DataOps Engineer

• Trở thành đối tác tài chính được lựa chọn và đáng tin cậy nhất của khách hàng nhờ khả năng cung cấp đầy đủ các sản phẩm và dịch vụ tài chính đa dạng và dựa trên cơ sở luôn coi khách hàng làm trọng tâm.
• Tạo dựng cho cán bộ nhân viên một môi trường làm việc tốt nhất với nhiều cơ hội để phát triển năng lực, đóng góp giá trị và tạo dựng sự nghiệp thành đạt.
• Mang lại cho cổ đông những lợi ích hấp dẫn, lâu dài thông qua việc triển khai một chiến lược phát triển kinh doanh nhanh mạnh song song với việc áp dụng các thông lệ quản trị doanh nghiệp và quản lý rủi ro chặt chẽ theo tiêu chuẩn quốc tế.

• Khách hàng là trọng tâm “Vì chúng ta chỉ thành công khi khách hàng thành công”
• Đổi mới và sáng tạo "Để luôn dẫn đầu"
• Hợp tác vì mục tiêu chung Tạo nên sức mạnh tập thể để cùng tổ chức phát triển bền vững & thành công vượt trội"
• Phát triển bản thân “Để có khả năng nắm bắt cơ hội phát triển cùng với tổ chức”
• Làm việc hiệu quả "Để mang lại thành công lớn hơn với nguồn lực phù hợp”

• The Data Ops Engineer is responsible for day-to-day technical development and delivery of data pipelines into data platform.
• You will ensure delivery of solutions based on the backbone of good architecture, best data engineering practices around operational efficiencies, security, reliability, performance and cost optimization. The key focus of the role is:
• Design, build and optimize data engineering pipelines to extract data from different sources and applications and feed into cloud data platform
• Work closely with Data & BI team in building, testing and producing data extraction, transformation and reporting solutions within cloud platform
• Support Data & BI team with BAU activities when required
• Provide accurate and timely information that can be used in day to day operational and strategic decision making

• Graduated from university majoring in IT or electronics and telecommunications.

• Relevant work experience at Data Ops positions
• Hands on experience in building ETL/ELT solutions for large scale data pipelines within AWS cloud
• Hands on experience on SQL Server and Snowflake data warehouses
• Hands on experience in data processing (using Spark, Python) for cloud data platforms, scheduling and monitoring of ETL/ELT jobs in AWS Glue and Lambda.
• Hands on experience in solution architecture, data ingestion, query optimization, data segregation, ETL, ELT, CI/CD framework.
• Experience using Data Ops to develop data flows and the continuous use of data
• Experience with cloud-based technologies within AWS specifically
• Experience in developing technical and support documentation, translate business requirements and needs into reporting and models 2

9cv9