Tập đoàn Viettel cần tuyển gấp kỹ sư dữ liệu lớn với chính sách thưởng cực hấp dẫn
Tập đoàn Viettel cần tuyển gấp kỹ sư dữ liệu lớn với chính sách thưởng cực hấp dẫn
Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông Quân đội (VIETTEL) là nhà cung cấp dịch vụ toàn cầu, luôn đi đầu trong đổi mới sáng tạo và luôn lắng nghe thấu hiểu để đem tới những dịch vụ tốt nhất cho khách hàng.
Bên cạnh viễn thông, Viettel còn tham gia vào lĩnh vực nghiên cứu sản xuất công nghệ cao, phát triển ứng dụng công nghệ số, bưu chính, xây lắp công trình, thương mại và nhiều lĩnh vực khác.
Dưới đây là mẫu tin tuyển dụng về tập đoàn Viettel cần tuyển gấp kỹ sư dữ liệu lớn với chính sách thưởng cực hấp dẫn như sau:
Mô tả công việc kỹ sư dữ liệu lớn - Thiết kế và phát triển mở rộng các job xử lý dữ liệu - Giám sát dữ liệu, chạy và migrate, chuyển đổi dữ liệu giữa các datasources. - Đảm bảo chất lượng dữ liệu - Chịu trách nhiệm bảo trì, cải thiện, làm sạch và thao tác dữ liệu, khắc phục các sự cố tồn tại - Tối ưu hóa CSDL và duy trì nâng cấp các chuẩn kiến trúc của dữ liệu - Xây dựng các tài liệu Thiết kế tổng thể, giải pháp, Thiết kế chi tiết, tài liệu Giám sát. - Nghiên cứu công nghệ mới - Xây dựng framework xử lý dữ liệu - Giám sát số liệu, phân tích để đưa ra các cải tiến hệ thống và quy trình xử lý dữ liệu - Phát triển các báo cáo adhoc - Thiết kế, implement, hỗ trợ các dữ liệu quan trọng và dữ liệu theo thời gian thực Yêu cầu ứng viên (1) Yêu cầu kiến thức: - Kiến thức về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật - Kiến thức về lập trình lưu trữ, xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, Elastic Search...) - Kiến thức về xây dựng luồng xử lý dữ liệu (batch processing, stream procesing, ...) - Kiển thức về các loại CSDL (RDBMS, Graph Databases, NoSQL Products, ...) - Kiến thức về thiết kế, tổ chức DWH (snow schema, star schema, ...) - Kiến thức về thiết kế, tổ chức luồng xử lý dữ liệu (batch processing, stream procesing,...) (2) Yêu cầu kỹ năng: - Kỹ năng chuyên môn - Kỹ năng lập trình thành thạo Java, Python, Scala, SQL. - Kỹ năng đọc bài báo khoa học và lập trình lại các thuật toán, giải pháp đề xuất trong bài báo khoa học. - Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu. - Kỹ năng phân tích và đánh giá thuật toán, mô hình học máy. - Kỹ năng triển khai với các nền tảng containerization (Docker, Kubernetes) là một điểm cộng. - Kỹ năng con người (Personal Skills) - Kỹ năng giải quyết vấn đề. - Tư duy dựa trên dữ liệu và tập trung vào phát triển sản phẩm. - Kỹ năng trình bày (viết, nói) vấn đề, ý tưởng, giải pháp. (3) Kinh nghiệm: - Kinh nghiệm 1-2 năm trong nghiên cứu, phát triển và triển khai trên các hệ thống Big Data. - Kinh nghiệm thiết kế, phát triển, triển khai phần mềm trong thực tế. - Có kinh nghiệm trong xây dựng kiến trúc, phát triển, triển khai các giải pháp phân tích dữ liệu là một điểm cộng. (4) Trình độ học vấn và chuyên môn có Liên quan: - Tốt nghiệp từ loại Khá đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, khoa học máy tính hoặc các ngành STEM khác (Toán-Tin, Toán,...). - Tiếng Anh theo chuẩn TOEIC 550 hoặc tương đương. - Có chứng chỉ về Data Engineer là một điểm cộng (IBM Data Engineer Professional, Tableau Certified, Google Certified,... ). Quyền lợi - Mức lương thu hút và cạnh tranh, ứng viên thỏa thuận khi tham gia phỏng vấn - Chính sách thưởng hấp dẫn: thưởng năm, thưởng ngày lễ Tết, ... theo quy định chung của Tập đoàn Viettel - Đóng BHXH, BHYT, BHTN theo quy định Nhà nước; khám sức khỏe định kỳ hàng năm - Cơ hội tiếp xúc với các dự án lớn, mới mẻ & tham gia xây dựng những sản phẩm lớn và có chỗ đứng trên thị trường Fintech Việt Nam - Cơ hội thăng tiến rõ ràng với nhiều cấp bậc - Cơ hội ứng tuyển thử sức đi học tập và làm việc tại nước ngoài theo các khóa ngắn hạn, dài hạn - Công việc luôn thay đổi, thách thức, không thỏa hiệp với sự lỗi thời. - Lãnh đạo trẻ trung, biết lắng nghe và sẵn sàng tạo cơ hội để cá nhân phát triển bản thân. Đồng nghiệp thân thiện và nhiệt tình. - Nghỉ dưỡng 3 ngày nguyên lương trong năm, hỗ trợ nghỉ dưỡng lên đến 9 triệu/ người - Tham gia các hoạt động thể thao văn hóa, team building, Ngày hội Sáng tạo, giải bóng đá, Viettel’s Got Talent, event quý, event năm, event ngày nghỉ lễ tết,... - Được thư giãn, khơi nguồn sáng tạo với Happy Time mỗi ngày - Thưởng thức bữa trưa được phục vụ ngay tại VDS, được chọn lọc bởi các chuyên gia dinh dưỡng Địa điểm làm việc - Hà Nội |
Lưu ý: Mẫu tin tuyển dụng về kỹ sư dữ liệu lớn với chính sách thưởng cực hấp dẫn của tập đoàn Viettel sẽ có hạn nộp hồ sơ đến hết ngày 03 tháng 7 năm 2025.
Tập đoàn Viettel cần tuyển gấp kỹ sư dữ liệu lớn với chính sách thưởng cực hấp dẫn (Hình từ Internet)
Tổng hợp câu hỏi phỏng vấn dữ liệu lớn và câu trả lời hàng đầu?
Dưới đây là thông tin nội dung tổng hợp câu hỏi phỏng vấn dữ liệu lớn và câu trả lời hàng đầu như sau:
(1) Dữ liệu lớn là gì?
Mặc dù câu hỏi này khá cơ bản, nhưng hãy trả lời rõ ràng và súc tích để chứng minh bạn hiểu thuật ngữ này và phạm vi đầy đủ của nó, làm rõ rằng dữ liệu lớn bao gồm hầu hết mọi loại dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm:
Email.
Nhật ký máy chủ.
Phương tiện truyền thông xã hội.
Tệp người dùng.
Hồ sơ bệnh án.
Tập tin tạm thời.
Cơ sở dữ liệu.
Cảm biến máy móc.
Ô tô.
Thiết bị công nghiệp.
Thiết bị Internet vạn vật (IoT).
Dữ liệu lớn có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc -- trong bất kỳ sự kết hợp nào -- được thu thập từ nhiều nguồn không đồng nhất. Sau khi thu thập, dữ liệu phải được quản lý cẩn thận để có thể khai thác thông tin và chuyển đổi thành thông tin chi tiết có thể hành động được. Khi khai thác dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia khác thường sử dụng các công nghệ tiên tiến như học máy, học sâu, mô hình dự đoán hoặc các phân tích nâng cao khác để hiểu sâu hơn về dữ liệu.
(2) Phân tích dữ liệu lớn có thể mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?
Có một số cách mà dữ liệu lớn có thể mang lại lợi ích cho các tổ chức , miễn là họ có thể trích xuất giá trị từ dữ liệu, có được những hiểu biết có thể hành động và đưa những hiểu biết đó vào hoạt động. Mặc dù bạn sẽ không được yêu cầu liệt kê mọi kết quả có thể có của một dự án dữ liệu lớn, hãy sẵn sàng trích dẫn một số ví dụ chứng minh thành tích hiệu quả của dự án dữ liệu lớn. Bao gồm bất kỳ điều nào sau đây:
Cải thiện dịch vụ khách hàng.
Cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị.
Tăng năng suất lao động.
Cải thiện hoạt động hàng ngày và cung cấp dịch vụ.
Giảm chi phí hoạt động.
Xác định nguồn doanh thu mới.
Cải thiện sản phẩm và dịch vụ.
Có được lợi thế cạnh tranh trong ngành của bạn.
Có được cái nhìn sâu sắc hơn về khách hàng và thị trường.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tuyến đường giao hàng.
Phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ các tổ chức trong các ngành cụ thể. Ví dụ, một công ty tiện ích có thể sử dụng dữ liệu lớn để theo dõi và quản lý lưới điện tốt hơn. Hoặc chính phủ có thể sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện phản ứng khẩn cấp, giảm tội phạm và hỗ trợ các sáng kiến thành phố thông minh .
(3) Bạn có kinh nghiệm gì về dữ liệu lớn?
Nếu bạn đã từng đảm nhiệm các vai trò trước đây trong lĩnh vực dữ liệu lớn, hãy phác thảo chức danh, chức năng, trách nhiệm và lộ trình sự nghiệp của bạn. Bao gồm bất kỳ thách thức cụ thể nào và cách bạn đã vượt qua những thách thức đó. Ngoài ra, hãy đề cập đến bất kỳ điểm nổi bật hoặc thành tích nào liên quan đến một dự án dữ liệu lớn cụ thể hoặc dữ liệu lớn nói chung. Hãy chắc chắn bao gồm bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào bạn đã từng làm việc, đặc biệt là khi chúng liên quan đến dữ liệu lớn.
4. Một số thách thức đi kèm với dự án dữ liệu lớn là gì?
Không có dự án dữ liệu lớn nào là không có thách thức . Một số thách thức đó có thể chỉ dành riêng cho dự án hoặc dữ liệu lớn nói chung. Bạn nên biết một số thách thức này là gì -- ngay cả khi bạn chưa từng trải qua chúng. Dưới đây là một số thách thức phổ biến hơn:
Nhiều tổ chức không có đủ kỹ năng cần thiết để lập kế hoạch, triển khai, quản lý và khai thác dữ liệu lớn.
Quản lý môi trường dữ liệu lớn là một công việc phức tạp và tốn thời gian, phải cân nhắc cả cơ sở hạ tầng và dữ liệu, đồng thời đảm bảo rằng tất cả các phần đều khớp với nhau.
Việc bảo mật dữ liệu và bảo vệ thông tin nhận dạng cá nhân trở nên phức tạp do loại dữ liệu, lượng dữ liệu và nguồn gốc đa dạng của dữ liệu đó.
Việc mở rộng cơ sở hạ tầng để đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất và lưu trữ có thể là một quá trình phức tạp và tốn kém.
Đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu có thể khó đạt được khi làm việc với lượng lớn dữ liệu không đồng nhất.
Việc phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất lớn có thể tốn nhiều thời gian và nguồn lực, và không phải lúc nào cũng mang lại thông tin chi tiết có thể hành động được hoặc kết quả có thể dự đoán được.
Đảm bảo rằng bạn có đúng công cụ và tất cả chúng hoạt động cùng nhau cũng mang lại những thách thức riêng.
Chi phí cho cơ sở hạ tầng, phần mềm và nhân sự có thể tăng nhanh và rất khó kiểm soát những chi phí này.
(5) Năm chữ V của dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn thường được thảo luận theo năm chữ V sau :
Lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.
Các định dạng khác nhau của dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, từ phương tiện truyền thông xã hội, thiết bị IoT, bảng cơ sở dữ liệu, ứng dụng web, dịch vụ phát trực tuyến, máy móc, phần mềm kinh doanh và các nguồn khác.
Tốc độ tạo ra dữ liệu ngày càng tăng trên mọi mặt trận trong mọi ngành công nghiệp.
Mức độ chính xác của dữ liệu thu thập được có thể thay đổi đáng kể tùy theo từng nguồn.
Giá trị kinh doanh tiềm năng của dữ liệu được thu thập.
Người phỏng vấn có thể chỉ yêu cầu bốn V, thay vì năm. Trong trường hợp đó, họ thường tìm kiếm bốn V đầu tiên (khối lượng, tính đa dạng, tốc độ và độ chính xác). Nếu điều này xảy ra trong cuộc phỏng vấn của bạn, bạn cũng có thể đề cập rằng đôi khi có một V thứ năm: giá trị. Để gây ấn tượng hơn nữa với người phỏng vấn, bạn có thể đề cập đến một V khác: tính biến thiên, đề cập đến cách dữ liệu có thể được sử dụng và định dạng.
Hình: Sáu chữ V của dữ liệu lớn
Bốn chữ V của dữ liệu lớn đã mở rộng thành sáu chữ V trong những năm gần đây.
(6) Các bước chính trong việc triển khai nền tảng dữ liệu lớn là gì?
Không có một công thức nào xác định chính xác cách triển khai nền tảng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nhìn chung, việc triển khai nền tảng dữ liệu lớn tuân theo ba bước cơ bản sau:
Thu thập dữ liệu. Bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như nền tảng truyền thông xã hội, tệp nhật ký hoặc tài liệu kinh doanh. Thu thập dữ liệu có thể là một quá trình liên tục trong đó dữ liệu được thu thập liên tục để hỗ trợ phân tích thời gian thực hoặc có thể được thu thập theo các khoảng thời gian xác định để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh cụ thể.
Lưu trữ dữ liệu. Sau khi trích xuất dữ liệu, hãy lưu trữ dữ liệu đó trong cơ sở dữ liệu, có thể là Hadoop Distributed File System ( HDFS ), Apache HBase hoặc cơ sở dữ liệu NoSQL khác .
Xử lý dữ liệu. Bước cuối cùng là chuẩn bị dữ liệu để có thể phân tích dễ dàng. Để làm được điều này, bạn sẽ cần triển khai một hoặc nhiều khuôn khổ có khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn, chẳng hạn như Hadoop, Apache Spark, Flink, Pig hoặc MapReduce, v.v.
(7) Hadoop là gì và các thành phần chính của nó là gì?
Hadoop là một khuôn khổ xử lý phân tán nguồn mở để xử lý các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính. Nó có thể mở rộng lên đến hàng nghìn máy, mỗi máy đều hỗ trợ tính toán và lưu trữ cục bộ. Hadoop có thể xử lý lượng lớn các loại dữ liệu khác nhau và phân phối khối lượng công việc trên nhiều nút, điều này làm cho nó phù hợp với các sáng kiến dữ liệu lớn.
Nền tảng Hadoop bao gồm bốn mô-đun chính (thành phần) sau:
Hadoop Common. Một tập hợp các tiện ích hỗ trợ các mô-đun khác.
Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Một thành phần quan trọng của hệ sinh thái Hadoop đóng vai trò là hệ thống lưu trữ dữ liệu chính của nền tảng, đồng thời cung cấp khả năng truy cập thông lượng cao vào dữ liệu ứng dụng.
Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator). Một khuôn khổ quản lý tài nguyên lên lịch công việc và phân bổ tài nguyên hệ thống trên toàn bộ hệ sinh thái Hadoop.
Hadoop MapReduce. Một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song các tập dữ liệu lớn.
(8) Tại sao Hadoop lại phổ biến trong phân tích dữ liệu lớn?
Hadoop có hiệu quả trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc. Phân tích dữ liệu không có cấu trúc không dễ, nhưng khả năng lưu trữ, xử lý và thu thập dữ liệu của Hadoop giúp việc này bớt nặng nề hơn. Ngoài ra, Hadoop là mã nguồn mở và chạy trên phần cứng thông dụng, do đó ít tốn kém hơn so với các hệ thống dựa trên phần cứng và phần mềm độc quyền.
Một trong những điểm bán hàng lớn nhất của Hadoop là nó có thể mở rộng để hỗ trợ hàng nghìn nút phần cứng. Việc sử dụng HDFS của nó tạo điều kiện truy cập dữ liệu nhanh chóng trên tất cả các nút trong một cụm và khả năng chịu lỗi vốn có của nó giúp các ứng dụng có thể tiếp tục chạy ngay cả khi các nút riêng lẻ bị lỗi. Hadoop cũng lưu trữ dữ liệu ở dạng thô, mà không áp đặt bất kỳ lược đồ nào. Điều này cho phép mỗi nhóm quyết định sau đó cách xử lý và lọc dữ liệu, dựa trên các yêu cầu cụ thể của họ tại thời điểm đó.
(9) Nguồn mở
Hadoop là một nền tảng Nguồn mở. Do đó, người dùng có thể truy cập và sửa đổi mã nguồn để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ. Hadoop được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0 , cấp cho người dùng "giấy phép bản quyền vĩnh viễn, trên toàn thế giới, không độc quyền, không mất phí, miễn phí bản quyền, không thể hủy ngang để sao chép, chuẩn bị Tác phẩm phái sinh, hiển thị công khai, thực hiện công khai, cấp phép phụ và phân phối Tác phẩm và các Tác phẩm phái sinh đó dưới dạng Nguồn hoặc Đối tượng". Vì Hadoop là nguồn mở và đã được triển khai rộng rãi nên nó có một cộng đồng người dùng lớn và tích cực giúp giải quyết các vấn đề và cải thiện sản phẩm.
(10) Khả năng mở rộng
Hadoop có thể được mở rộng để hỗ trợ hàng nghìn nút phần cứng, chỉ sử dụng phần cứng hàng hóa. Các tổ chức có thể bắt đầu với các hệ thống nhỏ hơn và sau đó mở rộng bằng cách thêm nhiều nút hơn vào cụm của họ. Họ cũng có thể mở rộng quy mô bằng cách thêm tài nguyên vào các nút riêng lẻ. Khả năng mở rộng này giúp có thể thu thập, lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ thường thấy trong sáng kiến dữ liệu lớn.
>>> Tải về 25 câu hỏi phỏng vấn dữ liệu lớn và câu trả lời hàng đầu <<<
Lưu ý: Thông tin nêu trên chỉ mang tính chất tham khảo.
