Nhân viên

Mô tả công việc

Phân tích và xây dựng mô hình rủi ro: Đánh giá hiện trạng và nhu cầu xây dựng mô hình rủi ro thị trường. Phối hợp với các Khối CNTT, Dữ liệu và các đơn vị liên quan để thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu, phục vụ cho việc phân tích, phát triển, triển khai và giám sát mô hình rủi ro. Quản lý rủi ro thanh khoản và rủi ro lãi suất: Thực hiện phân tích và báo cáo phục vụ quản trị các mô hình rủi ro trong quản lý rủi ro thanh khoản (biến động dòng tiền, khả năng rút tiền của khách hàng…) và quản lý rủi ro lãi suất (bao gồm các mô hình như EVE, Duration Gap, Var, EaR…). Xây dựng quy trình và mô hình: Soạn thảo quy trình và kết quả xây dựng các mô hình rủi ro thanh khoản và rủi ro lãi suất trên bảng cân đối của ngân hàng. Các mô hình bao gồm tỷ lệ tất toán trước hạn khoản vay, tỷ lệ rollover, tỷ lệ rút trước hạn tiền gửi, mô hình AIRO, Stress Testing và các kịch bản. Phối hợp triển khai mô hình: Làm việc với các bộ phận liên quan để triển khai các mô hình lên hệ thống. Đảm bảo hệ thống được vận hành đúng đắn, thực hiện các điều chỉnh và cải tiến liên tục (MLOps) trong suốt quá trình triển khai. Đề xuất chính sách và quy trình: Tổng hợp và phân tích dữ liệu, từ đó đề xuất các chính sách, quy trình và quy định liên quan đến quản lý rủi ro thanh khoản và rủi ro lãi suất trên bảng cân đối của ngân hàng. Ứng dụng kết quả của mô hình vào các hoạt động kinh doanh và quản trị nội bộ. Rà soát và cải tiến mô hình: Thực hiện rà soát và tinh chỉnh các mô hình theo yêu cầu của cấp quản lý, đảm bảo các mô hình luôn được cập nhật và cải tiến để phù hợp với yêu cầu thực tế. Nghiên cứu và phát triển mô hình mới: Nghiên cứu các nguồn dữ liệu mới và các thuật toán/mô hình mới. Đánh giá khả năng ứng dụng của các mô hình trong việc hỗ trợ ra quyết định kinh doanh và quản trị danh mục tài sản, giúp cải thiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Phúc lợi: Lương tháng thứ 13, Bảo hiểm sức khỏe cá nhân, Bảo hiểm sức khỏe cho người thân, Du lịch, Fitness Center (Yoga, GYM…), Hỗ trợ chi phí trông trẻ/mẫu giáo, Hỗ trợ đi lại, Hỗ trợ điện thoại, Hỗ trợ kinh phí tập luyện thể thao, Khám sức khỏe định kỳ, Mỹ phẩm, Ngày nghỉ sinh nhật, Quà tặng sinh nhật, Quà tặng Tết Nguyên Đán, Thưởng các dịp Lễ (Tết, Quốc Khánh, 30/4 - 1/5, Sinh nhật Ngân hàng…), Thưởng thành tích, Thưởng hiệu suất

Yêu cầu ứng viên

Hiểu biết sâu về hoạt động ngân hàng, tài chính và thị trường tài chính. Nắm rõ các sản phẩm tài chính và cơ chế vận hành thị trường. Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm xây dựng mô hình rủi ro tín dụng, hệ thống xếp hạng tín dụng. Sử dụng thành thạo công cụ phân tích/mô hình hóa như R, SAS, Python, VBA hoặc công cụ tương đương. Ngoại ngữ: TOEIC từ 500 trở lên hoặc chứng chỉ tương đương (IELTS, TOEFL). Chứng chỉ: Chứng chỉ FRM, CFA hoặc các chứng chỉ liên quan đến Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Mô hình và Tài chính Ngân hàng.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích kỹ năng cần có cho vị trí Market Risk Modeling ### 1. Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú | |---------|----------------|---------| | **Python** | Cao | Ưu tiên hàng đầu, dùng cho phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình rủi ro | | **R / SAS** | Cao | Công cụ thống kê chuyên ngành, đặc biệt SAS phổ biến trong ngân hàng Việt Nam | | **VBA** | Trung bình | Dùng cho tự động hóa báo cáo Excel | | **SQL** | Cao | Truy vấn và xử lý dữ liệu từ hệ thống core banking | | **Mô hình rủi ro thị trường** | Rất cao | VaR, EaR, Duration Gap, EVE, Stress Testing | | **Mô hình rủi ro thanh khoản** | Rất cao | Dự báo dòng tiền, tỷ lệ tất toán trước hạn, rollover | ### 2. Kiến thức chuyên môn bắt buộc **Về mô hình rủi ro:** - **Value at Risk (VaR):** Historical simulation, Variance-Covariance, Monte Carlo - **Earnings at Risk (EaR) & Economic Value of Equity (EVE):** Đo lường tác động lãi suất lên thu nhập và giá trị kinh tế - **Duration Gap:** Phân tích nhạy cảm giá trị tài sản với lãi suất - **Stress Testing:** Xây dựng kịch bản bất lợi (đứt gãy thanh khoản, shock lãi suất) - **ALM (Asset Liability Management):** Quản trị tài sản - nguồn vốn **Về quản lý rủi ro thanh khoản:** - Mô hình dòng tiền theo thời gian (cash flow ladder) - Tỷ lệ tất toán trước hạn (prepayment rate) của khoản vay - Tỷ lệ rút trước hạn tiền gửi (early withdrawal) - Tỷ lệ rollover tín dụng ### 3. Chứng chỉ nên có **Ưu tiên cao:** - **FRM (Financial Risk Manager)** - Chứng chỉ chuyên ngành rủi ro do GARP cấp - **CFA (Chartered Financial Analyst)** - Hiểu biết toàn diện về tài chính **Bổ sung:** - **Bloomberg Market Concepts (BMC)** - Sử dụng thành thạo Bloomberg Terminal - **Data Science certificates** (Coursera, DataCamp, Udemy) - **FRM Part I** là mục tiêu thực tế nhất trong ngắn hạn ### 4. So sánh: Ứng viên mới vs Có kinh nghiệm | Tiêu chí | Ứng viên mới (0-2 năm) | Chuyên viên cao cấp (3-5+ năm) | |----------|------------------------|--------------------------------| | Mô hình rủi ro | Hiểu lý thuyết, chưa tự xây | Đã xây dựng và validate mô hình thực tế | | Lập trình | Biết Python/R cơ bản | Python/R nâng cao, có thể tối ưu code | | Kinh nghiệm ALM | Học thuật | Đã vận hành hệ thống ALM thực tế | | Mức lương kỳ vọng | 15-25 triệu/tháng | 30-55 triệu/tháng | | FRM/CFA | Chưa có hoặc Part I | FRM full hoặc CFA Level II+ | ### 5. Soft Skills quan trọng - **Giao tiếp liên phòng ban:** Phối hợp với CNTT, Kế toán, KHCN, TCDN - **Trình bày kỹ thuật cho lãnh đạo:** Biến kết quả mô hình thành insight ra quyết định - **Quản lý dự án nhỏ:** Triển khai mô hình từ đầu đến cuối - **Tư duy phản biện:** Đặt câu hỏi về giả định mô hình, kiểm tra độ nhạy

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn phỏng vấn vị trí Market Risk Modeling - MBBank ### Quy trình các vòng phỏng vấn **Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ & Đánh giá kỹ năng cơ bản** - HR review hồ sơ, kiểm tra bằng cấp, chứng chỉ, TOEIC - Test kỹ năng Excel/VBA cơ bản (30-45 phút) - Phone/video screening (15-20 phút): Mục tiêu nghề nghiệp, hiểu biết về MBBank **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn (Venture/Kỹ thuật)** - 2-3 người phỏng vấn: Trưởng phòng QTRR, chuyên viên cao cấp - Thời gian: 45-60 phút - Bao gồm: Kiến thức chuyên môn, tình huống thực tế, bài test nhỏ **Vòng 3: Phỏng vấn cấp cao / HR** - Phỏng vấn với Giám đốc Khối QTRR hoặc HR Director - Thảo luận văn hóa, định hướng phát triển, thương lượng lương ### Câu hỏi hay gặp theo từng vòng **Vòng 1 - Phone Screening:** - "Tại sao bạn quan tâm đến vị trí Market Risk Modeling tại MBBank?" - "Bạn có thể mô tả một mô hình bạn đã xây dựng hoặc tham gia xây dựng?" - "Bạn biết gì về Basel III/IV và các quy định rủi ro của NHNN?" **Vòng 2 - Chuyên môn sâu:** - "Giải thích VaR là gì? Nêu ưu nhược điểm của 3 phương pháp tính VaR?" - "Nếu lãi suất tăng đột ngột 200bps, tác động lên NIM và EVE của ngân hàng như thế nào?" - "Mô hình prepayment rate hoạt động ra sao? Các yếu tố nào ảnh hưởng?" - "Hãy viết code Python để tính VaR cho một danh mục đơn giản (hoặc mô tả thuật toán)?" - "Stress testing khác gì backtesting? Làm sao biết mô hình VaR có chính xác không?" - "Trình bày về Duration Gap và cách nó được sử dụng trong quản trị rủi ro lãi suất?" - "Bạn xử lý thế nào khi dữ liệu lịch sử không đủ hoặc không đại diện?" - "Thế nào là MLOps và tại sao nó quan trọng trong triển khai mô hình?" **Vòng 3 - HR/Cấp cao:** - "Bạn thấy xu hướng quản trị rủi ro ngân hàng Việt Nam đang phát triển như thế nào?" - "Bạn có kế hoạch phát triển sự nghiệp như thế nào trong 3-5 năm tới?" - "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn đã làm việc với các bộ phận non-technical như thế nào để triển khai mô hình?" ### Tips chuẩn bị đặc biệt cho MBBank **Nghiên cứu trước:** - Đọc Annual Report và Báo cáo thường niên của MBBank 2023-2024 - Tìm hiểu các dự án ALM/Liquidity Risk đã triển khai gần đây - Theo dõi các thông tin về chuyển đổi số của MBBank (đang đẩy mạnh digital banking) **Chuẩn bị case study:** - Sẵn sàng thảo luận một dự án mô hình cụ thể bạn đã làm - Sử dụng framework: **Situation → Task → Action → Result (STAR)** **Dress code:** - Form: Âu phục tối màu (xanh navy, đen, xám) - Nam: Cà vạt bắt buộc - Nữ: Trang phục công sở chuyên nghiệp **Giấy tờ mang theo:** - Bằng cấp, chứng chỉ (bản gốc + bản sao) - TOEIC/IELTS certificate - Portfolio code mẫu (nếu có)

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí Market Risk Modeling ### Lộ trình chuẩn bị 2 tuần (full-time) / 4 tuần (part-time) #### Tuần 1: Củng cố nền tảng lý thuyết **Tài liệu bắt buộc:** 1. **Basel III/IV Framework** - Đọc phần Market Risk (FRTB - Fundamental Review of the Trading Book) 2. **Thông tư 13/2018/TT-NHNN** - Quy định về hệ thống kiểm soát rủi ro 3. **Thông tư 22/2016/TT-NHNN** - Quản trị rủi ro thanh khoản 4. FRM Part I Book 2: Market Risk Measurement and Management **Trọng tâm ôn:** - VaR: Historical, Parametric (Variance-Covariance), Monte Carlo - Expected Shortfall (ES) - tiêu chuẩn Basel III sau FRTB - Duration, Modified Duration, Duration Gap - Stress Testing methodology #### Tuần 2: Lập trình & Thực hành mô hình **Python cho Market Risk:** ```python # Ví dụ: Tính VaR sử dụng Historical Simulation import numpy as np import pandas as pd def historical_var(returns, confidence_level=0.95): """Tính VaR theo phương pháp Historical Simulation""" var = np.percentile(returns, (1 - confidence_level) * 100) return abs(var) def parametric_var(returns, confidence_level=0.95): """Tính VaR theo phương pháp Parametric (Variance-Covariance)""" mu = np.mean(returns) sigma = np.std(returns) z = scipy.stats.norm.ppf(1 - confidence_level) return abs(mu + z * sigma) ``` **Kaggle competitions gợi ý:** - Credit Risk Modeling (hiểu cách validate model) - Time Series forecasting (cho dự báo dòng tiền) #### Tuần 3: Ôn chuyên sâu & Mock Interview **Chủ đề ôn nâng cao:** - Mô hình dòng tiền (Cash Flow Ladder) - Behavioral Modeling: prepayment, early withdrawal - ALM models: NII, EaR, EVE simulation - Backtesting VaR: Kupiec POF test, Christoffersen test **Tài liệu tham khảo thêm:** - "Market Risk Analysis" - Carol Alexander (4 volumes) - "Quantitative Risk Management" - McNeil, Frey, Embrechts - Bloomberg Terminal training (nếu có điều kiện) #### Tuần 4: Tổng hợp & Chiến lược phỏng vấn **Ôn lại toàn bộ:** - Review lại các dự án cá nhân để kể story - Luyện tập trả lời behavioral questions - Chuẩn bị câu hỏi để hỏi ngược nhà tuyển dụng ### Tài liệu tham khảo miễn phí | Nguồn | Nội dung | Link | |-------|----------|------| | GARP FDRM | FRM Practice Questions | garp.org | | Investopedia | Market Risk basics | investopedia.com | | Khan Academy | Finance & Capital Markets | khanacademy.org | | BIS Papers | Basel III Implementation | bis.org | | NHNN Website | Vietnamese Banking Regulations | sbv.gov.vn | ### Chuẩn bị kỹ năng mềm - **STAR method** cho các câu hỏi tình huống - **Elevator pitch** 30 giây về bản thân - Chuẩn bị 3-5 câu hỏi thông minh để hỏi nhà tuyển dụng

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí Market Risk Modeling ### Lộ trình thăng tiến điển hình ``` Chuyên viên (1-3 năm) ↓ Chuyên viên cao cấp / Team Lead (3-5 năm) ↓ Quản lý (Manager) - Phòng QTRR (5-8 năm) ↓ Giám đốc Khối / Chief Risk Officer (8-12 năm) ``` ### Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (Hà Nội, 2024) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng | Tổng thu nhập/năm | |---------|-------------|-------------|---------------------| | Fresher/Junior | 0-2 năm | 15-22 triệu | 200-320 triệu | | Chuyên viên | 2-4 năm | 22-35 triệu | 320-500 triệu | | Senior | 4-7 năm | 35-55 triệu | 500-800 triệu | | Manager | 7-10 năm | 55-90 triệu | 800-1.3 tỷ | | Director | 10+ năm | 90-150 triệu | 1.3-2+ tỷ | *Note: MBBank thường có thưởng Tết 2-4 tháng lương, thu nhập thực tế có thể cao hơn 20-30%* ### Kỹ năng cần phát triển thêm **Ngắn hạn (1-2 năm đầu):** - Hoàn thiện FRM Level I hoặc Level II - Thành thạo Python ML (scikit-learn, TensorFlow) - Hiểu biết về Cloud computing (AWS/GCP cho MLOps) **Trung hạn (3-5 năm):** - Phát triển kỹ năng lãnh đạo, quản lý nhóm - Mở rộng sang credit risk modeling nếu muốn đa dạng hóa - Xây dựng network nội bộ với các phòng ban liên quan **Dài hạn (5+ năm):** - FRM/CFA hoàn chỉnh - MBA hoặc Master in Quantitative Finance - Hiểu biết về regulation technology (RegTech) ### Lời khuyên từ kinh nghiệm **Nên làm:** 1. Xây dựng portfolio các mô hình đã làm (kể cả dự án cá nhân) 2. Tham gia các cuộc thi Kaggle để học hỏi và ghi vào CV 3. Đọc research papers về market risk modeling (arXiv, SSRN) 4. Kết nối với cộng đồng risk management qua LinkedIn **Tránh làm:** 1. Chỉ học lý thuyết mà không thực hành code 2. Nhảy việc quá sớm (ít nhất 2 năm ở mỗi vị trí) 3. Bỏ qua việc học tiếng Anh và kỹ năng giao tiếp ### Hướng phát triển nghề nghiệp đa dạng - **Chuyên gia AI/ML trong tài chính:** Xu hướng đang rất hot, lương cao - **Quản lý rủi ro toàn diện:** Mở rộng sang credit, operational risk - **Tư vấn rủi ro:** Big 4 consulting (Deloitte, KPMG, PwC, EY) - **Fintech:** Các công ty fintech đang tuyển mạnh về risk modeling - **Học thuật/Nghiên cứu:** Làm tiến sĩ về Quantitative Finance

Câu hỏi thường gặp

Vị trí này yêu cầu kinh nghiệm bao lâu? Sinh viên mới ra trường có ứng tuyển được không?

Tin tuyển dụng không ghi rõ yêu cầu kinh nghiệm cụ thể, nhưng đây là vị trí 'Chuyên viên cao cấp' nên thực tế cần 3-5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực risk management hoặc data analytics. Tuy nhiên, nếu bạn có FRM/CFA Level I, kỹ năng Python/R tốt, và đã làm project liên quan đến mô hình rủi ro (thesis, internship), vẫn có thể thử ứng tuyển. Gợi ý: Ứng tuyển với tâm thế 'Chuyên viên' thay vì 'Chuyên viên cao cấp' nếu bạn là fresher.

Mức lương thỏa thuận có nghĩa là bao nhiêu? Có thương lượng được không?

Mức lương 'Thỏa thuận' của MBBank thường giao động 25-50 triệu/tháng tùy kinh nghiệm và năng lực. Bạn HOÀN TOÀN có thể thương lượng, nhưng cần chuẩn bị data: (1) Tra mức lương thị trường qua Glassdoor, Payscale, (2) Xác định mức tối thiểu chấp nhận được, (3) Đề cập thành tích, chứng chỉ FRM/CFA như 'vốn đàm phán'. Nên đợi đến Vòng 3 (HR round) mới bàn về lương, không nên đề cập sớm quá.

Tôi biết Python cơ bản, chưa có kinh nghiệm ALM, có nên ứng tuyển không?

Có thể ứng tuyển nhưng cần chuẩn bị kỹ. Thứ nhất, học ngay về ALM cơ bản: đọc tài liệu Basel, làm tutorial về VaR và Duration Gap. Thứ hai, tự xây mô hình đơn giản trên Python và demo được (đây là điểm cộng lớn). Thứ ba, tập trung vào soft skills và khả năng học hỏi nhanh. MBBank có chương trình đào tạo nội bộ tốt, họ sẵn sàng train ứng viên tiềm năng. Điểm yếu lớn nhất của bạn là chưa có experience với mô hình thực tế, nên cần bù bằng project cá nhân mạnh.

Làm sao để pass vòng phỏng vấn kỹ thuật khi không giỏi lập trình lắm?

Không cần phải code expert, quan trọng là HIỂU logic và tư duy giải quyết vấn đề. HR thường cho bài test ngắn 30-45 phút, có thể dùng Python, Excel, hoặc thậm chí giải thích bằng miệng. Mẹo: (1) Tập trung vào pandas, numpy, basic statistics, không cần deep learning, (2) Ôn kỹ VaR, Duration Gap - đây là những gì hỏi chắc chắn, (3) Nếu không code được, hãy trình bày thuật toán rõ ràng bằng flowchart, (4) Thừa nhận điểm yếu nhưng thể hiện khả năng học nhanh và tự học Python mỗi ngày.

FRM hay CFA quan trọng hơn cho vị trí này?

FRM được ưu tiên hơn vì trực tiếp liên quan đến market risk modeling. Tuy nhiên, CFA cũng rất giá trị nếu bạn muốn phát triển sang investment management sau này. Gợi ý thực tế: Bắt đầu với FRM Level I (6 tháng ôn tập là đủ), sau đó nâng dần. Full FRM mất 1-2 năm, full CFA mất 3-5 năm. Đối với vị trí này, FRM Level I + một vài certificate online về Python/Data Science là combo tối ưu về thời gian và chi phí.

Công việc này có áp lực không? Giờ làm việc như thế nào?

Quản trị rủi ro là một trong những phòng ban áp lực cao trong ngân hàng, đặc biệt về cuối quý/cuối năm khi phải nộp báo cáo NHNN. Giờ làm thường 8:00-17:30 hoặc 9:00-18:00, nhưng có thể OT 2-4 tiếng khi deadline. Đợt Stress Testing, Basel reporting có thể cần làm cuối tuần. Trade-off là: áp lực cao nhưng lương, thưởng và cơ hội thăng tiến cũng tốt hơn nhiều phòng ban khác. Nếu bạn thích thách thức và ổn định dài hạn, đây là lựa chọn tốt.

MBBank có văn hóa làm việc như thế nào? Có khác gì Vietcombank, VietinBank?

MBBank được đánh giá là ngân hàng có văn hóa trẻ trung, năng động và chú trọng chuyển đổi số hơn so với các ngân hàng nhà nước (VCB, VTB). Lợi thế: (1) Thăng tiến dựa trên năng lực nhiều hơn thâm niên, (2) Cơ hội làm việc với công nghệ mới (đang đầu tư mạnh vào AI/ML), (3) Phúc lợi tốt - top tier trong ngành. Thách thức: (1) Có thể không ổn định bằng ngân hàng nhà nước, (2) Yêu cầu công việc cao hơn, (3) Áp lực KPI rõ ràng. Nếu bạn muốn môi trường năng động, đây là lựa chọn phù hợp.

Sau 3 năm ở vị trí này, tôi có thể chuyển sang đâu?

Đây là vị trí có 'transferable skills' rất cao. Các hướng đi sau 3 năm: (1) Risk Management Director/CRO tại ngân hàng khác, (2) Risk Modeling Lead tại Fintech (VNDC, MoMo, VPBank TPBank đang tuyển mạnh), (3) Consultant tại Big 4 (Deloitte, KPMG, PwC, EY) - salary 50-80K USD/năm nếu ra nước ngoài, (4) Data Science Manager trong tài chính, (5) Học thạc sĩ/tiến sĩ về Quantitative Finance ở nước ngoài. Quan trọng: Xây dựng GitHub portfolio, network với cộng đồng data science, và giữ relationship tốt với đồng nghiệp vì 'referral' rất quan trọng khi chuyển việc.

Chuyên viên, Chuyên viên cao cấp Mô hình rủi ro thị trường - Phòng Quản trị rủi ro thị trường - Khối Quản trị rủi ro