Chuyên viên/Nhân viên Thỏa thuận

Mô tả công việc

- Xây dựng và phát triển hệ thống báo cáo hỗ trợ kinh doanh định kỳ: kết quả kinh doanh, chiến dịch sản phẩm, năng suất bán… - Tham gia đánh giá hoạt động kinh doanh dựa trên số liệu thực tế. - Tham gia các chuyên đề phân tích chuyên sâu nhằm tăng hiệu quả kinh doanh. - Xử lý các yêu cầu, hỗ trợ các phòng ban nội bộ liên quan đến số liệu.

Yêu cầu ứng viên

1. Học vấn -Tốt nghiệp Đại học chính quy trở lên chuyên ngành Tài chính, Ngân hàng, Toán kinh tế, Quản trị kinh doanh, Hệ thống dữ liệu,… -Ngoại ngữ (Tiếng Anh): TOEIC 450 hoặc tương đương. -Tin học: Sử dụng thành thạo các phần mềm Microsoft Word, Excel, Powerpoint… 2. Kinh nghiệm chuyên môn và Kiến thức -Ưu tiên ứng viên 01 năm kinh nghiệm tại vị trí tương đương tại các ngân hàng, tổ chức tài -chính/ tổ chức có quy mô, uy tín tương đương. -Nắm được cơ bản về hệ thống cũng như sản phẩm đặc trưng của ngân hàng: Thẻ, tín dụng, huy động. -Ưu tiên ứng viên có kiến thức cơ bản về hệ thống dữ liệu. 3. Yêu cầu khác -Có khả năng tư duy, sáng tạo, phân tích, tổng hợp tốt, nắm bắt công việc nhanh, quản lý, sắp xếp, xử lý công việc khoa học. -Khả năng làm việc độc lập, phối hợp làm việc nhóm tốt. -Có khả năng hoạch định công việc; chủ động, tinh thần trách nhiệm cao trong công việc. -Định hướng phát triển, gắn bó với công việc phân tích.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cần có cho vị trí Chuyên viên Dữ liệu kinh doanh - SeABank ### 1. Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn) | Nhóm kỹ năng | Yêu cầu bắt buộc | Ưu tiên thêm | |---|---|---| | **Phân tích dữ liệu** | Excel nâng cao (Pivot Table, VLOOKUP, SUMIF, Power Query) | SQL, Python/R, Power BI, Tableau | | **Báo cáo** | PowerPoint, Word chuyên nghiệp | Data visualization tools | | **Nghiệp vụ NH** | Hiểu biết cơ bản: Thẻ, Tín dụng, Huy động | Hiểu sản phẩm ngân hàng số | | **Ngôn ngữ** | TOEIC 450 (tương đương A2-B1) | Tiếng Anh giao tiếp kinh doanh | | **Hệ thống** | Sử dụng phần mềm VP Bank, T24, Core Banking... | Kiến thức về Data Warehouse, ETL | ### 2. Soft Skills (Kỹ năng mềm) - **Tư duy phân tích**: Phân tích số liệu kinh doanh, nhận diện xu hướng, đưa ra insights - **Kỹ năng giao tiếp**: Vì phải hỗ trợ nhiều phòng ban, cần trình bày số liệu rõ ràng - **Quản lý thời gian**: Xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc, deadline báo cáo định kỳ - **Chủ động học hỏi**: Công nghệ, sản phẩm ngân hàng liên tục cập nhật - **Làm việc nhóm**: Phối hợp với các phòng ban khác nhau ### 3. Chứng chỉ gợi ý | Chứng chỉ | Giá trị | Ghi chú | |---|---|---| | **Microsoft Excel Expert/MOS** | ⭐⭐⭐ | Rất quan trọng cho vị trí này | | **Google Data Analytics Certificate** | ⭐⭐ | Nền tảng tốt cho phân tích dữ liệu | | **SQL Certification** | ⭐⭐ | Cộng thêm điểm mạnh | | **FRM/GARP** | ⭐ | Nếu muốn phát triển sang risk/data | | **CAP (Certified Analytics Professional)** | ⭐ | Mục tiêu dài hạn | ### 4. So sánh: Ứng viên mới vs Có kinh nghiệm | Tiêu chí | Ứng viên mới (0-1 năm) | Ứng viên 1-3 năm | |---|---|---| | **Điểm mạnh** | Học lực tốt, đam mê, dễ đào tạo | Kinh nghiệm thực tế, vào việc nhanh | | **Điểm yếu** | Thiếu kinh nghiệm nghiệp vụ | Lương kỳ vọng cao hơn | | **Chiến lược** | Tập trung vào kỹ năng Excel, thực tập | Xây dựng portfolio dự án cụ thể | | **Cơ hội** | SeABank có chính sách đào tạo | Vị trí Senior nếu phù hợp | --- **Lưu ý quan trọng**: Vị trí này nằm trong Khối Công nghệ Ngân hàng số - đây là xu hướng phát triển mạnh của SeABank, nên ứng viên có kiến thức về Digital Banking, Fintech sẽ được đánh giá cao hơn.

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn vị trí Chuyên viên Dữ liệu kinh doanh - SeABank ### Quy trình phỏng vấn dự kiến **Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ** - HR đọc CV, đánh giá matching với JD - Gọi điện xác nhận thông tin cơ bản **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn** - Trưởng bộ phận/Quản lý trực tiếp - Thường có phần thực hành Excel/SQL - Hỏi về kinh nghiệm phân tích dữ liệu cụ thể **Vòng 3: Phỏng vấn cấp cao/HR** - Phó giám đốc hoặc Giám đốc Khối - Đánh giá tư duy, văn hóa phù hợp - Thương lượng lương, phúc lợi ### Câu hỏi thường gặp theo từng vòng #### Vòng 1 - HR: 1. "Giới thiệu bản thân và điểm mạnh của bạn" 2. "Tại sao bạn muốn làm việc tại SeABank?" 3. "Bạn hiểu gì về công việc phân tích dữ liệu kinh doanh?" 4. "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" 5. "Bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu ngân hàng chưa?" #### Vòng 2 - Trưởng bộ phận: 1. **"Bạn có thể mô tả quy trình xây dựng một báo cáo kinh doanh từ đầu không?"** - Gợi ý: Xác định mục tiêu → Thu thập dữ liệu → Làm sạch dữ liệu → Phân tích → Trình bày báo cáo 2. **"Bạn xử lý thế nào khi dữ liệu bị thiếu hoặc không nhất quán?"** - Gợi ý: Kiểm tra nguồn gốc, điền khuyết, báo cáo vấn đề cho quản lý 3. **"Hàm Excel nào bạn dùng thường xuyên nhất? Tại sao?"** - Gợi ý: Pivot Table, VLOOKUP/INDEX-MATCH, SUMIF, IF 4. **"Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của một chiến dịch sản phẩm?"** - Gợi ý: KPIs: số lượng mở tài khoản, tỷ lệ chuyển đổi, doanh số, chi phí trên mỗi khách hàng 5. **"Bạn có kiến thức gì về hệ thống Core Banking?"** - Gợi ý: T24, Finacle, BaNKS, hiểu quy trình booking, posting 6. **Phần thực hành**: Có thể được yêu cầu làm bài Excel/SQL trong 30-60 phút #### Vòng 3 - Cấp cao/HR: 1. **"Bạn định hướng phát triển sự nghiệp của mình như thế nào?"** 2. **"Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi không?"** - Luôn chuẩn bị 2-3 câu hỏi thông minh cho phần này 3. **"Khi làm việc với nhiều phòng ban, bạn xử lý conflict như thế nào?"** ### Tips chuẩn bị cụ thể **1. Nghiên cứu trước:** - Tìm hiểu SeABank: lịch sử, sản phẩm, định hướng ngân hàng số - Đọc báo cáo tài chính gần nhất của SeABank - Theo dõi tin tức về chuyển đổi số của ngân hàng **2. Chuẩn bị Portfolio:** - Mẫu báo cáo Excel bạn đã làm (nếu có) - Dashboard mẫu bằng Power BI/Tableau - Case study phân tích dữ liệu thực tế **3. Ôn tập Excel nâng cao:** - Pivot Table, slicers - VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX-MATCH - Conditional Formatting - Data Validation - Macro/VBA (nếu có thể) **4. Hiểu nghiệp vụ ngân hàng:** - Quy trình phát hành thẻ tín dụng - Tính lãi tiền gửi, lãi vay - Các chỉ tiêu KPI ngân hàng: CASA, NIM, NPL... ### Dress Code - **Nam**: Áo sơ mi trắng, quần âu, giày da (không cần cravat) - **Nữ**: Áo sơ mi/cam túc, chân váy/quần âu lịch sự - Tránh đồ quá màu mè, jeans, sandal - Phong cách: Business Casual là phù hợp ### Các lỗi thường gặp cần tránh 1. Không chuẩn bị gì về SeABank 2. Không có ví dụ cụ thể về dự án phân tích dữ liệu 3. Giao diện Excel xấu, không đúng chuẩn báo cáo 4. Không hỏi câu hỏi nào khi được mời 5. Tỏ ra thụ động, không chủ động

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí Chuyên viên Dữ liệu kinh doanh ### Lộ trình chuẩn bị 2 tuần #### Tuần 1: Nền tảng kiến thức **Ngày 1-2: Nghiệp vụ Ngân hàng cơ bản** - Đọc tài liệu: "Nghiệp vụ Ngân hàng thương mại" - ĐH Kinh tế Quốc dân - Hiểu: Sản phẩm Thẻ, Tín dụng, Huy động - Ghi nhớ các khái niệm: CASA, NIM, FDR, NPL **Ngày 3-4: Kỹ năng Excel nâng cao** - Ôn Pivot Table thật kỹ (90% câu hỏi phỏng vấn liên quan) - Thực hành: VLOOKUP, INDEX-MATCH, SUMIFS - Conditional Formatting, Data Validation - Tự tạo 1 dashboard mẫu hoàn chỉnh **Ngày 5-6: SQL cơ bản** - SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY - JOIN (INNER, LEFT, RIGHT) - Aggregate functions: COUNT, SUM, AVG - Thực hành trên W3Schools hoặc LeetCode **Ngày 7: Tổng kết + Làm CV** - Tạo CV theo format chuẩn (1-2 trang) - Chuẩn bị câu chuyện về dự án phân tích dữ liệu #### Tuần 2: Luyện tập chuyên sâu **Ngày 8-9: Case study thực tế** - Tìm case study về đánh giá hiệu quả chiến dịch ngân hàng - Tự phân tích: "Nếu bạn làm data analyst, bạn sẽ đo lường KPI nào?" **Ngày 10-11: Luyện phỏng vấn** - Tự hỏi đáp các câu hỏi phỏng vấn - Practice Excel test online - Chuẩn bị 3-5 câu hỏi thông minh cho nhà tuyển dụng **Ngày 12-13: Nghiên cứu SeABank** - Đọc website, báo cáo thường niên - Tìm hiểu sản phẩm, dịch vụ đặc trưng - Theo dõi tin tức gần đây **Ngày 14: Chuẩn bị cuối cùng** - In CV, giấy tờ cần thiết - Check trang phục - Nghỉ ngơi, giữ sức khỏe ### Tài liệu tham khảo | Loại | Tài liệu | Link/Ghi chú | |---|---|---| | **Sách** | "Data Science for Business" - Foster Provost | Nền tảng tư duy data-driven | | **Sách** | "Storytelling with Data" - Cole Nussbaumer | Trình bày báo cáo hiệu quả | | **Excel** | Excel from Misfortels - YouTube | Series bài tập Excel thực tế | | **SQL** | W3Schools SQL Tutorial | Học và thực hành miễn phí | | **SQL** | LeetCode Database 50 | Bài tập SQL phỏng vấn | | **Dashboard** | Maven Analytics | Case study dashboard mẫu | | **Nghiệp vụ NH** | SBV.gov.vn | Website NHNN Việt Nam | | **Industry** | cafef.vn, tinnhanhchungkhoan.vn | Tin tức ngành ngân hàng | ### Kiến thức nền cần nắm vững **1. Các chỉ tiêu KPI ngân hàng:** ``` CASA = Tiền gửi thanh toán / Tổng tiền gửi NIM = (Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản sinh lời) × 365/ngày NPL = Nợ xấu / Tổng dư nợ FDR = Dư nợ / Tiền gửi ``` **2. Quy trình cơ bản:** - Phát hành thẻ tín dụng: Đăng ký → Thẩm định → Duyệt → Phát hành → Kích hoạt - Cho vay cá nhân: Hồ sơ → Thẩm định → Duyệt → Giải ngân → Thu nợ - Huy động vốn: Huy động → Đáo hạn → Tái huy động **3. Cấu trúc báo cáo kinh doanh ngân hàng:** - Báo cáo kết quả kinh doanh (P&L) - Báo cáo tăng trưởng nguồn vốn (CASA, tiết kiệm) - Báo cáo dư nợ (tín dụng, từng phân khúc) - Báo cáo chất lượng tín dụng (NPL, provision) - Báo cáo KPI sản lượng (phát hành thẻ, giải ngân...)

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho vị trí Chuyên viên Dữ liệu kinh doanh ### Lộ trình thăng tiến ``` Chuyên viên Dữ liệu Kinh doanh (1-2 năm) ↓ Chuyên viên Cao cấp / Team Lead (2-3 năm) ↓ Trưởng nhóm Phân tích Dữ liệu (3-5 năm) ↓ Trưởng phòng/Quản lý Khối Dữ liệu (5-7 năm) ↓ Giám đốc/Chuyên gia Data (7+ năm) ``` **Hướng chuyên môn hóa:** - Data Analyst → Data Scientist → Chief Data Officer - Chuyên sâu về: Risk Analytics, Customer Analytics, Financial Analytics **Hướng quản lý:** - Team Lead → Manager → Senior Manager → Director - Phù hợp nếu muốn quản lý đội nhóm, phòng ban ### Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (tham khảo Hà Nội, 2024) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) | |---|---|---| | **Fresher/Junior** | 0-1 năm | 8-12 triệu | | **Chuyên viên** | 1-3 năm | 12-20 triệu | | **Chuyên viên Cao cấp** | 3-5 năm | 20-30 triệu | | **Trưởng nhóm** | 4-6 năm | 30-45 triệu | | **Trưởng phòng** | 6-10 năm | 45-70 triệu | **Lưu ý:** - SeABank có thể trả cao hơn thị trường nếu ứng viên giỏi - Lương thỏa thuận = cơ hội đàm phán, hãy nghiên cứu kỹ trước - Thường có thêm: thưởng KPIs, phụ cấp, bảo hiểm cao cấp ### Kỹ năng cần phát triển thêm **Ngắn hạn (6-12 tháng đầu):** - Thành thạo Power BI hoặc Tableau - Học SQL nâng cao (Window Functions, CTE) - Hiểu sâu nghiệp vụ ngân hàng: Credit, Risk, Treasury - Xây dựng portfolio với các dự án cụ thể **Trung hạn (1-3 năm):** - Python/R cho phân tích dữ liệu - Machine Learning cơ bản - Kỹ năng trình bày, storytelling với data - Project management **Dài hạn (3-5 năm):** - Data Strategy - Leadership & Team Management - Business Intelligence Architecture - Cloud computing (AWS, Azure, GCP) ### Đánh giá SeABank với vị trí này **Ưu điểm:** ✅ Vị trí trong Khối Ngân hàng số - xu hướng phát triển mạnh ✅ SeABank đang chuyển đổi số, nhiều cơ hội học hỏi ✅ Làm việc với dữ liệu thực tế của ngân hàng ✅ Môi trường chuyên nghiệp, quy mô vừa **Thách thức:** ⚠️ Yêu cầu "Thỏa thuận" = có thể lương không cạnh tranh lắm ⚠️ SeABank không phải top 5 ngân hàng lớn nhất ⚠️ Lộ trình thăng tiến phụ thuộc vào cơ cấu tổ chức ### Lời khuyên cá nhân 1. **Hãy đàm phán lương dựa trên giá trị của bạn**, không ngại hỏi về lương, thưởng,晋升 2. **Xây dựng portfolio ngay từ đầu** - mỗi dự án đều nên lưu lại, đây là tài sản cho sự nghiệp 3. **Kết nối với senior trong ngành** - LinkedIn, cộng đồng Data Analyst Việt Nam 4. **Đừng chỉ làm theo yêu cầu** - hãy chủ động đề xuất insights từ dữ liệu, đó là cách bạn tạo giá trị khác biệt 5. **Chứng chỉ quan trọng hơn bạn nghĩ** - nếu có điều kiện, hãy lấy MOS Excel Expert trước

Câu hỏi thường gặp

Em mới ra trường, chưa có kinh nghiệm, có nên ứng tuyển vị trí này không?

CÓ nên ứng tuyển! JD ghi 'ưu tiên' chứ không phải 'yêu cầu bắt buộc' 1 năm kinh nghiệm. Điểm mấu chốt là bạn phải thể hiện được: (1) Kỹ năng Excel nhuần nhuyễn - đây là kỹ năng sống còn; (2) Tư duy phân tích dữ liệu tốt - có thể thể hiện qua portfolio, bài test; (3) Đam mê và khả năng học nhanh - vì nghiệp vụ ngân hàng cần thời gian để nắm vững. Hãy chuẩn bị thật kỹ phần Excel và có thể tự làm một dashboard mẫu để gây ấn tượng.

Mức lương cho vị trí này là bao nhiêu? Ứng viên mới có thể đòi bao nhiêu?

Vì JD ghi 'Thỏa thuận' nên đây là cơ hội đàm phán. Theo thị trường Hà Nội 2024: Fresher/Junior: 8-12 triệu, Chuyên viên 1-3 năm: 12-20 triệu. Nếu bạn mới ra trường nhưng Excel giỏi + có kiến thức SQL cơ bản, hoàn toàn có thể đòi 10-13 triệu. Tip: Khi được hỏi 'Mức lương kỳ vọng?', hãy nói một range thay vì con số cố định, và luôn kèm theo 'tùy thuộc vào chính sách phúc lợi của công ty'.

Phỏng vấn vị trí này có test Excel không? Cần ôn những gì?

Rất có thể CÓ phần thi Excel thực hành! Đây là vị trí data-driven nên kỹ năng Excel là ưu tiên hàng đầu. Cần ôn kỹ: (1) Pivot Table - quan trọng nhất, (2) VLOOKUP/INDEX-MATCH - rất hay hỏi, (3) SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF - dùng nhiều trong báo cáo, (4) Conditional Formatting - để highlight dữ liệu, (5) Basic Charts - vẽ biểu đồ chuyên nghiệp. Thực hành trên Google 'Excel interview test questions' để biết format câu hỏi.

Làm sao để trả lời câu hỏi 'Tại sao bạn muốn làm việc tại SeABank?' một cách thuyết phục?

Đừng nói 'vì lương cao' hay 'vì gần nhà'! Hãy nghiên cứu trước và trả lời có chiều sâu: (1) 'SeABank đang đẩy mạnh chuyển đổi số, đây là lĩnh vực em rất quan tâm và muốn phát triển' - cho thấy bạn có research; (2) 'Em muốn làm việc với dữ liệu thực tế của ngân hàng để học hỏi nghiệp vụ chuyên sâu' - cho thấy định hướng rõ ràng; (3) 'SeABank có văn hóa làm việc chuyên nghiệp, phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp của em' - cho thấy bạn phù hợp văn hóa. Luôn kèm một câu hỏi thông minh sau đó!

Em có 2 năm kinh nghiệm ở công ty fintech, muốn chuyển sang ngân hàng. Có khó không?

KHÔNG khó, thậm chí bạn còn có lợi thế! Fintech đã cho bạn tư duy làm việc với data, có thể quen với môi trường nhanh nhẹn. Điểm bạn cần bổ sung: (1) Nghiệp vụ ngân hàng cụ thể - thẻ, tín dụng, huy động hoạt động thế nào trong ngân hàng (khác fintech); (2) Quy trình, regulation của ngân hàng phức tạp hơn; (3) Scale dữ liệu lớn hơn. Khi phỏng vấn, hãy bridge: 'Kinh nghiệm ở fintech giúp em hiểu về data-driven decision making, bây giờ em muốn áp dụng vào scale ngân hàng để học hỏi thêm'.

Công việc hàng ngày của vị trí này là gì? Bận rộn như thế nào?

Dựa trên JD, công việc chính: (1) Báo cáo định kỳ - hàng ngày/tuần/tháng về kết quả kinh doanh, KPI; (2) Xử lý yêu cầu từ các phòng ban - có thể bất ngờ, đòi hỏi ưu tiên tốt; (3) Phân tích chuyên sâu theo dự án - không cố định timeline; (4) Họp, trao đổi với các phòng ban. Về giờ làm: Ngân hàng thường 8h-17h thứ 2-6, có thể OT cuối tháng/quý để赶 báo cáo. Môi trường data thường ít áp lực sales nhưng cần deadline-driven.

Sau 2-3 năm ở vị trí này, em có thể phát triển theo hướng nào?

Có nhiều hướng phát triển: (1) Chuyên sâu hơn về Data: Data Analyst → Senior Analyst → Data Scientist → Chief Data Officer - đây là hướng hot nhất hiện tại; (2) Chuyển sang nghiệp vụ: Hiểu data + nghiệp vụ → có thể sang Credit Analyst, Risk Analyst, Product Manager; (3) Quản lý: Team Lead → Manager → Director nếu bạn thích quản lý; (4) Sang ngân hàng lớn hơn: VPBank, Techcombank, MB đang rất mạnh về data. Key là trong thời gian này, hãy tích lũy: dự án cụ thể, chứng chỉ (SQL, Power BI), hiểu sâu nghiệp vụ.

Em cần chuẩn bị gì cho vòng phỏng vấn cuối với lãnh đạo cấp cao?

Vòng cuối thường đánh giá 'fit' và tư duy lớn hơn kỹ năng. Chuẩn bị: (1) Định hướng sự nghiệp rõ ràng - '5 năm tới em muốn trở thành chuyên gia data trong ngành ngân hàng'; (2) Hiểu xu hướng ngành - Digital Banking, Open Banking, AI trong banking; (3) Câu hỏi thông minh - hỏi về chiến lược data của SeABank, định hướng phát triển Khối CNNH số; (4) Thái độ: Tự tin nhưng không kiêu ngạo, có vision nhưng thực tế. Đây là cơ hội để bạn 'sell' bản thân ở level cao nhất.

Chuyên gia/ Chuyên viên cao cấp Dữ liệu kinh doanh