Thỏa thuận

Mô tả công việc

Mô tả công việc 1.Thực hiện tổng hợp, khai thác dữ liệu phục vụ nhu cầu xây dựng báo cáo hoạt động vận hành, kiểm soát rủi ro – tuân thủ, và báo cáo NHNN, cơ quan có thẩm quyền Tìm hiểu, đề xuất cải tiến nâng cao hiệu quả tạo lập báo cáo NHNN và báo cáo vận hành, kiểm soát rủi ro, tuân thủ. Quản lý, vận hành, khắc phục sự cố hệ thống MIS và các công cụ phân tích dữ liệu đảm bảo hoạt động ổn định. Giám sát triển khai quy trình báo cáo số liệu; quản lý cấp phát và điều chỉnh quyền truy cập tài khoản người dùng trên hệ thống MIS. 2.Thực hiện xây dựng Dashboard báo cáo quản trị điều hành Trực tiếp phối hợp các đơn vị xây dựng báo cáo trực quan (dashboard) và báo cáo tự động phục vụ nhu cầu khai thác dữ liệu nghiệp vụ, quản trị điều hành của Ban lãnh đạo. Báo cáo cấp quản lý, Ban Giám đốc Khối và thực hiện các nhiệm vụ được phân công. 3. Đảm bảo chất lượng dịch vụ và tuân thủ quy trình, quy định. 4.Thực hiện báo cáo, lưu trữ hồ sơ và các công việc khác theo phân công Yêu cầu 1. Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Toán tin, Hệ thống Thông tin Quản lý, Toán thống kê, Tài chính, Ngân hàng hoặc các ngành liên quan 2. Có tối thiểu 4 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, báo cáo hoặc Business Intelligence, ưu tiên có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng hoặc tài chính, có kinh nghiệm xây dựng dashboard và báo cáo 3. Kiến thức và Kỹ năng: - Thành thạo khai thác và xử lý dữ liệu: SQL, Excel nâng cao (Pivot, VBA, Power Query, Power Pivot); có kiến thức về Data Modeling và trực quan hóa dữ liệu phục vụ báo cáo. - Kinh nghiệm sử dụng các công cụ BI (Power BI, Tableau, QlikView…); am hiểu hệ thống MIS và quy trình báo cáo trong ngân hàng, bao gồm các báo cáo theo yêu cầu NHNN. - Hiểu biết nghiệp vụ ngân hàng; khả năng phân tích, tư duy logic và chuyển đổi nhu cầu nghiệp vụ thành giải pháp dữ liệu/kỹ thuật phù hợp. - Kỹ năng giao tiếp, trình bày; quản lý thời gian, ưu tiên công việc hiệu quả; phối hợp làm việc nhóm và đa bộ phận. 4. Tác phong chuyên nghiệp, chính trực, tuân thủ, chịu được áp lực công việc. Quyền lợi 1.Quyền đề xuất, tham mưu, ký duyệt trong phạm vi được phân công. 2. Phối hợp với các bộ phận nội bộ và đối tác bên ngoài để thực hiện nhiệm vụ. 3. Được tham gia các chế độ BHYT, BHXH, Bảo hiểm sức khỏe Vietbank care 4. Tham gia các hoạt động team building, đào tạo nâng cao kỹ năng ... 5. Các khoản thưởng cuối năm theo quy định của Vietbank

Yêu cầu ứng viên

1. Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Toán tin, Hệ thống Thông tin Quản lý, Toán thống kê, Tài chính, Ngân hàng hoặc các ngành liên quan 2. Có tối thiểu 4 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, báo cáo hoặc Business Intelligence, ưu tiên có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng hoặc tài chính, có kinh nghiệm xây dựng dashboard và báo cáo 3. Kiến thức và Kỹ năng: - Thành thạo khai thác và xử lý dữ liệu: SQL, Excel nâng cao (Pivot, VBA, Power Query, Power Pivot); có kiến thức về Data Modeling và trực quan hóa dữ liệu phục vụ báo cáo. - Kinh nghiệm sử dụng các công cụ BI (Power BI, Tableau, QlikView…); am hiểu hệ thống MIS và quy trình báo cáo trong ngân hàng, bao gồm các báo cáo theo yêu cầu NHNN. - Hiểu biết nghiệp vụ ngân hàng; khả năng phân tích, tư duy logic và chuyển đổi nhu cầu nghiệp vụ thành giải pháp dữ liệu/kỹ thuật phù hợp. - Kỹ năng giao tiếp, trình bày; quản lý thời gian, ưu tiên công việc hiệu quả; phối hợp làm việc nhóm và đa bộ phận. 4. Tác phong chuyên nghiệp, chính trực, tuân thủ, chịu được áp lực công việc.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cho Vị trí Chuyên viên cao cấp Dịch vụ dữ liệu - VietBank ### 1. Hard Skills bắt buộc | Nhóm kỹ năng | Yêu cầu | Mức độ ưu tiên | |---|---|---| | **SQL** | Khai thác, truy vấn, xử lý dữ liệu từ database | ⭐⭐⭐⭐⭐ Bắt buộc | | **Excel nâng cao** | Pivot Table, VBA, Power Query, Power Pivot | ⭐⭐⭐⭐⭐ Bắt buộc | | **Công cụ BI** | Power BI / Tableau / QlikView (ít nhất 1) | ⭐⭐⭐⭐⭐ Bắt buộc | | **Data Modeling** | Thiết kế mô hình dữ liệu phục vụ báo cáo | ⭐⭐⭐⭐ Rất quan trọng | | **MIS ngân hàng** | Hiểu hệ thống MIS và quy trình báo cáo NHNN | ⭐⭐⭐⭐ Rất quan trọng | ### 2. Hard Skills nền tảng - **Trực quan hóa dữ liệu** (Dashboard reporting) - **Nghiệp vụ ngân hàng** cơ bản (hiểu các sản phẩm, quy trình nghiệp vụ) - **Quy trình báo cáo NHNN** (các biểu mẫu, deadline báo cáo) ### 3. Chứng chỉ gợi ý **Ưu tiên cao:** - Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) - Microsoft Certified: Data Analyst Associate - Tableau Desktop Specialist / Certified **Ưu tiên trung bình:** - Google Data Analytics Certificate - SQL Database Certifications - Chứng chỉ về Data Science (Python, R) **Bổ sung giá trị:** - FRM (Financial Risk Manager) - nếu muốn hướng về Risk - CFA - nếu muốn hướng về Tài chính định lượng - PMP - quản lý dự án, làm việc đa bộ phận ### 4. So sánh đối thủ cạnh tranh (khi đi phỏng vấn) Nếu bạn đến từ các vị trí tương tự ở ngân hàng khác, đây là bảng so sánh nhanh: | Tiêu chí | VietBank | Ngân hàng lớn (Vietcombank, VietinBank) | Công ty Fintech | |---|---|---|---| | Quy mô dữ liệu | Trung bình | Lớn, phức tạp hơn | Nhỏ-gọn, linh hoạt hơn | | Hệ thống MIS | Đang phát triển | Đã ổn định | Có thể tự build | | Áp lực báo cáo NHNN | Cao (cần tuân thủ chặt) | Rất cao | Thấp hơn | | Cơ hội học hỏi | Cao (nhiều việc phải tự làm) | Phân công chuyên môn sâu | Đa dạng công nghệ | ### 5. Soft Skills quan trọng - **Giao tiếp & trình bày**: Vì phải báo cáo Ban Giám đốc Khối, lãnh đạo - **Quản lý thời gian**: Deadline báo cáo NHNN thường cố định, không linh hoạt - **Làm việc đa bộ phận**: Phối hợp với nhiều đơn vị để thu thập dữ liệu - **Tư duy logic**: Chuyển đổi nhu cầu nghiệp vụ → giải pháp kỹ thuật - **Chịu áp lực**: Khi sự cố hệ thống xảy ra hoặc deadline gấp --- **Tự đánh giá bản thân trước khi ứng tuyển:** ✅ Kinh nghiệm ≥ 4 năm về data analysis/BI? ✅ Thành thạo SQL ở mức truy vấn phức tạp (JOIN, subquery, window functions)? ✅ Có kinh nghiệm build Dashboard thực tế? ✅ Hiểu quy trình báo cáo ngân hàng / NHNN? ✅ Đã từng làm việc với hệ thống MIS?

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn Chuyên viên cao cấp Dịch vụ dữ liệu - VietBank ### Quy trình phỏng vấn dự kiến **Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ & Phỏng vấn HR (30-45 phút)** - Review CV, đánh giá sơ bộ kỹ năng - Tìm hiểu mục tiêu nghề nghiệp, lý do muốn gia nhập VietBank - Trao đổi về mức lương kỳ vọng **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn (45-60 phút)** - Gặp Trưởng phòng hoặc Quản lý TCNH - Kiểm tra kỹ năng SQL, Excel, BI Tool - Hỏi về kinh nghiệm xây dựng dashboard - Tình huống xử lý sự cố hệ thống MIS **Vòng 3: Phỏng vấn cấp cao (30-45 phút)** - Gặp Ban Giám đốc Khối hoặc lãnh đạo liên quan - Đánh giá tư duy nghiệp vụ, khả năng phân tích - Hỏi về hiểu biết nghiệp vụ ngân hàng, quy trình NHNN ### Câu hỏi thường gặp theo từng vòng **Vòng 1 - HR:** - "Tại sao bạn quan tâm đến vị trí này tại VietBank?" - "Bạn có thể mô tả dự án BI/Dashboard lớn nhất mà bạn đã thực hiện?" - "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn biết gì về VietBank?" **Vòng 2 - Chuyên môn:** - "Viết một câu SQL để lấy top 5 chi nhánh có dư nợ cao nhất tháng này" - "Bạn phân biệt giữa UNION và JOIN? Khi nào dùng GROUP BY vs PARTITION BY?" - "Trình bày quy trình bạn xây dựng một dashboard từ đầu đến cuối" - "Xử lý thế nào khi dữ liệu từ 2 nguồn khác nhau không khớp?" - "Bạn đã từng vận hành hệ thống MIS nào? Khi xảy ra sự cố, bạn xử lý ra sao?" - "Các báo cáo NHNN nào mà bạn biết? Nêu tên và mục đích của 3 báo cáo phổ biến" - "Công cụ BI nào bạn thành thạo nhất? So sánh Power BI và Tableau" - "Power Query và Power Pivot khác nhau như thế nào?" **Vòng 3 - Lãnh đạo:** - "Làm sao để cải tiến quy trình báo cáo NHNN hiện tại?" - "Bạn sẽ ưu tiên xử lý thế nào khi cùng lúc có 3 deadline báo cáo gấp?" - "Mô tả tình huống bạn phải phối hợp với 5 bộ phận khác nhau để hoàn thành báo cáo" - "Bạn nghĩ thách thức lớn nhất khi làm việc tại VietBank là gì?" - "Bạn có kế hoạch phát triển kỹ năng data như thế nào trong 2-3 năm tới?" ### Tips chuẩn bị đặc biệt cho vị trí này 1. **Ôn kỹ SQL**: Câu lệnh truy vấn phức tạp là bắt buộc - focus: JOIN, subquery, GROUP BY, HAVING, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD) 2. **Chuẩn bị Portfolio Dashboard**: Nếu có, hãy mang theo screenshots hoặc demo các dashboard đã làm. Nếu không có, chuẩn bị mô tả chi tiết 1-2 dashboard từng làm 3. **Nghiên cứu quy trình báo cáo NHNN**: - Báo cáo tháng/quý/năm gửi NHNN - Các chỉ tiêu rủi ro, tỷ lệ an toàn - Deadline báo cáo định kỳ 4. **Tìm hiểu về VietBank**: - Quy mô, mạng lưới chi nhánh - Sản phẩm/dịch vụ chính - Tình hình tài chính gần đây 5. **Chuẩn bị tình huống xử lý sự cố MIS**: - Hệ thống down trước deadline → xử lý thế nào? - Dữ liệu thiếu/sai → làm sao phát hiện và xử lý? ### Dress Code - **Nam**: Áo sơ mi trắng, quần âu, giày da. Có thể thêm vest nhẹ - **Nữ**: Áo sơ mi/cam cổ lịch sự, quần âu hoặc chân váy công sở - Màu sắc trung tính: trắng, xanh navy, xám, đen - Tránh: trang phục quá màu mè, jeans, giày thể thao ### Những điều KHÔNG NÊN làm ❌ Nói "em chưa làm việc với báo cáo NHNN" → thay bằng "em đã làm quen về hệ thống báo cáo và sẵn sàng đào tạo thêm" ❌ Nói "em không giỏi VBA" nếu bạn còn yếu → tập trung vào điểm mạnh (SQL, Power BI) ❌ Overclaim kinh nghiệm → sẽ bị hỏi rất sâu ở vòng chuyên môn ❌ Quên chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng → nên có 2-3 câu hỏi thể hiện sự nghiêm túc

Lộ trình ôn thi

## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị 2 tuần trước phỏng vấn ### Tuần 1: Củng cố Kiến thức Nền tảng **Ngày 1-2: SQL chuyên sâu** - Ôn lại: SELECT, WHERE, JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL), GROUP BY, ORDER BY - Học thêm: Subquery (nested), CASE WHEN, COALESCE, window functions - Thực hành: LeetCode (SQL section) hoặc HackerRank - Tài liệu: "SQL for Data Analysis" (tóm tắt chương 3-7) **Ngày 3-4: Excel Nâng cao** - Power Query: kết nối data sources, transform data, merge queries - Power Pivot: tạo data model, DAX cơ bản (CALCULATE, FILTER, SUMX) - VBA cơ bản: Record macro, viết sub đơn giản, vòng lặp - Pivot Table nâng cao: calculated field, grouping, slicers - Thực hành: tự tạo 1 dashboard Excel từ sample data **Ngày 5-6: Power BI / Tableau** - Power BI Desktop: kết nối data source, tạo data model, DAX cơ bản - Visualizations: Bar chart, Line chart, Card, Matrix, Map - Best practices: sắp xếp layout dashboard, filter context - Nếu dùng Tableau: calculated fields, parameters, LOD expressions - Thực hành: build 1 dashboard hoàn chỉnh có ít nhất 5 visualizations **Ngày 7: Nghiệp vụ Ngân hàng & Báo cáo NHNN** - Học về các loại báo cáo NHNN phổ biến: - Báo cáo tình hình tín dụng (Mẫu 01/ĐNNT, 01/TDGD) - Báo cáo cân đối kế toán (B05a/TCTD) - Báo cáo kết quả hoạt động (B05b/TCTD) - Báo cáo an toàn vốn, tỷ lệ bảo đảm an toàn - Tìm hiểu: VietBank hoạt động trong lĩnh vực nào (thương mại, đầu tư, dịch vụ?) - Tham khảo: Website NHNN - mục Báo cáo thống kê định kỳ ### Tuần 2: Luyện tập & Mô phỏng **Ngày 8-9: Ôn tập tổng hợp** - Mock interview SQL: tự đặt câu hỏi và giải, đặt thời gian - Review lại tất cả dashboard đã làm, chuẩn bị mô tả chi tiết - Học thêm: Data Governance, Data Quality, Data Lineage (khái niệm) **Ngày 10-11: Chuẩn bị trả lời câu hỏi hành vi (STAR)** - Chuẩn bị 5-7 câu chuyện STAR về: - Dự án dashboard lớn nhất - Xử lý sự cố hệ thống - Phối hợp đa bộ phận - Làm việc dưới áp lực deadline - Sai sót dữ liệu và cách khắc phục **Ngày 12: Research VietBank** - Đọc báo cáo tài chính gần nhất của VietBank - Tìm hiểu chiến lược phát triển, sản phẩm chính - Xem tin tức tuyển dụng, đọc review từ nhân viên cũ **Ngày 13: Mock Interview** - Nhờ bạn bè hoặc mentor hỏi thật (ít nhất 5 câu kỹ thuật + 5 câu hành vi) - Ghi lại và tự chấm điểm - Rà soát lại điểm yếu, bổ sung kiến thức còn thiếu **Ngày 14: Chuẩn bị cuối cùng** - In/save CV, các chứng chỉ liên quan - Chuẩn bị outfit phỏng vấn - Nghỉ ngơi sớm, ngủ đủ giấc - Sáng ngày phỏng vấn: đến sớm 15-20 phút ### Tài liệu tham khảo **Sách & Khóa học:** - "Storytelling with Data" - Cole Nussbaumer Knaflic (trực quan hóa dữ liệu) - Power BI từ A-Z trên Udemy/ Coursera - SQL Zoo, Mode Analytics SQL Tutorial (thực hành miễn phí) **Website:** - nhnn.gov.vn (cổng thông tin NHNN) - vietbank.com.vn (website chính thức) - towardsdatascience.com (xu hướng Data) **YouTube:** - Power BI Tutorial (Microsoft) - channel chính thức - Alex The Analyst - SQL & BI tutorials

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho vị trí Data Services tại VietBank ### Lộ trình Thăng tiến dự kiến ``` Chuyên viên cao cấp Dịch vụ dữ liệu ↓ (2-3 năm) Trưởng nhóm / Trưởng phòng Dịch vụ dữ liệu ↓ (3-5 năm) Giám đốc Khối TCNH / Giám đốc Quản lý Dữ liệu (CDO) ↓ (5+ năm) Phó TGĐ phụ trách Data & Technology ``` **Hướng thăng tiến khác:** - Hướng Risk: Chuyên viên Data Risk → Trưởng phòng Quản lý Rủi ro Dữ liệu - Hướng Tech: Data Engineer → Data Architect → Head of Data Platform - Hướng Business: chuyển sang phòng Kinh doanh/Đầu tư nếu học thêm nghiệp vụ ### Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (tham khảo thị trường HCM 2024) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VNĐ) | |---|---|---| | Chuyên viên (Junior) | 1-3 năm | 15-22 triệu | | Chuyên viên cao cấp | 4-6 năm | 22-35 triệu | | Trưởng nhóm | 5-8 năm | 35-50 triệu | | Trưởng phòng | 7-10 năm | 50-80 triệu | | Giám đốc Khối | 10+ năm | 80-150 triệu | **Lưu ý:** VietBank là ngân hàng thương mại cổ phần cỡ trung, mức lương thường **cạnh tranh ở mức 70-85%** so với các ngân hàng lớn (Vietcombank, VietinBank, BIDV). Tuy nhiên, cơ hội học hỏi và làm đa dạng công việc thường TỐT HƠN. ### Kỹ năng cần phát triển thêm trong 1-2 năm đầu **Năm 1:** - Thành thạo hoàn toàn Power BI (DAX nâng cao, performance optimization) - Học Python/R cho phân tích dữ liệu nâng cao - Hiểu sâu nghiệp vụ ngân hàng: tín dụng, thanh toán, nguồn vốn - Gắn bó với VietBank, học hỏi văn hóa và hệ thống nội bộ **Năm 2:** - Data Engineering: học ETL, data pipeline (Airflow, dbt) - Cloud: Azure / AWS / GCP (ngày càng quan trọng trong ngân hàng) - Xây dựng thương hiệu cá nhân: chia sẻ kiến thức nội bộ, mentor junior - Cân nhắc chứng chỉ: Microsoft Data Engineer Associate ### Đánh giá cơ hội tại VietBank **Ưu điểm:** ✅ Cơ hội làm việc đa dạng (không bị giới hạn 1 task như ngân hàng lớn) ✅ Gần với Ban lãnh đạo, dễ được nhìn nhận nếu làm tốt ✅ Môi trường đang phát triển, nhiều dự án mới ✅ Quyền lợi tốt: BHYT, BHXH, bảo hiểm sức khỏe Vietbank Care ✅ Team building, đào tạo nâng cao kỹ năng **Thách thức:** ⚠️ Hệ thống MIS có thể chưa hoàn thiện, cần xây dựng từ đầu ⚠️ Áp lực deadline báo cáo NHNN rất lớn (thường đầu tháng, đầu quý) ⚠️ Lương thấp hơn ngân hàng lớn 10-20% ⚠️ Quy mô nhỏ hơn → ít cơ hội chuyên môn sâu về 1 lĩnh vực ### Lời khuyên từ kinh nghiệm > **"Vị trí Data tại ngân hàng cỡ vừa như VietBank là bước đệm TỐT để học toàn diện nghiệp vụ ngân hàng + data, sau đó nhảy sang ngân hàng lớn hơn với mức lương cao hơn hoặc sang Fintech với văn hóa năng động hơn."** > **"Đừng chỉ làm theo yêu cầu - hãy tự đề xuất cải tiến dashboard, tự đề xuất giải pháp data mới. Người làm data giỏi không chỉ trả lời câu hỏi mà còn tự hỏi những câu hỏi đúng."**

Câu hỏi thường gặp

Vị trí này yêu cầu 4 năm kinh nghiệm, em mới có 3 năm rưỡi thì có nên ứng tuyển không?

Có thể ứng tuyển nếu bạn đáp ứng được phần lớn yêu cầu kỹ năng. Câu 'tối thiểu 4 năm' thường là mức mong đợi, không phải cutoff cứng. Hãy ứng tuyển nếu: (1) Có portfolio dashboard thực tế để thuyết phục, (2) Thể hiện được khả năng SQL/BI tool ở mức tốt, (3) Có kinh nghiệm nghiệp vụ ngân hàng dù không đủ 4 năm. Đặc biệt, nếu có kinh nghiệm làm việc với báo cáo NHNN thì sẽ là điểm cộng lớn bù đắp cho thiếu hụt năm kinh nghiệm.

Em học CNTT nhưng không có kinh nghiệm ngân hàng, có ứng tuyển được không?

Hoàn toàn có thể. JD đã liệt kê nhiều ngành được chấp nhận, trong đó có Công nghệ thông tin. Điều quan trọng hơn là kỹ năng data (SQL, Excel, BI tool) và khả năng học nghiệp vụ. Hãy chuẩn bị bằng cách: (1) Tự tìm hiểu về nghiệp vụ ngân hàng cơ bản - tín dụng, huy động, thanh toán, (2) Nghiên cứu quy trình báo cáo NHNN trên website NHNN, (3) Trong phỏng vấn, thể hiện khả năng học nhanh và quyết tâm theo nghiệp vụ. Với vị trí data analyst/engineer, background CNTT thực sự là lợi thế về kỹ thuật.

Mức lương cho vị trí này là bao nhiêu? Tin tuyển dụng ghi 'thỏa thuận'.

Vì là 'thỏa thuận', mức lương phụ thuộc vào kinh nghiệm và kỹ năng của bạn. Với 4-6 năm kinh nghiệm vị trí tương đương tại HCM, bạn có thể kỳ vọng 25-35 triệu/tháng tại VietBank (thấp hơn ngân hàng lớn 10-20%). Để đàm phán tốt: (1) Tìm hiểu mức lương thị trường trên Glassdoor, VietnamWorks, TopDev, (2) Đưa ra con số cụ thể dựa trên kỹ năng (đặc biệt nếu giỏi Power BI hoặc SQL), (3) Cân nhắc tổng thu nhập: lương + thưởng + phúc lợi. Nếu lương cơ bản thấp hơn kỳ vọng, đàm phán thêm về thưởng KPI hoặc cơ hội thăng tiến.

KPI của vị trí này là gì và có khó đạt không?

Dựa vào mô tả công việc, KPI chính bao gồm: (1) Tỷ lệ hoàn thành báo cáo đúng deadline - đây là KPI cốt lõi vì báo cáo NHNN có deadline cứng, (2) Số lượng dashboard/report được xây dựng hoặc cải tiến, (3) Uptime/hệ thống MIS ổn định (SL: 99%?), (4) Chất lượng dữ liệu - số lỗi/phát hiện sai sót. KPI này KHÔNG quá khó nếu bạn có kỹ năng data tốt và quản lý thời gian hiệu quả. Thách thức lớn nhất là khi hệ thống MIS gặp sự cố gần deadline báo cáo - lúc đó áp lực rất cao.

Làm việc tại VietBank có cơ hội chuyển sang vị trí khác trong ngân hàng không?

Có cơ hội, đặc biệt là: (1) Từ Data Services → Risk Management: Vì bạn đã làm báo cáo rủi ro, kiểm soát, tuân thủ nên chuyển sang Risk là hợp lý, (2) Từ Data Services → Business Intelligence → Data Science: lộ trình tự nhiên, (3) Từ Data Services → TCNH (Treasury): nếu học thêm nghiệp vụ tài chính, (4) Chuyển sang Chi nhánh: làm quản lý dữ liệu cấp chi nhánh. Tuy nhiên, quy mô VietBank không lớn lắm nên cơ hội chuyển đổi phòng ban phụ thuộc vào tình hình thực tế và mối quan hệ nội bộ.

Em đang làm ở công ty Fintech muốn chuyển sang ngân hàng, có phù hợp không?

Hoàn toàn phù hợp, thậm chí là lợi thế. Kỹ năng data của bạn (SQL, BI) hoàn toàn transferable. Tuy nhiên cần bù đắp: (1) Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng - khác biệt lớn nhất vì ngân hàng có quy định NHNN rất chặt chẽ, (2) Báo cáo NHNN - đây là thứ Fintech không có, bạn cần học từ đầu, (3) Tính tuân thủ cao hơn - ngân hàng cần chính xác và có audit trail cho mọi con số. Gợi ý: trước khi phỏng vấn, hãy tự tìm hiểu kỹ các quy định NHNN về báo cáo để thể hiện sự nghiêm túc.

Giờ làm việc của vị trí này như thế nào? Có OT thường xuyên không?

Giờ làm việc chuẩn ngân hàng: 8h00-17h00, thứ 2-thứ 6. Tuy nhiên, cần lưu ý: (1) Cuối tháng/cuối quý/cuối năm: thường OT vì deadline báo cáo NHNN thường rơi vào đầu tháng sau, (2) Khi hệ thống MIS có sự cố: có thể phải xử lý khẩn cấp ngoài giờ, (3) Khi có dự án mới (xây dashboard, cải tiến hệ thống): có thể OT theo dự án. Mức độ OT phụ thuộc vào tình trạng hệ thống MIS hiện tại của VietBank - nếu đang trong giai đoạn xây dựng thì sẽ bận hơn.

Công cụ BI nào được ưu tiên nhất khi ứng tuyển vị trí này?

Dựa vào JD, VietBank không cố định một công cụ cụ thể (liệt kê Power BI, Tableau, QlikView...). Trong thực tế tại Việt Nam, Power BI là PHỔ BIẾN NHẤT và được ưu tiên vì: (1) Chi phí license rẻ hơn nhiều so với Tableau, (2) Tích hợp tốt với hệ sinh thái Microsoft, (3) Dễ triển khai trong doanh nghiệp Việt Nam. NÊN học thứ tự: Power BI (chính) → Excel nâng cao (nền tảng) → SQL (bắt buộc) → Tableau (dự phòng). Nếu bạn giỏi Power BI + SQL thì đã đáp ứng 80% yêu cầu kỹ thuật.

Chuyên viên cao cấp Dịch vụ dữ liệu