SENIOR DATA ANALYST / ANALYTICS ENGINEER

TỔNG QUAN VAI TRÒ

Vị trí Senior Data Analyst / Analytics Engineer đóng vai trò cầu nối "full-stack" quan trọng: vừa thiết kế kiến trúc data model & pipeline vững chắc trên BigQuery, vừa trực tiếp phân tích sâu dữ liệu phục vụ báo cáo chiến lược cho Ban Giám đốc (BOD). Bạn chính là người đảm bảo dữ liệu luôn "sạch, chuẩn, đúng hạn" và biến dữ liệu thô thành insights kinh doanh sắc bén.

TRÁCH NHIỆM CHÍNH

1. Data Modeling & Pipeline Engineering

• Thiết kế, sở hữu và tối ưu hóa Data Model trên BigQuery cho các mảng kinh doanh cốt lõi: Customer, Sales, Inventory, Trade-in (Thu cũ đổi mới), Repair (Sửa chữa).

• Xây dựng và giám sát (monitor) các luồng dữ liệu (pipeline) từ hệ thống nguồn về BigQuery, đảm bảo cam kết SLA về độ tươi (freshness) và thể tích dữ liệu (volume).

2. Data Quality & Metric Governance

• Chuẩn hóa định nghĩa chỉ số (SSOT) theo quy chuẩn của công ty.

• Thiết lập hệ thống kiểm tra chất lượng dữ liệu (Data Quality Check) và cảnh báo sự cố tự động.

3. Phân tích Chuyên sâu phục vụ BOD

• Trực tiếp thực hiện các phân tích định kỳ/chuyên sâu cho C-Level: Profit Contribution (Đóng góp lợi nhuận), Margin chi tiết theo dòng máy mới/cũ/sửa chữa, Inventory Aging (Tuổi tồn kho).

• Trình bày các insight phức tạp một cách cô đọng, dễ hiểu và có tính hành động cao cho BOD.

4. Mentorship & AI Augmentation

• Review SQL code và kiểm tra đầu ra AI (AI-generated code/queries) của cấp Junior.

• Đóng góp xây dựng tài liệu kỹ thuật (documentation) bài bản, giúp hệ thống vận hành bền vững không phụ thuộc cá nhân.

• Ứng dụng GenAI/AI tools để tăng tốc độ làm việc (code/SQL) nhưng luôn duy trì quy trình kiểm thử nghiêm ngặt trước khi bàn giao.

Bắt buộc:

• Chuyên môn SQL & Data Modeling: SQL nâng cao; có kinh nghiệm thực tế thiết kế Data Model từ sơ khai.

• Tech Stack: Thành thạo BigQuery và Looker (hoặc các BI tools có lớp Semantic Layer tương đương).

• Data Quality: Thiết kế được bộ kiểm thử dữ liệu toàn diện (Độ hoàn thiện - Completeness, Độ chính xác - Accuracy, Tính kịp thời - Timeliness).

• Automation: Sử dụng Python thành thạo cho các bài toán tự động hóa.

• AI Fluency: Biết khai thác AI để tăng tốc độ viết code, đồng thời có tư duy phản biện (evaluate & test) để thẩm định chất lượng output của AI.

• Business Acumen: Hiểu rõ Báo cáo kết quả kinh doanh (P&L) ngành Retail; có năng lực truyền đạt insight ngắn gọn, súc tích cho C-Level.

• Làm việc với khối lượng dữ liệu thực tế lớn, đa dạng chiều phân tích (mới, cũ, repair, trade-in).

• Môi trường trao quyền, khuyến khích ứng dụng công nghệ/AI mới để tối ưu hiệu suất làm việc.

• Lộ trình thăng tiến rõ ràng lên các vị trí Lead / Manager.