1. Xây dựng nền tảng dữ liệu:
- Khảo sát yêu cầu nghiệp vụ, trao đổi với Biz owner/ PO sản phẩm, phòng ban nghiệp vụ có liên quan để hiểu được các quy trình phát sinh dữ liệu từ hệ thống.
- Xây dựng ra các bộ công thức để đảm bảo chất lượng của dữ liệu và kiểm tra được tính chính xác của dữ liệu.
- Xây dựng tài liệu dictionary về phân loại, định nghĩa các loại dữ liệu nhằm ghi nhận các trường dữ liệu từ nguồn, đảm bảo khoa học, logic và tính thống nhất của dữ liệu.
- Thiết kế các tầng xử lý dữ liệu từ dữ liệu thô, dữ liệu tổng hợp, các master data nhằm đảm bảo tối ưu cho các nhiệm vụ phân quyền và khai thác dữ liệu.
- Xây dựng các data model và business model, backtest dữ liệu các cơ chế kinh doanh phục vụ cho các mục tiêu phân tích theo yêu cầu của ban lãnh đạo.
2. Xây dựng báo cáo/ phân tích insights, trực quan hóa dữ liệu cho người sử dụng:
- Tìm hiểu các bài toán kinh doanh hoặc nghiệp vụ và xây dựng các luồng tích hợp, thiết kế nhiệm vụ tính toán dữ liệu cung cấp báo cáo, dữ liệu tổng hợp cho các nền tảng số của công ty.
- Sử dụng các tool visualize dữ liệu nhằm xây dựng hệ thống báo cáo quản trị, báo cáo tự động, thiết kế biểu đồ, đồ thị phù hợp với nhu cầu từ Biz owner/ ban lãnh đạo.
3. Đảm bảo chất lượng, chuẩn mực và chuẩn hóa hạ tầng dữ liệu:
- Hỗ trợ cùng với bộ phận Data governance/ Data engineer và các team sản phẩm khác xây dựng bộ định nghĩa dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào đảm bảo tính thống nhất, tính đúng và kịp thời của dữ liệu.
- Xây dựng văn hóa data driven đến với các bộ phận, phòng ban của tổ chức.
- Xây dựng và tuân thủ các chuẩn mực về meta data và data catalog của tổ chức.
4. Quản lý dự án:
- Xây dựng master plan cho nhiệm vụ theo dõi tiến độ dự án, quản lý rủi ro và báo cáo cho các bên có liên quan.
- Sử dụng được các công cụ quản lý dự án như Microsoft Project, Trello... nhằm bám sát các yêu cầu phát triển trong quá trình triển khai dự án để trao đổi kịp thời và đảm bảo dự án đi đúng hướng.
- Chịu trách nhiệm giải trình được kết quả và tiến độ của dự án được giao.
5. Nghiên cứu và phát triển chuyên môn:
- Tìm hiểu các bài toán nghiệp vụ của ngành, tham khảo các best practice trên thị trường nhằm đáp ứng được mục tiêu customer centric theo domain chuyên sâu như nghiệp vụ giao dịch, tài chính ngân hàng, F&B.
- Tìm hiểu về các công cụ, kỹ thuật mới, trao đổi với đội ngũ data engineer/ Data architech nhằm đưa ra các giải pháp giải quyết vấn đề, đáp ứng kịp thời yêu cầu phát triển và sử dụng dữ liệu của tổ chức.
6. Cải tiến quy trình và tự động hóa các luồng xử lý dữ liệu và báo cáo:
- Đánh giá quy trình hiện tại, xác định các điểm chưa phù hợp và cần cải tiến.
- Ghi nhận các điểm pain point và yêu cầu từ stake holders để chủ động trong việc đưa ra quy trình phối hợp giữa hệ thống nguồn, bộ phận vận hành, bộ phận vận hành ứng dụng nhằm cải tiến quy trình, nâng cao chất lượng dữ liệu và giảm các yêu cầu nhập liệu, tác động dữ liệu.
7. Đào tạo và phát triển đội ngũ:
- Xây dựng bài giảng trên hệ thống đào tạo về sử dụng tool visualize và tài liệu thiết kế dữ liệu, data modeling.
- Hỗ trợ nhân sự mới nắm được phương pháp làm việc.
- Điều phối nguồn lực triển khai và đánh giá kết quả công việc của nhân sự trong dự án.
- Thực hiện hỗ trợ người sử dụng cuối sử dụng phần mềm hệ thống theo tài liệu hỗ trợ đào tạo hoặc các team phát triển khác về tích hợp lấy dữ liệu theo tài liệu API hoặc dataset mà bộ phận cung cấp.
1. Trình độ học vấn/Chứng chỉ
2. Kinh nghiệm làm việc
3. Kiến thức/Năng lực chuyên môn/Kỹ năng
4. Năng lực cốt lõi
LỢI ÍCH VÀ QUYỀN LỢI
1. Cộng đồng những người làm nghề chính trực và dấn thân phụng sự
2. Tổng thu nhập theo năng lực
3. Chế độ đãi ngộ
4. Tổ chức học tập và văn hóa sôi nổi
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|