Ecommpay là nền tảng thanh toán công nghệ tài chính dành cho các doanh nghiệp bán hàng trực tuyến. Nền tảng này tích hợp dịch vụ thanh toán nội địa và quốc tế, xử lý và điều phối giao dịch qua một API, đồng thời hỗ trợ hơn 180 phương thức thanh toán. Doanh nghiệp có thể sử dụng thêm ngân hàng mở, thanh toán định kỳ và ghi nợ trực tiếp. Ecommpay tập trung giúp doanh nghiệp quản lý thanh toán khi mở rộng hoạt động sang nhiều thị trường. Công ty chịu sự quản lý của Cơ quan Quản lý Tài chính Vương quốc Anh và là thành viên chính thức của Visa và Mastercard.
Kỹ sư Phân tích Dữ liệu Cấp Junior đến Mid-Level, Châu Âu (Hybrid)
Xây dựng nền tảng dữ liệu SQL, Python và Looker đáng tin cậy cho hoạt động thanh toán toàn cầu của Ecommpay. Hỗ trợ các chỉ số kinh doanh nhất quán và ứng dụng AI nội bộ.
Mô tả
- Xây dựng và cải thiện lớp dữ liệu phân tích
- Thiết kế các data mart bằng mô hình chiều và lược đồ hình sao
- Xác định mức độ chi tiết của dữ liệu và các thực thể kinh doanh
- Xây dựng và duy trì các quy trình chuyển đổi SQL và Python được điều phối bằng Airflow
- Phát triển lớp ngữ nghĩa của Looker bằng LookML
- Tạo định nghĩa nhất quán cho các chỉ số và chiều dữ liệu
- Bổ sung kiểm thử chất lượng dữ liệu, theo dõi độ mới và tính đầy đủ, đồng thời thiết lập cảnh báo
- Tài liệu hóa mô hình dữ liệu, chỉ số và nguồn gốc dữ liệu
- Phối hợp với các nhóm kinh doanh, chuyên viên phân tích và kỹ sư dữ liệu để chuyển nhu cầu thành mô hình và định nghĩa chỉ số đã thống nhất
- Sử dụng công cụ AI để phát triển, tái cấu trúc, kiểm thử và tài liệu hóa mã
- Chuẩn bị dữ liệu và ngữ cảnh đáng tin cậy cho các ứng dụng AI nội bộ và tác tử LLM
- Góp phần xây dựng các chỉ số, mô hình và tiêu chuẩn chất lượng làm cơ sở cho quyết định tại Ecommpay, công ty fintech và thanh toán toàn cầu
Yêu cầu
- Có ít nhất hai năm kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực kỹ thuật phân tích dữ liệu hoặc vai trò dữ liệu liên quan
- Thành thạo SQL, bao gồm CTE, hàm cửa sổ, tối ưu hóa truy vấn và đọc kế hoạch thực thi; ưu tiên kinh nghiệm với Vertica, MySQL hoặc MSSQL
- Có kinh nghiệm mô hình hóa dữ liệu phân tích, bao gồm phương pháp Kimball, chiều biến đổi chậm, bảng sự kiện và chiều dữ liệu
- Có kỹ năng Python vững và khả năng viết mã rõ ràng, dễ bảo trì với mô-đun, cấu hình và hàm có thể tái sử dụng
- Có kinh nghiệm với Airflow hoặc công cụ điều phối tương đương như Dagster, Prefect hoặc Luigi
- Có kinh nghiệm sử dụng công cụ BI và hiểu cách mô hình dữ liệu ảnh hưởng đến bảng điều khiển
- Nắm kiến thức về Git, quy trình đánh giá mã và Linux hoặc Bash cơ bản
- Có kinh nghiệm thực tế với trợ lý lập trình AI như Claude Code, Codex, Copilot hoặc Cursor
- Có khả năng đánh giá phản biện mã do AI tạo ra, bao gồm logic, phép nối và mức độ chi tiết của dữ liệu
- Tự tin làm việc với các bên liên quan trong doanh nghiệp để xác định phép đo và làm rõ yêu cầu
- Trình độ tiếng Anh từ B1 trở lên
- Biết LookML hoặc có kinh nghiệm với lớp ngữ nghĩa khác là lợi thế
- Có kinh nghiệm với dbt hoặc phương pháp tương tự là lợi thế
- Quen thuộc với các công cụ chất lượng và khả năng quan sát dữ liệu như Great Expectations, Soda hoặc Elementary là lợi thế
- Có kinh nghiệm cấu hình tác tử AI và hướng dẫn cho kho mã như CLAUDE.md hoặc AGENTS.md, cũng như kết nối MCP với hệ thống kho dữ liệu hoặc BI, là lợi thế
- Có kinh nghiệm với Kafka hoặc NoSQL, bao gồm Elastic, là lợi thế
- Có khả năng đọc mã PHP để hiểu logic của hệ thống nguồn là lợi thế
Phúc lợi
- Được tiếp cận Học viện nội bộ của Ecommpay
- Các chương trình đào tạo và khóa học phù hợp
- Hỗ trợ tài chính cho việc học tập bên ngoài
- Hình thức làm việc từ xa hoặc kết hợp, tùy theo địa điểm
- Cách thức làm việc linh hoạt và độc lập
- Cơ hội hợp tác với đội ngũ quốc tế
- Có hỗ trợ và định dạng tin tuyển dụng thay thế theo yêu cầu