KINH DOANH F88 ★ 3.6

A. MÔ TẢ CÔNG VIỆC

1. Nhiệm vụ chính

1.1. Phân tích yêu cầu nghiệp vụ

• Tiếp nhận và phân tích yêu cầu từ các bộ phận liên quan (Kinh doanh, Marketing, Vận hành...)
• Tư vấn giải pháp phân tích phù hợp với mục tiêu đề ra
• Xác định nguồn dữ liệu phục vụ báo cáo hoặc chiến dịch

1.2. Thu thập và xử lý dữ liệu

• Phối hợp với team Data Engineering để thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
• Phối hợp thiết kế luồng dữ liệu (ETL), xây dựng mô hình dữ liệu dùng chung, đảm bảo tính linh hoạt và tái sử dụng
• Phối hợp quản lý từ điển dữ liệu, hỗ trợ thống nhất ngôn ngữ dữ liệu trong toàn doanh nghiệp

1.3. Phân tích hiệu suất kinh doanh và hỗ trợ chương trình thi đua

• Xây dựng hệ thống chỉ số đánh giá hiệu quả phục vụ tính thưởng và ghi nhận thành tích
• Phối hợp với các bộ phận liên quan để thiết kế cơ chế thưởng minh bạch, công bằng, gắn với kết quả kinh doanh thực tế
• Hỗ trợ triển khai và đo lường hiệu quả các chương trình thi đua nội bộ (contest, incentive campaigns...)
• Cung cấp báo cáo định kỳ và phân tích chuyên sâu nhằm tối ưu hóa chính sách thưởng và thi đua

1.4. Phân tích dữ liệu và xây dựng báo cáo

• Phân tích các chỉ số vận hành và tài chính để đưa ra bức tranh toàn cảnh về hoạt động kinh doanh.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ BI (Power BI, Tableau...), kết hợp với giải thích rõ ràng giúp ra quyết định dễ dàng hơn.
• Phát triển dashboard tự động, cập nhật thời gian thực phục vụ quản trị và vận hành

1.5. Xây dựng & vận hành nền tảng dữ liệu (DE)

• Thiết kế, xây dựng và tối ưu pipeline ETL/ELT từ nhiều nguồn dữ liệu phục vụ phân tích, báo cáo và vận hành.
• Phát triển, quản trị Data Warehouse, Data Lake, Data Mart đảm bảo dữ liệu chuẩn hóa, bảo mật và dễ khai thác.
• Giám sát hoạt động hệ thống dữ liệu, xử lý sự cố pipeline, đảm bảo tính ổn định và liên tục của luồng dữ liệu.
• Tối ưu hiệu năng truy vấn, cải thiện tốc độ xử lý và khai thác dữ liệu cho các phòng ban kinh doanh.
• Phối hợp với các bộ phận liên quan để xây dựng nền tảng dữ liệu hỗ trợ ra quyết định và phát triển mô hình phân tích nâng cao.

2. Thời gian làm việc: 08h30 - 17h30 (Thứ Hai - Thứ Sáu; nghỉ Thứ Bảy + Chủ nhật)

3. Địa điểm làm việc: Tòa nhà G-Group, số 5 Nguyễn Thị Duệ, Cầu Giấy, Hà Nội

B. QUYỀN LỢI

1. Chế độ chính sách:

• Lương thưởng cạnh tranh trên thị trường
• Thưởng cuối năm + thưởng Lễ/Tết + thưởng sinh nhật + thưởng đột xuất khi hoàn thành tốt nhiệm vụ
• 12 ngày phép năm + nghỉ phép theo thâm niên
• BHXH + chế độ bảo hiểm đặc biệt dành cho nhân viên (F88 Care)

2. Môi trường làm việc:

• Cơ hội làm việc tại Công ty Fintech hàng đầu về dịch vụ tài chính
• Được làm việc trong môi trường trẻ năng động, luôn coi Công nghệ thông tin là yếu tố trọng tâm để phát triển
• Thời gian làm việc thoải mái, tự chủ động trong công việc
• Áp dụng mô hình phát triển phần mềm theo Agile, Scrum
• Được tiếp cận với các Công nghệ hiện tại tiên tiến nhất trên thế giới hiện nay
• Môi trường làm việc cởi mở và năng động với các giá trị cốt lõi sâu sắc truyền cảm hứng làm việc đến nhân viên
• Khuyến khích trao đổi ý tưởng, đề cao sự sáng tạo trong công việc
• Cơ hội tham gia gắn kết với tập thể thông qua các hoạt động văn hóa sôi động: Teambuilding, Tất niên, 8/3, 20/10, Giáng sinh…

3. Cơ hội phát triển:

• F88 cam kết cho bạn nền tảng vững chắc để học hỏi và phát triển
• Tham gia đào tạo bài bản, chuyên nghiệp từ Học viện F88
• Sẵn sàng trao quyền, cơ hội đột phá cho nhân viên

C. YÊU CẦU CÔNG VIỆC

• Tối thiểu 05 năm kinh nghiệm trong các vai trò: Data Analyst, Data Engineer, BI, hoặc vị trí dữ liệu tương đương.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm tại doanh nghiệp tài chính, ngân hàng, viễn thông hoặc công nghệ
• Sử dụng thành thạo SQL và ít nhất một ngôn ngữ phân tích như Python/R
• Có kinh nghiệm xây dựng pipeline dữ liệu, mô hình dữ liệu và báo cáo tự động
• Thành thạo các công cụ BI như Power BI, Tableau, Qlik...
• Nắm vững các kỹ thuật phân tích định lượng, phân khúc khách hàng, thống kê mô tả & suy diễn
• Có khả năng truyền đạt thông tin phức tạp theo cách đơn giản, dễ hiểu và thuyết phục
• Tư duy Agile, chủ động phối hợp đa phòng ban, từng làm việc trong môi trường Scrum là một lợi thế
• Có kinh nghiệm xây dựng ETL/ELT, làm việc với DWH/Data Lake là lợi thế.