Ngân hàng Oricombank - OCB ★ 3.2

MỤC ĐÍCH CHỨC DANH:

- Chịu trách nhiệm xây dựng, định hướng và quản trị kiến trúc dữ liệu nhằm bảo đảm dữ liệu được tổ chức, tích hợp, lưu trữ và khai thác theo một kiến trúc thống nhất, đáp ứng yêu cầu kinh doanh, khả năng mở rộng, hiệu năng, bảo mật và tuân thủ. Đóng vai trò cầu nối giữa chiến lược dữ liệu, kiến trúc công nghệ và nhu cầu nghiệp vụ, đồng thời định hướng các tiêu chuẩn, mô hình và giải pháp dữ liệu cho Ngân hàng.

MÔ TẢ CÔNG VIỆC:

1. Xây dựng và quản lý Kiến trúc Dữ liệu Doanh nghiệp (Enterprise Data Architecture):

- Xây dựng kiến trúc dữ liệu tổng thể, nguyên tắc, tiêu chuẩn và roadmap dữ liệu.

- Thiết kế kiến trúc dữ liệu mục tiêu phù hợp với chiến lược kinh doanh và công nghệ.

- Xây dựng các blueprint, kiến trúc tham chiếu và định hướng phát triển dài hạn.

2. Thiết kế mô hình dữ liệu và nền tảng dữ liệu:

- Thiết kế Conceptual, Logical, Physical Data Model.

- Thiết kế Data Warehouse, Data Lake/Lakehouse, Data Mart, ODS, Data Vault.

- Đảm bảo dữ liệu có tính nhất quán, khả năng mở rộng, hiệu năng và tái sử dụng.

3. Thiết kế tích hợp và luồng dữ liệu đầu cuối:

- Thiết kế kiến trúc tích hợp dữ liệu giữa các hệ thống nguồn và hệ thống đích.

Xây dựng các pattern cho Batch, CDC, API, Event-driven, Streaming.

- Thiết kế luồng dữ liệu từ nguồn đến lớp khai thác BI, báo cáo và ứng dụng.

4. Quản trị tiêu chuẩn và kiểm soát kiến trúc dữ liệu:

- Ban hành tiêu chuẩn về data model, metadata, naming convention, data lineage, data quality.

- Review và phê duyệt các thiết kế dữ liệu của dự án, vendor và đối tác.

- Đảm bảo tuân thủ Enterprise Architecture và Data Governance.

5. Tư vấn, đánh giá và cải tiến kiến trúc:

- Đánh giá rủi ro kiến trúc, nợ kỹ thuật và vấn đề trùng lặp dữ liệu.

- Đề xuất các giải pháp tối ưu hóa, hiện đại hóa hệ thống dữ liệu.

- Đánh giá công nghệ mới (Databricks, Cloud, Lakehouse, DataOps...) và đưa ra khuyến nghị.

6. Điều phối và hỗ trợ triển khai:

- Làm việc với Business, Data Governance, Data Engineering, BI, Application, Infrastructure, Security.

- Chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành kiến trúc và mô hình dữ liệu.

- Hỗ trợ các dự án trong quá trình triển khai để đảm bảo đúng kiến trúc đã phê duyệt.

1. Chuyên môn về Kiến trúc Dữ liệu

- Có kinh nghiệm vững về Data Architecture, Data Engineering, Data Warehouse hoặc các nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.

- Hiểu sâu về Enterprise Data Architecture, Data Integration Architecture và các kiến trúc dữ liệu hiện đại.

- Có khả năng thiết kế Data Warehouse, Data Lake/Lakehouse, Data Mart và các nền tảng dữ liệu quy mô lớn.

2. Kỹ năng Mô hình hóa Dữ liệu

- Thành thạo thiết kế Conceptual, Logical và Physical Data Model.

- Hiểu rõ các phương pháp mô hình hóa dữ liệu như: Dimensional Modeling (Kimball), 3NF (Inmon), Enterprise Data Modeling, Data Vault (là lợi thế lớn)

3. Kinh nghiệm Công nghệ Dữ liệu

- Có kinh nghiệm với: Databricks và/ hoặc Oracle Data Warehouse

- Có kinh nghiệm với các CSDL: Oracle, SQL Server, MySQL, DB2

- Hiểu biết về Cloud Data Platform: AWS, Azure, GCP

4. Kinh nghiệm Tích hợp Dữ liệu

- Hiểu và thiết kế được các mô hình tích hợp: Batch, CDC, API Integration, Event-driven, Near Real-time, Streaming

- Có kinh nghiệm thiết kế luồng dữ liệu đầu cuối từ hệ thống nguồn đến các lớp khai thác dữ liệu.

5. Năng lực Kiến trúc và Tư vấn

- Chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành kiến trúc dữ liệu và mô hình dữ liệu.

- Đánh giá thiết kế kỹ thuật, nhận diện rủi ro kiến trúc và đưa ra khuyến nghị.

- Có tư duy phân tích, giải quyết vấn đề và làm việc trong môi trường doanh nghiệp phức tạp.

6. Kỹ năng Quản lý và Phối hợp

- Kỹ năng giao tiếp và quản lý stakeholder tốt.

- Có khả năng làm việc với nhiều đội nhóm khác nhau (BU, Data Governance, Data Engineer, BI, Infrastructure, Security, Vendor)

- Có kinh nghiệm làm việc theo Agile/Scrum.