Check with seller Đà Nẵng => Cần Tuyển Gấp Kỹ sư Big Data / Big Data Engineer (Hadoop, Spark, Kafka) Thanh Khê

Tuyệt vời! Để giúp bạn tuyển dụng Kỹ sư Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) tại Thanh Khê một cách hiệu quả, , bao gồm:

1. Mô Tả Công Việc (Job Description) Hấp Dẫn:

Tiêu Đề:

Kỹ sư Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) - Cơ hội phát triển đột phá tại Thanh Khê!

Giới thiệu về công ty:

Ngắn gọn, súc tích, nêu bật những điểm nổi bật (văn hóa, dự án, công nghệ, phúc lợi).
Ví dụ: Chúng tôi là [Tên công ty], công ty công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực [Lĩnh vực]. Với môi trường làm việc năng động, sáng tạo và đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, chúng tôi đang tìm kiếm một Kỹ sư Big Data tài năng để tham gia vào các dự án đầy thách thức và thú vị.

Mô tả công việc:

Tóm tắt:

Nêu rõ mục tiêu chính của vị trí.
Ví dụ: Chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng, triển khai và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu lớn (Big Data) phục vụ cho các hoạt động kinh doanh của công ty.

Nhiệm vụ cụ thể:

Xây dựng và quản lý các pipeline dữ liệu (data pipelines) mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và chịu lỗi.
Thiết kế và phát triển các giải pháp xử lý dữ liệu lớn bằng Hadoop, Spark, Kafka và các công nghệ liên quan.
Tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống Big Data, đảm bảo khả năng đáp ứng yêu cầu về tốc độ và độ chính xác.
Phối hợp với các bộ phận khác (Data Scientists, Business Analysts) để hiểu yêu cầu và cung cấp các giải pháp dữ liệu phù hợp.
Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ Big Data mới nhất để cải tiến hệ thống và quy trình.
Đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu.
Viết tài liệu kỹ thuật và hướng dẫn sử dụng cho các hệ thống Big Data.

Yêu cầu:

Kỹ năng chuyên môn:

Có kinh nghiệm làm việc từ [Số năm] năm trở lên trong lĩnh vực Big Data.
Thành thạo các công nghệ: Hadoop (HDFS, MapReduce, YARN), Spark (Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming), Kafka.
Có kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình: Java, Scala, Python.
Hiểu biết sâu về các khái niệm và kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (ETL, Data Warehousing, Data Modeling).
Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL (MongoDB, Cassandra, HBase).
Có kinh nghiệm với các công cụ quản lý và giám sát hệ thống Big Data (Cloudera Manager, Ambari).

Kỹ năng mềm:

Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm tốt.
Khả năng giải quyết vấn đề và tư duy logic tốt.
Khả năng giao tiếp và trình bày rõ ràng, hiệu quả.
Khả năng học hỏi nhanh và thích nghi với các công nghệ mới.
Có tinh thần trách nhiệm cao và chủ động trong công việc.

Bằng cấp:

Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính hoặc các ngành liên quan.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Thưởng theo hiệu quả công việc và các dịp lễ, Tết.
Cơ hội phát triển nghề nghiệp và thăng tiến trong công ty.
Được đào tạo và nâng cao kiến thức về các công nghệ Big Data mới nhất.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Các chế độ bảo hiểm (BHYT, BHXH, BHTN) theo quy định của Nhà nước.
Các phúc lợi khác: du lịch, team building, khám sức khỏe định kỳ,...

Địa điểm làm việc:

Thanh Khê, Đà Nẵng.

Cách thức ứng tuyển:

Gửi CV và Cover Letter (nêu rõ kinh nghiệm và kỹ năng liên quan đến Big Data) về địa chỉ email: [Địa chỉ email].
Hoặc nộp hồ sơ trực tiếp tại: [Địa chỉ công ty].
Thời hạn nộp hồ sơ: [Ngày/Tháng/Năm].

2. Kênh Tuyển Dụng:

Các trang web tuyển dụng uy tín:

Việc làm uy tín
Cantuyengap
tuyendungvieclam
ITviec
#cantuyen

Mạng xã hội:

Facebook (các group về Big Data, IT, việc làm Đà Nẵng)
#cantuyen

Các trường đại học, cao đẳng tại Đà Nẵng:

Đại học Bách khoa Đà Nẵng
Đại học FPT Đà Nẵng
Cao đẳng CNTT Hữu nghị Việt – Hàn

Headhunter/Công ty tuyển dụng chuyên về IT:

Liên hệ với các headhunter hoặc công ty tuyển dụng uy tín để được hỗ trợ tìm kiếm ứng viên phù hợp.

Nhân viên giới thiệu:

Khuyến khích nhân viên hiện tại giới thiệu ứng viên tiềm năng (có thể có chính sách thưởng cho người giới thiệu).

3. Quá Trình Phỏng Vấn:

Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ:

Đọc kỹ CV và Cover Letter để đánh giá kinh nghiệm, kỹ năng và sự phù hợp của ứng viên với yêu cầu công việc.

Vòng 2: Phỏng vấn sơ bộ (qua điện thoại hoặc video call):

Giới thiệu về công ty và vị trí tuyển dụng.
Hỏi về kinh nghiệm làm việc, kỹ năng chuyên môn và động lực làm việc của ứng viên.
Đánh giá khả năng giao tiếp và tư duy của ứng viên.

Vòng 3: Phỏng vấn kỹ thuật (trực tiếp):

Kiểm tra kiến thức chuyên môn về Big Data (Hadoop, Spark, Kafka).
Đặt các câu hỏi về thiết kế hệ thống, tối ưu hóa hiệu suất và giải quyết vấn đề.
Có thể yêu cầu ứng viên viết code hoặc giải quyết một bài toán thực tế.
Đánh giá khả năng tư duy logic, giải quyết vấn đề và làm việc nhóm của ứng viên.

Vòng 4: Phỏng vấn với quản lý:

Trao đổi về văn hóa công ty, mục tiêu phát triển nghề nghiệp và các vấn đề liên quan đến công việc.
Đánh giá sự phù hợp của ứng viên với văn hóa công ty và khả năng làm việc lâu dài.

4. Lưu Ý Quan Trọng:

Mức lương:

Nghiên cứu thị trường để đưa ra mức lương cạnh tranh, phù hợp với năng lực và kinh nghiệm của ứng viên.

Phúc lợi:

Cung cấp các phúc lợi hấp dẫn để thu hút và giữ chân nhân tài.

Môi trường làm việc:

Tạo môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp để nhân viên có thể phát huy tối đa khả năng của mình.

Đào tạo:

Đầu tư vào đào tạo và phát triển nhân viên để nâng cao kiến thức và kỹ năng của họ.

Tính minh bạch:

Cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác về công việc, quyền lợi và trách nhiệm cho ứng viên.

Phản hồi:

Phản hồi cho tất cả các ứng viên, kể cả những người không được chọn, để thể hiện sự tôn trọng và chuyên nghiệp.

Thời gian:

Cố gắng rút ngắn thời gian tuyển dụng để không bỏ lỡ các ứng viên tiềm năng.

Ví dụ một số câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật:

Bạn đã từng xây dựng data pipeline nào chưa? Mô tả chi tiết về kiến trúc, các công nghệ sử dụng và những thách thức gặp phải.
Hãy giải thích sự khác biệt giữa Hadoop và Spark. Khi nào nên sử dụng Hadoop, khi nào nên sử dụng Spark?
Bạn đã từng làm việc với Kafka chưa? Mô tả cách Kafka hoạt động và các use case phổ biến của Kafka.
Bạn đã từng gặp vấn đề về hiệu suất khi xử lý dữ liệu lớn chưa? Bạn đã làm gì để giải quyết vấn đề đó?
Hãy thiết kế một hệ thống để xử lý dữ liệu log từ các máy chủ web. Hệ thống này cần có khả năng thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu log trong thời gian thực.

Contact seller Share

Comments