Day 11 | Mock interview: tự hỏi tự trả lời SQL + ETL questions | 2-3 giờ | | Day 12 | Chuẩn bị STAR stories cho dự án (2-3 stories) | 2 giờ | | Day 13 | Review lại toàn bộ + list questions muốn hỏi VPBank | 2 giờ | | Day 14 | Nghỉ ngơi, chuẩn bị tinh thần | - | ### 4. Command line check **Commands cần nhớ (cho DBT/ETL):** ```bash # DBT basics dbt run dbt test dbt build dbt docs generate # SQL basics (terminal) mysql -u username -p psql -U username -d database_name ``` **Tips:** Nếu chưa quen DBT, tập trung vào SQL + data quality concepts trước. DBT chỉ là tool, quan trọng là hiểu data testing principles.

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho Senior Data QA Engineer

### 1. Lộ trình thăng tiến điển hình

```
Junior Data QA (1-2 năm)
↓
Senior Data QA Engineer (3-5 năm) ← [BẠN ĐANG Ở ĐÂY]
↓
Lead Data QA / QA Manager (5-7 năm)
↓
QA Architect / Data Governance Manager (7-10 năm)
↓
Head of Data Quality / VP of Data (10+ năm)
```

### 2. Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc

Thị trường Việt Nam (2024) - Data QA:

| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | Ghi chú |
|---------|-------------|-------------------|---------|
| Junior Data QA | 0-2 năm | 12-18 triệu | Fresher có thể thấp hơn |
| Mid Data QA | 2-4 năm | 18-28 triệu | Senior QA chuyển sang data |
| Senior Data QA | 3-5 năm | 25-40 triệu | Vị trí này |
| Lead/Manager | 5-8 năm | 40-70 triệu | + thưởng/ESOP |
| Data QA Architect | 8+ năm | 70-100+ triệu | Hiếm, chủ yếu ở bank lớn |

VPBank cụ thể:
- Lương thường cạnh tranh hơn mặt bằng thị trường 10-20%
- Thưởng: 1-3 tháng (tùy hiệu suất)
- BHXH, BHYT đầy đủ
- Phụ cấp: ăn trưa, điện thoại, parking (nếu có)

Đàm phán lương:
- Nêu rõ kinh nghiệm DWH/ETL cụ thể (số năm, dự án)
- So sánh với mặt bằng thị trường (dùng Glassdoor, Talentstream)
- Đề xuất mức lương: 30-40 triệu cho Senior (khởi điểm thương lượng)

### 3. Kỹ năng cần phát triển thêm

#### Ngắn hạn (6-12 tháng đầu)

| Kỹ năng | Tại sao quan trọng | Cách học |
|---------|--------------------|----------|
| DBT | JD nêu rõ, đang là xu hướng | Dự án cá nhân trên DBT Cloud free |
| Python for testing | Tự động hóa data validation | Automate data checks với Great Expectations |
| Data modeling | Hiểu sâu hơn về data structure | Khóa Kimball trên Udemy |
| Cloud data platforms | GCP BigQuery, AWS Redshift | Firebase/GCP free tier |

#### Trung hạn (1-3 năm)

| Kỹ năng | Hướng phát triển | Ghi chú |
|---------|------------------|---------|
| Data Governance | Chuyển sang Data Governance Manager | Hot trend trong ngành ngân hàng |
| Data Cataloging | Apache Atlas, Collibra | Metadata management |
| Architecture | QA Architect | Thiết kế data quality framework |
| Leadership | Team Lead/Manager | Nếu muốn quản lý |

#### Dài hạn (3-5 năm)

- Specialization path: Trở thành chuyên gia về Data Quality/Data Governance
- Management path: QA Manager → Data Quality Director
- Technical path: Data QA Architect → Data Platform Architect
- Consulting path: Data Quality Consultant cho các ngân hàng khác

### 4. Đánh giá VPBank - Data QA

Ưu điểm:
- ✅ Ngân hàng tư nhân lớn, ổn định
- ✅ Hệ thống DWH toàn hàng (quy mô enterprise)
- ✅ Cơ hội làm với Big Data, modern data stack
- ✅ Lương thưởng cạnh tranh
- ✅ Thương hiệu tốt trong CV

Thách thức:
- ⚠️ Bộ phận Data đang phát triển nhanh → áp lực golive liên tục
- ⚠️ Quy trình có thể chưa hoàn thiện (startup mentality)
- ⚠️ Phối hợp với nhiều stakeholders (BA, Dev, Data Engineer)
- ⚠️ Văn hóa ngân hàng: tuân thủ, compliance nhiều

### 5. So sánh với alternatives

| Công ty | Lương | Hệ thống DWH | Cơ hội học | Độ cạnh tranh |
|---------|-------|--------------|------------|---------------|
| VPBank | Cao | Enterprise | Tốt | Trung bình-cao |
| VPB Bank | Cao | Enterprise | Tốt | Cao |
| TPBank | Trung bình | Đang xây | Tốt | Trung bình |
| FPT Software | Trung bình | Varied | Rất tốt | Thấp |
| Techcombank | Rất cao | Modern | Rất tốt | Rất cao |

Gợi ý: VPBank là lựa chọn tốt nếu bạn muốn:
- Ổn định trong ngành ngân hàng
- Phát triển sự nghiệp Data QA dài hạn
- Mức lương competitive + thương hiệu CV tốt

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp IT, chưa có kinh nghiệm QA. Có nên ứng tuyển vị trí Senior Data QA không?

Không nên. JD yêu cầu TỐI THIỂU 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển và kiểm thử dữ liệu/báo cáo/phân tích/học máy. Vị trí Senior đòi hỏi kinh nghiệm thực tế với DWH, ETL testing, SQL phức tạp. Gợi ý: Tìm các vị trí Junior Data QA hoặc QA thông thường trước, tích lũy 1-2 năm kinh nghiệm với SQL và data testing, sau đó apply Senior position.

Em đang làm QA manual cho web/app, muốn chuyển sang Data QA. Cần làm gì để có cơ hội?

Bước 1: Học SQL chuyên sâu (đây là kỹ năng bắt buộc). Bước 2: Tự tạo project data testing: lấy dataset từ Kaggle, viết SQL queries để validate data quality. Bước 3: Học thêm về DWH concepts (Kimball methodology, star schema). Bước 4: Apply các vị trí Junior/Mid Data QA trước. Lưu ý: CV cần highlight SQL skills và bất kỳ kinh nghiệm nào liên quan data (dù nhỏ). Thời gian chuẩn bị: 3-6 tháng.

Mức lương Senior Data QA tại VPBank khoảng bao nhiêu? Có thương lượng được không?

Theo mặt bằng thị trường 2024, Senior Data QA tại ngân hàng tư nhân Việt Nam dao động 25-40 triệu/tháng. VPBank thường offer ở mức competitive (có thể cao hơn thị trường 10-20% nếu profile phù hợp). Thương lượng được nếu: (1) Bạn có 4-5 năm kinh nghiệm DWH/ETL cụ thể, (2) Có chứng chỉ ISTQB/liên quan, (3) Offer từ công ty khác cùng ngành. Mẹo: Đề xuất mức lương cụ thể thay vì nói "thỏa thuận".

KPI của Data QA Engineer tại ngân hàng thường như thế nào? Có áp lực không?

KPI phổ biến cho Data QA: (1) Số lượng test cases execute/tháng, (2) Bug detection rate (số bugs phát hiện trước release), (3) Test coverage (độ phủ test cases), (4) On-time delivery (tuân thủ deadline sprint), (5) Escape rate (số bugs production). Áp lực: Trong ngân hàng, đặc biệt giai đoạn golive DWH, có thể deadline liên tục, regression testing nhiều. Tuy nhiên, VPBank là môi trường chuyên nghiệp, có quy trình rõ ràng hơn startup.

Em có 3 năm kinh nghiệm làm Business Analyst, sử dụng SQL tốt. Có phù hợp để apply vị trí này không?

Có thể phù hợp, nhưng cần bổ sung thêm: (1) Kinh nghiệm thực tế về kiểm thử phần mềm (test case design, bug lifecycle) - BA thường không làm việc này. (2) Hiểu biết về ETL/ELT process - nên có project thực hành. (3) Kiến thức về data quality dimensions, ETL testing concepts. Gợi ý: Trong CV và phỏng vấn, highlight SQL skills + bất kỳ experience nào liên quan data validation/report accuracy. Có thể apply, nhưng cạnh tranh với ứng viên có QA background sẽ khó hơn.

Làm Data QA khác gì Automation QA? Và tại sao vị trí này không yêu cầu automation coding?

Data QA vs Automation QA: Data QA tập trung vào data accuracy, data quality, ETL validation (SQL-centric). Automation QA tập trung vào automation scripts để test functionality (Java/Python + Selenium). Vị trí này không yêu cầu automation coding vì: (1) DWH testing chủ yếu là SQL-based validation, (2) Công việc chính là test data transformation, data integrity, không phải UI/functionality, (3) Tuy nhiên, "Kiểm tra dữ liệu tự động" trong JD ngụ ý bạn nên có khả năng tự động hóa bằng Python/Great Expectations nếu muốn nổi bật.

Thời gian làm việc và work-life balance của Data QA tại ngân hàng như thế nào?

Thông thường: Giờ làm 8:30-17:30 hoặc 9:00-18:00, có thể OT giai đoạn sprint end/release. Work-life balance: Khá ổn so với các công ty fintech/startup. Ngân hàng có văn hóa ổn định, ít yêu cầu on-call đêm như startup. Tuy nhiên, giai đoạn golive DWH toàn hàng có thể cần OT cuối tuần. VPBank được đánh giá là ngân hàng tư nhân có văn hóa làm việc khá professional.

Nếu nhận được offer, nên đàm phán thêm gì ngoài lương?

Ngoài lương, có thể đàm phán: (1) Thưởng performance (thường 1-3 tháng lương), (2) Lịch làm việc linh hoạt (hybrid 2-3 ngày/tuần), (3) Hỗ trợ đào tạo: chứng chỉ ISTQB, data courses, (4) Phụ cấp: ăn trưa, điện thoại, parking, (5) Bảo hiểm sức khỏe cao cấp, (6) Lộ trình thăng tiến rõ ràng. Lưu ý: Ngân hàng thường cố định về benefits, nên tập trung đàm phán lương và hỗ trợ đào tạo.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ

Ẩn danh 2024-08-15

Mình apply VPBank Data QA hồi tháng 3, qua được 2 vòng rồi mà stuck ở technical. Họ hỏi rất sâu về SQL - viết query để check data reconciliation giữa 2 tables với nhiều conditions. Ôn SQL thật kỹ đi mọi người, đặc biệt là joins và window functions.

Ẩ

Ẩn danh 2024-09-02

Đang làm Data QA ở ngân hàng khác, muốn chuyển sang VPBank. HR reach out mình, đang trong quá trình interview. Điểm cộng lớn là VPBank hệ thống DWH quy mô enterprise, làm ở đây CV đẹp lắm.

b

banker2024 2024-07-20

Có ai biết vị trí này làm remote được không? Mình thấy JD không ghi rõ nhưng đa số ngân hàng giờ hybrid rồi.

Ẩ

Ẩn danh 2024-08-28

Mình từ QA manual chuyển sang Data QA được 2 năm rồi. Điểm khác biệt lớn nhất là Data QA cần hiểu business logic rất sâu - không phải chỉ click click check UI. Ai muốn chuyển hướng thì nên học thêm về data modeling và ETL concepts.

Ẩ

Ẩn danh 2024-09-10

Vừa nhận offer Senior Data QA tại VPBank, thương lượng được thêm 3 triệu so với initial offer. Mẹo: nêu rõ kinh nghiệm DWH/ETL cụ thể + có chứng chỉ ISTQB sẽ mạnh hơn. Lương mình được 33 triệu + thưởng.

d

data_nam 2024-08-05

JD nêu rõ DBT, ai chưa biết thì nên học trước. DBT Cloud có free tier, tự tạo project practice được. Công cụ này đang là standard cho data transformation, ai làm Data QA mà không biết DBT thì hơi thiếu.

Senior QA Engineer - TA192

Mô tả công việc

Yêu cầu ứng viên

Phân tích kỹ năng cần có

Chuẩn bị phỏng vấn

Lộ trình ôn thi

Tư vấn nghề nghiệp

Câu hỏi thường gặp

Chia sẻ từ cộng đồng

Ứng tuyển ngay

Chuẩn bị thi tuyển

Chuyên môn / Từ khoá