CMNV

Mô tả công việc

1. Chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, phát triển và triển khai phân tích nhằm cung cấp các nhận định, khuyến nghị phục vụ cho việc ra quyết định của các cấp quản lý, lãnh đạo của Khối KHCN Responsible for data collection, development and implementation analysis to provide insight for to support decision making process of manager of Retail Division 2. Chủ động trao đổi với các cấp quản lý của khối KHCN để nắm vấn đề kinh doanh nhằm đưa ra các khuyến nghị kip thời Proactive discuss with manager of Retail Division to order to catch up business problems to provide insight right time 3. Tham gia vào các dự án của Ngân hàng, Khối KHCN với vai trò phân tích dữ liệu nhằm nắm bắt các vấn đề kinh doanh kinh doanh chiến lược Participate in projects of Retail Division with the role of data analysis to capture business strategic business issues. 4. Hỗ trợ các yêu cầu báo cáo định kỳ, adhoc, triển khai các phân tích chuyên sâu cho các lãnh đạo cấp cao nhằm đánh giá tình hình kinh doanh tổng quan và chi tiết Support adhoc dashboard and analysis for top management to evaluate business performance in general and deep dive into details 5. Đưa ra các sáng kiến và triển khai thực hiện các sáng kiến nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động phân tích dữ liệu của phòng Propose & implement initiatives to improve analytics activities performance 6. Thực hiện các công việc khác do cấp trên giao phó. Performing other tasks as assigned by upper management.

Yêu cầu ứng viên

Các yêu cầu về năng lực 1. Trình độ Học vấn Educational Qualifications • Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngànhvề kinh tế/ngân hàng/kế toán/tài chính/công nghệ thông tin hoặc các chuyên ngành khác liên quan Graduated with a Bachelor's degree or higher in Economics, Banking, Accounting, Finance, Information Technology, or other related fields. 2. Kiến thức/ Chuyên môn Có Liên Quan Relevant Knowledge/ Expertise • Có kiến thức về các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng bán lẻ Possesses knowledge of retail banking products, services • Có kiến thức về các vị trí bán, mô hình kinh doanh của ngân hàng bán lẻ Possesses knowledge of sales roles and business models in retail banking. 3. Các Kỹ Năng/ Skills • Kỹ năng giải quyết vấn đề một cách sáng tạo. Problem-solving skills in a creative way. • Kỹ năng lãnh đạo, quản lý đội nhóm. Leadership, Management Team • Kỹ năng sử dụng thành thạo các công cụ quản lý dữ liệu (SQL, Oracle…) Data management tools skill • Kỹ năng sử dụng thành thạo công cụ phân tích chuyên sâu (Python, R) Analytics skills using mutiple tools (Python, R) • Kỹ năng sử dụng thành thạo BI tool (Superset/ PBI/ Quicksight…) BI tool skills using mutiple tools (Superset/ PBI/ Quicksight) • Có kiến thức và kinh nghiệm làm việc trên Cloud (AWS/Google) là một lợi thế Having experience with Cloud computing is an advantage 4. Các Kinh nghiệm Liên quan/ Relevant Experience • Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm về quản lý hệ thống báo cáo và phân tích chuyên sâu trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính Have at least 5 years and above practical experience in managing BI system for retail banking & financial services 5. Các năng lực cần có Required Competencies • Có khả năng làm việc độc lập cũng như làm việc nhóm. Ability to work independently as well as teamwork. • Có khả năng phân tích, khả năng quản lý thời gian và có tư duy logic. Ability to analyze, manage time and logical thinking. • Thái độ tích cực, ham học hỏi, cầu tiến Possitive attitude • Chuyên nghiệp, tự tin, chủ động, có khả năng ứng phó với áp lực/xung đột Professional, self-confident, proactive and be able to handle stress/conflict #body.unify div.unify-button-container .unify-apply-now:focus, #body.unify div.unify-button-container .unify-apply-now:hover{color:rgb(255,255,255) !important;}#body.unify div.unify-button-container .unify-apply-now:focus, #body.unify div.unify-button-container .unify-apply-now:hover{background:rgba(0,183,79,1.0) !important;}

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích kỹ năng cần có cho vị trí CVCC Phân tích kinh doanh - VPBank ### 1. Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ứng dụng thực tế | |---------|----------------|------------------| | **SQL/Oracle** | Thành thạo | Truy vấn, quản lý database phục vụ báo cáo và phân tích dữ liệu khối KHCN | | **Python/R** | Thành thạo | Phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình dự báo, phân tích thống kê | | **BI Tools** (Superset/Power BI/Quicksight) | Thành thạo | Xây dựng dashboard, trực quan hóa dữ liệu cho lãnh đạo cấp cao | | **Cloud (AWS/Google)** | Là lợi thế | Triển khai giải pháp phân tích trên nền tảng đám mây | ### 2. Kiến thức nghiệp vụ bắt buộc - **Sản phẩm ngân hàng bán lẻ:** thẻ tín dụng, vay tiêu dùng, tiền gửi, bảo hiểm, fund... - **Mô hình kinh doanh KHCN:** cơ cấu doanh thu, chi phí, KPIs của khối - **Hệ thống báo cáo BI:** quy trình thiết kế, vận hành, tối ưu hóa - **Phân tích dữ liệu lớn (Big Data):** xử lý datawarehouse, ETL ### 3. Soft Skills quan trọng - **Tư duy phân tích & logic:** để đưa ra nhận định chính xác cho decision-making - **Kỹ năng giao tiếp:** trao đổi với quản lý cấp cao, trình bày insight - **Quản lý thời gian:** xử lý báo cáo định kỳ + adhoc, cân bằng nhiều dự án - **Khả năng chịu áp lực:** phục vụ lãnh đạo cấp cao, deadline chặt - **Tư duy sáng tạo:** đề xuất sáng kiến cải tiến quy trình phân tích ### 4. Chứng chỉ gợi ý | Chứng chỉ | Giá trị | Ghi chú | |-----------|---------|----------| | Google Data Analytics Certificate | ⭐⭐⭐ | Nền tảng tốt cho người mới | | AWS Certified Data Analytics | ⭐⭐⭐⭐ | Rất phù hợp nếu có Cloud | | Microsoft Power BI Data Analyst | ⭐⭐⭐⭐ | Trực tiếp áp dụng vào công việc | | CFA/FRM | ⭐⭐ | Nếu muốn chuyên sâu về tài chính | | SQL/Python certifications | ⭐⭐⭐⭐ | Xác nhận kỹ năng kỹ thuật | ### 5. Phân biệt CVCC so với CV chính (theo thang bậc VPBank) - **CVCC = Chuyên viên cao cấp** - cấp trên CV, dưới TP/PGD - Yêu cầu 5+ năm kinh nghiệm, khả năng tự chủ cao, có thể mentoring - Mức lương tham khảo: **25-40 triệu/tháng** (chưa kể thưởng) ### 6. So sánh với thị trường Vị trí này đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật mạnh hơn nhiều so với các vị trí BA truyền thống. Có thể coi đây là **Data Analyst/BI Analyst cấp cao** hơn là Business Analyst thông thường.

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn phỏng vấn VPBank - CVCC Phân tích kinh doanh ### Quy trình các vòng phỏng vấn **Vòng 1: HR Phone Screening (15-20 phút)** - Xác nhận thông tin cơ bản, động lực ứng tuyển - Đánh giá mức lương kỳ vọng, tính phù hợp văn hóa - Một số câu hỏi behavior-based đơn giản **Vòng 2: Technical Interview (45-60 phút)** - Phỏng vấn với Trưởng phòng/Quản lý Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu - Kiểm tra kỹ năng SQL, Python/R, BI Tools - Case study: phân tích một kịch bản kinh doanh KHCN - Trình bày dự án/phân tích đã làm trước đó **Vòng 3: Panel Interview với Lãnh đạo (45-90 phút)** - Gặp Trưởng phòng/Phó Giám đốc Khối KHCN hoặc cấp cao hơn - Tập trung vào tư duy business insight, khả năng đưa ra khuyến nghị - Câu hỏi tình huống về áp lực công việc, xung đột - Đánh giá phong cách làm việc, văn hóa fit ### Câu hỏi hay gặp theo từng vòng **Vòng 1 - HR:** - "Tại sao bạn muốn chuyển sang VPBank?" - "Bạn biết gì về Khối KHCN của VPBank?" - "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?" - "Mô tả một dự án phân tích dữ liệu mà bạn tự hào nhất" **Vòng 2 - Technical:** - "Viết SQL để tính tỷ lệ phát hành thẻ theo từng chi nhánh trong tháng" - "Giải thích cách bạn xây dựng một dashboard để theo dõi KPIs của KHCN" - "Khi data bị thiếu hoặc sai, bạn xử lý như thế nào?" - "So sánh Python và R trong phân tích dữ liệu ngân hàng" - "Làm thế nào để optimize một câu query chạy chậm?" - "Cho một case study: VPBank muốn tăng sản lượng phát hành thẻ tín dụng 20%, bạn sẽ phân tích như thế nào?" **Vòng 3 - Lãnh đạo:** - "Bạn sẽ làm gì khi có 3 request khẩn cấp cùng lúc từ 3 giám đốc khác nhau?" - "Mô tả tình huống bạn phải đối mặt với xung đột trong nhóm và cách giải quyết" - "Bạn hiểu gì về các sản phẩm và KPIs của Khối KHCN VPBank?" - "Điều gì khiến bạn khác biệt so với các ứng viên khác ở vị trí này?" - "Bạn có sáng kiến gì để cải thiện hiệu quả phân tích dữ liệu của phòng?" ### Tips chuẩn bị **Nghiên cứu trước:** - Tìm hiểu cơ cấu Khối KHCN VPBank: sản phẩm chính, quy mô, chiến lược - Các KPIs điển hình của ngân hàng bán lẻ: CASA, NIM, tỷ lệ NPL, sản lượng phát hành - Đọc báo cáo thường niên VPBank, các tin tức gần đây **Chuẩn bị portfolio:** - Sẵn sàng demo một dashboard/predictive model đã làm - Chuẩn bị slide ngắn trình bày một phân tích thành công - Liệt kê các metrics đã cải thiện nhờ phân tích của mình **Kỹ thuật cần ôn lại:** - SQL: JOIN, window functions, subqueries, performance tuning - Python: pandas, numpy, matplotlib/seaborn, scikit-learn (cơ bản) - Statistics: regression, hypothesis testing, A/B testing - BI: thiết kế dashboard, data modeling ### Dress Code - **Trang phục formal** cho tất cả các vòng - Nam: vest, cravat không bắt buộc nhưng nên có - Nữ: áo sơ mi, quần âu hoặc chân váy công sở - Màu sắc trung tính: xanh navy, đen, xám - Thái độ chuyên nghiệp nhưng thân thiện, tự tin

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & chuẩn bị cho vị trí CVCC Phân tích kinh doanh VPBank ### Lộ trình chuẩn bị 1-2 tuần **Tuần 1: Củng cố kiến thức nền** | Ngày | Nội dung | Tài liệu tham khảo | |------|----------|---------------------| | 1-2 | Nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ Việt Nam | Báo cáo thường niên VPBank, Techcombank, MB | | 3-4 | SQL nâng cao (window functions, CTEs) | LeetCode SQL, Mode SQL Tutorial | | 5-6 | Python cho phân tích dữ liệu | Kaggle Python course, W3Schools | | 7 | Ôn BI Tools (Power BI cụ thể) | Microsoft Learn - Power BI | **Tuần 2: Luyện tập và mock interview** | Ngày | Nội dung | Ghi chú | |------|----------|----------| | 8-9 | Giải case study ngân hàng bán lẻ | Chuẩn bị 2-3 case study mẫu | | 10-11 | Mock technical interview (tự đặt câu hỏi) | Tập trung SQL và Python | | 12-13 | Nghiên cứu VPBank chi tiết | Tin tức, chiến lược, sản phẩm | | 14 | Chuẩn bị portfolio, câu hỏi cho nhà tuyển dụng | Nghỉ ngơi, tự tin | ### Tài liệu tham khảo **SQL:** - "SQL Practice Problems" - bài tập thực hành có đáp án - LeetCode Database section (Easy-Medium) - Mode Analytics SQL Tutorial (miễn phí) **Python cho Data Analytics:** - Kaggle: "Python" và "Intro to SQL" courses - "Python for Data Analysis" - Wes McKinney (tham khảo) - Jupyter Notebook: thực hành pandas, matplotlib **Business Knowledge:** - Báo cáo phân tích ngành ngân hàng của các công ty chứng khoán (VCSC, SSI, VNDIRECT) - Các bài viết về digital banking, fintech tại Việt Nam - Khung đánh giá CAMELS cho ngân hàng **Case Study mẫu để luyện:** - "Làm thế nào để tăng trưởng sản lượng phát hành thẻ tín dụng 20%?" - "Phân tích nguyên nhân tỷ lệ NPL tăng ở một chi nhánh cụ thể" - "Xây dựng mô hình dự báo early warning cho vay tiêu dùng" ### Kiến thức nghiệp vụ cần nắm vững **KPIs ngân hàng bán lẻ cần biết:** - Tỷ lệ CASA (Current Account Savings Account) - NIM (Net Interest Margin) - Tỷ lệ NPL (Non-Performing Loan) - Sản lượng phát hành thẻ/số dư thẻ tín dụng - Tỷ lệ chuyển đổi, chi phí acquisition - ROE, ROA, CIR (Cost-to-Income Ratio) **Quy trình phân tích dữ liệu chuẩn:** 1. Thu thập yêu cầu từ business 2. Khám phá và làm sạch dữ liệu (EDA) 3. Phân tích và model hóa 4. Trực quan hóa và trình bày insight 5. Theo dõi và đánh giá kết quả

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí CVCC Phân tích kinh doanh ### Lộ trình thăng tiến **Level 1: CV Chuyên viên (0-3 năm kinh nghiệm)** - Tập trung học hỏi nghiệp vụ, làm quen hệ thống - Xây dựng kỹ năng technical cơ bản vững - Mức lương tham khảo: **12-20 triệu/tháng** **Level 2: CVCC Chuyên viên cao cấp (3-5 năm) ← Vị trí đang tuyển** - Có thể làm việc độc lập, chịu trách nhiệm một phân hệ - Đóng góp sáng kiến cải tiến - Mentoring CV junior - Mức lương tham khảo: **25-40 triệu/tháng** + thưởng **Level 3: Trưởng nhóm/Trưởng phòng (5-8 năm)** - Quản lý team 3-10 người - Chịu trách nhiệm chiến lược phân tích của phòng - Mức lương tham khảo: **40-70 triệu/tháng** + thưởng + phụ cấp **Level 4: Phó Giám đốc/ Giám đốc Khối (8+ năm)** - Định hướng chiến lược data cho toàn khối - Quản lý nhiều phòng/ban - Mức lương tham khảo: **80-150 triệu/tháng**+ ### Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (thị trường Hà Nội 2024) | Cấp bậc | Lương cơ bản | Tổng thu nhập (có thưởng) | |---------|--------------|---------------------------| | CV (1-3 năm) | 12-20 triệu | 15-28 triệu | | CVCC (3-5 năm) | 25-40 triệu | 35-60 triệu | | TP/PGD (5-8 năm) | 45-70 triệu | 70-120 triệu | | GD/DG (8+ năm) | 80-150 triệu | 150-300+ triệu | *Lưu ý: VPBank có chính sách thưởng linh hoạt, có thể 2-4 tháng lương* ### Kỹ năng cần phát triển thêm **Ngắn hạn (6-12 tháng đầu):** - Thành thạo một Cloud platform (AWS hoặc GCP) - Học thêm về Machine Learning cơ bản - Hiểu sâu hơn về nghiệp vụ KHCN VPBank - Xây dựng network trong công ty **Trung hạn (1-2 năm):** - Phát triển kỹ năng lãnh đạo, quản lý team - Học về Data Governance, Data Quality - Có thể học thêm về project management (PMP, Scrum) - Xây dựng portfolio ấn tượng với các dự án thành công **Dài hạn (3-5 năm):** - Trở thành expert trong một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: Credit Risk Analytics, Customer Analytics) - Phát triển kỹ năng business acumen mạnh - Có thể cân nhắc học MBA hoặc các chứng chỉ cao cấp - Xem xét chuyển sang Product Owner/Data Product Manager ### Lời khuyên từ kinh nghiệm 1. **Xác định rõ định hướng:** Vị trí này hybrid giữa tech và business - nếu thích pure tech, có thể cân nhắc Data Engineer hoặc Data Scientist ở các công ty fintech 2. **Học hỏi từ business:** Cơ hội lớn nhất ở đây là hiểu sâu nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ - đây là nền tảng quý giá cho sự nghiệp dài hạn 3. **Build credibility:** Giao việc đúng deadline, trình bày rõ ràng, dần dần trở thành người được tin tưởng của lãnh đạo 4. **Cân bằng technical và soft skills:** Kỹ năng phân tích quant mạnh nhưng cần biết trình bày insight một cách business-friendly 5. **Theo dõi xu hướng:** AI/ML đang thay đổi ngành banking analytics, cần cập nhật liên tục

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp, chưa có kinh nghiệm, có nên ứng tuyển vị trí này không?

Vị trí này yêu cầu tối thiểu 5 năm kinh nghiệm, nên với fresher thì khả năng pass rất thấp. Thay vào đó, em nên tìm các vị trí CV Phân tích dữ liệu ở các ngân hàng nhỏ hơn hoặc fintech, tích lũy 2-3 năm kinh nghiệm rồi quay lại ứng tuyển CVCC. Tuy nhiên, nếu em có kỹ năng Python/SQL rất mạnh và đã làm project phân tích dữ liệu thực tế, có thể thử - đôi khi VPBank linh hoạt hơn với tài năng hiếm.

Mức lương thực tế cho vị trí này là bao nhiêu?

Vì JD ghi 'Thỏa thuận', VPBank sẽ đánh giá dựa trên kinh nghiệm thực tế của bạn. Với 5 năm kinh nghiệm, tham khảo khoảng 30-45 triệu/tháng lương cứng, chưa kể thưởng có thể 2-4 tháng. Một số nguồn cho biết vị trí tương đương ở VPBank có thể đạt 50-60 triệu với ứng viên giỏi. Quan trọng là đàm phán dựa trên kỹ năng technical cụ thể của bạn - nếu biết cả Python, SQL, Power BI và Cloud, bạn có thể đàm phán mức cao hơn.

Công việc hàng ngày của vị trí này như thế nào?

Thực tế sẽ là kết hợp: (1) Báo cáo định kỳ - chạy và gửi dashboard hàng ngày/tuần cho lãnh đạo, (2) Phân tích adhoc - giải đáp các câu hỏi business 'tại sao' từ quản lý, (3) Dự án - tham gia các initiative cải tiến hoặc triển khai sản phẩm mới, (4) Họp với business - trao đổi với các phòng kinh doanh để hiểu vấn đề. Tỷ lệ có thể 40% báo cáo/adhoc, 30% dự án, 30% meeting.

Áp lực công việc có lớn không, giờ làm có OT nhiều không?

VPBank nói chung là môi trường khá bận rộn. Vị trí này phục vụ lãnh đạo cấp cao nên deadline thường sát, đặc biệt cuối quý hoặc khi có request từ Ban lãnh đạo. OT không phải thường xuyên nhưng có đợt cần thi công việc. Bù lại, bạn sẽ học được nhiều từ môi trường áp lực cao và có cơ hội tiếp xúc với quyết định chiến lược của ngân hàng.

Kỹ năng nào quan trọng nhất để thành công ở vị trí này?

Nếu phải chọn một, đó là khả năng chuyển đổi giữa 'ngôn ngữ data' và 'ngôn ngữ business'. Bạn cần viết được SQL phức tạp NHƯNG cũng cần trình bày được insight bằng tiếng Việt đơn giản cho lãnh đạo hiểu và ra quyết định. Technical skills có thể đào tạo, nhưng tư duy business sense + giao tiếp rõ ràng là khó train hơn nhiều.

Chuyển từ ngành IT/Công nghệ sang ngành ngân hàng ở vị trí này có khả không?

Có thể, nhưng bạn cần bù đắp kiến thức nghiệp vụ ngân hàng. Ưu điểm của bạn là kỹ năng technical mạnh. Hãy: (1) Học về sản phẩm ngân hàng bán lẻ, (2) Hiểu các KPIs đặc thù ngành, (3) Chuẩn bị để giải thích tại sao muốn chuyển từ tech sang banking analytics. Nhiều người đã làm được chuyển đổi này, đặc biệt khi các ngân hàng đang số hóa mạnh.

Cơ hội thăng tiến từ CVCC lên Trưởng phòng mất bao lâu?

Phụ thuộc vào nhiều yếu tố: hiệu suất cá nhân, vị trí trống, và mạng lưới quan hệ. Trung bình 2-4 năm nếu bạn thể hiện xuất sắc. VPBank có văn hóa khuyến khích nhân tài, nên nếu bạn delivery tốt và được lãnh đạo đánh giá cao, cơ hội sẽ đến. Quan trọng là tích cực tham gia các dự án lớn để có visibility với cấp cao hơn.

Có nên nhảy sang VPBank từ ngân hàng khác không, hay nên ở lại phát triển?

Quyết định phụ thuộc vào tình hình hiện tại của bạn. VPBank có ưu điểm: brand name mạnh, môi trường năng động, cơ hội học hỏi nhiều. Nhưng nếu bạn đang ở vị trí tốt ở ngân hàng khác với lãnh đạo tốt và team tốt, chuyển việc chỉ vì lương có thể không đáng. Hãy cân nhắc: VPBank có dự án/team cụ thể nào hấp dẫn bạn không? Đó mới là lý do chuyển tốt nhất.

CVCC Phân tích kinh doanh - Hà Nội - TA105