Volante Technologies phát triển phần mềm thanh toán và nhắn tin tài chính hoạt động trên nền tảng đám mây cho các ngân hàng và tổ chức tài chính khác. Dịch vụ Payments-as-a-Service, nền tảng tích hợp ít mã và các công cụ API giúp khách hàng kết nối hệ thống thanh toán, hỗ trợ chuyển tiền trong nước và xuyên biên giới, đồng thời chuyển đổi sang ISO 20022. Nền tảng hỗ trợ các mạng lưới như FedNow, RTP, Fedwire, SWIFT và SEPA, với các khả năng điều phối thanh toán, xử lý trước và phân tích dữ liệu. Volante Technologies hoạt động trong lĩnh vực công nghệ tài chính và SaaS, phục vụ khách hàng ngân hàng doanh nghiệp trên toàn thế giới.
Phó Giám đốc Kiến trúc Phần mềm
Dẫn dắt kiến trúc cho các hệ thống Java, nhắn tin, Kubernetes và ứng dụng AI tại Volante Technologies. Công ty cung cấp dịch vụ thanh toán dạng dịch vụ trên nền tảng đám mây, ít cần lập trình, dành cho các doanh nghiệp tài chính.
Mô tả
- Thiết kế và phát triển các hệ thống phân tán có khả năng mở rộng và độ tin cậy cao, bao gồm các thành phần AI và LLM khi phù hợp.
- Lựa chọn các mẫu kiến trúc như kiến trúc hướng sự kiện, CQRS, Saga, Circuit Breaker và API Gateway.
- Xây dựng bản thiết kế kiến trúc, sơ đồ trình tự và tài liệu đặc tả kỹ thuật.
- Tham gia đánh giá mã, thảo luận kỹ thuật và các buổi làm việc theo sprint.
- Thiết kế và xây dựng giải pháp nhắn tin bằng Apache Kafka, RabbitMQ, IBM MQ và ActiveMQ.
- Ứng dụng Apache Camel vào tích hợp doanh nghiệp, định tuyến và các quy trình chuyển đổi dữ liệu.
- Đảm bảo kiến trúc nhắn tin đạt thông lượng cao, khả năng chịu lỗi và các SLA yêu cầu.
- Phát triển và đánh giá mã Java và Spring Boot đạt tiêu chuẩn vận hành thực tế.
- Thúc đẩy các phương pháp phát triển microservices trong thiết kế API, phân tách dịch vụ và giao tiếp giữa các dịch vụ.
- Dẫn dắt thử nghiệm khả thi đối với framework, thư viện, công nghệ và các phương pháp AI hoặc LLM.
- Thiết kế và định hướng chiến lược triển khai Docker và Kubernetes.
- Giám sát việc điều phối workload trên Kubernetes, tự động mở rộng, hạn mức tài nguyên và thiết kế namespace.
- Phối hợp với các nhóm DevOps và nền tảng về quy trình CI/CD và hạ tầng dưới dạng mã.
- Thiết lập khả năng quan sát với truy vết phân tán, nhật ký có cấu trúc và chỉ số đo lường.
- Đặt ra tiêu chuẩn giám sát hiệu năng và cảnh báo.
- Phân tích và tối ưu hiệu năng Java, bao gồm JVM, heap và thu gom rác.
- Dẫn dắt việc đo kiểm hiệu năng và xử lý các điểm nghẽn trong hệ thống có lưu lượng cao, nhạy cảm với độ trễ.
- Điều tra rò rỉ bộ nhớ JVM và thiết lập các phương pháp lập trình tiết kiệm bộ nhớ.
- Thiết kế mô hình dữ liệu quan hệ và tối ưu truy vấn PostgreSQL, Oracle hoặc MySQL.
- Thiết kế schema, chỉ mục và quy trình tổng hợp dữ liệu cho MongoDB.
- Xác định phương thức truy cập dữ liệu, cơ chế gộp kết nối và các lớp bộ nhớ đệm.
- Duy trì tính nhất quán, toàn vẹn và khả năng phục hồi dữ liệu giữa các kho dữ liệu phân tán.
- Xác định khoảng trống công nghệ, tạo nguyên mẫu giải pháp cùng các nhóm kỹ thuật, chuyển kết quả PoC thành đề xuất kiến trúc và lộ trình triển khai.
- Hướng dẫn các nhóm kỹ thuật vượt qua những thách thức phức tạp trong thiết kế và bàn giao sản phẩm.
Yêu cầu
- Có 12–16 năm kinh nghiệm phát triển trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, với trách nhiệm ngày càng cao, kinh nghiệm thực hành trực tiếp và thành tích vững chắc về kiến trúc.
- Tiếp tục trực tiếp tham gia lập trình và kỹ thuật, thay vì chỉ làm công tác quản lý hoặc tư vấn.
- Thể hiện chuyên môn về Apache Kafka, RabbitMQ, IBM MQ, ActiveMQ và Apache Camel.
- Có kỹ năng vững về Java và Spring Boot để xây dựng microservices và API cấp doanh nghiệp.
- Có kinh nghiệm thiết kế các hệ thống phân tán quy mô lớn, xử lý lưu lượng cao và đáp ứng SLA nghiêm ngặt.
- Am hiểu Kubernetes và công nghệ container, bao gồm vận hành cụm trong môi trường thực tế.
- Hiểu các phương pháp quan sát hệ thống, bao gồm truy vết phân tán (như Jaeger hoặc Zipkin), ghi nhật ký (ELK/EFK) và chỉ số đo lường (Prometheus/Grafana).
- Hiểu nội bộ JVM, quản lý bộ nhớ và các kỹ thuật tối ưu hiệu năng.
- Có kinh nghiệm vững với cả cơ sở dữ liệu quan hệ (PostgreSQL, MySQL, Oracle) và cơ sở dữ liệu NoSQL (MongoDB).
- Đưa ra quyết định kiến trúc dựa trên các mẫu đã được thiết lập và nguyên tắc kỹ thuật đã được kiểm chứng.
- Có kinh nghiệm dẫn dắt thử nghiệm khả thi từ đầu đến cuối.
- Sử dụng các công cụ AI/LLM như GitHub Copilot, ChatGPT hoặc Claude trong công việc hằng ngày về thiết kế, lập trình, đánh giá mã, tài liệu và gỡ lỗi.
- Có khả năng nhanh chóng học hỏi và triển khai giải pháp AI/LLM, đồng thời tích hợp chúng một cách thực tiễn vào kiến trúc doanh nghiệp khi mang lại giá trị rõ ràng.
- Có kinh nghiệm trong lĩnh vực thanh toán, nhắn tin tài chính hoặc nền tảng công nghệ tài chính chịu sự quản lý.
- Có hiểu biết về event sourcing và xử lý luồng dữ liệu, chẳng hạn như Kafka Streams hoặc Apache Flink.
- Có kinh nghiệm về kỹ thuật hỗn loạn và các phương pháp kiểm thử khả năng phục hồi.
- Có kinh nghiệm thực hành tích hợp API LLM hoặc sử dụng framework AI như Spring AI hoặc LangChain4j trong hệ thống Java.
- Quen thuộc với cơ sở dữ liệu vector hoặc tìm kiếm vector như pgvector, Weaviate, Pinecone hoặc Milvus, cùng các mẫu RAG.
- Có hiểu biết về thực hành AI có trách nhiệm trong môi trường thực tế, bao gồm quản trị dữ liệu, khả năng kiểm toán, giám sát chi phí và độ trễ, cùng sự giám sát của con người khi cần.
Phúc lợi
- Mức đãi ngộ cạnh tranh.
- Chế độ phúc lợi sức khỏe.
- Lựa chọn làm việc từ xa hoặc linh hoạt.
- Hỗ trợ phát triển chuyên môn.