Bảo hiểm Phú Hưng ★ 2.9

[A] DATA ENGINEERING & DATABASE

- Thiết kế và xây dựng hệ thống dữ liệu (ETL trên SQL Server) chạy ổn định, chính xác và an toàn.

Design and build the data platform (ETL on SQL Server) to run reliably, accurately, and securely.

- Thiết kế và xây dựng mô hình dữ liệu, tài liệu và báo cáo nghiệp vụ; phát triển truy vấn và xử lý dữ liệu chạy nhanh, đáng tin cậy.

Design and build new data models, documentation, and business reports; develop database logic that runs fast and reliably.

- Kết nối các hệ thống nội bộ và đối tác qua API để dữ liệu lưu thông thông suốt.

Connect internal systems and external partners through APIs so data flows smoothly across the business.

[B] AI / LLM INTEGRATION

- Xây dựng ứng dụng AI khai thác dữ liệu nội bộ, ưu tiên chạy nội bộ để bảo mật.

Build AI applications that leverage internal data, favouring on-premise deployment for security.

- Chọn giải pháp AI phù hợp cho từng bài toán, cân đối giữa hiệu quả và bảo mật.

Choose the right AI approach for each problem, balancing effectiveness and security.

- Xây dựng AI Agent tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống để tự động hoá công việc lặp lại.

Build AI agents that pull together data from multiple systems to automate repetitive work.

[C] AUTOMATION & GOVERNANCE

- Tự động hoá các tác vụ thủ công để tiết kiệm thời gian; đề xuất hướng phát triển AI/data mang lại lợi ích rõ ràng.

Automate manual tasks to save time; propose AI/data initiatives that deliver clear business value.

- Đảm bảo các hệ thống AI bảo mật và tuân thủ; chọn hạ tầng phù hợp với yêu cầu bảo vệ dữ liệu.

Keep AI systems secure and compliant; choose infrastructure that fits data-protection needs.

- Thực hiện các nhiệm vụ khác theo phân công của Trưởng phòng CNTT.

Perform other tasks as assigned by the IT Manager.

- Có kinh nghiệm 2–3 năm ở vị trí Data Engineer, ML Engineer hoặc tương đương

Experience: 2–3 years as a Data Engineer, ML Engineer, or equivalent

- Bằng cấp: Đại học trở lên— CNTT, Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Khoa học Dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan có nền tảng Toán học/Thống kê vững chắc

Degree: University or above — IT, AI, Data Science, or related field with strong Math/Statistics background

BẮT BUỘC / MANDATORY

- T-SQL (cốt lõi): thành thạo query phức tạp, stored procedure, view, trigger, index, CTE, window function; tối ưu hiệu năng và thiết kế schema; đọc hiểu và tái cấu trúc hệ thống dữ liệu cũ.

T-SQL (core): strong command of complex queries, stored procedures, views, triggers, indexes, CTEs, window functions; performance tuning and schema design; ability to read and refactor legacy data systems.

- Tư duy dữ liệu & AI: đọc hiểu và phân tích dữ liệu; nắm cơ bản về LLM / Generative AI và cách gọi API hoặc chạy mô hình nội bộ; biết kỹ thuật quản lý ngữ cảnh (context engineering): tổ chức và tối ưu context window, ghép nối dữ liệu truy xuất (retrieval grounding), chunking và quản lý bộ nhớ cho AI Agent.

Data & AI literacy: read and analyse data; working knowledge of LLM / Generative AI and how to call APIs or run on-premise models; context engineering — managing and optimising the context window, retrieval grounding, chunking, and memory management for AI agents.

- Python 3.x & Git: viết ETL pipeline, automation script, xử lý và làm sạch dữ liệu độc lập; sử dụng Git cơ bản.

Python 3.x & Git: build ETL pipelines, automation scripts, process and clean data independently; basic Git.

ƯU TIÊN / PREFERRED (tie-breaker)

- RAG/LLM/vector DB (FAISS, Chroma, Qdrant); Ollama, LangChain hoặc LlamaIndex; message queue / event-driven (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus hoặc Redis Streams) cho tích hợp dữ liệu bất đồng bộ; n8n automation; Power BI; kinh nghiệm lĩnh vực bảo hiểm/tài chính.

RAG/LLM/vector DB (FAISS, Chroma, Qdrant); Ollama, LangChain or LlamaIndex; message queue / event-driven integration (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus or Redis Streams) for asynchronous data flows; n8n automation; Power BI; insurance or financial services domain experience.