– Chuyên môn Kỹ thuật:
• Công cụ và Công nghệ: Có kinh nghiệm thực tế với các công cụ quản lý dữ liệu, quy trình ETL (Extract, Transform, Load) và hiểu biết về công nghệ dữ liệu lớn (big data) và nền tảng đám mây (cloud platforms).
• Tích hợp dữ liệu: Thành thạo trong việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch trên nhiều nền tảng và hệ thống khác nhau.
– Kỹ năng Giao tiếp và Hợp tác:
• Hợp tác liên phòng ban: Kinh nghiệm làm việc với nhiều bộ phận khác nhau, bao gồm CNTT, vận hành và đơn vị kinh doanh để thúc đẩy các sáng kiến tập trung vào dữ liệu.
• Kết nối với các bên liên quan: Khả năng truyền đạt hiệu quả các chiến lược và sáng kiến dữ liệu đến cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật.
– Kiến thức về Quy định và Tuân thủ:
• Tiêu chuẩn ngành: Hiểu biết về các tiêu chuẩn và quy định quản lý dữ liệu liên quan đến ngành sản xuất và bất động sản.
• Triển khai tuân thủ: Kinh nghiệm đảm bảo các quy trình dữ liệu tuân thủ đầy đủ các yêu cầu pháp lý và quy định có liên quan.
– Bằng cử nhân trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính, Hệ thống Thông tin, Kỹ thuật, Quản trị Kinh doanh, Toán học hoặc ngành liên quan.
– Kỹ năng CNTT Cần Thiết:
Hệ thống Quản lý Cơ sở Dữ liệu (DBMS):
• Thành thạo SQL và NoSQL: Khả năng thiết kế, triển khai và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (MySQL, PostgreSQL) và phi quan hệ (MongoDB) để xử lý nhiều loại dữ liệu.
Tích hợp Dữ liệu và Quy trình ETL:
• Phát triển Hệ thống Luồng Dữ liệu: Khả năng xây dựng và quản lý pipeline dữ liệu, đảm bảo luồng dữ liệu liên tục, hỗ trợ phân tích và báo cáo theo thời gian thực.
• Công cụ ETL: Kỹ năng sử dụng các công cụ Extract, Transform, Load (ETL) để tối ưu hóa quá trình di chuyển và tích hợp dữ liệu trên nhiều nền tảng.
Ngôn ngữ Lập trình và Scripting:
• Python và R: Thành thạo xử lý dữ liệu, phân tích và tự động hóa các tác vụ liên quan đến dữ liệu.
• Shell Scripting: Kinh nghiệm viết script để tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu và hệ thống.
Điện toán Đám mây và Công nghệ Dữ liệu Lớn:
• Nền tảng Đám mây: Hiểu biết về AWS, Azure, Google Cloud để cung cấp giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu có thể mở rộng.
• Công cụ Dữ liệu Lớn: Kiến thức về Hadoop, Spark, Kafka để xử lý tập dữ liệu lớn và luồng dữ liệu thời gian thực.
Bảo mật Dữ liệu và Tuân thủ:
• Tuân thủ Quy Định: Nhận thức về các tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu trong ngành sản xuất và bất động sản.
• Giao thức Bảo mật: Hiểu biết về mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập, và các biện pháp bảo mật để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
Công cụ Trực quan hóa Dữ liệu và BI:
• Công cụ BI: Thành thạo Tableau, Power BI để tạo bảng điều khiển tương tác và báo cáo dữ liệu phức tạp một cách trực quan.
Hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP):
• Tích hợp ERP: Kinh nghiệm trong tích hợp và quản lý dữ liệu trong hệ thống ERP, đảm bảo luồng dữ liệu thống nhất giữa các bộ phận kinh doanh.
Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA):
• Công cụ RPA: Kiến thức về công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot để giảm bớt các tác vụ lặp lại, nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong quản lý dữ liệu.
Công cụ Quản lý Dự án và Hợp tác:
• Phương pháp Agile: Hiểu biết về quản lý dự án Agile và các công cụ như Jira, Trello để giám sát dự án dữ liệu và thúc đẩy hợp tác liên phòng ban.
– Tối thiểu 4 năm làm việc trong vai trò phân tích dữ liệu (Data Analyst).
– Thành thạo tiếng Anh và tiếng Việt ở mức giao tiếp, có khả năng đọc, viết và nghe hiểu tiếng Anh.
