Analytics Engineer (Advanced SQL, Python, Data Analyst)

3 Lý do để gia nhập công ty

• Product: Exciting product
• People: Passionate coworkers
• Personal: Personal growth opportunities

Mô tả công việc

1. MỤC TIÊU VỊ TRÍ

Xây dựng nền tảng dữ liệu sạch, có cấu trúc và hiệu suất cao để phục vụ cho việc ra quyết định kinh doanh và tích hợp vào các giải pháp AI. Vai trò này tập trung vào việc mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling) ở tầng trung gian, đảm bảo dữ liệu thô được chuyển hóa thành các tập dữ liệu có giá trị (Analytics-ready datasets) một cách tự động, chính xác và nhất quán.

2. TRÁCH NHIỆM CHÍNH

• Mô hình hóa Dữ liệu (Data Modeling): Thiết kế và xây dựng các bảng dữ liệu tối ưu (Dimension/Fact tables) trong Data Warehouse. Sử dụng công cụ hiện đại (như dbt) để quản lý mã nguồn dữ liệu, đảm bảo tính kế thừa và dễ bảo trì.
• Xây dựng & Tối ưu Pipeline Dữ liệu: Phối hợp cùng Data Engineer để chuyển hóa dữ liệu thô từ nhiều nguồn (YouTube Analytics, TikTok, Facebook, CRM...) thành các mô hình dữ liệu kinh doanh chuẩn mực. Tối ưu hóa hiệu suất truy vấn để giảm thiểu chi phí vận hành kho dữ liệu.
• Đảm bảo Chất lượng & Quản trị Dữ liệu: Thiết lập các quy chuẩn về Data Quality, Testing và Documentation. Xây dựng "Single Source of Truth" để đảm bảo các phòng ban (Creator Management, Marketing, Ops...) đều sử dụng chung một bộ chỉ số thống nhất.
• Hỗ trợ Hệ sinh thái AI (RAG-ready Data): Cấu trúc hóa dữ liệu phi cấu trúc và chuẩn bị các tập dữ liệu sạch để nạp vào Vector Database phục vụ cho các AI Agents. Đảm bảo tri thức dữ liệu được "indexing" chính xác cho các bài toán Generative AI.
• Phát triển Dashboard & Insights: Hỗ trợ team BA và Data Analyst xây dựng các báo cáo/dashboard phức tạp, cung cấp các lớp dữ liệu nền tảng (Base layers) để người dùng có thể tự phục vụ (Self-service analytics).

Yêu cầu công việc

• Thành thạo SQL & dbt: Khả năng viết SQL ở trình độ nâng cao (Advanced SQL). Thành thạo công cụ dbt (data build tool) để quản lý quy trình biến đổi dữ liệu (Transformations).
• Am hiểu Data Warehouse: Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống kho dữ liệu hiện đại (ưu tiên Google BigQuery, Snowflake hoặc AWS Redshift). Hiểu rõ các mô hình thiết kế dữ liệu (Star Schema, Snowflake Schema).
• Kỹ năng Lập trình & Version Control: Sử dụng tốt Python để xử lý dữ liệu và thành thạo Git/GitHub cho việc quản lý mã nguồn theo tư duy Software Engineering.
• Tư duy Hệ thống & Dữ liệu: Khả năng hiểu sâu sắc logic nghiệp vụ để chuyển hóa thành logic dữ liệu. Có tư duy chặt chẽ về tính đúng đắn và độ tin cậy của con số.
• Hiểu biết về BI Tools: Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ trực quan hóa dữ liệu (như Google Looker Studio, Power BI hoặc Tableau).

Kinh nghiệm: Có ít nhất 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Engineering, Data Analytics hoặc BI Developer.

Tại sao bạn sẽ yêu thích làm việc tại đây

• Thu nhập: lương cứng thoả thuận theo năng lực
• Lương tháng 13, thưởng performance
• Thưởng theo chính sách của công ty bao gồm thưởng dịp lễ, Tết, sự kiện của công ty
• Môi trường làm việc thoải mái, năng động, thân thiện, cơ hội thăng tiến cao.
• 12 ngày phép + ngày nghỉ sinh nhật, số ngày phép sẽ tăng theo internal level và thâm niên làm việc
• Được hưởng đầy đủ các chế độ phúc lợi như BHXH, BHYT, tham gia Công đoàn
• Hưởng các chế độ về: sinh nhật, cưới hỏi, ốm đau, thai sản.