CMNV

Mô tả công việc

Mô tả công việc: - Báo cáo và dự báo các chỉ số danh mục, bao gồm: tỷ lệ roll-forward, dư nợ NPL, NPL mới phát sinh, dự phòng, hiệu quả thu hồi và xoá nợ (collection & write-off), v.v. - Phân tích và đánh giá chất lượng bán mới / sản phẩm mới / các chương trình chiến dịch / thay đổi chính sách / chiến lược tín dụng - Xây dựng, phân tích và theo dõi hiệu quả của các chỉ báo rủi ro (risk triggers), bao gồm chỉ báo cảnh báo sớm và chỉ báo gian lận (early warning triggers, fraud triggers) Quyền lợi - Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực - Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ) - Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ - Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc, được hưởng chế độ du lịch hè - Bảo hiểm bắt buộc theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV tùy theo cấp bậc và thời gian công tác - Được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí - Thời gian làm việc: từ thứ 2 – thứ 6 & sáng thứ 7 - Môi trường làm việc năng động, thân thiện, có nhiều cơ hội học đào tạo, học hỏi và phát triển; được tham gia nhiều hoạt động văn hóa thú vị (cuộc thi về thể thao, tài năng, hoạt động teambuilding...)

Yêu cầu ứng viên

Yêu cầu: 1. Tốt nghiệp đại học các chuyên ngành: Tài chính, Ngân hàng, Kinh tế, Kế toán/Kiểm toán, Toán học, các chuyên ngành kỹ thuật, khoa học. 2. Kinh nghiệm liên quan: Có tối thiểu 2 năm kinh nghiệm làm việc liên quan trực tiếp tới ngành ngân hàng/tài chính/phân tích dữ liệu , trong đó thỏa mãn một trong các điều kiện sau: - Ít nhất 1 năm kinh nghiệm làm việc trực tiếp với quản lý danh mục tín dụng thông qua phân tích dữ liệu; hoặc - Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu; hoặc - Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm trong quản lý danh mục hoặc lập dự báo tài chính tại ngân hàng/TCTD. 3. Kiến thức/Chuyên môn liên quan: - Kiến thức cơ bản về quản lý rủi ro tín dụng KHCN, phân tích dữ liệu, hệ thống báo cáo và các sản phẩm ngân hàng bán lẻ. - Kiến thức cơ bản về thông lệ và quy định pháp luật trong quản trị rủi ro, cũng như quy trình vận hành ngân hàng liên quan đến mảng bán lẻ. 4. Kỹ năng: - Thành thạo SQL, Excel, PowerPoint - Phân tích dữ liệu, kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling), giải quyết vấn đề sáng tạo, thuyết trình tốtTư duy phản biện và tư duy logic

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích kỹ năng yêu cầu cho vị trí CVCC Rủi ro Danh mục tại VPBank ### 1. Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ứng dụng thực tế | |---|---|---| | **SQL** | Thành thạo | Trích xuất dữ liệu từ hệ thống core banking, viết query phục vụ phân tích danh mục tín dụng | | **Excel nâng cao** | Thành thạo | Xây dựng bảng theo dõi NPL, roll-forward, dự phòng; sử dụng Pivot Table, VBA, Advanced Functions | | **PowerPoint** | Tốt | Trình bày báo cáo phân tích, slide đề xuất chính sách cho ban lãnh đạo | | **Phân tích dữ liệu** | Cao | Xử lý dataset lớn, phát hiện xu hướng, bất thường trong danh mục tín dụng | ### 2. Kiến thức chuyên môn cần có **Về Quản trị rủi ro tín dụng:** - Hiểu rõ các chỉ số: NPL ratio, roll-forward, provision coverage, recovery rate, write-off - Nắm vững Basel II/III trong quản lý danh mục tín dụng bán lẻ - Hiểu về phân loại nợ theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN - Kiến thức về risk appetite framework, credit risk models **Về nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ:** - Các sản phẩm: tín dụng cá nhân, thẻ tín dụng, vay kinh doanh nhỏ - Quy trình tín dụng, chấm điểm tín dụng (scoring model) - Chiến lược pricing và phân tích hiệu quả sản phẩm mới ### 3. Soft Skills quan trọng - **Data storytelling**: Khả năng chuyển đổi con số khô khan thành câu chuyện có ý nghĩa cho ban lãnh đạo - **Tư duy phản biện**: Đặt câu hỏi đúng, không chấp nhận số liệu mà không kiểm chứng - **Giải quyết vấn đề sáng tạo**: Khi phát hiện risk trigger bất thường, cần đề xuất giải pháp linh hoạt - **Thuyết trình**: Trình bày báo cáo trước nhiều cấp, nhiều bên liên quan ### 4. Chứng chỉ gợi ý - **FRM (Financial Risk Manager)** - GARP: Chứng chỉ chuyên ngành quản trị rủi ro, rất phù hợp với vị trí này - **CFA**: Nền tảng tài chính vững - **Data Science/Analytics**: Python, R, Tableau (là điểm cộng mạnh) - **CRISC, CISM**: Nếu muốn mở rộng sang rủi ro công nghệ ### 5. So sánh CVCC vs Chuyên viên thông thường | Tiêu chí | CVCC (Vị trí này) | Chuyên viên | |---|---|---| | Kinh nghiệm | 2+ năm (tối thiểu) | 0-2 năm | | Phạm vi công việc | Báo cáo chiến lược, phân tích chính sách | Báo cáo thường quy, hỗ trợ | | Tương tác | Ban lãnh đạo, nhiều phòng ban | Trong phòng ban | | Mức lương tham khảo | 18-30 triệu/tháng (HCM) | 10-18 triệu/tháng | | Áp lực | Cao (deadline báo cáo định kỳ) | Trung bình | --- ## Lộ trình chuẩn bị theo từng nhóm đối tượng **Sinh viên mới ra trường:** → Tập trung SQL + Excel nâng cao + hiểu nghiệp vụ tín dụng bán lẻ → Thi FRM Level 1 làm điểm cộng mạnh **Người đang làm ngân hàng muốn chuyển sang Risk:** → Học thêm SQL và phân tích dữ liệu → Tích lũy kinh nghiệm với portfolio data **Người có kinh nghiệm Data/Business Analyst muốn vào ngân hàng:** → Học nghiệp vụ tín dụng, quản lý rủi ro → Hiểu context ngân hàng bán lẻ Việt Nam

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn phỏng vấn VPBank - CVCC Rủi ro Danh mục ### Quy trình phỏng vấn điển hình tại VPBank **Vòng 1: Sàng lọc HR (30-45 phút)** - Gọi điện hoặc online interview qua Zoom/Google Meet - Tập trung: Tìm hiểu động lực, kinh nghiệm cơ bản, kỳ vọng lương **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn với Trưởng phòng/Phó phòng Quản trị rủi ro (45-60 phút)** - Kiểm tra kiến thức nghiệp vụ - Case study hoặc tình huống phân tích dữ liệu - Đánh giá tư duy logic, cách xử lý vấn đề **Vòng 3: Phỏng vấn với Giám đốc Khối/Phó Giám đốc (30-45 phút)** - Đánh giá tổng thể: personality fit, potential, vision - Có thể hỏi về chiến lược phát triển cá nhân **Vòng 4: Xác nhận lương & thương lượng (thường qua email)** - HR sẽ gửi offer sau khi các vòng trên đạt ### Câu hỏi hay gặp theo từng vòng **Vòng 1 - HR:** - "Giới thiệu ngắn về bản thân và kinh nghiệm liên quan" - "Tại sao bạn muốn chuyển sang mảng Quản trị rủi ro?" - "Kỳ vọng mức lương của bạn là bao nhiêu?" - "Bạn biết gì về VPBank và Khối Quản trị rủi ro?" - "Bạn đã sử dụng SQL ở mức độ nào? (demo ngắn)" **Vòng 2 - Trưởng phòng:** - "NPL ratio của một ngân hàng bán lẻ Việt Nam thường ở mức bao nhiêu?" - "Phân biệt Roll-forward và Roll-back trong báo cáo danh mục tín dụng" - "Nếu phát hiện NPL tăng đột biến ở một segment cụ thể, bạn sẽ làm gì?" - "Mô tả quy trình xây dựng Early Warning Trigger" - "SQL: Viết query đếm số khách hàng có dư nợ quá hạn >30 ngày" - "Excel: Bạn dùng những hàm nào để phân tích dữ liệu lớn?" - "Case: Cho một bộ dữ liệu nhỏ, phân tích và đưa ra insight" **Vòng 3 - Giám đốc Khối:** - "Bạn nghĩ thách thức lớn nhất của ngân hàng bán lẻ Việt Nam hiện nay là gì?" - "Định hướng phát triển sự nghiệp 3-5 năm tới của bạn" - "Bạn sẽ làm gì nếu phát hiện chính sách tín dụng hiện tại đang tạo rủi ro cho ngân hàng?" - "Mô tả tình huống bạn đã phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh" ### Tips chuẩn bị đặc biệt cho VPBank 1. **Tìm hiểu về VPBank:** - VPBank là một trong những ngân hàng TMCP tư nhân lớn nhất Việt Nam - Nổi tiếng với sản phẩm bán lẻ (FE Credit - công ty tài chính tiêu dùng) - Tốc độ tăng trưởng tín dụng bán lẻ cao, do đó mảng Risk quan trọng 2. **Chuẩn bị số liệu ngành:** - Nắm tình hình NPL toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam (thường 2-3%) - Hiểu VPBank có chiến lược gì để quản lý rủi ro bán lẻ 3. **Practice SQL thực tế:** - Tập viết các câu query liên quan đến tín dụng: GROUP BY, HAVING, JOIN, subquery - Ví dụ: Tính NPL ratio theo từng segment, theo thời gian 4. **Chuẩn bị portfolio phân tích:** - Nếu có, mang theo sample dashboard/report đã làm - Kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling) rất được đánh giá cao ### Dress Code - **Nam:** Âu phục màu xanh đậm hoặc xám, sơ mi trắng, caravat (không bắt buộc nhưng nên có) - **Nữ:** Âu phục hoặc vest, trang phục lịch sự, tránh trang sức quá nhiều - Trang phục VPBank brand color (xanh dương) là điểm cộng ### Những điều KHÔNG nên làm - Nói "không biết" khi được hỏi về SQL/Excel - dù là vòng HR - Đưa ra câu trả lời chung chung, thiếu con số cụ thể - Tỏ ra không biết gì về ngành ngân hàng bán lẻ Việt Nam - Nói xấu công ty cũ

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí CVCC Rủi ro Danh mục ### Giai đoạn 1: Xây dựng nền tảng (2-3 tuần đầu) **1.1. Nghiệp vụ Quản trị rủi ro tín dụng** Tài liệu tham khảo: - **"Credit Risk Management"** - Bruce K. Brown (sách tiếng Anh, nền tảng) - **Thông tư 02/2013/TT-NHNN** - Phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro - **Thông tư 41/2016/TT-NHNN** - Giới hạn tỷ lệ an toàn - Website NHNN: https://sbv.gov.vn - cập nhật quy định mới - Website VPBank IR: Báo cáo thường niên, chiến lược kinh doanh Kiến thức cần nắm vững: - Phân loại nợ: Nợ đủ tiêu chuẩn, Nợ cần chú ý, Nợ dưới tiêu chuẩn, Nợ nghi ngờ, Nợ có khả năng mất vốn - Cách tính NPL ratio = Nợ xấu / Tổng dư nợ - Roll-forward: Dư nợ đầu kỳ + Phát sinh tăng - Phát sinh giảm = Dư nợ cuối kỳ - Dự phòng rủi ro: Trích lập chung + Trích lập cụ thể **1.2. Kiến thức cơ bản về ngân hàng bán lẻ** - Cơ chế tín dụng cá nhân, thẻ tín dụng, vay kinh doanh nhỏ - Credit scoring model là gì, segmentation trong bán lẻ - Các chỉ số KPI: PAR (Portfolio at Risk), Flow rate, Cure rate, Recovery rate ### Giai đoạn 2: Nâng cao kỹ năng phân tích (2-3 tuần) **2.1. SQL - Ôn luyện chuyên sâu** Nên thực hành tại: - **LeetCode** (phần SQL, bắt đầu từ Easy → Medium) - **HackerRank** SQL practice - **W3Schools SQL Tutorial** - nền tảng Các câu lệnh cần thành thạo: ```sql -- Ví dụ: Tính NPL theo segment SELECT segment, COUNT(*) as total_accounts, SUM(CASE WHEN days_overdue > 90 THEN 1 ELSE 0 END) as bad_accounts, ROUND(SUM(CASE WHEN days_overdue > 90 THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) as npl_ratio FROM loan_accounts WHERE status = 'Active' GROUP BY segment; ``` **2.2. Excel nâng cao** - Pivot Table, VLOOKUP/HLOOKUP/INDEX-MATCH - Conditional Formatting (đánh dấu NPL cao) - Power Query (làm điểm cộng) - Power Pivot, DAX (nếu có thời gian) **2.3. Data Visualization** - Học thêm Power BI hoặc Tableau (điểm cộng lớn) - Nguyên tắc trình bày data story hiệu quả ### Giai đoạn 3: Tổng hợp & Mock interview (1 tuần) - Tự phỏng vấn bản thân: trả lời "Tell me about yourself" trong 2 phút - Ôn lại portfolio: sẵn sàng kể về 1-2 dự án phân tích dữ liệu đã làm - Đọc báo cáo phân tích của các công ty chứng khoán về VPBank - Theo dõi tin tức ngành ngân hàng: cafef.vn, vneconomy.vn, baodautu.vn ### Lộ trình 2 tuần chi tiết **Tuần 1:** - Thứ 2-3: Ôn nghiệp vụ tín dụng, phân loại nợ, cách tính NPL - Thứ 4-5: Luyện SQL (mỗi ngày 1-2 giờ, giải 5-10 bài) - Thứ 6: Ôn Excel nâng cao - Thứ 7: Tổng hợp kiến thức, ghi chú lại 3-5 insight quan trọng **Tuần 2:** - Thứ 2-3: Mock interview với bạn bè hoặc tự record lại - Thứ 4: Research VPBank, chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng - Thứ 5: Chuẩn bị trang phục, giấy tờ, tinh thần - Thứ 6-7: Sẵn sàng, nghỉ ngơi ### Tài liệu bổ sung miễn phí - **FRM Part I Books** (miễn phí tải từ GARP sau khi đăng ký) - **Khan Academy** - Finance & Capital Markets - **Investopedia** - Credit Risk Management section - **CFA Institute** - Credit Risk Fundamentals

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí CVCC Rủi ro Danh mục ### Lộ trình thăng tiến điển hình ``` CVCC Rủi ro Danh mục (2-3 năm) ↓ Chuyên viên cao cấp / Team Lead (3-5 năm) ↓ Trưởng nhóm / Phó phòng (5-7 năm) ↓ Trưởng phòng / Giám đốc Khối (7-10 năm) ↓ Phó Giám đốc / Giám đốc Rủi ro Cấp cao ``` ### Mức lương tham khảo tại VPBank (Hồ Chí Minh) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VNĐ) | |---|---|---| | CVCC (vị trí này) | 2-5 năm | 18 - 30 triệu | | Trưởng nhóm | 5-7 năm | 30 - 45 triệu | | Trưởng phòng | 7-10 năm | 45 - 70 triệu | | Giám đốc Khối | 10+ năm | 80 - 150 triệu | *Lưu ý: Chưa bao gồm thưởng Tết, thưởng hiệu suất (thường 2-4 tháng lương/năm)* ### Kỹ năng cần phát triển thêm theo cấp bậc **Ngắn hạn (1-2 năm đầu):** - Thành thạo SQL, Python hoặc R cho phân tích dữ liệu nâng cao - Hiểu sâu nghiệp vụ từng sản phẩm tín dụng bán lẻ của VPBank - Xây dựng network nội bộ - làm quen với các phòng ban liên quan (Credit, Sales, IT) - Bắt đầu thi FRM để lấy chứng chỉ chuyên ngành **Trung hạn (3-5 năm):** - Phát triển kỹ năng quản lý team nhỏ - Học về credit risk modeling, PD/LGD/EAD models - Mở rộng sang các mảng: Operational Risk, Market Risk để đa dạng hóa - Tham gia các dự án chính sách tín dụng, chiến lược danh mục **Dài hạn (5-10 năm):** - Chiến lược quản lý danh mục ở cấp độ ngân hàng - Khả năng đại diện ngân hàng trong các cuộc họp với regulator (NHNN) - Quan hệ với các tổ chức quốc tế, tham gia Basel implementation - Cân nhắc học MBA hoặc Thạc sĩ Tài chính nếu muốn lên Director level ### So sánh cơ hội với các ngân hàng khác | Ngân hàng | Mức lương | Cơ hội thăng tiến | Work-life balance | Độ khó tuyển dụng | |---|---|---|---|---| | VPBank | Cao | Tốt | Trung bình | Cao | | Techcombank | Rất cao | Tốt | Khá | Rất cao | | VIB | Trung bình | Tốt | Tốt | Trung bình | | TPBank | Trung bình | Khá | Tốt | Trung bình | | ACB | Trung bình | Khá | Tốt | Trung bình | ### Những lưu ý quan trọng khi vào VPBank **Điểm hấp dẫn:** - Văn hóa doanh nghiệp trẻ trung, năng động - Lương thưởng cạnh tranh so với thị trường - Cơ hội học hỏi nghiệp vụ bán lẻ sâu nhờ FE Credit - Đánh giá theo performance rõ ràng, không phân biệt "seniority" **Thách thức cần chuẩn bị:** - Áp lực KPI và báo cáo định kỳ (thường tuần/tháng/quý) - Tốc độ thay đổi chính sách nhanh theo thị trường - Yêu cầu số liệu chính xác cao - sai số nhỏ cũng ảnh hưởng quyết định kinh doanh - Khối lượng data lớn, cần quản lý thời gian hiệu quả ### Gợi ý chuyển ngành an toàn Nếu bạn đến từ ngành Data Science/Business Analyst: - Bước 1: Học nghiệp vụ tín dụng cơ bản (tự học hoặc khóa ngắn hạn) - Bước 2: Apply vào vị trí hỗ trợ phân tích trong Risk department - Bước 3: Sau 1-2 năm, chuyển sang CVCC hoặc tương đương - Điểm mạnh: Kỹ năng phân tích data của bạn sẽ là lợi thế lớn VPBank đặc biệt đánh giá cao ứng viên có khả năng "kể chuyện bằng dữ liệu" - đây là skill ngày càng quan trọng trong mảng Risk.

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp ngành Kinh tế, chưa có kinh nghiệm ngân hàng, có ứng tuyển được vị trí này không?

Khả năng rất thấp. Tin tuyển dụng yêu cầu rõ ràng 'tối thiểu 2 năm kinh nghiệm liên quan trực tiếp tới ngành ngân hàng/tài chính/phân tích dữ liệu'. Tuy nhiên, bạn có thể: (1) Ứng tuyển vị trí intern hoặc fresher trong Khối Quản trị rủi ro của VPBank; (2) Làm 1-2 năm ở vị trí data analyst tại fintech hoặc công ty tài chính rồi quay lại ứng; (3) Thi FRM để tạo lợi thế cạnh tranh. Đừng nản lòng - lộ trình vào VPBank Risk thường mất 2-3 năm chuẩn bị.

Mức lương cho vị trí CVCC Rủi ro Danh mục tại VPBank HCM khoảng bao nhiêu?

VPBank ghi 'thỏa thuận' nhưng tham khảo thị trường, mức lương thường dao động 18-28 triệu/tháng cho ứng viên có 2-3 năm kinh nghiệm. Nếu bạn có kinh nghiệm 4-5 năm hoặc có chứng chỉ FRM, con số có thể lên 30-35 triệu. Thưởng Tết thường 1-3 tháng lương. Đặc biệt, VPBank có chính sách lương cạnh tranh top thị trường cho nhân tài mảng Risk. Nên đi phỏng vấn để thương lượng dựa trên kinh nghiệm thực tế của bạn.

SQL cần giỏi đến mức nào? Có cần biết Python không?

SQL là yêu cầu bắt buộc ở mức 'thành thạo', tức là phải viết được các câu query phức tạp: JOIN nhiều bảng, subquery, GROUP BY với điều kiện, window functions. Python không yêu cầu trong JD nhưng là điểm cộng rất lớn - đặc biệt khi phải xử lý dataset lớn hoặc tự động hóa báo cáo. Mình khuyên bạn: SQL thành thạo + Python cơ bản sẽ mạnh hơn Python giỏi + SQL yếu. Tập trung vào SQL trước, đặc biệt các câu liên quan đến tín dụng như tính NPL, phân tích theo segment.

Công việc hàng ngày của CVCC Rủi ro Danh mục gồm những gì?

Thực tế công việc khá đa dạng. Sáng thứ 2 thường check dashboard NPL toàn danh mục. Giữa tuần tập trung phân tích sâu các risk triggers phát hiện được. Cuối tuần/tháng chuẩn bị báo cáo cho ban lãnh đạo. Đặc biệt khi có sản phẩm mới hoặc chiến dịch marketing, bạn sẽ tham gia đánh giá rủi ro trước khi triển khai. Công việc giao động giữa báo cáo thường quy (60%) và dự án phân tích đặc biệt (40%). Nhiều OT vào cuối tháng/quý khi deadline báo cáo.

VPBank có những đối thủ tuyển dụng nào cho vị trí tương tự?

Các ngân hàng và tổ chức tuyển dụng mạnh mảng Risk bán lẻ tại HCM: Techcombank (lương rất cao, yêu cầu khắt khe), TPBank, VIB, Shinhan Bank, CitiBank, Standard Chartered. Ngoài ra còn có các công ty tài chính như FE Credit, Home Credit, Mcredit - đây là bước đệm tốt để vào ngân hàng lớn sau 1-2 năm. Mình khuyên: đừng chỉ apply VPBank, cứ apply đồng thời nhiều nơi để có offer so sánh, tăng sức mạnh thương lượng.

Nên chuẩn bị gì để pass vòng case study khi phỏng vấn?

VPBank thường không cho case study phức tạp như McKinsey nhưng sẽ cho một bộ dữ liệu nhỏ (vài trăm dòng) và yêu cầu phân tích trong 15-20 phút. Bạn cần: (1) Xác định đúng vấn đề cần giải quyết trước khi lao vào phân tích; (2) Trình bày logic rõ ràng, không lan man; (3) Kết luận phải có số liệu cụ thể hỗ trợ; (4) Đề xuất action plan khả thi. Tip: practice với dataset thật từ Kaggle về credit risk, tự tạo câu hỏi và tự trả lời để luyện tư duy.

KPI của vị trí này là gì? Có áp lực không?

VPBank nói chung có KPI rõ ràng và đánh giá theo hiệu suất. Với vị trí Risk, KPI thường bao gồm: chất lượng báo cáo (độ chính xác, đúng deadline), khả năng phát hiện risk triggers trước khi xảy ra sự cố, và contribution vào các dự án cải tiến chính sách. Áp lực chủ yếu đến từ deadline báo cáo định kỳ và khi phát hiện anomaly trong danh mục. Tuy nhiên, so với vị trí sales thì áp lực nhẹ hơn nhiều vì không có KPI doanh số trực tiếp.

Thi FRM có thực sự cần thiết cho vị trí này không?

Không bắt buộc nhưng là điểm cộng rất lớn. FRM cung cấp nền tảng kiến thức risk management chuẩn quốc tế, đặc biệt phù hợp với vị trí này. Nếu bạn có 2 năm kinh nghiệm và FRM Level 1, khả năng được gọi phỏng vấn tăng đáng kể. Ngân hàng nước ngoài (HSBC, Citi, Standard Chartered) cũng rất hay hỏi về FRM. Tuy nhiên, nếu bạn chưa có kinh nghiệm, đừng dồn quá nhiều thời gian vào FRM mà bỏ qua việc luyện SQL và học nghiệp vụ thực tế.

CVCC Rủi ro Danh mục- Hồ Chí Minh- TA084