Nhân viên/Chuyên viên Thỏa thuận

Mô tả công việc

Kiến thức: - Trình độ học vấn : Tốt nghiệp đại học chuyên ngành công nghệ thông tin phần mềm hoặc bằng cấp tương đương. - Có kiến thức về Big data, xây dựng cơ sở dữ liệu, và khả năng sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu, phân tích danh mục thông tin kinh doanh - Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm Phân tích Dữ liệu (Data Analysis & Analytics) trong môi trường ngân hàng. Kinh nghiệm: - Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data/BI, trong đó có tối thiểu 3 năm kinh nghiệm dẫn dắt nhóm hoặc giữ vai trò key member phụ trách các mảng dữ liệu quan trọng. - Có kinh nghiệm thiết kế, phát triển và vận hành hệ thống báo cáo & dashboard cho ngân hàng / tài chính / bảo hiểm hoặc các hệ thống dữ liệu lớn, nhiều nghiệp vụ phức tạp. - Am hiểu kiến trúc và triển khai các nền tảng Business Intelligence như IBM Cognos (ưu tiên), Power BI, Tableau; có khả năng xây dựng báo cáo chuẩn theo dõi hiệu quả kinh doanh và dashboard phục vụ quản trị điều hành. - Có kinh nghiệm làm việc với Data Warehouse / Data Mart, nắm vững mô hình dữ liệu Star Schema và tư duy mô hình hoá dữ liệu theo nghiệp vụ. - Thành thạo SQL nâng cao trên các hệ CSDL lớn (Oracle, PostgreSQL, MySQL…), xử lý dữ liệu khối lượng lớn và logic phức tạp. - Có kinh nghiệm tự động hoá quy trình dữ liệu & báo cáo, ưu tiên các công cụ trong hệ sinh thái Microsoft(Power Automate, PowerShell, VBA, Office Scripts, Azure Automation…). - Có kinh nghiệm làm việc trực tiếp với BA, khối nghiệp vụ và IT hạ tầng, xử lý thay đổi yêu cầu liên tục và áp lực tiến độ cao.

Yêu cầu ứng viên

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng Yêu cầu ### 🔧 Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú | |---------|----------------|----------| | SQL nâng cao (Oracle, PostgreSQL, MySQL) | BẮT BUỘC | Xử lý dữ liệu lớn, logic phức tạp | | IBM Cognos / Power BI / Tableau | BẮT BUỘC | Ưu tiên Cognos vì Eximbank dùng hệ thống này | | Data Warehouse / Data Mart | BẮT BUỘC | Star Schema, mô hình hóa theo nghiệp vụ | | Big Data concepts | BẮT BUỘC | Kiến thức nền tảng | | VBA / Power Automate / PowerShell | Ưu tiên | Tự động hóa báo cáo | ### 🎯 Hard Skills ưu tiên - Kinh nghiệm trong môi trường ngân hàng/tài chính/bảo hiểm - Azure Automation, Office Scripts - Kinh nghiệm dashboard phục vụ quản trị điều hành ### 💬 Soft Skills quan trọng - **Giao tiếp liên phòng ban**: Làm việc với BA, khối nghiệp vụ, IT hạ tầng - **Quản lý thay đổi**: Xử lý yêu cầu liên tục thay đổi - **Chịu áp lực tiến độ**: Deadline cao, nhiều dự án cùng lúc - **Leadership**: 3+ năm dẫn dắt nhóm hoặc vai trò key member ### 📜 Chứng chỉ gợi ý - **Microsoft**: DA-100 (Data Analyst Associate), PL-300 (Power BI) - **IBM**: IBM Cognos Analytics Certification - **AWS/GCP/Azure**: Data Engineer Associate (nếu dùng cloud) - **SQL**: Oracle Certified Professional, PostgreSQL certifications - **IIBA**: CBDA (Certification in Business Data Analytics) - rất phù hợp với nghiệp vụ ngân hàng ### 📊 So sánh cạnhanh | Vị trí tương đương | Eximbank | Ngân hàng khác | |---------------------|----------|----------------| | Tech stack | IBM Cognos (ưu tiên), Power BI | Thường dùng Power BI, Tableau | | Yêu cầu kinh nghiệm | 5 năm + 3 năm lead | Tương đương: 4-6 năm | | Nghiệp vụ | Ngân hàng thương mại | Tùy loại hình bank | | Mức lương | Thỏa thuận | 25-45 triệu (tham khảo) |

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn ### 📋 Quy trình các vòng (dự kiến) **Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ & Phone Screening** - HR gọi điện xác nhận thông tin, đánh giá mức độ phù hợp - Thời gian: 15-20 phút **Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn (Trưởng phòng/Phó phòng Kế hoạch & Quản lý dữ liệu)** - Kiểm tra kiến thức BI, Data Warehouse, SQL - Hỏi về kinh nghiệm dẫn dắt team - Scenario-based questions về báo cáo ngân hàng - Thời gian: 45-60 phút **Vòng 3: Phỏng vấn cấp cao (Phó TGĐ hoặc Giám đốc khối)** - Đánh giá tư duy quản trị, chiến lược dữ liệu - Hỏi về vision phát triển hệ thống BI cho ngân hàng - Thời gian: 30-45 phút **Vòng 4: Xác minh thông tin & Thương lượng** - Xác minh kinh nghiệm, bằng cấp - Thương lượng lương, phúc lợi ### ❓ Câu hỏi hay gặp theo từng vòng **Vòng 1 - Phone Screening:** - "Tại sao bạn quan tâm đến vị trí này tại Eximbank?" - "Bạn có thể mô tả dự án BI lớn nhất mình từng tham gia?" - "Trong nhóm của bạn có bao nhiêu người và vai trò của bạn là gì?" **Vòng 2 - Chuyên môn:** - "Bạn thiết kế Data Warehouse như thế nào cho hệ thống ngân hàng?" - "Giải thích Star Schema và khi nào nên dùng nó?" - "Cách xử lý query chậm trên database Oracle 50 triệu rows?" - "Làm sao để đảm bảo data quality trong báo cáo ngân hàng?" - "Kể về lần bạn phải xử lý thay đổi yêu cầu liên tục từ khối nghiệp vụ?" - "Power BI vs Cognos - bạn thích dùng cái nào và tại sao?" **Vòng 3 - Cấp cao:** - "Bạn hình dung hệ thống BI lý tưởng cho Eximbank như thế nào?" - "Làm sao để cân bằng giữa nhu cầu báo cáo nhanh và độ chính xác dữ liệu?" - "Chiến lược training và phát triển đội ngũ data của bạn là gì?" - "Cách nào để stakeholder tin tưởng dữ liệu từ dashboard?" ### 💡 Tips chuẩn bị 1. **Nghiên cứu Eximbank**: Tìm hiểu cơ cấu tổ chức, chiến lược chuyển đổi số, các sản phẩm chính 2. **Ôn tập SQL nâng cao**: Window functions, CTE, optimization, execution plan 3. **Chuẩn bị portfolio**: Mang theo ví dụ dashboard/report đã làm (nếu có thể) 4. **Scenario planning**: Chuẩn bị câu trả lời cho các tình huống thực tế trong ngân hàng 5. **IBM Cognos**: Nếu có kinh nghiệm Cognos, nhấn mạnh - đây là ưu tiên hàng đầu ### 👔 Dress Code - **Ngân hàng thương mại**: Business formal - Nam: Suit, caravat, giày da - Nữ: Áo sơ mi, chân váy hoặc quần tây, giày kín mũi

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị ### 📚 Kiến thức nền tảng cần ôn **1. SQL Nâng cao (Ưu tiên cao nhất)** - Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD) - Common Table Expressions (CTE) - Query Optimization (index, execution plan, partitioning) - Stored procedures, triggers - Tài liệu: "SQL Cookbook" - Anthony Molinaro, documentation Oracle/PostgreSQL **2. Data Warehouse & Data Modeling** - Star Schema vs Snowflake Schema - Kimball Dimensional Modeling - Slowly Changing Dimensions (SCD) - Fact Tables, Dimension Tables - ETL/ELT processes - Tài liệu: "The Data Warehouse Toolkit" - Ralph Kimball **3. Business Intelligence Platforms** - **IBM Cognos** (ƯU TIÊN): Framework Manager, Analysis Studio, Report Studio - **Power BI**: DAX, Power Query, Dataflows, composite models - **Tableau**: LOD expressions, calculated fields - So sánh và best practices cho từng nền tảng **4. Big Data Concepts** - Hadoop ecosystem (Spark, Hive) - NoSQL databases basics - Data lake vs Data warehouse - Real-time vs batch processing **5. Nghiệp vụ Ngân hàng cơ bản** - Các chỉ tiêu KPI ngân hàng thương mại - Báo cáo quản trị: CASA, NIM, NPL, CAR - Quy trình nghiệp vụ core banking - Compliance và regulatory reporting ### 📋 Lộ trình chuẩn bị 1-2 tuần **Tuần 1 - Nền tảng:** - Ngày 1-2: Ôn SQL nâng cao, thực hành trên LeetCode/Hackerrank - Ngày 3-4: Lý thuyết Data Warehouse, đọc Kimball - Ngày 5-6: Tìm hiểu Cognos (YouTube, IBM documentation) - Ngày 7: Ôn nghiệp vụ ngân hàng cơ bản **Tuần 2 - Chuyên sâu & Thực hành:** - Ngày 8-9: Luyện tập dashboard design, storytelling with data - Ngày 10-11: Chuẩn bị câu hỏi behavior và scenario - Ngày 12: Mock interview với bạn bè - Ngày 13-14: Tổng hợp, nghỉ ngơi, chuẩn bị tinh thần ### 🔗 Tài liệu tham khảo - **SQL**: mode.com/sql-tutorial, w3schools.com/sql - **Power BI**: docs.microsoft.com/power-bi - **Cognos**: community.ibm.com/Cognos - **Data Modeling**: databasestar.com, towardsdatascience.com - **Nghiệp vụ ngân hàng**: SSI, Vietstock, các báo cáo thường niên ngân hàng

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp ### 🚀 Lộ trình thăng tiến **CVCC (vị trí này)** - Thời gian: 2-3 năm - Vai trò: Key member hoặc team lead mảng data - Phát triển: Chuyên sâu BI architecture, data governance **Trưởng phòng / Phó phòng Kế hoạch & Quản lý dữ liệu** - Thời gian: 3-5 năm sau CVCC - Vai trò: Quản lý team 5-15 người, chiến lược data - Phát triển: Data governance, data strategy **Giám đốc Khối / Chief Data Officer (CDO)** - Thời gian: 8-12 năm tổng cộng - Vai trò: Định hướng data strategy toàn ngân hàng - Xu hướng: Data mesh, AI/ML integration ### 💰 Mức lương kỳ vọng (tham khảo HCM, 2024) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng | |---------|-------------|----------------| | Nhân viên (Data Analyst) | 1-3 năm | 15-25 triệu | | Senior Data Analyst | 3-5 năm | 25-35 triệu | | CVCC (vị trí này) | 5-7 năm | 30-45 triệu | | Trưởng phòng | 7-10 năm | 45-70 triệu | | Giám đốc | 10+ năm | 70-100+ triệu | *Lưu ý: Mức lương phụ thuộc nhiều yếu tố, chỉ mang tính tham khảo* ### 📈 Kỹ năng cần phát triển thêm **Ngắn hạn (1-2 năm):** - Thành thạo IBM Cognos (nếu chưa) - Cloud data platforms (Azure Synapse, AWS Redshift) - Data governance & data quality - Visualization best practices **Trung hạn (3-5 năm):** - Data strategy & governance framework - Team management & mentoring - Machine Learning basics - Enterprise architecture thinking **Dài hạn (5-10 năm):** - AI/ML in banking - Data mesh architecture - Executive communication - Business strategy alignment ### 🌟 Lời khuyên từ người đi trước 1. **Build portfolio mạnh**: Dashboard mẫu, case study data project 2. **Network nội bộ**: Kết nối với BA, IT, khối nghiệp vụ sớm 3. **Hiểu business**: Kỹ thuật giỏi + hiểu nghiệp vụ = giá trị cao 4. **Certifications**: Đầu tư chứng chỉ phù hợp với roadmap 5. **Stay updated**: Xu hướng AI, real-time analytics đang hot

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp IT, chưa có 5 năm kinh nghiệm nhưng rất thích mảng Data. Có nên ứng tuyển vị trí này không?

Vị trí này yêu cầu tối thiểu 5 năm kinh nghiệm Data/BI, nên ứng viên mới tốt nghiệp chưa phù hợp. Tuy nhiên, bạn có thể: 1. Apply về vị trí Data Analyst entry-level trước (nếu Eximbank có tuyển) 2. Xây dựng 2-3 năm kinh nghiệm ở công ty nhỏ hơn hoặc fintech 3. Tự học và build portfolio về BI/dashboard để tăng cơ hội 4. Cân nhắc các vị trí tương đương ở công ty outsourcing IT hoặc fintech *Lời khuyên: Không nên ứng tuyển vì sẽ bị đánh trượt sớm, tốt hơn là xây dựng nền tảng vững.*

Em có 4 năm kinh nghiệm làm Data Analyst, chủ yếu dùng Power BI, chưa có kinh nghiệm quản lý team. Có nên thử ứng tuyển không?

Bạn thiếu 1 năm kinh nghiệm và chưa có kinh nghiệm quản lý team, nhưng vẫn có thể thử: 1. **Điểm mạnh của bạn**: Power BI, kinh nghiệm phân tích dữ liệu 2. **Điểm yếu cần khắc phục trong CV/Interview**: - Highlight vai trò 'key member' dù chưa lead team - Nhấn mạnh dự án phức tạp đã tham gia - Thể hiện tố chất leadership dù chưa quản lý chính thức 3. **Cách tiếp cận**: Ứng tuyển với tinh thần 'học hỏi' thay vì đòi hỏi tuyệt đối *Thực tế: Nhiều ngân hàng linh hoạt hơn yêu cầu JD nếu ứng viên có tiềm năng.*

Mức lương 'thỏa thuận' có nghĩa là gì? Làm sao để đàm phán hiệu quả?

'Thỏa thuận' trong ngân hàng thường có nghĩa: 1. **Ngân hàng có budget linh hoạt** theo năng lực ứng viên 2. **Phụ thuộc vào salary structure** của Eximbank và cấp bậc thực tế offer **Tips đàm phán hiệu quả:** - Nghiên cứu mức lương thị trường (30-45 triệu cho cấp CVCC) - Đưa ra con số cụ thể dựa trên 'current salary + expected' - Nêu bật giá trị: 'Em đã làm Cognos cho bank A, có thể onboard nhanh' - Đàm phán thêm: thưởng KPI, bảo hiểm, đào tạo - Quan trọng: KHÔNG đưa số đầu tiên, để HR offer trước *Nếu mức offer thấp hơn kỳ vọng 15-20%, hãy đàm phán chuyên nghiệp.*

Vị trí này làm việc với IBM Cognos, nhưng kinh nghiệm của em là Power BI và Tableau. Có vấn đề gì không?

Đây là mối lo hợp lý, nhưng không phải trở ngại lớn: **Nhìn nhận thực tế:** - IBM Cognos chỉ được 'ưu tiên', không bắt buộc - Power BI và Cognos có tư duy tương tự về data modeling, visualization - Eximbank biết ứng viên có kinh nghiệm Cognos rất hiếm **Cách xử lý:** 1. Trong CV: Ghi rõ 'Power BI chuyên sâu, sẵn sàng học Cognos' 2. Interview: Thể hiện tư duy BI platform-agnostic 3. Trước offer: Hỏi rõ hệ thống hiện tại, timeline chuyển đổi 4. Tự học: Xem tutorial Cognos trước phỏng vấn (plus points) *Thực tế: Chuyển đổi giữa các BI tools mất 1-2 tháng là quen thuộc trong ngành.*

Công việc này có áp lực không? Work-life balance như thế nào?

Dựa trên JD, đây là vị trí có áp lực vừa-cao: **Nguồn áp lực:** - Deadline cao, yêu cầu thay đổi liên tục (ghi rõ trong JD) - Làm việc với nhiều stakeholders (BA, nghiệp vụ, IT) - Phục vụ quản trị điều hành → chất lượng và tiến độ đều quan trọng **Work-life balance thực tế:** - Ngân hàng thương mại thường có giờ làm ổn định hơn fintech - Peak time: cuối quý, cuối năm, khi có dự án mới - Thường: 8:00-17:30, có thể OT 1-2 tiếng khi cần **So sánh:** - Eximbank vs VPBank/TCB: Công ty cũ thường ít áp lực hơn - Head office vs chi nhánh: Hội sở ít deal với khách hàng, tập trung analysis *Lời khuyên: Hỏi thẳng HR về culture và oncall expectation.*

Em đang làm ở công ty fintech, muốn chuyển sang ngân hàng. Cần lưu ý gì?

Chuyển từ fintech sang ngân hàng thương mại có cả ưu và nhược điểm: **Ưu điểm bạn mang sang:** - Tư duy linh hoạt, làm việc với data nhanh - Kỹ năng tech stack hiện đại hơn - Khả năng xử lý pressure, agile mindset **Những thứ cần thích nghi:** - Nghiệp vụ ngân hàng truyền thống (compliance, regulation) - Tốc độ chậm hơn fintech, quy trình nhiều bước - Data model legacy systems (Cobol, mainframe có thể vẫn còn) - Văn hóa doanh nghiệp 'bảo thủ' hơn **Cách tiếp cận:** 1. Học nghiệp vụ ngân hàng cơ bản TRƯỚC phỏng vấn 2. Highlight project fintech liên quan tài chính 3. Thể hiện khả năng adapt vào môi trường formal 4. Đặt kỳ vọng: Lương có thể thấp hơn fintech nhưng ổn định hơn *Xu hướng: Nhiều ngân hàng Việt Nam đang 'fintech hóa', cơ hội tốt cho người có background fintech.*

Vị trí CVCC nghĩa là gì? Có khác gì so với chuyên viên thường?

CVCC = Chuyên viên Chính, Chuyên viên Cao cấp (hoặc Cấp 1, Cấp 2): **So sánh:** | | CVVC (thường) | CVCC | |---|---|---| | Kinh nghiệm | 1-3 năm | 3-7 năm | | Vai trò | Thực hiện công việc được giao | Chủ động, có thể dẫn dắt mini-project | | Quản lý | Không quản lý ai | Có thể mentor JVCC, CVVC | | Ra quyết định | Theo hướng dẫn | Tự đề xuất giải pháp | | Mức lương | 15-25 triệu | 25-45 triệu | **Trong bối cảnh JD này:** - Yêu cầu 5 năm + 3 năm lead/key member = phù hợp với CVCC - Đây là cấp 'senior' trong cấu trúc ngân hàng - Thường là cấp trước khi lên Trưởng/Phó phòng *Bạn có thể hỏi HR về cấu trúc lương chi tiết khi được offer.*

Eximbank so với các ngân hàng khác như thế nào? Có nên ưu tiên ứng tuyển không?

**Đặt trong bối cảnh ngành:** | Tiêu chí | Eximbank | VPBank | TCB | ACB | |----------|----------|--------|-----|-----| | Quy mô | Trung bình | Lớn | Lớn | Lớn | | Tech transformation | Đang đẩy mạnh | Rất mạnh | Tiên phong | Mạnh | | Lương | Trung bình | Cao | Cao | Trung bình | | Áp lực | Trung bình | Cao | Cao | Trung bình | | Ổn định | Cao | Đang tăng trưởng | Tăng trưởng | Cao | **Khi nào nên ưu tiên Eximbank:** - Bạn muốn sự ổn định, ít áp lực performance - Muốn học nghiệp vụ ngân hàng tradetional - Cần 'bệ phóng' để nhảy sang bank lớn hơn sau 2-3 năm **Khi nào nên cân nhắc khác:** - Muốn tech stack hiện đại, cloud-native - Tham vọng thu nhập cao - Muốn môi trường năng động kiểu fintech *Quyết định cuối cùng phụ thuộc vào offer cụ thể và ưu tiên cá nhân của bạn.*

CVCC Thông tin quản trị kinh doanh - Phòng Kế hoạch & Quản lý dữ liệu