Việc làm TPHCM chào đón quý cô chú anh chị đang làm việc tại Thành Phố Hồ Chí Minh trung tâm kinh tế lớn nhất Việt Nam cùng đến với cẩm nang tuyển dụng và hướng dẫn tìm việc nhanh, Dưới đây là mô tả chi tiết cho từng vị trí bạn đề cập, bao gồm các trách nhiệm chính, kỹ năng cần thiết và công cụ/công nghệ thường được sử dụng:
1. Kỹ Sư Dữ Liệu (Data Engineer)
Mô Tả:
Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng, duy trì và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu của tổ chức. Họ tạo ra “đường ống” (pipelines) để thu thập, chuyển đổi, lưu trữ và cung cấp dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và các bên liên quan khác. Công việc của họ đảm bảo dữ liệu có chất lượng cao, dễ dàng truy cập và sẵn sàng để sử dụng cho các mục đích phân tích và ra quyết định.
Trách Nhiệm Chính:
Thiết kế và xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu:
Lựa chọn cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL), data warehouse, data lake phù hợp với nhu cầu của tổ chức.
Xây dựng và duy trì data pipelines:
Sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp và tải vào hệ thống lưu trữ.
Đảm bảo chất lượng dữ liệu:
Thực hiện các quy trình kiểm tra và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và nhất quán.
Tối ưu hóa hiệu suất hệ thống dữ liệu:
Theo dõi và cải thiện hiệu suất của các hệ thống dữ liệu để đảm bảo khả năng mở rộng và đáp ứng nhanh chóng.
Quản lý metadata:
Tạo và duy trì metadata để mô tả dữ liệu và giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu.
Hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích:
Cung cấp dữ liệu chất lượng cao và hỗ trợ họ trong việc phân tích và xây dựng mô hình.
Triển khai và quản lý các giải pháp dữ liệu trên đám mây:
Sử dụng các dịch vụ đám mây để xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu (AWS, Azure, GCP).
Xây dựng hệ thống phục vụ dữ liệu theo thời gian thực (real-time data serving systems):
Sử dụng các công cụ như Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming.
Kỹ Năng Cần Thiết:
Ngôn ngữ lập trình:
Python, Java, Scala
Cơ sở dữ liệu:
SQL (MySQL, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Công cụ ETL:
Apache Kafka, Apache Spark, Apache NiFi, Airflow
Data warehousing:
Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery
Data lakes:
Hadoop, Amazon S3, Azure Data Lake Storage
Hệ điều hành:
Linux
Cloud computing:
AWS, Azure, GCP
DevOps:
Docker, Kubernetes, CI/CD
Kiến thức về kiến trúc dữ liệu:
Data modeling, data governance, data security
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
AWS:
S3, EC2, Redshift, Glue, Lambda, Kinesis, EMR
Azure:
Blob Storage, Virtual Machines, Synapse Analytics, Data Factory, Functions, Event Hubs, Databricks
GCP:
Cloud Storage, Compute Engine, BigQuery, Dataflow, Cloud Functions, Pub/Sub, Dataproc
Open Source:
Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, NiFi, Hive, Presto
2. Kỹ Sư AI/ML (AI/ML Engineer)
Mô Tả:
Kỹ sư AI/ML tập trung vào việc triển khai và duy trì các mô hình học máy (machine learning) vào thực tế. Họ làm việc để chuyển các mô hình từ giai đoạn nghiên cứu và phát triển sang môi trường sản xuất, đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả, ổn định và có thể mở rộng.
Trách Nhiệm Chính:
Triển khai mô hình ML:
Chuyển đổi các mô hình ML từ môi trường thử nghiệm sang môi trường sản xuất.
Xây dựng pipelines ML:
Tạo ra các quy trình tự động để huấn luyện, đánh giá và triển khai lại các mô hình ML.
Giám sát và bảo trì mô hình:
Theo dõi hiệu suất của các mô hình ML trong sản xuất và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để đảm bảo chúng hoạt động tốt.
Tối ưu hóa mô hình:
Cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các mô hình ML.
Xây dựng các API và dịch vụ ML:
Cung cấp các mô hình ML dưới dạng dịch vụ để các ứng dụng khác có thể sử dụng.
Làm việc với dữ liệu:
Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu để huấn luyện mô hình.
Nghiên cứu và phát triển:
Theo dõi các xu hướng mới trong lĩnh vực AI/ML và thử nghiệm các kỹ thuật mới.
Hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu:
Hiểu và triển khai các mô hình được phát triển bởi các nhà khoa học dữ liệu.
Đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ:
Áp dụng các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và mô hình.
Kỹ Năng Cần Thiết:
Ngôn ngữ lập trình:
Python (bắt buộc), Java, C++
Thư viện ML:
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
Công cụ MLOps:
Kubeflow, MLflow, TensorFlow Extended (TFX)
Cloud computing:
AWS, Azure, GCP
Docker và Kubernetes:
Để đóng gói và triển khai các ứng dụng ML.
CI/CD:
Để tự động hóa quy trình triển khai.
Kiến thức về toán học và thống kê:
Đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê.
Hiểu biết về các thuật toán ML:
Regression, classification, clustering, deep learning.
Kỹ năng giải quyết vấn đề:
Khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến triển khai và bảo trì mô hình ML.
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
AWS:
SageMaker, Lambda, EC2, S3, ECS, EKS
Azure:
Machine Learning Service, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Functions, Azure Blob Storage
GCP:
Vertex AI, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, Cloud Storage
Open Source:
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes
3. Kỹ Sư Cloud (Cloud Engineer)
Mô Tả:
Kỹ sư Cloud chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng, triển khai và quản lý các hệ thống và ứng dụng trên nền tảng đám mây. Họ là chuyên gia về các dịch vụ đám mây và có khả năng tận dụng các dịch vụ này để đáp ứng nhu cầu kinh doanh.
Trách Nhiệm Chính:
Thiết kế và triển khai kiến trúc đám mây:
Lựa chọn các dịch vụ đám mây phù hợp và thiết kế kiến trúc đáp ứng yêu cầu về hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng.
Quản lý cơ sở hạ tầng đám mây:
Cấu hình và quản lý các tài nguyên đám mây như máy ảo, mạng, bộ nhớ và cơ sở dữ liệu.
Tự động hóa quy trình:
Sử dụng các công cụ tự động hóa để triển khai, cấu hình và quản lý các tài nguyên đám mây.
Đảm bảo bảo mật đám mây:
Thực hiện các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và ứng dụng trên đám mây.
Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất đám mây:
Theo dõi hiệu suất của các ứng dụng và hệ thống trên đám mây và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để đảm bảo hiệu suất tối ưu.
Quản lý chi phí đám mây:
Theo dõi và tối ưu hóa chi phí sử dụng các dịch vụ đám mây.
Hỗ trợ các nhà phát triển và các bên liên quan khác:
Cung cấp hỗ trợ kỹ thuật về các dịch vụ đám mây.
Xây dựng và duy trì CI/CD pipelines cho việc triển khai ứng dụng lên cloud.
Kỹ Năng Cần Thiết:
Hiểu biết sâu sắc về các dịch vụ đám mây:
AWS, Azure, GCP
Kiến thức về mạng:
TCP/IP, DNS, routing, firewalls
Hệ điều hành:
Linux, Windows
Virtualization:
VMware, Hyper-V
Containerization:
Docker, Kubernetes
Tự động hóa:
Ansible, Terraform, CloudFormation
Scripting:
Python, Bash
Bảo mật đám mây:
IAM, security groups, encryption
Monitoring:
Prometheus, Grafana, CloudWatch, Azure Monitor, Cloud Monitoring
DevOps:
CI/CD, infrastructure as code (IaC)
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
AWS:
EC2, S3, VPC, IAM, CloudFormation, Lambda, ECS, EKS, RDS
Azure:
Virtual Machines, Blob Storage, Virtual Network, Azure Active Directory, Azure Resource Manager, Azure Functions, Azure Kubernetes Service (AKS), Azure SQL Database
GCP:
Compute Engine, Cloud Storage, Virtual Private Cloud (VPC), Cloud IAM, Cloud Deployment Manager, Cloud Functions, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud SQL
Open Source:
Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana
4. Kỹ Sư An Ninh Mạng (Cybersecurity Engineer)
Mô Tả:
Kỹ sư an ninh mạng chịu trách nhiệm bảo vệ hệ thống máy tính, mạng và dữ liệu của tổ chức khỏi các mối đe dọa an ninh mạng. Họ thực hiện các biện pháp phòng ngừa, phát hiện và ứng phó với các cuộc tấn công mạng.
Trách Nhiệm Chính:
Đánh giá rủi ro an ninh mạng:
Xác định và đánh giá các rủi ro an ninh mạng đối với hệ thống và dữ liệu của tổ chức.
Thiết kế và triển khai các biện pháp bảo mật:
Triển khai các biện pháp bảo mật như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS), hệ thống ngăn chặn xâm nhập (IPS), phần mềm diệt virus, và mã hóa dữ liệu.
Giám sát và phân tích các sự kiện an ninh:
Theo dõi nhật ký hệ thống và mạng để phát hiện các hoạt động đáng ngờ.
Ứng phó với các sự cố an ninh:
Điều tra và ứng phó với các sự cố an ninh mạng, chẳng hạn như tấn công malware, xâm nhập hệ thống và rò rỉ dữ liệu.
Thực hiện kiểm tra bảo mật:
Thực hiện kiểm tra bảo mật thường xuyên để xác định các lỗ hổng bảo mật trong hệ thống.
Phát triển và thực hiện các chính sách bảo mật:
Xây dựng và thực hiện các chính sách bảo mật để đảm bảo rằng tất cả nhân viên tuân thủ các quy tắc bảo mật.
Cập nhật kiến thức về các mối đe dọa an ninh mạng mới nhất:
Theo dõi các xu hướng an ninh mạng mới nhất và các kỹ thuật tấn công mới.
Đào tạo và nâng cao nhận thức về an ninh mạng:
Tổ chức các buổi đào tạo và nâng cao nhận thức về an ninh mạng cho nhân viên.
Kỹ Năng Cần Thiết:
Kiến thức về an ninh mạng:
Hiểu biết về các nguyên tắc và khái niệm cơ bản về an ninh mạng.
Kiến thức về mạng:
TCP/IP, DNS, routing, firewalls
Hệ điều hành:
Linux, Windows
Các công cụ bảo mật:
Wireshark, Nmap, Metasploit, Nessus
Phân tích nhật ký:
Khả năng phân tích nhật ký hệ thống và mạng để phát hiện các hoạt động đáng ngờ.
Ứng phó sự cố:
Khả năng điều tra và ứng phó với các sự cố an ninh mạng.
Lập trình:
Python, Bash
Kỹ năng giải quyết vấn đề:
Khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến an ninh mạng.
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
SIEM (Security Information and Event Management):
Splunk, QRadar, ArcSight
IDS/IPS (Intrusion Detection/Prevention Systems):
Snort, Suricata
Firewalls:
Palo Alto, Cisco, Fortinet
Vulnerability Scanners:
Nessus, Qualys, OpenVAS
Penetration Testing Tools:
Metasploit, Burp Suite
Endpoint Detection and Response (EDR):
CrowdStrike, SentinelOne
Threat Intelligence Platforms:
Recorded Future, Anomali
5. Kỹ Sư DevOps (DevOps Engineer)
Mô Tả:
Kỹ sư DevOps là người thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm phát triển (Development) và vận hành (Operations) để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình phát triển và triển khai phần mềm. Họ tạo ra một nền văn hóa và môi trường nơi các thay đổi phần mềm có thể được phát hành thường xuyên, nhanh chóng và đáng tin cậy.
Trách Nhiệm Chính:
Xây dựng và duy trì CI/CD pipelines:
Tự động hóa quy trình xây dựng, kiểm thử và triển khai phần mềm.
Quản lý cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (Infrastructure as Code – IaC):
Sử dụng các công cụ như Terraform hoặc Ansible để quản lý cơ sở hạ tầng một cách tự động và có thể lặp lại.
Giám sát và cảnh báo:
Thiết lập các hệ thống giám sát để theo dõi hiệu suất và sức khỏe của ứng dụng và cơ sở hạ tầng.
Tự động hóa các tác vụ:
Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại để giảm thiểu lỗi và tăng hiệu quả.
Quản lý cấu hình:
Sử dụng các công cụ quản lý cấu hình như Chef, Puppet hoặc Ansible để đảm bảo rằng tất cả các máy chủ và môi trường đều được cấu hình nhất quán.
Hợp tác với các nhóm phát triển và vận hành:
Làm việc chặt chẽ với các nhóm phát triển và vận hành để đảm bảo rằng các ứng dụng được phát hành một cách trơn tru và hiệu quả.
Nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ mới:
Luôn cập nhật các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực DevOps.
Xây dựng và duy trì các công cụ và hệ thống DevOps:
Tạo ra các công cụ và hệ thống giúp các nhóm phát triển và vận hành làm việc hiệu quả hơn.
Kỹ Năng Cần Thiết:
Hiểu biết về CI/CD:
Biết cách xây dựng và duy trì CI/CD pipelines bằng các công cụ như Jenkins, GitLab CI, CircleCI.
Infrastructure as Code (IaC):
Sử dụng các công cụ như Terraform hoặc Ansible để quản lý cơ sở hạ tầng.
Containerization:
Docker
Orchestration:
Kubernetes
Cloud computing:
AWS, Azure, GCP
Scripting:
Python, Bash
Quản lý cấu hình:
Chef, Puppet, Ansible
Giám sát:
Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Kỹ năng giao tiếp:
Khả năng giao tiếp hiệu quả với các nhóm phát triển và vận hành.
Kỹ năng giải quyết vấn đề:
Khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến quy trình phát triển và triển khai phần mềm.
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
CI/CD:
Jenkins, GitLab CI, CircleCI, Azure DevOps, Travis CI
IaC:
Terraform, Ansible, CloudFormation, Azure Resource Manager, Google Cloud Deployment Manager
Containerization:
Docker
Orchestration:
Kubernetes, Docker Swarm
Configuration Management:
Chef, Puppet, Ansible
Monitoring:
Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Datadog, New Relic
6. Kỹ Sư QA/QC (Quality Assurance/Quality Control Engineer)
Mô Tả:
Kỹ sư QA/QC chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng của sản phẩm hoặc dịch vụ. Họ thực hiện các hoạt động kiểm tra, đánh giá và cải tiến quy trình để đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và yêu cầu của khách hàng.
Trách Nhiệm Chính:
Xây dựng kế hoạch kiểm thử:
Xác định phạm vi kiểm thử, phương pháp kiểm thử và các tiêu chí đánh giá.
Viết test cases:
Tạo ra các test cases chi tiết để kiểm tra các chức năng và tính năng của sản phẩm.
Thực hiện kiểm thử:
Chạy các test cases và ghi lại kết quả.
Báo cáo lỗi:
Ghi lại và báo cáo các lỗi phát hiện trong quá trình kiểm thử.
Theo dõi và xác minh lỗi:
Theo dõi tiến độ sửa lỗi và xác minh rằng các lỗi đã được sửa đúng cách.
Tham gia vào quá trình phát triển phần mềm:
Làm việc chặt chẽ với các nhà phát triển để đảm bảo chất lượng của sản phẩm từ giai đoạn đầu.
Đánh giá chất lượng sản phẩm:
Đánh giá chất lượng tổng thể của sản phẩm và đưa ra các khuyến nghị cải tiến.
Xây dựng và duy trì các quy trình QA/QC:
Phát triển và duy trì các quy trình để đảm bảo chất lượng sản phẩm.
Tự động hóa kiểm thử:
Sử dụng các công cụ tự động hóa để thực hiện kiểm thử hiệu quả hơn.
Kiểm tra hiệu năng (performance testing), kiểm tra bảo mật (security testing).
Kỹ Năng Cần Thiết:
Kiến thức về quy trình kiểm thử:
Hiểu biết về các phương pháp kiểm thử khác nhau, chẳng hạn như kiểm thử hộp đen, kiểm thử hộp trắng, kiểm thử đơn vị, kiểm thử tích hợp, kiểm thử hệ thống và kiểm thử chấp nhận.
Kỹ năng viết test cases:
Khả năng viết các test cases chi tiết và rõ ràng.
Kỹ năng kiểm thử:
Khả năng thực hiện kiểm thử hiệu quả và tìm ra các lỗi.
Kỹ năng báo cáo:
Khả năng ghi lại và báo cáo các lỗi một cách rõ ràng và chính xác.
Kỹ năng giao tiếp:
Khả năng giao tiếp hiệu quả với các nhà phát triển và các bên liên quan khác.
Kỹ năng giải quyết vấn đề:
Khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng sản phẩm.
Hiểu biết về các công cụ kiểm thử tự động:
Selenium, JUnit, TestNG, Appium, Cypress
Kiến thức về vòng đời phát triển phần mềm (SDLC).
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
Test Management Tools:
TestRail, Zephyr, Xray
Defect Tracking Tools:
Jira, Bugzilla, Redmine
Automation Testing Tools:
Selenium, JUnit, TestNG, Appium, Cypress, Robot Framework
Performance Testing Tools:
JMeter, Gatling, LoadRunner
API Testing Tools:
Postman, Swagger, REST-assured
7. Product Manager (PM)
Mô Tả:
Product Manager (PM) là người chịu trách nhiệm về chiến lược, lộ trình và thực thi của một sản phẩm. Họ là “CEO” của sản phẩm, chịu trách nhiệm về sự thành công của sản phẩm đó. PM làm việc với nhiều bộ phận khác nhau trong công ty (kỹ thuật, thiết kế, marketing, sales) để đảm bảo sản phẩm đáp ứng nhu cầu của khách hàng và đạt được các mục tiêu kinh doanh.
Trách Nhiệm Chính:
Nghiên cứu thị trường và khách hàng:
Hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, phân tích đối thủ cạnh tranh và xác định các cơ hội thị trường.
Xây dựng chiến lược sản phẩm:
Xác định tầm nhìn, mục tiêu và chiến lược cho sản phẩm.
Xây dựng roadmap sản phẩm:
Lập kế hoạch chi tiết về các tính năng và cải tiến sẽ được phát triển cho sản phẩm trong tương lai.
Viết Product Requirements Documents (PRDs) hoặc User Stories:
Mô tả chi tiết các yêu cầu về tính năng và chức năng của sản phẩm.
Ưu tiên các tính năng:
Xác định các tính năng quan trọng nhất cần được phát triển trước.
Làm việc với nhóm kỹ thuật:
Hướng dẫn và hỗ trợ nhóm kỹ thuật trong quá trình phát triển sản phẩm.
Phối hợp với các bộ phận khác:
Làm việc với các bộ phận marketing, sales và support để đảm bảo sản phẩm được tung ra thị trường thành công và được hỗ trợ tốt.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả sản phẩm:
Theo dõi các chỉ số quan trọng (KPIs) để đánh giá hiệu quả của sản phẩm và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.
Quản lý backlog sản phẩm (product backlog):
Duy trì và ưu tiên danh sách các công việc cần thực hiện cho sản phẩm.
Kỹ Năng Cần Thiết:
Hiểu biết về thị trường và khách hàng:
Khả năng phân tích thị trường, hiểu nhu cầu của khách hàng và xác định các cơ hội.
Tư duy chiến lược:
Khả năng xây dựng chiến lược sản phẩm và roadmap.
Kỹ năng giao tiếp:
Khả năng giao tiếp hiệu quả với nhiều đối tượng khác nhau.
Kỹ năng lãnh đạo:
Khả năng lãnh đạo và truyền cảm hứng cho nhóm phát triển.
Kỹ năng giải quyết vấn đề:
Khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề liên quan đến sản phẩm.
Kỹ năng phân tích dữ liệu:
Khả năng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định về sản phẩm.
Kiến thức về phát triển phần mềm:
Hiểu biết về quy trình phát triển phần mềm và các công nghệ liên quan.
Kỹ năng ưu tiên:
Khả năng xác định và ưu tiên các tính năng quan trọng nhất.
Kỹ năng quản lý thời gian:
Khả năng quản lý thời gian hiệu quả để đảm bảo sản phẩm được phát triển đúng tiến độ.
Công Cụ và Công Nghệ Phổ Biến:
Product Management Tools:
Jira, Asana, Trello, Productboard, Aha!
Analytics Tools:
Google Analytics, Mixpanel, Amplitude
User Research Tools:
SurveyMonkey, Typeform, UserTesting.com
Collaboration Tools:
Slack, Microsoft Teams, Confluence
Prototyping Tools:
Figma, Sketch, Adobe XD
Lưu ý:
Các kỹ năng và công cụ được liệt kê ở trên chỉ là một phần. Yêu cầu cụ thể có thể thay đổi tùy thuộc vào công ty, dự án và vai trò cụ thể.
Việc học hỏi và cập nhật kiến thức liên tục là rất quan trọng trong lĩnh vực công nghệ.
Kỹ năng mềm (giao tiếp, làm việc nhóm, giải quyết vấn đề, tư duy phản biện) cũng rất quan trọng để thành công trong bất kỳ vai trò nào.
Hy vọng những mô tả chi tiết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các vị trí này! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, đừng ngần ngại hỏi nhé.
Nguồn: #Viec_lam_ban_hang