Check with seller Đà Nẵng => Tuyển Data Warehouse Architect (Kimball/Inmon) Hòa Hiệp Bắc, Đà Nẵng hôm nay

Tuyển Data Warehouse Architect là một công việc quan trọng, đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu. để viết một bản mô tả công việc (JD) hấp dẫn và thu hút ứng viên tiềm năng cho vị trí Data Warehouse Architect tại Hòa Hiệp Bắc, Đà Nẵng, tập trung vào hai phương pháp Kimball và Inmon:

1. Tiêu Đề:

Data Warehouse Architect (Kimball/Inmon) - Đà Nẵng

(Rõ ràng, bao gồm vị trí, công nghệ chính và địa điểm)

2. Tóm Tắt Công Việc (Job Summary):

Nêu bật mục tiêu chính của vị trí, trách nhiệm cốt lõi và giá trị mà ứng viên sẽ mang lại cho công ty.
Nhấn mạnh cơ hội phát triển sự nghiệp và đóng góp vào dự án quan trọng.
Ngắn gọn, súc tích, không quá 3-4 dòng.

Ví dụ:

> Chúng tôi đang tìm kiếm một Data Warehouse Architect giàu kinh nghiệm, am hiểu sâu sắc về các phương pháp luận Kimball và Inmon, để tham gia vào đội ngũ Data & Analytics tại Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT ở Đà Nẵng. Bạn sẽ chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và duy trì các giải pháp Data Warehouse mạnh mẽ, hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

3. Trách Nhiệm Công Việc (Responsibilities):

Liệt kê chi tiết các nhiệm vụ và trách nhiệm chính mà ứng viên sẽ đảm nhận.
Sử dụng động từ mạnh mẽ để mô tả các hành động.
Chia nhỏ các trách nhiệm phức tạp thành các bước nhỏ hơn.
Nhấn mạnh các trách nhiệm liên quan đến Kimball/Inmon.

Ví dụ:

Thiết kế và Phát triển Data Warehouse:

Thiết kế và xây dựng kiến trúc Data Warehouse dựa trên phương pháp luận Kimball hoặc Inmon, phù hợp với yêu cầu kinh doanh.
Xác định các yêu cầu dữ liệu, nguồn dữ liệu và quy trình ETL/ELT.
Phát triển các mô hình dữ liệu (dimensional modeling/normalized data modeling) và lược đồ (schema) để đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng.
Xây dựng và duy trì các quy trình ETL/ELT để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào Data Warehouse.

Quản lý Dữ liệu và Hiệu suất:

Đảm bảo chất lượng dữ liệu, tính nhất quán và bảo mật trong Data Warehouse.
Theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất của Data Warehouse, bao gồm truy vấn, ETL/ELT và báo cáo.
Xây dựng và duy trì tài liệu kỹ thuật chi tiết về kiến trúc Data Warehouse, mô hình dữ liệu và quy trình ETL/ELT.

Hợp tác và Lãnh đạo:

Hợp tác chặt chẽ với các bên liên quan, bao gồm quản lý sản phẩm, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và người dùng cuối, để hiểu và đáp ứng nhu cầu của họ.
Lãnh đạo và hướng dẫn các thành viên khác trong nhóm về kiến trúc Data Warehouse và các phương pháp hay nhất.
Nghiên cứu và đánh giá các công nghệ và xu hướng mới trong lĩnh vực Data Warehousing để cải tiến và tối ưu hóa các giải pháp hiện tại.

Khác:

Tham gia vào việc lựa chọn và triển khai các công cụ và nền tảng Data Warehouse.
Đóng góp vào việc xây dựng văn hóa dữ liệu trong công ty.

4. Yêu Cầu Công Việc (Requirements):

Liệt kê các kỹ năng, kinh nghiệm và trình độ học vấn cần thiết để thực hiện công việc thành công.
Chia thành hai phần: Bắt buộc và Ưu tiên.
Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, dễ hiểu.
Đảm bảo các yêu cầu là thực tế và phù hợp với mức lương.

Ví dụ:

Bắt buộc:

Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Data Warehousing, với vai trò kiến trúc sư hoặc kỹ sư dữ liệu cấp cao.
Kinh nghiệm sâu sắc về một trong hai phương pháp luận Kimball (dimensional modeling) hoặc Inmon (normalized data modeling).
Kinh nghiệm thiết kế và xây dựng Data Warehouse trên các nền tảng khác nhau (ví dụ: Snowflake, Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift, Google BigQuery).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ ETL/ELT (ví dụ: Informatica PowerCenter, Apache Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue).
Kinh nghiệm làm việc với SQL và các ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Python, Scala).
Khả năng giao tiếp và làm việc nhóm tốt.
Có khả năng phân tích vấn đề và đưa ra giải pháp hiệu quả.

Ưu tiên:

Chứng chỉ liên quan đến Data Warehousing (ví dụ: AWS Certified Data Analytics – Specialty, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate).
Kinh nghiệm làm việc với các công nghệ Big Data (ví dụ: Hadoop, Spark).
Kinh nghiệm làm việc trong môi trường Agile/Scrum.
Hiểu biết về các khái niệm như Data Lake, Data Governance và Data Quality.

5. Quyền Lợi (Benefits):

Liệt kê các quyền lợi mà công ty cung cấp cho nhân viên, bao gồm lương thưởng, bảo hiểm, ngày nghỉ, đào tạo và phát triển, v.v.
Nêu bật những quyền lợi đặc biệt hoặc cạnh tranh mà công ty có thể cung cấp.
Đảm bảo thông tin là chính xác và cập nhật.

Ví dụ:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Thưởng hiệu suất hàng năm.
Bảo hiểm sức khỏe toàn diện.
12 ngày phép năm, tăng lên theo thâm niên.
Cơ hội đào tạo và phát triển chuyên môn.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Cơ hội tham gia vào các dự án lớn và có ý nghĩa.
Các hoạt động team-building thường xuyên.
Văn phòng làm việc hiện đại, tiện nghi tại Hòa Hiệp Bắc, Đà Nẵng.

6. Giới Thiệu Về Công Ty:

Cung cấp một đoạn giới thiệu ngắn gọn về công ty, bao gồm tầm nhìn, sứ mệnh, giá trị cốt lõi và các thành tựu nổi bật.
Tạo ấn tượng tích cực và thu hút ứng viên tiềm năng.

Ví dụ:

> Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT là một công ty công nghệ hàng đầu chuyên cung cấp các giải pháp [Mô tả ngành nghề]. Chúng tôi cam kết mang đến cho khách hàng những sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao, đồng thời tạo ra một môi trường làm việc tốt nhất cho nhân viên. Với đội ngũ nhân viên tài năng và đam mê, chúng tôi không ngừng đổi mới và phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

7. Thông Tin Liên Hệ:

Cung cấp thông tin liên hệ chi tiết để ứng viên có thể nộp hồ sơ hoặc liên hệ để biết thêm thông tin.
Bao gồm địa chỉ email, số điện thoại và đường dẫn đến trang web tuyển dụng của công ty.

Ví dụ:

> Ứng viên quan tâm vui lòng gửi hồ sơ (CV và thư xin việc) về địa chỉ email: [email protected]
> Hoặc liên hệ số điện thoại: [Số điện thoại] để được hỗ trợ.
> Tìm hiểu thêm về chúng tôi tại: [Website]

Lưu ý quan trọng:

Nghiên cứu kỹ về công ty và ngành nghề:

Tìm hiểu về các dự án Data Warehouse hiện tại của công ty và các công nghệ mà họ đang sử dụng.

Sử dụng từ khóa phù hợp:

Sử dụng các từ khóa mà ứng viên tiềm năng có thể tìm kiếm (ví dụ: Kimball, Inmon, Data Warehouse Architect, ETL, Data Modeling).

Kiểm tra lỗi chính tả và ngữ pháp:

Đảm bảo bản mô tả công việc không có lỗi chính tả hoặc ngữ pháp.

Tùy chỉnh cho phù hợp:

Điều chỉnh bản mô tả công việc để phù hợp với nhu cầu cụ thể của công ty và vị trí công việc.

Tham khảo các JD tương tự:

Xem các bản mô tả công việc Data Warehouse Architect khác để có thêm ý tưởng.

Mức lương cạnh tranh:

Tham khảo mức lương thị trường cho vị trí Data Warehouse Architect tại Đà Nẵng để đưa ra mức lương phù hợp.

Contact seller Share

Comments