{"id":2688818,"url":"https://alion.io/job/salesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python","title":"Remote Data Engineer - AI Data Platform Japan (Python)","company":{"id":2675605,"name":"SalesNow","domain":"salesnow.jp","url":"https://alion.io/company/salesnow","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":null,"truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"remote","remote_scope":"stated_countries","remote_scope_basis":"board_field","remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"inferred","locations":["Vietnam"],"countries":["VN"],"hiring_countries":["VN"],"hiring_countries_total":1,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Amazon ECS","optional":false},{"name":"Amazon S3","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Bedrock","optional":false},{"name":"AWS Lambda","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Claude","optional":false},{"name":"Claude Code","optional":false},{"name":"Copilot","optional":false},{"name":"Cursor","optional":false},{"name":"Dagster","optional":false},{"name":"Databricks","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"Delta Lake","optional":false},{"name":"ElasticSearch","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Gemini","optional":false},{"name":"GitHub","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"MySQL","optional":false},{"name":"OpenAI Codex","optional":false},{"name":"OpenSearch","optional":false},{"name":"PoC Library","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":false},{"name":"Prefect","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Scala","optional":false},{"name":"Scrapy","optional":false},{"name":"Slack","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"Vercel","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-17T00:00:00Z","employer_posted_date":null,"last_verified_at":"2026-09-17T00:00:00Z","board_verified":false,"closed_at":null,"days_open":30,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":30},"description":"Mô tả công việc\n\nVì sao có vị trí này\n\nThời kỳ doanh thu tăng tỷ lệ thuận với số lượng nhân sự đã kết thúc. Khi lực lượng lao động thu hẹp, mỗi người cần tạo ra nhiều giá trị hơn. SalesNow đã tái thiết kế tổ chức của chính mình trên nền tảng AI trước khi quy mô trở nên lớn.\n\nChúng tôi đặt mục tiêu tăng ARR trên mỗi nhân viên lên gấp 10 lần trong 3 năm, tính từ tháng 11/2025. Chúng tôi đang tuyển Data Engineer thiết kế cách thu thập, tích hợp và cung cấp dữ liệu doanh nghiệp.\n\nĐội ngũ tại Việt Nam\n\nHiện đã có 3 thành viên người Việt đang làm việc cùng chúng tôi. Chúng tôi dự định tuyển thêm 5〜10 người nữa trong thời gian tới. Bạn sẽ không phải là người Việt đầu tiên hay duy nhất: đội ngũ đã có sẵn, quy trình làm việc xuyên ngôn ngữ đã chạy, và bạn tham gia vào một tổ chức đang mở rộng chứ không phải một thử nghiệm.\n\nBạn sẽ xây dựng gì:\n\n - Hồ sơ doanh nghiệp kết hợp thông tin tổng quan, tin tuyển dụng, IR, dịch vụ, công nghệ và công cụ đang dùng, quảng cáo, tổ chức và phòng ban, thông tin liên hệ — được đối chiếu và hợp nhất giữa các nguồn.\n\n- Tín hiệu nắm bắt động thái doanh nghiệp: tăng tuyển dụng, gọi vốn, mở chi nhánh, mở rộng ra nước ngoài, điều chỉnh giảm dự báo kinh doanh, dừng tin tuyển dụng.\n\n- Pipeline crawler điều phối bằng Airflow (MWAA) DAG, bao phủ 55 nguồn dữ liệu.\n\n- Nền tảng Databricks và Delta Lake xử lý dữ liệu qua ba lớp (thô, làm sạch, phục vụ), với định nghĩa job quản lý bằng Terraform.\n\n- Dữ liệu được cung cấp qua ứng dụng web SalesNow, tích hợp Salesforce và HubSpot, Data API, SalesNow MCP (dùng trực tiếp từ các AI agent như Claude và Cursor), và hỗ trợ triển khai AI.\n\nTrách nhiệm công việc\nPhạm vi thay đổi công việc phải đảm nhiệm: Có.\n\n*Thách thức kỹ thuật:\n\nThu thập và nạp dữ liệu\n\nThiết kế và triển khai hệ thống web scraping quy mô lớn, trích xuất dữ liệu có cấu trúc một cách ổn định từ nhiều nguồn khác nhau.\n\nXây dựng pipeline tích hợp API cho các nguồn dữ liệu đối tác, kèm kiểm tra schema và phát hiện bất thường.\n\nThiết kế pipeline nạp dữ liệu thời gian thực cho cập nhật hằng ngày, với mục tiêu độ trễ dưới một phút.\n\nBiến đổi và chất lượng dữ liệu\n\nXây dựng và duy trì các model dbt chuyển dữ liệu thô sang schema thống nhất của SalesNow.\n\nĐịnh nghĩa SLA chất lượng dữ liệu (độ chính xác, độ đầy đủ, độ mới) và xây dashboard giám sát cảnh báo trước khi khách hàng nhận ra vấn đề.\n\nTriển khai entity resolution và khử trùng lặp ở quy mô lớn: đối sánh bản ghi doanh nghiệp giữa các nguồn có định dạng, quy ước đặt tên và định danh khác nhau.\n\nHạ tầng và điều phối\n\nĐiều phối các Airflow DAG phức tạp xuyên suốt thu thập, biến đổi, làm giàu và phân phối dữ liệu.\n\nTối ưu cụm PostgreSQL và Elasticsearch / OpenSearch (hơn 100 triệu document trong chỉ mục tìm kiếm) để truy vấn phản hồi ở mức mili giây.\n\nThiết kế pipeline chịu lỗi, tự phục hồi sau sự cố, với khả năng quan sát rõ ràng ở mọi giai đoạn.\n\nTích hợp AI pipeline\n\nĐưa dữ liệu có cấu trúc vào các RAG pipeline và hệ thống AI agent thông qua SalesNow MCP.\n\nXây dựng lớp phân phối dữ liệu để AI agent truy vấn theo thời gian thực cho quy trình của khách hàng doanh nghiệp.\n\nLàm việc với Amazon Bedrock, Claude và Gemini để cải thiện cách hệ thống AI sử dụng dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc.\n\nBài toán chúng tôi đang giải\n\nXác định một tin tuyển dụng còn mở hay đã đóng. Logic phát hiện đóng tin hiện chia thành ba hệ thống và hành vi khác nhau tùy nguồn. Một số nguồn không hiển thị trạng thái đóng trên trang danh sách, nên phương pháp so sánh chênh lệch có thể đóng nhầm khi crawl bị lỗi tạm thời.\n\nThiết kế quy trình thu thập thông tin website của mọi doanh nghiệp và theo dõi liên tục các thay đổi.\n\nMột lần rà soát chất lượng dữ liệu\n\nKhi để AI kiểm chứng độc lập logic suy luận doanh nghiệp khách hàng đứng sau các tin tuyển dụng freelance, chỉ 12 trên 100 trường hợp xác định được với bằng chứng rõ ràng. Chúng tôi đã sửa lại logic để chỉ kết luận khi có căn cứ.\n\n*Cách chúng tôi làm việc với AI:\n\nMọi người đều dùng được Claude và Gemini. Chúng tôi cũng dùng Codex và chọn model theo từng loại công việc.\n\nChúng tôi nhờ nhiều LLM review công việc, còn con người kiểm tra căn cứ và quyết định áp dụng hay không. Với kiểm tra dữ liệu, chúng tôi dùng LLM as a Judge theo tiêu chí do con người đặt ra.\n\nSau khi thống nhất mục tiêu và ngân sách, người phụ trách tự quyết định cách tiến hành và dùng AI ở đâu.\n\nMọi vị trí đều được kỳ vọng tự tái thiết kế công việc của mình bằng AI. Ban lãnh đạo của chúng tôi cũng viết code.\n\n*Môi trường làm việc xuyên ngôn ngữ:\n\nRào cản ngôn ngữ đã được giải quyết bằng quy trình, không phải bằng nỗ lực cá nhân.\n\nPRD đầy đủ và chính xác. Công việc được giao kèm PRD, nên bạn biết rõ cần làm gì trước khi bắt đầu, và hai bên thống nhất được thời hạn.\n\nGitHub, Notion, Slack đều có dịch thuật. Pull request, tài liệu và trao đổi hằng ngày đều đi qua công cụ dịch, nên bạn đọc và viết bằng ngôn ngữ mình thoải mái nhất.\n\nCông cụ dịch AI do công ty chi trả. Thành viên không nói tiếng Nhật trao đổi công việc qua phiên dịch đồng thời bằng AI. Phỏng vấn cũng vậy.\n\nKết quả: bạn dành thời gian cho thiết kế và code, không phải cho việc vật lộn với ngôn ngữ.\nYêu cầu\n\nNgôn ngữ: Python (FastAPI), SQL, Scala\n\nBiến đổi dữ liệu: dbt\n\nĐiều phối: Airflow (MWAA)\n\nXử lý dữ liệu: Databricks (Spark / Delta Lake), Scrapy\n\nInfrastructure as code: Terraform\n\nCơ sở dữ liệu: PostgreSQL, Elasticsearch, OpenSearch\n\nCloud: AWS (chính), Vercel\n\nAI/ML: Amazon Bedrock, Claude, Gemini\n\nCông cụ phát triển: Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, CodeRabbit\n\nCI/CD: GitHub Actions\n\nGiao tiếp: Slack, GitHub, Notion\n\nYêu cầu bắt buộc:\n\nTừ 2 năm kinh nghiệm data engineering chuyên nghiệp, xây dựng và duy trì pipeline dữ liệu chạy production (không phải đồ án học thuật hay PoC chưa từng triển khai).\n\nThành thạo Python: viết code pipeline sạch, kiểm thử được.\n\nThành thạo SQL: truy vấn phức tạp, window function, tối ưu truy vấn.\n\nKinh nghiệm với ít nhất một công cụ điều phối: Airflow, Dagster, Prefect hoặc tương đương.\n\nKinh nghiệm với cơ sở dữ liệu quan hệ ở quy mô lớn. Ưu tiên PostgreSQL; MySQL hoặc tương tự cũng được nếu bạn sẵn sàng học.\n\nTiếng Anh đủ dùng trong công việc.\n\nYêu cầu ưu tiên:\n\nKinh nghiệm Elasticsearch hoặc OpenSearch ở quy mô lớn.\n\nKinh nghiệm dbt.\n\nWeb scraping hoặc hệ thống thu thập dữ liệu quy mô lớn.\n\nKinh nghiệm với framework và giám sát chất lượng dữ liệu.\n\nKinh nghiệm AWS (S3, Lambda, ECS, RDS, v.v.).\n\nKinh nghiệm RAG pipeline hoặc vector database.\n\nKinh nghiệm xử lý trên 1 triệu bản ghi mỗi ngày.\n\nTiếng Nhật (JLPT N3 trở lên). Không bắt buộc, nhưng giúp bạn làm việc gần hơn với các đội business và mở rộng lựa chọn nghề nghiệp trong công ty.\n\nChúng tôi tìm người như thế nào\n\nBạn đồng cảm với sứ mệnh của SalesNow「誰もが活躍できる仕組みをつくる。」(Tạo ra cơ chế để ai cũng có thể phát huy năng lực) và các giá trị của chúng tôi (AI Native, Kotoshikou — hướng đến bản chất, và Chất lượng cao nhất).\n\nBạn thích nhịp độ nhanh. Ngay cả khi mọi thứ thay đổi, bạn xuất phát từ mục đích, tìm ra vấn đề và theo đuổi đến khi giải quyết xong.\n\nBạn làm việc với đồng đội và khách hàng bằng sự chính trực và tinh thần làm chủ.\n\nBạn coi trọng chất lượng dữ liệu và bảo vệ nó bằng cơ chế, không chỉ bằng kiểm tra thủ công.\n\nBạn đối chiếu kết quả của AI với bằng chứng trước khi áp dụng.\n\nBạn giải thích được các quyết định thiết kế của mình, bao gồm cả chi phí, cho đồng nghiệp ở ngôn ngữ khác.","description_format":"text","description_chars":7345,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[{"name":"Vietnam","iso":"VN","kind":"country"}],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Artificial Intelligence"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-16T08:28:15Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":22,"band":"cold","label":"Long shot","p_open":0.6,"p_active":0.667,"p_room":0.55,"age_days":30,"expected_fill_days":27,"reasons":["seen:30","win:tail"],"computed_at":"2026-10-17T02:08:16Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/salesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python","json_url":"https://alion.io/job/salesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python.json","meta":{"generated_at":"2026-10-17T02:08:16Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":3151,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-10-18T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":2675605},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=2675605"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fsalesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fsalesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fsalesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/salesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fsalesnow-remote-data-engineer-ai-data-platform-japan-python"}]}