Director and above

Mô tả công việc

## Job Purpose This role exists to ensure the Bank’s critical models work as intended, stand up to regulatory scrutiny, and do not create hidden risk. Success is measured by clear validation conclusions, closed model risk issues, regulator‑ready documentation, and models that are usable, explainable, and controlled in production. ## What You Will Deliver - Independent validation conclusions for key models across IRB, IFRS 9, Stress Testing, and AI/ML/GenAI, with clear pass/fail criteria, limitations, and required remediation. - A practical Model Risk Management framework that is actually applied: clear lifecycle controls, model inventory, risk tiering, approvals, and change governance. - Early identification and escalation of material model risks, before they become regulatory or financial issues. - Actionable recommendations that improve model robustness, explainability, and compliance — not academic critique. - Regulator‑ready evidence: validation reports, issue logs, and documentation that can be defended in audits and inspections. - Strong alignment between Modeling, Data, Risk, Finance, Business, and Technology, so governance does not block delivery. ## Key Responsibilities - Independently review and challenge IRB models (PD, LGD, EAD) used for Basel capital IFRS 9 ECL models, including macro assumptions and overlays Stress Testing & macro models AI/ML/GenAI models used in material business decisions - Assess model risk related to data quality, assumptions, methodology, stability, performance, and explainability. - Own model risk issues end‑to‑end: definition, severity, remediation tracking, and closure. - Advise stakeholders on what must change to make models compliant, defensible, and sustainable. ## Success Profile - Qualification and Experiences

Yêu cầu ứng viên

- Minimum 10 years in risk modeling, model risk management, or independent model validation. - Hands‑on experience delivering or validating IRB, IFRS 9, and/or AI/GenAI models in a banking environment is a significant advantage.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cần thiết ### 🔑 Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Chi tiết | |---------|----------------|----------| | **Model Validation** | Chuyên sâu | Đánh giá độc lập các mô hình IRB, IFRS 9, Stress Testing, AI/ML/GenAI | | **Credit Risk Modeling** | Chuyên sâu | Hiểu sâu PD, LGD, EAD - các thành phần cốt lõi của Basel IRB | | **IFRS 9/ECL Models** | Chuyên sâu | Expected Credit Loss, macro assumptions, overlay | | **Regulatory Knowledge** | Cao | Basel framework, circular 41/2016/TT-NHNN, Vietnamese banking regulations | | **Statistical/ML Techniques** | Cao | Regression, classification, scorecard development, validation metrics | | **Documentation** | Cao | Viết báo cáo validation, regulatory-ready documents | ### 🎯 Soft Skills quan trọng - **Khả năng challenge (đặt câu hỏi phản biện)**: Đây là role "Advisor" - đòi hỏi dám đặt vấn đề với các đội Modeling - **Kỹ năng giao tiếp**: Phải truyền đạt kỹ thuật phức tạp cho stakeholders không chuyên - **Quản lý stakeholder**: Làm việc với Modeling, Data, Risk, Finance, Business, Technology - **Problem solving**: Early identification of material model risks - **Project management**: Own issues end-to-end từ definition đến closure ### 📜 Chứng chỉ gợi ý | Chứng chỉ | Giá trị | Ghi chú | |-----------|---------|----------| | FRM (Financial Risk Manager) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Chuẩn quốc tế về risk management | | PRM (Professional Risk Manager) | ⭐⭐⭐⭐ | Tập trung vào model risk | | CFA | ⭐⭐⭐ | Nền tảng tài chính vững | | SAS Certified | ⭐⭐⭐ | Nếu dùng SAS cho modeling | | Python/R certifications | ⭐⭐⭐ | Cho AI/ML models | | Vietnamese Banking Certificates | ⭐⭐⭐ | Các chứng chỉ nghiệp vụ của NHNN | ### 📊 So sánh: Mô hình IRB vs IFRS 9 | Tiêu chí | IRB (Basel) | IFRS 9 (ECL) | |----------|-------------|--------------| | **Mục đích** | Tính vốn pháp lý | Dự phòng tín dụng | | **Time horizon** | Through-the-cycle (TTC) | Point-in-time (PIT) + TTC | | **Key metrics** | PD, LGD, EAD, EL, UL | ECL, PD term structure | | **Macroeconomic link** | Ít trực tiếp | Mạnh (scenario-based) | | **Validation focus** | Rank ordering, discrimination, calibration | Stage classification, provisioning accuracy | --- ## Bảng đánh giá Gap Skills cho ứng viên Nếu bạn đang có **5-7 năm kinh nghiệm** và muốn chuyển lên level này: ✅ **Đã có**: Statistical knowledge, một số model validation ❌ **Cần bổ sung**: IRB deep dive, IFRS 9 full lifecycle, AI/ML model validation, regulatory documentation experience Nếu bạn có **10+ năm kinh nghiệm**: ✅ **Check lại**: Đã validate độc lập hay chỉ develop? Có regulatory-facing documents không?

Chuẩn bị phỏng vấn

## Quy trình Phỏng vấn tại Techcombank ### 🏦 Cấu trúc phỏng vấn thông thường **Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)** - Giới thiệu bản thân, career path - Đánh giá cultural fit, động lực ứng tuyển - Trao đổi mức lương, kỳ vọng **Vòng 2: Technical Interview với Risk Management (60-90 phút)** - Deep dive vào kinh nghiệm model validation - Case study/phân tích scenario - Kiểm tra kiến thức IRB, IFRS 9 **Vòng 3: Senior Management/Head of Division (45-60 phút)** - Strategic thinking, stakeholder management - Leadership potential - Có thể có presentation --- ## 📋 Câu hỏi hay gặp theo từng vòng ### Vòng 1 - HR | Câu hỏi | Điều bạn nên trả lời | |---------|----------------------| | Tại sao bạn muốn gia nhập Techcombank? | Nghiên cứu trước về digital transformation, tầm nhìn của Techcombank. Không nên nói "vì lương cao" | | Bạn hiểu gì về Model Risk Management? | Định nghĩa MRM, tầm quan trọng trong ngân hàng hiện đại, các framework phổ biến | | Kỳ vọng lương của bạn? | Thường 200-350 triệu/tháng cho cấp Advisor ở Techcombank, tùy kinh nghiệm. Nghiên cứu thị trường trước | ### Vòng 2 - Technical | Câu hỏi | Hướng trả lời chi tiết | |---------|----------------------| | "Mô tả quy trình validate một IRB PD model" | 1) Data quality assessment → 2) Methodology review → 3) Discriminatory power (Gini, KS) → 4) Calibration (Brier score, PSI) → 5) Stability (Population stability Index) → 6) Business logic review → 7) Benchmark comparison → 8) Limitations & recommendations | | "Sự khác nhau giữa PD TTC và PIT?" | TTC: through-the-cycle, macro-neutral → dùng cho Basel capital. PIT: point-in-time, nhạy với cycle → dùng cho IFRS 9 ECL. IRB dùng TTC nhưng điều chỉnh downturn LGD | | "Làm sao để validate một AI/ML model?" | Explainability (SHAP, LIME), feature importance stability, out-of-sample/out-of-time testing, adversarial testing, concept drift monitoring | | "Bạn xử lý thế nào khi model owner không đồng ý với findings của bạn?" | Dựa trên data và evidence, tìm common ground, escalate properly nếu cần, nhưng luôn professional và collaborative | | "Các metrics nào dùng để đánh giá model performance?" | Gini/AUC, KS statistic, Brier score, PSI, confusion matrix, lift chart, Gini stability, migration matrix | ### Vòng 3 - Management/Senior | Câu hỏi | Tips | |---------|------| | "Bạn sẽ cải thiện MRM framework của Techcombank như thế nào?" | Nghiên cứu SR 11-7 ( OCC guidance on model risk), đưa ra concrete suggestions nhưng thể hiện bạn muốn học hỏi trước | | "How would you handle a material model issue close to regulatory inspection?" | Prioritize, document clearly, communicate upward, propose remediation timeline | | "Where do you see yourself in 5 years?" | Techcombank đánh giá cao ambition nhưng phải realistic. Thể hiện muốn contribute lâu dài | --- ## 🎯 Technical Topics cần ôn kỹ ### Phải nắm chắc (High Priority) 1. **IRB Framework**: PD estimation methods, LGD downturn, EAD calculation, Basel capital computation 2. **IFRS 9 ECL**: 3-stage classification, lifetime vs 12-month ECL, macro scenario incorporation 3. **Model Validation Techniques**: Discriminatory power, calibration, stability testing 4. **SR 11-7 / OCC Model Risk Management Guidance**: International standard framework 5. **NHNN Circular 41/2016/TT-NHNN**: Vietnamese Basel II implementation ### Nên biết (Medium Priority) 6. **AI/ML Model Governance**: Explainability, bias, drift monitoring 7. **Stress Testing**: Sensitivity analysis, scenario analysis 8. **Data Quality Framework**: Data lineage, completeness, accuracy --- ## 👔 Dress Code & Tips - **Dress code**: Business formal (suit cho nam, pantsuit/blazer cho nữ) - **Techcombank culture**: Khá progressive, corporate nhưng không quá formal - **Bring**: Bản in CV, giấy note, laptop (có thể cần present) - **Attitude**: Confident nhưng không arrogant, collaborative mindset - **Research**: Tìm hiểu Techcombank's recent financial results, digital initiatives

Lộ trình ôn thi

## 📚 Lộ trình Ôn tập 1-2 tuần trước phỏng vấn ### Tuần 1: Nền tảng kiến thức **Ngày 1-2: IRB & Basel Framework** - Đọc: Basel II Credit Risk - IRB approach documentation - Ôn tập: PD concept, LGD estimation, EAD calculation - Thực hành: Tính RWA đơn giản **Ngày 3-4: IFRS 9 ECL Models** - Đọc: IFRS 9 standard, ECL methodology papers - Ôn tập: 3-stage model, lifetime ECL calculation, macro scenarios - So sánh: IRB vs IFRS 9 differences **Ngày 5-6: Model Validation Techniques** - Đọc: SR 11-7 Model Risk Management Guidance - Ôn tập: Statistical metrics (Gini, KS, PSI, Brier score) - Practice: Giải thích từng metric cho non-technical audience **Ngày 7: AI/ML in Banking** - Đọc: Model risk in AI/ML (SR 11-7 supplement) - Ôn tập: Explainability concepts, SHAP values, bias detection --- ### Tuần 2: Chuyên sâu & Mock Interview **Ngày 8-9: Regulatory Landscape (Việt Nam)** - Ôn tập: Circular 41/2016/TT-NHNN (Basel II) - Theo dõi: NHNN updates về model risk - Đọc: Techcombank annual report, risk management disclosure **Ngày 10-11: Mock Interviews & Case Prep** - Tự hỏi đáp các câu hỏi technical - Prepare 2-3 stories về model validation experience - Practice: "Walk me through your validation of [model type]" **Ngày 12: Research Techcombank** - Đọc: Recent news, financial results, digital strategy - Hiểu: Model risk challenges của một ngân hàng Việt Nam đang phát triển **Ngày 13-14: Final Review** - Short-list các technical concepts - Prepare questions to ask interviewers - Rest, relax, be confident --- ## 📖 Tài liệu Tham khảo ### Miễn phí | Tài liệu | Link/Nguồn | Giá trị | |-----------|------------|----------| | SR 11-7 Model Risk Management | occ.gov (search) | Tiêu chuẩn vàng về MRM | | Basel Committee on Banking Supervision papers | bis.org | IRB framework | | IFRS 9 Explained | ifrs.org | ECL methodology | | NHNN Circular 41/2016 |nhnn.gov.vn | Vietnamese Basel II | | FRM Study Materials | bionic.read | Free FRM notes | ### Sách khuyên đọc 1. **"An Introduction to Credit Risk Models"** - Saenz 2. **"Credit Risk Scorecards"** - Siddiqi - Scorecard development basics 3. **"Artificial Intelligence in Finance"** - Yves Hilpisch 4. **"Model Risk Management"** - SAS Institute publications ### Vietnamese Regulatory References - Thông tư 41/2016/TT-NHNN - quy định về phương pháp tính vốn nội bộ - Thông tư 17/2014/TT-NHNN - phân loại nợ và trích lập dự phòng - QCVN 11:2015/BTC - tiêu chuẩn quản lý rủi ro --- ## ⚡ Quick Reference Sheet **IRB Model Validation Checklist:** ``` □ Data quality (completeness, accuracy, representativeness) □ Methodology review (conceptual soundness) □ Discriminatory power (Gini > 0.5, KS > 0.3) □ Calibration (Brier score, predicted vs actual) □ Stability (PSI < 0.1-0.25 depending on threshold) □ Overfitting check (out-of-sample, out-of-time) □ Business logic alignment □ Benchmark comparison □ Limitations documentation ``` **IFRS 9 ECL Validation Checklist:** ``` □ Stage migration logic □ PD term structure reasonableness □ Macro scenario weighting □ Forward-looking adjustments □ Overlay policy and governance □ Lifetime vs 12-month ECL calculation □ Sensitivity to assumptions □ Backtesting (actual vs expected provisions) ```

Tư vấn nghề nghiệp

## 🚀 Lộ trình Thăng tiến & Phát triển Sự nghiệp ### Vị trí này ở đâu trong career ladder? ``` Associate/Analyst (2-4 năm) ↓ Senior Associate (4-6 năm) ↓ Assistant Manager/Manager (5-8 năm) ↓ ────────────────────────────── [ADVISOR - BẠN ĐANG Ở ĐÂY] (8-12 năm) ────────────────────────────── ↓ Senior Advisor (10-15 năm) ↓ VP/Director, Model Risk Management ↓ Head of Model Risk / Chief Risk Officer ``` --- ## 💰 Mức Lương Kỳ vọng theo Cấp bậc ### Tại Techcombank (Hà Nội) | Level | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | Notes | |-------|-------------|-------------------|-------| | Junior (1-3 năm) | 15-30 triệu | Chủ yếu fresher | | Mid (3-5 năm) | 30-60 triệu | Specialized roles | | Senior (5-8 năm) | 60-100 triệu | Team lead, complex models | | **Advisor (8-12 năm)** | **150-300+ triệu** | **Vị trí này** | | VP/Director (10+ năm) | 300-500+ triệu | Leadership | **Lưu ý:** Techcombank trả lương thuộc nhóm top 3 ngân hàng TMCP Việt Nam. Vị trí này "Thỏa thuận" nên có thể đàm phán cao hơn nếu có strong track record. ### So sánh với thị trường | Ngân hàng | Mức lương MRM | Ghi chú | |-----------|---------------|----------| | Techcombank | Rất cao | Tech-driven, competitive | | VPBank | Cao | Aggressive growth | | ACB | Trung bình-cao | Ổn định | | VietinBank | Trung bình | Tập đoàn nhà nước | | BIDV | Trung bình | Tập đoàn nhà nước | | Expat employers | Rất cao | Foreign banks, consulting | --- ## 📈 Kỹ năng Cần Phát triển thêm ### Ngắn hạn (6-12 tháng) 1. **AI/ML Model Validation**: Đây là trend lớn trong ngành. Nắm vững explainable AI, model governance for ML 2. **Regulatory Writing**: Khả năng viết documents có thể defend trước NHNN inspection 3. **Cross-functional Communication**: Techcombank đề cao collaboration giữa teams ### Trung hạn (1-3 năm) 4. **Leadership**: Quản lý team, mentor junior validators 5. **Strategic Thinking**: Hiểu business implications của model risk 6. **Emerging Risks**: Climate risk models, operational resilience models ### Dài hạn (3-5 năm) 7. **Board-level Communication**: Trình bày model risk cho C-suite/Board 8. **Industry Influence**: Tham gia industry working groups, NHNN consultations 9. **Career Pivot Options**: CRO, Chief Data Officer, Risk Consulting Partner --- ## 🌟 Lời khuyên từ người đi trước > **"Model Risk Management is no longer a back-office function. It's strategic. Banks that get MRM right have competitive advantage."** ### 3 điều quan trọng nhất cho role này: 1. **Tính độc lập nhưng collaborative**: Bạn phải challenge model owners nhưng không đối đầu. Build relationships. 2. **Regulatory awareness**: Hiểu không chỉ "what" mà còn "why" đằng sau các regulations. NHNN inspections đang nghiêm ngặt hơn. 3. **Continuous learning**: AI/ML models đang phổ biến nhanh. Framework phải evolve. Người không học sẽ bị tụt lại phía sau. --- ## 🎯 Tổng kết: Bạn có phù hợp không? **Bạn NÊN ứng tuyển nếu:** - ✅ 10+ năm kinh nghiệm trong risk modeling/validation - ✅ Deep knowledge về IRB hoặc IFRS 9 models - ✅ Có track record validate models trong môi trường ngân hàng - ✅ Thích làm việc với data và statistics - ✅ Muốn gắn bó lâu dài với một trong những ngân hàng top Việt Nam **Cân nhắc kỹ hơn nếu:** - ⚠️ Chưa có direct banking model validation experience - ⚠️ Chỉ có academic knowledge, chưa làm với real production models - ⚠️ Muốn work-life balance hoàn hảo (techbank pace khá nhanh)

Câu hỏi thường gặp

Vị trí này yêu cầu 10 năm kinh nghiệm, nhưng mình chỉ có 7 năm trong risk analytics, có nên ứng tuyển không?

Có thể thử, nhưng cần chuẩn bị kỹ. Ứng viên có 7 năm kinh nghiệm với deep expertise trong IRB/IFRS 9 validation vẫn có cơ hội nếu thể hiện được: (1) Quality over quantity - bạn đã validate nhiều model quan trọng, không chỉ làm việc lâu; (2) Technical depth - có thể giải thích sâu về model methodology; (3) Regulatory knowledge - hiểu rõ NHNN requirements. Tips: Trong CV, highlight các model có material impact, đừng chỉ liệt kê years. Và sẵn sàng negotiate về level/title nếu HR muốn.

Mức lương cho vị trí này ở Techcombank khoảng bao nhiêu?

Techcombank trả thuộc nhóm top thị trường ngân hàng Việt Nam. Với 10+ năm kinh nghiệm ở vị trí Advisor, Model Risk Management, bạn có thể kỳ vọng: - Base salary: 150-250 triệu/tháng (hoặc cao hơn với exceptional candidate) - Total compensation có thể reach 300-400+ triệu/tháng nếu tính bonus, allowances - Techcombank cũng có ESOP cho senior roles Để negotiate hiệu quả: (1) Research market data (Glassdoor, LinkedIn Salary), (2) Know your value - nếu có experience với AI/ML models, bạn có leverage cao hơn, (3) Đừng reveal current salary sớm, để HR đưa offer trước.

Công việc hàng ngày của một Model Risk Advisor tại ngân hàng Việt Nam như thế nào?

Thực tế tại Techcombank và các ngân hàng lớn: **Daily:** Review data inputs, check model performance metrics (PSI, Gini), respond to ad-hoc queries từ model owners/business **Weekly:** Team meetings, progress reviews on validation projects, stakeholder updates **Monthly:** Complete validation reports, present findings to risk committee, track issue remediation **Quarterly:** Model risk dashboard updates, regulatory reporting, participate in model approval committee **Ongoing:** Stay updated với regulatory changes, train junior team members, research emerging model risks (AI/GenAI) Work-life balance khá tốt so với front-office roles, nhưng có periods bận khi có regulatory inspections hoặc major model changes.

Mình đang làm Data Science ở fintech, muốn chuyển sang Model Risk Management tại ngân hàng - có khả thi không?

Rất khả thi, nhưng cần bridge skills. Fintech experience với ML models là một lợi thế vì ngành đang move toward AI/ML governance. Tuy nhiên, bạn cần bổ sung: **Phải học thêm:** - Credit risk fundamentals (PD, LGD, EAD concepts) - Regulatory framework (Basel, IFRS 9 - đặc biệt quan trọng trong banking context) - IRB methodology - đây là mandatory cho model validation tại Việt Nam **Cách tiếp cận:** 1. Self-study trước (FRM là credential tốt để prove knowledge) 2. Apply cho các roles nhỏ hơn trước (Associate validation roles) 3. Hoặc apply thẳng senior roles nếu có ML model experience đặc biệt (AI/ML validation là gap lớn trong ngành) Techcombank đang rất tích cực về digital transformation, nên background data science của bạn là điểm cộng.

KPI của vị trí này đánh giá trên những tiêu chí nào?

Dựa trên job description, các KPIs chính bao gồm: **Quantitative:** - Số lượng models validated trong timeline - Tỷ lệ issues closed/tracked - Chất lượng validation reports **Qualitative:** - Clear pass/fail conclusions - không ambiguous - Regulator-ready documentation - pass được audit/inspection - Early identification of material risks - phát hiện trước khi xảy ra problem - Stakeholder satisfaction - business/modeling teams accept findings - Actionable recommendations - không chỉ critique mà provide solutions **Culture metrics:** - Cross-functional alignment - Knowledge sharing trong team Techcombank performance reviews thường rất detailed với quarterly check-ins.

Cơ hội thăng tiến từ Advisor lên VP/Director trong Model Risk Management mất bao lâu?

Tùy thuộc vào performance và opportunity: **Scenario 1 - Fast track (3-5 năm):** - Bạn demonstrate strong technical skills + leadership - Techcombank mở rộng team/model portfolio - Có mentor/sponsor in senior management → Có thể reach VP/Director level **Scenario 2 - Normal track (5-7 năm):** - Consistent performance, good stakeholder management - Build reputation internally → Senior Advisor → VP **Reality check:** - VP/Director positions tại Techcombank relatively few - Thường có external hires cho very senior roles - Alternative: explore lateral moves (Head of Credit Risk, Chief Data Officer) hoặc move sang ngân hàng khác với bigger portfolio Key tip: Build visibility with senior leadership, not just technical expertise.

Techcombank khác gì các ngân hàng khác về văn hóa làm việc?

Techcombank được biết đến với: **Pros:** - Tech-forward: Nhiều innovation, modern tools, digital-first mindset - Performance-based: Meritocracy, reward high performers well - Flat hierarchy: Dễ tiếp cận leadership, open communication - Learning culture: Investment in training, certifications **Challenges:** - Fast-paced: Expectations cao, workload có thể heavy - High standards: Detail-oriented, quality-focused (đặc biệt cho MRM) - Change: Organization đang evolve liên tục **Về MRM specifically:** Techcombank đã xây dựng MRM framework khá mature so với nhiều ngân hàng Việt Nam. Team size vừa phải, có thể làm việc trực tiếp với Head of Model Risk. Nếu bạn thích environment dynamic và muốn contribute vào building something, đây là fit tốt.

Làm sao để chuẩn bị cho technical interview phần IRB model validation?

Framework để trả lời 'Walk me through your validation approach for an IRB PD model': **Step 1: Kick-off & Scope (5-10%)** - Define model purpose (regulatory capital calculation) - Understand model methodology (statistical approach) - Agree on validation plan với stakeholders **Step 2: Data Assessment (20%)** - Data quality checks (missing, outliers, consistency) - Data representativeness (time period, segment coverage) - Data lineage và sources **Step 3: Methodology Review (25%)** - Conceptual soundness - Assumption validity - Alternative approach comparison **Step 4: Statistical Testing (30%)** - Discriminatory power: Gini, KS, AUC - Calibration: Predicted vs actual, Brier score - Stability: PSI across time periods - Benchmark comparison **Step 5: Business Logic (10%)** - Directional sanity checks - Segmentation appropriateness **Step 6: Conclusions (5%)** - Pass/fail assessment - Limitations documented - Remediation recommendations Practice: Diễn đạt từng bước smooth, có thể sketch simple diagram nếu allowed.

Advisor, Model Risk Management