VPBank tuyển dụng CVCC Quản trị dữ liệu - Hà Nội

CMNV

Mô tả công việc

Các trách nhiệm chính 1 1. Hỗ trợ quản lý và nâng cao Chất lượng dữ liệu gồm các yếu tố dữ liệu quan trọng và các dữ liệu khác/Support to manage and improve data quality for critical data elements (CDEs) and non-CDEs. - Xây dựng các quy tắc kiểm tra CLDL và các ngưỡng chất lượng dữ liệu tương ứng với yêu cầu của đơn vị kinh doanh/Develop data quality checking rules and thresholds based on requirements from business units. - Xây dựng hệ thống báo cáo, theo dõi và kiểm soát CLDL/Develop and manage data quality reporting and tracking system. - Áp dụng công cụ đánh giá và theo dõi CLDL (data quality tool) hỗ trợ việc phân tích nâng cao CLDL/Apply a standard data quality tool in monitoring and improving data quality - Triển khai các sáng kiến cải thiện và nâng cao CLDL như cập nhật thông tin khách hàng, thông tin giao dịch… /Implement data quality improvement initiatives such as customer profile, transaction data update…. - Triển khai quy trình khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu /Implement and manage data quality issue handling process. Triển khai đào tạo về CLDL cho các cán bộ nhập liệu và cán bộ bán hàng/Conduct training on data quality for data inputters and salespeople 2. Tham gia các dự án, sáng kiến liên quan tới dữ liệu, quản lý và nâng cao chất lượng dữ liệu/Support to implement data/data quality improvement projects/initiatives - Tham gia dự án tư vấn và triển khai giải pháp nhằm quản lý thuật ngữ toàn hàng (term management) tại VPBank/Participate the project on consulting and implementing Term management at VPBank - Tham gia các dự án về dữ liệu của ngân hàng đảm bảo khung quản trị dữ liệu và các quy định.quy trình liên quan được tuân thủ/Participate to implement data projects in the bank on DG aspect - Tham gia vào việc nghiên cứu, triển khai các cấu phần thuộc quản trị dữ liệu gồm từ điển dữ liệu, danh mục dữ liệu, thuật ngữ kinh doanh, luồng dữ liệu, bảo mật dữ liệu, theo mảng công việc được phân công. - Research and develop tools to support/ content of data dictionary, business glossary, data catalogue, data lineage, data privacy, as assigned scope.

Yêu cầu ứng viên

Trình độ đào tạo Đại học in Kinh tế or Tài chính ngân hàng Các yêu cầu khác Kinh nghiệm: Phân tích yêu cầu nghiệp vụ/ Business requirement analysis experience Thu thập và làm rõ yêu cầu từ business / Gather and clarify business requirements. Chuyển đổi yêu cầu thành logic dữ liệu / Translate business requirements into data logic. Kiểm thử dữ liệu và phần mềm/ Testing data and software Thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu / Perform data validation and reconciliation. Có kinh nghiệm UAT, SIT là lợi thế / Experience in UAT and SIT is a plus. Quản lý nhóm / Team management Hỗ trợ và phối hợp với các thành viên khác / Support and cooperate with other team members. Kiến thức chuyên môn: Cơ sở dữ liệu / Database Có kinh nghiệm làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Amazon Redshift hoặc tương đương / Experienced with database management systems such as Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Amazon Redshift or equivalent. Hiểu biết cơ bản về các khái niệm nền tảng dữ liệu, bao gồm data lake, data warehouse và data mart / Basic understanding of data platform concepts, including data lake, data warehouse and data mart. Nghiệp vụ tài chính ngân hàng/ Finance and banking business Hiểu biết cơ bản về các nghiệp vụ, sản phẩm và quy trình trong lĩnh vực tài chính ngân hàng / Basic understanding of business operations, products, and processes in finance and banking domain. Có khả năng đọc hiểu các tài liệu BRD, SRS / Ability to read and understand BRD and SRS documents. Tin học văn phòng/ Office information technology Thành thạo các công cụ tin học văn phòng cơ bản như Word, Excel, Powerpoint / Proficient in basic Office tools such as Word, Excel, Powerpoint. Có khả năng sử dụng các công cụ báo cáo và phân tích như Power BI / Ability to use reporting and analytics tools such as Power BI.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cho Vị trí CVCC Quản trị dữ liệu - VPBank ### 1. Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú | |---|---|---| | SQL (SQL Server, PostgreSQL) | Trung bình - Cao | Yêu cầu có kinh nghiệm thực tế với hệ QTCSDL | | Power BI | Trung bình | Công cụ báo cáo và phân tích chính của ngân hàng | | Excel nâng cao | Cao | Dùng cho báo cáo CLDL, tracking | | Data Quality tools | Trung bình | Các công cụ kiểm tra, đánh giá chất lượng dữ liệu | | BRD/SRS reading | Trung bình | Đọc hiểu tài liệu yêu cầu nghiệp vụ | ### 2. Hard Skills gợi ý (sẽ là lợi thế) - **Python/R** cho automation kiểm tra dữ liệu - **ETL tools**: Apache Airflow, Informatica, Talend - **Data catalogue tools**: Alation, Collibra, Apache Atlas - **Cloud**: AWS Redshift (đã đề cập trong JD), Azure Data Factory - **Kinh nghiệm UAT/SIT** (đặc biệt ghi chú là lợi thế) ### 3. Soft Skills quan trọng - **Phân tích yêu cầu nghiệp vụ (BA)** - Đây là kỹ năng xuyên suốt cả JD - **Giao tiếp với business** - Phối hợp với các đơn vị kinh doanh, đào tạo cán bộ nhập liệu - **Quản lý nhóm/nhóm** - Hỗ trợ và phối hợp thành viên khác - **Kiểm thử phần mềm** - Data validation, reconciliation - **Project management** - Tham gia nhiều dự án cùng lúc ### 4. Chứng chỉ gợi ý | Chứng chỉ | Giá trị cho vị trí này | Lộ trình | |---|---|---| | **CDMP** (Certified Data Management Professional) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Chuẩn quốc tế về quản trị dữ liệu - rất phù hợp | | **Microsoft Power BI Data Analyst** | ⭐⭐⭐⭐ | Phù hợp với yêu cầu Power BI | | **AWS Data Analytics** | ⭐⭐⭐ | AWS Redshift được đề cập trong JD | | **Google Data Analytics Certificate** | ⭐⭐⭐ | Nền tảng, dễ lấy nhanh | | **DAMA CDMP** (bậc Foundation) | ⭐⭐⭐⭐ | Đủ cho vị trí này, bậc Associate/Charter nếu thăng tiến | | **TOGAF** | ⭐⭐ | Kiến trúc doanh nghiệp, bổ trợ cho Data Governance | ### 5. So sánh nếu chuyển từ ngành khác sang - **Từ BA/IT có kinh nghiệm ngân hàng** → Dễ nhất, chỉ cần học thêm về Data Governance - **Từ Data Analyst (non-banking)** → Cần học nghiệp vụ tài chính ngân hàng - **Từ fresher IT/Kinh tế** → Khó hơn, cần tích lũy kinh nghiệm BA/data testing trước - **Từ nghiệp vụ ngân hàng muốn chuyển sang data** → Lợi thế nghiệp vụ, cần học thêm SQL và DQ tools

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn VPBank - CVCC Quản trị dữ liệu ### Quy trình phỏng vấn thông thường tại VPBank **Thông thường gồm 3 vòng:** 1. **Sàng lọc hồ sơ + HR Phone Screening** (15-20 phút) 2. **Phỏng vấn chuyên môn** với Trưởng phòng/Khách hàng nội bộ (45-60 phút) 3. **Phỏng vấn với Ban lãnh đạo/Phó giám đốc** hoặc tiến sĩ hóa (30-45 phút) ### Vòng 1: HR Phone Screening **Câu hỏi thường gặp:** - Giới thiệu bản thân ngắn gọn (1-2 phút) - Tại sao bạn quan tâm đến vị trí Quản trị dữ liệu tại VPBank? - Bạn có kinh nghiệm như thế nào với việc kiểm tra chất lượng dữ liệu? - Bạn biết gì về VPBank và Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu? - Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu? - Bạn có thể đi làm ngay được không? **Tips chuẩn bị:** - Nghiên cứu trước về VPBank: quy mô, chiến lược data, sản phẩm chính - Chuẩn bị câu chuyện về 1-2 dự án DQ/Data mà bạn đã tham gia - Lương kỳ vọng: tham khảo mức 18-30 triệu cho CVCC tùy kinh nghiệm (Hà Nội) ### Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn **Câu hỏi kỹ thuật - Data Quality:** 1. Bạn hiểu Data Quality dimensions là gì? Liệt kê và giải thích các dimensions? 2. Khi phát hiện dữ liệu chất lượng kém, quy trình xử lý của bạn như thế nào? 3. Làm sao để đo lường và báo cáo Data Quality cho lãnh đạo không chuyên data? 4. Bạn đã từng xây dựng Data Quality rules như thế nào? 5. Sự khác nhau giữa Data Lake, Data Warehouse và Data Mart? **Câu hỏi nghiệp vụ BA:** 6. Khi business yêu cầu một báo cáo mới, bạn thu thập và làm rõ yêu cầu như thế nào? 7. Bạn đã đọc và hiểu BRD như thế nào? Cho ví dụ cụ thể? 8. Làm sao chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành logic dữ liệu? 9. Khi business và IT không thống nhất về yêu cầu, bạn xử lý ra sao? **Câu hỏi SQL & Tools:** 10. Viết SQL để kiểm tra duplicate records trong bảng customer? 11. Làm sao tối ưu một câu query chạy chậm? 12. Bạn có kinh nghiệm với Power BI không? DAX cơ bản? 13. HAVING vs WHERE khác nhau như thế nào? **Câu hỏi về dự án:** 14. Kể về một dự án liên quan đến dữ liệu mà bạn đã tham gia? 15. Bạn đã làm UAT/SIT như thế nào? Test case viết ra sao? 16. Thách thức lớn nhất khi làm việc với dữ liệu trong ngân hàng là gì? ### Vòng 3: Phỏng vấn cấp cao - Định hướng nghề nghiệp 3-5 năm tới - Hiểu biết về Data Governance framework (DAMA-DMBOK) - Tại sao chọn VPBank thay vì các ngân hàng khác? - Bạn sẽ đóng góp gì cho Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu? ### Dress Code - **Formal business attire** - Âu phục, nam nên mặc vest hoặc blazer - Tránh màu sắc quá nổi bật - VPBank nhấn mạnh văn hóa chuyên nghiệp ### Tips quan trọng ✅ Tìm hiểu trước về **DAMA-DMBOK framework** và **6 dimensions** của Data Quality (Completeness, Accuracy, Consistency, Timeliness, Validity, Uniqueness) ✅ Nắm chắc **Data Governance** là gì, khác gì Data Management ✅ Kinh nghiệm viết **Test Case** và **UAT** là điểm cộng lớn ✅ Tìm hiểu các **sản phẩm VPBank** trước khi phỏng vấn ✅ Chuẩn bị **sẵn sàng scenario** về data quality issue xử lý như thế nào ✅ Thái độ: chủ động, logic, có tư duy cải tiến quy trình

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí CVCC Quản trị dữ liệu ### Lộ trình chuẩn bị: 1-2 tuần #### Tuần 1: Nền tảng Data Quality & Governance **Ngày 1-2: Data Quality Foundations** - Đọc DAMA-DMBOK (phần Data Quality / Data Governance) - tóm tắt các concept chính - 6 Data Quality Dimensions: - **Completeness**: Dữ liệu đầy đủ chưa? - **Accuracy**: Dữ liệu chính xác chưa? - **Consistency**: Dữ liệu nhất quán giữa các nguồn? - **Timeliness**: Dữ liệu cập nhật kịp thời chưa? - **Validity**: Dữ liệu hợp lệ theo format quy tắc? - **Uniqueness**: Không trùng lặp không? - Thực hành: Tự liệt kê 3-5 ví dụ về mỗi dimension trong ngân hàng **Ngày 3-4: Data Governance & Data Management** - Data Governance vs Data Management khác nhau thế nào? - Các thành phần chính: Data Dictionary, Business Glossary, Data Catalogue, Data Lineage, Data Privacy - Khung quản trị dữ liệu tại ngân hàng Việt Nam (thông tư NHNN về quản trị IT) - Tìm hiểu VPBank Data Governance framework (search LinkedIn, báo cáo thường niên) **Ngày 5-6: SQL & Power BI** - Ôn lại: SELECT, JOIN (INNER, LEFT, RIGHT), GROUP BY, HAVING, subquery - Thực hành: Viết query kiểm tra data quality cơ bản - Power BI: Tạo 1 dashboard đơn giản về DQ metrics (completeness %, accuracy %) **Ngày 7: Nghiệp vụ Ngân hàng** - Hiểu các sản phẩm chính VPBank: bán lẻ, SME, cá nhân - Quy trình cơ bản: mở tài khoản, cho vay, thanh toán - Các yêu cầu pháp lý về dữ liệu trong ngân hàng (PDPA, quy định NHNN) #### Tuần 2: Thực hành & Mô phỏng phỏng vấn **Ngày 8-9: BRD/SRS Reading + UAT/SIT** - Tìm mẫu BRD trên mạng để đọc (fresher có thể tìm template từ các khóa BA online) - Học cách đọc và trích xuất yêu cầu từ BRD - Thực hành viết Test Case đơn giản cho 1 chức năng ngân hàng **Ngày 10-11: Mô phỏng phỏng vấn** - Tự trả lời 20 câu hỏi trong phần interview_prep - Record lại và tự đánh giá - Chuẩn bị portfolio: 1-2 ví dụ cụ thể về dự án DQ/data **Ngày 12-13: Ôn tập tổng hợp** - Ôn lại toàn bộ kiến thức - Chuẩn bị câu hỏi để hỏi ngược nhà tuyển dụng - Nghỉ ngơi, chuẩn bị tinh thần ### Tài liệu tham khảo | Tài liệu | Link/Nguồn | Mức độ quan trọng | |---|---|---| | DAMA-DMBOK 2nd Edition | dama.org - phần summary miễn phí | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | Data Quality Dimensions (IBM) | IBM Data Governance Council | ⭐⭐⭐⭐ | | SQL W3Schools | w3schools.com/sql | ⭐⭐⭐⭐ | | Power BI Guided Learning | docs.microsoft.com/power-bi | ⭐⭐⭐⭐ | | BRD/SRS template mẫu | LinkedIn Learning / Udemy | ⭐⭐⭐ | | VPBank Annual Report | vpbank.com.vn | ⭐⭐⭐ | | Thông tư 50/2018/TT-NHNN | vbpl.vn | ⭐⭐⭐ | | Data Governance Implementation Guide | datacraft.com / im consulting | ⭐⭐⭐ | ### Kiến thức nền bắt buộc nắm chắc 1. **Data Quality rules** là gì? Ví dụ: "Số điện thoại phải 10 số, bắt đầu bằng 0" 2. **Data Profiling**: Phân tích dữ liệu để hiểu cấu trúc, content, relationships 3. **Data Cleansing**: Làm sạch dữ liệu - duplicate removal, standardization 4. **Master Data Management (MDM)**: Quản lý dữ liệu master (khách hàng, sản phẩm) 5. **Data Lineage**: Theo dõi nguồn gốc và luồng di chuyển dữ liệu 6. **Data Catalogue**: Danh mục tất cả dữ liệu có trong tổ chức 7. **LUW (Logical Unit of Work)** trong nghiệp vụ ngân hàng 8. **Reconcialtion**: Đối chiếu dữ liệu giữa các hệ thống

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho CVCC Quản trị dữ liệu ### Lộ trình thăng tiến tại VPBank/Khối Data ``` CVCC Quản trị dữ liệu (entry) ↓ (2-3 năm) Chuyên viên cao cấp / Trưởng nhóm Data Governance ↓ (3-5 năm) Quản lý (Manager) - Quản trị dữ liệu ↓ (5-7 năm) Giám đốc (Director) - Khối Data ↓ Phó TGĐ/COO Data - Cấp cao ``` ### Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (Hà Nội, 2024) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VNĐ) | |---|---|---| | Fresher / Mới vào nghề | 0-1 năm | 10-15 triệu | | CVCC (công việc này) | 2-4 năm | 18-30 triệu | | Trưởng nhóm | 4-6 năm | 30-45 triệu | | Manager | 6-10 năm | 50-80 triệu | | Director | 10+ năm | 100-150 triệu | *Note: Chưa tính thưởng, thu nhập thực tế có thể cao hơn 20-40% với các khoản thưởng hiệu suất* ### Kỹ năng cần phát triển thêm theo giai đoạn **Ngắn hạn (1-2 năm đầu):** - Thành thạo SQL nâng cao (window functions, CTEs, optimization) - Nắm chắc nghiệp vụ tài chính ngân hàng (tín dụng, thẻ, thanh toán) - Power BI/Tableau nâng cao (DAX, data modeling) - Kinh nghiệm dẫn dự án nhỏ **Trung hạn (3-5 năm):** - Chứng chỉ CDMP (DAMA) - nâng bậc Associate - Data Governance framework toàn diện (Collibra, Alation...) - Cloud data platform (AWS/Azure/GCP) - Data storytelling và trình bày với ban lãnh đạo - Quản lý nhóm 3-5 người **Dài hạn (5+ năm):** - Data Strategy và Data Architecture - ML/Data Science cơ bản (để hiểu AI/ML data requirements) - Nghiệp vụ quản trị rủi ro ngân hàng - Tiếng Anh giao tiếp lưu loát (nếu chưa) - Executive presence và strategic thinking ### Hướng phát triển nghề nghiệp đa dạng **Hướng 1: Data Governance Specialist** - Data Steward, Data Quality Analyst, Metadata Manager - Rất phù hợp với vị trí này **Hướng 2: Data Analyst / Business Intelligence** - Chuyển sang Data Analysis, báo cáo chiến lược - Cần học thêm Python, Statistics **Hướng 3: Data Engineer** - Xây dựng hạ tầng dữ liệu, ETL/ELT pipeline - Cần học Spark, Airflow, Cloud platforms **Hướng 4: BA (Business Analyst) ngân hàng** - Chuyên phân tích yêu cầu nghiệp vụ - Vị trí này đã có nền tảng BA tốt ### Lời khuyên thực tế từ kinh nghiệm 1. **Vị trí này hybrid tốt** giữa BA và Data - rất có giá trị trên thị trường lao động 2. **VPBank đang đầu tư mạnh vào Data** - cơ hội thăng tiến tốt hơn nhiều ngân hàng nhỏ 3. **Chứng chỉ CDMP** là điểm khác biệt lớn - nên lấy sớm 4. **Kết hợp cả hard skill và soft skill** - vị trí này cần giao tiếp business nhiều 5. **Lương thỏa thuận** = có room đàm phán tốt nếu có kinh nghiệm phù hợp 6. **Data Governance đang hot** - nhu cầu nhân lực tăng mạnh 2024-2025 7. **Chuyển ngành từ IT sang data governance** dễ hơn chuyển từ nghiệp vụ ngân hàng 8. **Xây portfolio** - chuẩn bị 1-2 case study về data quality để show khi phỏng vấn

Câu hỏi thường gặp

Mình tốt nghiệp Kinh tế, chưa có kinh nghiệm IT, có ứng tuyển được vị trí này không?

Có thể ứng tuyển được nhưng sẽ khó hơn. JD yêu cầu kinh nghiệm làm việc với database, SQL, và kiểm thử dữ liệu - đây là những kỹ năng cần tích lũy thực tế. Gợi ý: bạn nên tự học SQL (W3Schools), làm các dự án cá nhân với Power BI, sau đó ứng tuyển vào vị trí fresher hoặc thực tập data governance trước. Về nghiệp vụ ngân hàng thì bạn có lợi thế với nền tảng Kinh tế.

Mức lương cho vị trí này ở VPBank là bao nhiêu?

VPBank ghi 'Thỏa thuận' nên có room đàm phán rộng. Tham khảo thị trường: với 2-4 năm kinh nghiệm, mức lương dao động 18-25 triệu/tháng tại Hà Nội. Nếu bạn có kinh nghiệm UAT/SIT + SQL mạnh + chứng chỉ CDMP, có thể đàm phán được 25-30 triệu. Lưu ý: thu nhập thực tế thường cao hơn 20-30% khi tính thưởng hiệu suất cuối năm tại VPBank.

Kỹ năng nào là quan trọng nhất để gây ấn tượng khi phỏng vấn?

3 kỹ năng quan trọng nhất: (1) SQL - phải viết được query kiểm tra DQ cơ bản (duplicate, null, range check); (2) Phân tích yêu cầu nghiệp vụ - JD nhấn mạnh rất nhiều về BA skill, bạn cần thể hiện khả năng chuyển đổi business requirement thành data logic; (3) Data Quality dimensions - nắm chắc 6 dimensions theo DAMA-DMBOK. Kỹ năng thứ 4 là Power BI - công cụ báo cáo chính của vị trí này.

Mình đang làm BA ngân hàng khác, chuyển sang VPBank vị trí Data Governance có phù hợp không?

Rất phù hợp! Bạn đã có lợi thế lớn: nghiệp vụ ngân hàng + kinh nghiệm đọc BRD/SRS + giao tiếp business. Điều bạn cần bổ sung thêm: SQL cơ bản-trung bình và hiểu biết về Data Governance framework. Gợi ý: trước khi phỏng vấn, học thêm 1-2 tuần về SQL và DQ dimensions, chuẩn bị sẵn 1-2 ví dụ về data quality issue bạn đã xử lý trong công việc BA trước đây. Mức lương có thể giữ nguyên hoặc tăng 10-20% khi chuyển.

Công việc hàng ngày của CVCC Quản trị dữ liệu tại VPBank như thế nào?

Một ngày typical có thể bao gồm: sáng check Data Quality dashboard xem có alerts gì không, xử lý các data quality issues được report lên, meeting với business units để thu thập yêu cầu về data mới hoặc cải thiện data hiện tại. Chiều có thể viết SQL query để validate dữ liệu, làm UAT cho các dự án mới, hoặc tham gia họp dự án Data Governance. Định kỳ sẽ có training về DQ cho các bộ phận nhập liệu. Công việc chủ yếu làm việc với dữ liệu trên máy tính, ít đi công tác.

Vị trí này có phải làm việc áp lực cao không? KPI như thế nào?

Mức độ áp lực trung bình, không quá cao như vị trí kinh doanh ngân hàng. KPI chính thường gắn với: tỷ lệ cải thiện Data Quality metrics (%), số lượng DQ issues xử lý trong SLA, tiến độ dự án, và feedback từ business units. Áp lực chủ yếu đến từ deadline dự án và khi có sự cố dữ liệu nghiêm trọng (ví dụ dữ liệu khách hàng bị sai ảnh hưởng đến tín dụng). Vì làm việc với dữ liệu nên cần sự cẩn thận và tỉ mỉ cao.

VPBank so với các ngân hàng khác như thế nào về cơ hội phát triển trong mảng Data?

VPBank là một trong những ngân hàng tư nhân lớn, đang đầu tư mạnh vào chuyển đổi số và Data Analytics. So với VCB/TCB, môi trường VPBank năng động hơn, cơ hội thăng tiến nhanh hơn vì quy mô tổ chức nhỏ gọn hơn. Lương thường cạnh tranh hơn. Tuy nhiên, thương hiệu VPBank trong lĩnh vực data chưa mạnh bằng một số ngân hàng lớn - đây vừa là thách thức vừa là cơ hội: bạn sẽ có nhiều đất diện để xây dựng và đóng góp hơn.

Cần chuẩn bị gì cho vòng phỏng vấn cuối với Ban lãnh đạo?

Vòng cuối thường đánh giá về: (1) Tư duy chiến lược - hỏi về định hướng data governance ngân hàng, tầm nhìn của bạn; (2) Văn hóa - cultural fit với VPBank; (3) Leadership potential - nếu bạn muốn thăng tiến. Chuẩn bị: nghiên cứu chiến lược VPBank 2024-2028, hiểu xu hướng Data Governance toàn ngành ngân hàng (RegTech, AI governance), chuẩn bị câu hỏi thông minh để hỏi ngược Ban lãnh đạo (thể hiện bạn có tư duy strategic). Thái độ: tự tin nhưng khiêm tốn, show passion cho data governance.

CVCC Quản trị dữ liệu - Hà Nội - TA105