Senior Data Engineer

1. Xây dựng & phát triển Data Platform

·       Thiết kế, phát triển và vận hành nền tảng dữ liệu phục vụ OMS, WMS, OPS và các hệ thống nghiệp vụ; tích hợp PostgreSQL, MongoDB, API, object storage và các nguồn dữ liệu khác.

·       Xây dựng pipeline batch, incremental và CDC/streaming bằng Python, Airflow, Kafka/Kafka Connect/Debezium; sử dụng Spark/Flink khi bài toán yêu cầu xử lý phân tán hoặc near real-time.

·       Thiết kế pipeline production-grade với idempotency, retry, backfill, watermark, deduplication, schema evolution và khả năng tái xử lý.

·       Chuẩn hóa kiến trúc Lakehouse/Bronze–Silver–Gold ở mức phù hợp, bảo đảm lineage, traceability, reliability và khả năng mở rộng.

2. Software Engineering cho Data

·       Viết Python và SQL chất lượng production: cấu trúc rõ ràng, testable, maintainable, có logging, error handling và automated test.

·       Xây dựng service, internal API, connector hoặc worker phục vụ ingest, transform, data quality và tích hợp dữ liệu.

·       Áp dụng software engineering practices: code review, coding convention, unit/integration test, dependency management và versioning.

·       Tối ưu database access, query plan, concurrency, memory/CPU và hiệu năng xử lý dữ liệu.

3. Data Infrastructure & Platform Engineering

·       Triển khai và vận hành workload dữ liệu trên Docker/Kubernetes; làm việc với Airflow, Spark Operator, Flink và các workload stateful khi cần.

·       Thiết kế CI/CD hoặc GitOps cho DAG, data jobs, services và database migration; chuẩn hóa quy trình deploy staging/production.

·       Quản lý resource limits, secrets, persistent storage, networking, access control, checkpoint và cấu hình môi trường.

·       Xây dựng observability gồm logging, metrics, alerting, health check và runbook; troubleshooting end-to-end từ application đến orchestration, compute, database và storage.

·       Tối ưu reliability, scalability và chi phí hạ tầng dữ liệu; tham gia capacity planning và xử lý incident production.

4. Data Engineering & Data Quality

·       Hiểu và triển khai data modeling, dimension/fact và data mart cho các domain đơn hàng, inbound, outbound, tồn kho, hoàn trả, SLA và năng suất vận hành.

·       Thiết lập data contract và kiểm soát schema, completeness, uniqueness, freshness, reconciliation; bảo đảm dữ liệu đủ tin cậy cho vận hành và báo cáo.

·       Phối hợp với Product/Ops để hiểu business flow và chuyển yêu cầu thành pipeline, dataset hoặc data service phù hợp; vị trí không thiên về BI/analyst.

5. Technical Ownership

·       Chịu ownership từ thiết kế kiến trúc, coding, deployment đến vận hành production và xử lý sự cố.

·       Review code, tài liệu hóa kiến trúc và hướng dẫn kỹ sư khác; đánh giá công nghệ dựa trên hiệu quả, độ phức tạp vận hành và chi phí.

· 

• Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm ở Data Engineering, Backend Engineering, Platform/Infrastructure Engineering hoặc vị trí tương đương; có kinh nghiệm thực tế xây dựng hệ thống dữ liệu production.
•  Không bắt buộc xuất thân thuần Data Engineer. Phù hợp với Backend/Platform Engineer code mạnh, hiểu database và distributed systems, muốn tập trung vào Data Platform.
• Ưu tiên ứng viên từng tự xây dựng hoặc nâng cấp nền tảng ở công ty đang tăng trưởng, có khả năng tự ra quyết định kỹ thuật và ownership cao.
• Code mạnh là yêu cầu cốt lõi, đặc biệt Python + SQL.
• Chấp nhận ứng viên đi lên từ Backend Engineer / Platform Engineer / Infrastructure Engineer, không bắt buộc DE thuần.
• Phải hiểu Data Engineering, ETL/ELT, CDC, data modeling, data quality.
• Nặng hơn về Kubernetes, Docker, CI/CD, observability, distributed systems, reliability và production troubleshooting. Airflow/Kafka/Debezium/Spark/Flink chuyển thành nhóm công nghệ quan trọng nhưng không bắt ứng viên phải giỏi tất cả.
• Nhấn mạnh kiểu người có thể code + build + deploy + operate Data Platform end-to-end.