Senior Data Modelling

Mô tả Công việc

1. Xây dựng và quản trị mô hình dữ liệu (≈ 40%)

• Trích xuất và tổ chức dữ liệu từ kho dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích.
• Thiết kế mô hình dữ liệu đa chiều, tạo liên kết có ý nghĩa và xây dựng hệ thống chỉ số (KPIs), phân nhóm theo logic nghiệp vụ.
• Đảm bảo tính toàn vẹn, khả năng mở rộng và tính nhất quán của dữ liệu trong toàn bộ chuỗi phân tích.

2. Thiết kế luồng dữ liệu vận hành và hệ thống báo cáo (≈ 30%)

• Thiết kế các luồng dữ liệu và logic báo cáo nhằm phản ánh chính xác nhu cầu và thực tế kinh doanh.
• Làm việc với các phòng ban để cập nhật thay đổi nghiệp vụ và tối ưu hiệu năng hệ thống báo cáo.
• Xây dựng và cập nhật tài liệu hướng dẫn người dùng trong việc khai thác dữ liệu và báo cáo hiệu quả.

3. Giám sát và điều tra bất thường trong dữ liệu & quy trình (≈ 30%)

• Phân tích các dấu hiệu bất thường, thiếu nhất quán, hoặc nghi ngờ thao túng dữ liệu trong hoạt động vận hành – bao gồm hành vi ghi nhận sai, thiếu dữ kiện, bypass hệ thống…
• Đối chiếu dữ liệu với quy trình nghiệp vụ thực tế để phát hiện các lỗ hổng logic, rủi ro tiềm ẩn hoặc cơ hội gian lận.
• Xây dựng mô hình cảnh báo sớm, thiết lập logic kiểm tra và đề xuất các điều chỉnh nhằm kiểm soát chất lượng hệ thống và hành vi người dùng.
• Phối hợp với các bộ phận liên quan (vận hành, công nghệ, kiểm soát nội bộ…) để xác minh và cải tiến hệ thống ngăn ngừa sai lệch.

Yêu Cầu Công Việc

• Tốt nghiệp đại học trở lên các ngành: Khoa học dữ liệu, Hệ thống thông tin, Kinh tế lượng, Toán – Tin, Tài chính – Kiểm toán, hoặc các lĩnh vực liên quan.

Kinh nghiệm chuyên môn: Khả năng tính toán. Prefer có kinh nghiệm quản trị rủi ro

• Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu, thiết kế mô hình dữ liệu hoặc xây dựng hệ thống báo cáo vận hành.
• Thành thạo SQL, hiểu biết về mô hình dữ liệu, dữ liệu đa chiều, hệ thống BI (Power BI, Oracle BI, SAP BI...).
• Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu sự kiện, quy trình số hóa, hoặc hành vi hệ thống là một lợi thế.
• Ưu tiên có kinh nghiệm trong phân tích bất thường, logic kiểm soát nội bộ hoặc xử lý vấn đề về chất lượng dữ liệu.

Tố chất & kỹ năng:

• Tư duy logic và hệ thống tốt, cẩn trọng, chính xác và ham học hỏi.
• Có khả năng “phản biện hệ thống”, phát hiện sai lệch ngầm và đưa ra giả thuyết điều tra từ dữ liệu.
• Giao tiếp tốt, có khả năng làm việc liên phòng ban để phân tích, điều tra và xây dựng giải pháp toàn diện.
• Chủ động cải tiến, kiên trì truy vấn đến tận gốc rễ vấn đề, và có định hướng nâng cao năng lực giám sát hệ thống dữ liệu toàn doanh nghiệp.