Senior/Lead Data Engineer

ABOUT CLIENT

Our client is a global technology company that specializes in providing innovative IT solutions for the financial services industry

JOB DESCRIPTION

Implement technical infrastructure for compliance initiatives such as SOC 2 and GDPR, including building systems for a future data catalog and managing data access.
Design and develop scalable data pipelines for batch and event-driven data ingestion to facilitate real-time analytics and machine learning feature capabilities.
Establish foundational patterns for data quality monitoring, including automated freshness and integrity checks for critical data assets to enhance trust and reliability in the data.
Proactively lead the migration of analytical workloads from a shared production cluster to a scalable cloud data warehouse, such as Snowflake.

JOB REQUIREMENT

At least 7 years of experience in data engineering, emphasizing the construction and management of core data platforms.
Specialization in Modern Data Warehousing: Proven expertise in designing, constructing, and maintaining robust and scalable data warehouses such as Snowflake, BigQuery, or Redshift.
Proficiency in Event-Driven Architectures: Hands-on experience with real-time data processing technologies and patterns (e.g., Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming).
Extensive Knowledge of Database Operations: Strong comprehension of database performance tuning, monitoring, disaster recovery, and the operational considerations of large-scale data systems.
Experience with Data Governance & Compliance: Hands-on involvement in creating technical solutions to meet compliance requirements like SOC 2 or GDPR, including data access controls and cataloging.
Pragmatic Problem-Solving Skills: Demonstrated ability to select appropriate solutions without over-engineering, while ensuring robustness in a startup environment. Proficiency in SQL and Python.
AWS Experience: Familiarity with core AWS services used in a platform context (RDS, S3, IAM, Kinesis, etc.). Experience using dbt (Data Build Tool) for data transformations in a production environment is highly desirable.
Infrastructure as Code Experience: Familiarity with tools such as Terraform for managing data infrastructure.
Experience in a Startup Environment: Comfortable working in an ambiguous and fast-paced setting.

WHAT'S ON OFFER

Generous salary package
Additional month's salary
Performance-based bonuses
Access to professional English training
Comprehensive health insurance
Ample annual leave opportunities

CONTACT

PEGASI – IT Recruitment Consultancy | Email: recruit@pegasi.com.vn | Tel: +84 28 3622 8666
We are PEGASI – IT Recruitment Consultancy in Vietnam. If you are looking for new opportunity for your career path, kindly visit our website www.pegasi.com.vn for your reference. Thank you!

Job Summary

Company Type:

Outsource

Technical Skills:

Data Engineering, Python, AWS

Location:

Ho Chi Minh, Ha Noi - Viet Nam

Working Policy:

Job ID:

J00685

Status:

Close

Related Job:

Senior Frontend Engineer (Platform)

Ho Chi Minh - Viet Nam


Outsource

  • ReactJS
  • Typescript

Develop and uphold frontend templates, boilerplates, and libraries to assist product teams in enhancing efficiency. Play a role in enhancing the design system and component library. Aid frontend teams in incorporating and leveraging guidelines, templates, and tools. Ensure an efficient and scalable frontend development setup with contemporary toolchains. Assess the compatibility of new frontend technologies with our existing landscape. Assist in initiating new frontend projects with adherence to predefined standards, best practices, and toolchains. Contribute to establishing and refining frontend standards and best practices within the organization.

Negotiation

View details

AI Leader

Ha Noi - Viet Nam


Product

  • AI
  • Python

#Vai trò: Nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ AI nhằm giải quyết và tối ưu các bài toán cốt lõi Xây dựng và triển khai các hệ thống AI nhằm tích hợp công nghệ vào các sản phẩm và quy trình Quản lý và định hướng các hoạt động của bộ phận AI nhằm thực hiện chiến lược chung#Nhiệm vụ trọng tâm:#Nhiệm vụ 1:Nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ AI nhằm giải quyết và tối ưu các bài toán cốt lõi Khảo sát và tổng hợp các nghiên cứu về AI liên quan Thử nghiệm, đánh giá và cải tiến công nghệ AI để giải quyết bài toán tối ưuChỉ số đo lường hiệu quả công việc: Tỉ lệ hoàn thành và chất lượng báo cáo, seminar nội bộ về công nghệ AI Chất lượng các mô hình AI qua các chỉ số cho từng bài toán cụ thể#Nhiệm vụ 2:Xây dựng và triển khai các hệ thống AI nhằm tích hợp công nghệ vào các sản phẩm và quy trình Tham gia thiết kế, đề xuất kiến trúc triển khai hệ thống AI Xây dựng và bảo trì các module của hệ thống AI Phối hợp với các phòng ban phát triển sản phẩm, Data Engineer và Data Analyst để đảm bảo tích hợp hệ thống một cách hoàn thiện và tối ưu Chỉ số đo lường hiệu quả công việc: Mức độ hoàn thiện tính năng và chất lượng hệ thống AI Mức độ ổn định vận hành hệ thống AI Tỉ lệ hoàn thành deadline, milestone của từng dự án#Nhiệm vụ 3:Quản lý và định hướng hoạt động của bộ phận AI nhằm thực hiện chiến lược chung Giám sát và báo cáo định kì tiến độ và hoạt động chung của team AI đảm bảo dự án triển khai đúng tiến độ Đưa ra định hướng nghiên cứu, công nghệ giải quyết bài toán Hỗ trợ đưa ra mục tiêu dài hạn và bài toán cốt lõi cần giải quyết cho bộ phận AI Xây dựng và cải tiến quy trình, công cụ để tối ưu hiệu quả làm việc của bộ phậnChỉ số đo lường hiệu quả công việc: Tỉ lệ hoàn thành và chất lượng báo cáo công việc Mức độ hoàn thiện và chất lượng các dự án bộ phận AI đảm nhiệm Mức độ impact bộ phận AI đối với mục tiêu chung của công ty#Nhiệm vụ 4:Thực hiện nhiệm vụ khác theo yêu cầu của cấp trênChỉ số đo lường hiệu quả công việc: Tỷ lệ hoàn thành công việc theo đúng yêu cầu đặt ra

Negotiation

View details

QA Engineer - Manual

Ho Chi Minh - Viet Nam


Product

  • Manual Test

Responsible for complete manual QA of web, mobile, and payment processes including functionality, integration, regression, exploratory testing, and User Acceptance Testing (UAT). Develop risk-based testing strategies for releases, including scoping, estimating, preparing test data, defining entry and exit criteria. Ensure seamless end-to-end flows across frontend, backend, and integrations with third-party systems, covering multiple countries, currencies, and payment methods. Conduct API testing using tools like Postman, verifying payment lifecycle and handling of failures such as refunds, settlements, retries, idempotency, and webhooks. Manage defect reporting and triage, communicate quality status and risks effectively, and make evidence-based decisions on whether to proceed with releases. Enhance regression testing coverage and QA processes, fostering close collaboration with Product and Engineering teams.

Negotiation

View details