Data Analyst

Trách nhiệm chính: 1. Master Data & Data Quality

Làm sạch, lọc trùng và xác minh dữ liệu cửa hàng/outlet master data bằng tên, địa chỉ, GPS và mã khách hàng.

Phối hợp với Technology & Data Leader xây dựng bộ ID chuẩn Staff / Outlet / Project / SKU / POSM và bảng crosswalk nối mã cũ với ID chuẩn. 2. Analytics, Metrics & Dashboard

Định nghĩa, chuẩn hóa metric & KPI; xây dashboard tương tác trên Power BI / Looker / Metabase thay cho báo cáo tĩnh.

Phân tích dữ liệu vận hành, field execution, retail audit và các chỉ số hiệu quả theo dự án/khu vực/nhân sự. 3. Workforce Scoring & Field Analytics

Xây mô hình chấm điểm lực lượng mass/field theo kỷ luật, năng suất, chất lượng và năng lực.

Mapping nhân sự theo dự án, loại hình công việc và khu vực để hỗ trợ điều phối, đánh giá và tối ưu hiệu quả vận hành. 4. AI-ready Data Layer

Xây và duy trì semantic/metric layer phục vụ AI chatbot nội bộ/text-to-SQL, đảm bảo câu trả lời chính xác và đúng phân quyền dữ liệu.

Ứng dụng AI/GenAI để tăng tốc làm sạch dữ liệu, entity resolution và phân tích. 5. Documentation, Governance & Expected Outputs

Thiết lập Data Health Scorecard hằng tuần về độ mới, độ đầy đủ và đề xuất validation rule tại nguồn.

Viết và duy trì data dictionary, SOP nhập liệu, đặt nền cho Data Warehouse và Data Moat.

Trong 3–6 tháng đầu, kỳ vọng chuẩn hóa master data trọng yếu, xây dashboard vận hành chính và thiết lập scorecard dữ liệu định kỳ.

Thực hiện các công việc khác theo phân công của Quản lý trực tiếp.

Yêu cầu công việc:

Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Dữ liệu, Thống kê, Khoa học Máy tính, Hệ thống Thông tin hoặc lĩnh vực liên quan.

3–5 năm kinh nghiệm thực chiến ở vị trí Data Analyst / BI Analyst / Data Engineer.

SQL vững trên dataset lớn: join, window function, CTE; Python/pandas cho cleaning, deduplication và phân tích dữ liệu.

Thành thạo ít nhất 1 công cụ BI: Power BI / Looker / Metabase / Tableau; Excel / Google Sheets nâng cao.

Có tư duy data modeling: master data, dimension/fact, ID chuẩn và crosswalk table.

Tiếng Anh đọc/viết tài liệu kỹ thuật và xây dashboard cho khách hàng. Lợi thế lớn

Có kinh nghiệm fuzzy matching / record linkage: rapidfuzz, recordlinkage, Splink.

Hiểu semantic/metric layer, text-to-SQL, RAG hoặc đã từng ứng dụng AI/code assistant vào công việc dữ liệu.

Có kiến thức machine learning cơ bản cho scoring model: regression/classification, feature engineering.

Biết modern data stack: dbt, Airflow/Dagster, Git; data-quality framework như Great Expectations. Ưu tiên

Có kinh nghiệm FMCG, trade marketing, field execution, retail audit, geo-data hoặc data warehouse.

Có nhận thức về bảo vệ dữ liệu cá nhân/PII và Nghị định 13/2023.

Chủ động, kỷ luật trong tài liệu hóa, làm việc độc lập và phối hợp tốt với đội Field, Tech và khách hàng.

Quyền lợi: Mức lương và thưởng cạnh tranh, minh bạch cùng đầy đủ các khoản phụ cấp theo chính sách công ty (phụ cấp ăn trưa, điện thoại, lương tháng 13, v.v.). Nhận 100% lương trong thời gian thử việc và được xem xét tăng lương hằng năm. Bảo hiểm theo quy định của pháp luật và bảo hiểm sức khỏe cá nhân sau thời gian thử việc Làm việc trong mô hình không chỉ agency mà còn là platform triển khai sales–marketing–technology Văn hóa doanh nghiệp dựa trên giá trị cốt lõi Có cơ hội phát triển nghề nghiệp và nâng cao năng lực chuyên môn.

Perform Bonus

Health Insurance

Meal Allowance

Transport Money

Training/Certification

Team-building events

Career Path