← Quay lại Portfolio

NGUYỄN ANH KIỆT (ARIC)

ENTERPRISE DATA ENGINEER & DATA ENGINEER | MICROSOFT FABRIC, AZURE, GCP & OPEN-SOURCE LAKEHOUSE

Chuỗi cung ứng Toàn cầu (Ashley Furniture Industries) • Hệ sinh thái Tập đoàn NextTech (Omisell • Boxme Global • NextPay) • Trí tuệ Nhân tạo Ứng dụng

Bình Dương, Việt Nam

+84 366 590 281

nakietueh3103@gmail.com

ariclearns.dev

github.com/ankinguyen-engineer-2002

linkedin.com/in/nak3103

Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer) với gần 5 năm kinh nghiệm xây dựng sản phẩm dữ liệu và vận hành nền tảng phân tích cho các bài toán Chuỗi cung ứng, Thương mại Điện tử, Công nghệ Tài chính và Kho vận. Kinh nghiệm thực tế trải rộng trên Microsoft Fabric, Microsoft Azure, Azure Databricks, Google Cloud Platform (GCP), cụm Open-Source Data Lakehouse (Apache Kafka, Apache Flink, Apache Iceberg, Trino, ClickHouse) và Power BI.

Thế mạnh cốt lõi là chuyển hóa dữ liệu vận hành phức tạp từ các hệ thống nguồn thành sản phẩm dữ liệu chuẩn xác, sẵn sàng cho phân tích: thiết kế kiến trúc Medallion (Bronze/Silver/Gold), định nghĩa hạt dữ liệu nghiệp vụ (Business Grain), xây dựng luồng biến đổi hướng siêu dữ liệu, kiểm định chất lượng dữ liệu và đảm bảo quy trình phát hành và phục hồi lỗi ổn định.

CÔNG NGHỆ & NỀN TẢNG CỐT LÕI

Đám mây & Nền tảng: Microsoft Fabric, Azure Databricks, GCP BigQuery, AWS S3, Cloudflare R2, MinIO / SeaweedFS S3 (On-Prem K8s PCI-DSS)

Kỹ thuật & Lakehouse: Python, SQL/T-SQL, PySpark (AQE/Salting), Delta Lake + Apache Iceberg UniForm, Kafka, Flink 1.19 (Watermarks, RocksDB StateTTL), ClickHouse, dbt

Kiến trúc Dữ liệu: Medallion (Bronze/Silver/Gold), Star Schema (FEFO Batch/Lot, Accumulating Snapshot, Double-Entry DECIMAL(18,4)), WAP Zero-Copy Gate (Delta=0)

DataOps, BI & Applied AI: Airflow 3 Custom OOP Plugins, DataHub Lineage, CI/CD (SQLPROJ/DacFx, dbt Slim CI), Power BI Direct Lake & RLS, Governed Copilot & MCP

KINH NGHIỆM LÀM VIỆC CHUYÊN MÔN

Ashley Furniture Industries

Tháng 12/2025 – Hiện tại

Enterprise Data Engineer Toàn thời gian | TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam | HybridKho mã nguồn Nội bộ (Private)

Chịu trách nhiệm thiết kế kiến trúc và trực tiếp triển khai luồng dữ liệu Chuỗi cung ứng (Supply Chain) khi chuyển dịch từ Azure/Databricks sang nền tảng trọng tâm Microsoft Fabric: chuẩn hóa hợp đồng dữ liệu nguồn, xử lý Spark/Delta, mô hình hóa Bronze/Silver/Gold, điều phối DataOps hướng siêu dữ liệu, phát hành CI/CD, xây dựng mô hình ngữ nghĩa Power BI, kết nối Microsoft Copilot có kiểm soát và phát triển bàn làm việc AIOS MVP nội bộ.

1Nền tảng dữ liệu → 2Fabric / DataOps → 3Phân tích & BI → 4Applied AI
Ứng dụng AI & Tích hợp Nội bộ (Applied AI & Integration)
  • Phát triển AIOS nội bộ: Xây dựng bàn làm việc AI nội bộ (MVP) phục vụ thực hành kỹ thuật và kiểm thử mức cao của đội phát triển, đi kèm cơ chế đối chiếu bằng chứng và xử lý phản hồi an toàn.
  • Kích hoạt Microsoft Copilot: Kết nối dữ liệu Chuỗi cung ứng đã chuẩn hóa vào trải nghiệm Copilot; định nghĩa thuật ngữ nghiệp vụ, chỉ số đã phê duyệt và rào chắn phản hồi để đảm bảo kết quả truy vấn nhất quán.
Sản phẩm Dữ liệu & Phân tích (Analytics & Data Products)
  • Forecast Accuracy & Inventory Health: Chuyển hóa logic hoạch định nhu cầu và tồn kho thành các sản phẩm dữ liệu tái sử dụng với định nghĩa hạt dữ liệu rõ ràng, lưu trữ lịch sử/ảnh chụp định kỳ, bảng chiều dùng chung và kiểm tra chất lượng.
  • Mô hình ngữ nghĩa sẵn sàng cho nghiệp vụ: Chuẩn bị các bảng đầu ra đã làm sạch và mô hình ngữ nghĩa Power BI để đội ngũ phân tích làm việc trên bộ định nghĩa chung thay vì tự viết lại các phép nối từ bảng nguồn.
Kiến trúc Fabric & Điều phối DataOps
  • Kiến trúc Microsoft Fabric: Thiết kế luồng dữ liệu từ hệ thống nguồn doanh nghiệp vào tầng xử lý và phục vụ trên Fabric, phân định rõ trách nhiệm Bronze/Silver/Gold và bàn giao ổn định sang Power BI.
  • Phát hành & Vận hành tin cậy: Xây dựng khung nạp dữ liệu hướng siêu dữ liệu, quản lý thứ tự phụ thuộc, giám sát, kiểm tra chất lượng, lưu vết kiểm toán, phục hồi lỗi và quy trình phát hành SQL có kiểm soát (SQLPROJ / DacFx).
  • Tích hợp nền tảng: Kết nối kho dữ liệu trung tâm, không gian làm việc Chuỗi cung ứng, OneLake Shortcuts, Warehouses, bảng chiều dùng chung và Power BI Direct Lake thành một luồng vận hành thống nhất.
Nền tảng Azure & Azure Databricks
  • Nền tảng Microsoft Azure: Hỗ trợ cấu hình truy cập an toàn, phân vùng lưu trữ hạ cánh, lập lịch chạy, giám sát và kết nối giữa Azure, Databricks và Fabric.
  • Xử lý trên Azure Databricks: Xây dựng và duy trì các luồng xử lý Spark/Delta theo lô và tăng trưởng cho tập dữ liệu Chuỗi cung ứng lớn, bao gồm cửa sổ lịch sử giới hạn và nạp dữ liệu thay đổi trước khi xuất bản sang Fabric.

KINH NGHIỆM LÀM VIỆC · TẬP ĐOÀN NEXTTECH (THÁNG 01/2022 – THÁNG 12/2025)

Tập đoàn NextTech (NextTech Group)

Tháng 01/2022 – Tháng 12/2025

Chức danh: Data Engineer Toàn thời gian | Hệ sinh thái Thương mại Số, Kho vận & FinTech (Omisell • Boxme Global • NextPay)

Tập đoàn NextTech · Nền tảng Data Lakehouse Hợp nhất Đa miền 01/2025 – 12/2025 • Chức danh: Data Engineer • Stack: Delta Lake / Apache Iceberg UniForm, Spark, dbt, ClickHouse, Airflow, DataHub

  • Liên kết Lakehouse Đa đám mây (Tuân thủ PCI-DSS): Do 3 công ty thành viên chạy trên 3 hạ tầng độc lập (Omisell trên GCP, Boxme trên Azure/AWS/R2, NextPay trên Private K8s nội bộ vì ràng buộc PCI-DSS), thiết kế tầng lưu trữ mở trung tâm (MinIO / SeaweedFS S3, Delta Lake & Apache Iceberg UniForm) chỉ đồng bộ các bảng Silver/Gold đã băm ẩn danh PII mà không sao chép dữ liệu giao dịch nhạy cảm.
  • Định danh Dữ liệu Chủ (MDM) & Đối soát 3 Chiều Tự động: Xây dựng thuật toán phân giải thực thể (theo mã số thuế, SĐT, tài khoản thụ hưởng) hợp nhất định danh nhà bán hàng xuyên 3 công ty và tự động hóa đối soát 3 chiều (Đơn hàng ↔ Xuất kho ↔ Tiền về) kèm chốt chặn Write-Audit-Publish (WAP Gate), rút ngắn thời gian phát hiện đơn xuất kho chưa thu được tiền xuống 15 phút.
  • Merchant 360 & Kho Đặc trưng Tín dụng (Point-in-Time Feature Store): Kết hợp tốc độ đơn hàng (Omisell), giá trị tồn kho vật lý tại kho làm tài sản đảm bảo (Boxme) và dòng tiền thanh toán (NextPay) trên các cửa sổ trượt 7/30/90/180 ngày (đảm bảo Point-in-Time Correctness); điều phối qua Apache Airflow, quản trị phả hệ trên DataHub và đồng bộ Reverse-ETL về Redis/MySQL phục vụ duyệt ứng vốn T+0 trong <10ms.

NextPay (Hệ sinh thái Tập đoàn NextTech) · Công nghệ Tài chính & Cổng Thanh toán 01/2024 – 12/2024 • Chức danh: Data Engineer • Stack: Private K8s (PCI-DSS), Debezium CDC, Kafka, Flink, Delta/Iceberg, ClickHouse

  • Xử lý Khuếch đại Ghi (1:60) & Giảm tải MySQL OLTP: Giải quyết tình trạng 1 giao dịch quẹt thẻ/QR đẻ ra gần 40 câu lệnh SQL và JSON log đối tác nặng 10–20 KB: tách luồng ghi log bất đồng bộ nén ZSTD (giảm 85% dung lượng) kèm lưu giữ cuốn chiếu 30 ngày, đồng thời chuyển 100% truy vấn báo cáo doanh thu của điểm bán sang ClickHouse (độ trễ <200ms, giảm 65% IOPS OLTP).
  • Lakehouse Nội bộ chuẩn PCI-DSS & Xử lý Luồng CDC có Trạng thái: Do ràng buộc PCI-DSS & Nghị định 13/2023/NĐ-CP không đưa dữ liệu thẻ thô lên Public Cloud, xây dựng cụm Lakehouse trên Private Kubernetes; dùng Debezium MySQL Binlog CDC, Apache Kafka và Apache Flink (RocksDB StateTTL) để chặn ~1,5% Webhook ngân hàng bắn trùng và giám sát độ trễ loa báo tiền IoT (<1,5s).
  • Sổ cái Kép Chính xác Tuyệt đối & Đối soát Tự động 38+ Ngân hàng: Chuẩn hóa toàn bộ trường tiền tệ sang DECIMAL(18,4) để triệt tiêu lỗi làm tròn số thực; chuẩn hóa hơn 38 định dạng sao kê ngân hàng để chạy đối soát 2 chiều hằng sáng (T+1, xử lý giao dịch quẹt sát giờ cắt sổ 23:59:58) trên Delta Lake / Apache Iceberg UniForm kèm cổng kiểm toán WAP Gate (Delta = 0.00).

Boxme Global (Hệ sinh thái Tập đoàn NextTech) · Kho vận Thông minh & Hoàn tất Đơn hàng 3PL 01/2023 – 12/2023 • Chức danh: Data Engineer • Stack: Multi-Cloud (Azure, AWS S3, Cloudflare R2), Apache Flink, ClickHouse, Power BI RLS

  • Sổ cái Tồn kho Bất biến theo Lô/Hạn sử dụng (FEFO) & Đối soát ERP: Thay thế cơ chế ghi đè số dư tồn kho gây mất dấu lịch sử bằng sổ cái giao dịch bất biến theo từng mã lô và ngày hết hạn (FEFO Batch/Lot Ledger), đảm bảo 100% xuất hàng cận hạn trước cho ngành Mỹ phẩm/FMCG (giảm 25% hàng cận date) và tự động đối soát phí sang Odoo ERP (rút 80% thời gian chốt kỳ).
  • Xử lý Sự kiện Súng bắn Mã vạch Trễ sóng với Apache Flink Event-Time: Xử lý bài toán thiết bị PDA của nhân viên kho bị mất sóng Wi-Fi giữa các dãy kệ sắt và đẩy dồn sự kiện trễ 5–10 phút (Out-of-Order Events) bằng Apache Flink (BoundedOutOfOrdernessWatermarks & Side Outputs), tính SLA 4 bước theo đúng giờ quét thực tế và giữ tỷ lệ bàn giao đúng hạn FHR >95%.
  • Chỉ mục Video Đóng gói Đa đám mây & Báo cáo Phân quyền (RLS): Đánh chỉ mục nối mã vận đơn với ~30 TB/tháng video camera đóng gói trên Cloudflare R2 (Zero-Egress) và ảnh khiếu nại trên AWS S3 giúp tra cứu bằng chứng tráo hàng trong <3 giây; phục vụ báo cáo vận hành trên ClickHouse và Azure Power BI Embedded (Row-Level Security).

Omisell (Hệ sinh thái Tập đoàn NextTech) · Quản lý Đơn hàng Thương mại Điện tử Đa sàn 01/2022 – 12/2022 • Chức danh: Data Engineer • Stack: GCP BigQuery & GCS, PySpark (AQE / Salting), dbt (SCD Type 2 / Slim CI), MySQL, Redis

  • Khử trùng lặp Bão Webhook Đa sàn, Phân rã Combo & Giảm tải OLTP: Chặn 100% đơn nhân bản do hơn 20 sàn TMĐT bắn lặp Webhook khi nghẽn mạng bằng bộ lọc biên HMAC-SHA256 & Redis SETNX; tách tải báo cáo sang MySQL Read-Replica (giảm 70% CPU OLTP), chuẩn hóa 14 trạng thái đơn hàng và phân rã đệ quy >700 gói sản phẩm Combo (Virtual Bundles) về đơn vị SKU vật lý.
  • Xử lý Lệch dữ liệu Mùa Mega Sale với PySpark AQE & dbt SCD Type 2: Vào các đợt 11.11/12.12, khoảng 80% sản lượng đơn dồn vào 5% nhà bán hàng lớn (Mega-Sellers) gây treo phép nối phân tán; áp dụng PySpark Adaptive Query Execution (AQE) & Key Salting để chia đều tải, kết hợp dbt Snapshots (SCD Type 2) lưu lịch sử thay đổi giá vốn (COGS) và dbt Slim CI.
  • Kho Tài chính GCP BigQuery (Bóc tách 11 Phí sàn, Đối soát COD) & Tối ưu FinOps: Bóc tách 11 loại phí ẩn trong JSON quyết toán của sàn và tự động đối soát tiền thu hộ (COD), chênh lệch cân nặng với hơn 50 hãng vận chuyển; thay thế truy vấn phân trang SELECT * ... OFFSET bằng Partition Pruning + Clustering + Keyset Pagination giúp giảm >90% chi phí quét dữ liệu BigQuery.

ĐÀO TẠO CHÍNH QUY, CHỨNG CHỈ KHOA HỌC DỮ LIỆU & CHƯƠNG TRÌNH CHUYÊN SÂU

01. Đại học Chính quy

Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (UEH) (2020 – 2024)

02. Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu & Máy học

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên · ĐHQG TP.HCM: Chứng chỉ Data Science & Machine Learning Certificate (Python, SQL, Machine Learning, Big Data với PySpark & NLP)

03. Chương trình Kỹ thuật Chuyên sâu

Fullstack Data Science (FSDS · Đang theo học): Đào tạo toàn diện về Data Engineering (DE), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) & MLOps

04. Chứng chỉ Quốc tế & Ngoại ngữ

Google Data Analytics Professional Certificate • HackerRank SQL (Advanced) • Tiếng Anh (TOEIC 780) & Tiếng Việt (Bản ngữ)