Techcombank
Data Scientist (40000031)
TP. Ha Noi
Retail Banking Group
Experienced (Non-Manager)
Mô tả công việc
## Job Purpose
- The job holder supervises the setup of analytical tools to generate insights for customer journeys and product enhancements using programming methods, processes and systems to consolidate and analyze unstructured, diverse Big Data sources.
- The job holder is required to take initiative in experimenting various technologies and tools with vision of creating innovative data driven insights for the business at the quickest pace possible and keep current with technical and industry developments.
## Key Accountabilities (1)
Data Solutioning
- Evaluate effectiveness of proposed models and track business performance against data analysis model.
- Build cutting-edge algorithms and work with machine learning and deep learning tools to deliver advance analytics solutions across the firm including recommendation engines, customized data models, customer journeys, graph modes, etc.
- Drive application of machine learning and big data techniques across different journeys and squads.
- Manage, execute, and review complex data science projects in an agile manner and in compliance with internal regulatory requirements.
## Key Accountabilities (2)
Data Insighting
- Lead the identification and interpretation of meaningful and actionable insights from large data and metadata sources.
- Review processes and tools designed to monitor and analyze model performance and data accuracy.
- Proactively lead discussions in 3+ squads to identify questions and issues for data analysis
- Collaborate with Data Engineers to build complex, technical algorithms in data analytics software applications to improve work efficiency.
## Key Accountabilities (3)
Projects Management
- Manage project conflicts, challenges and dynamic business requirements to keep operations running at high performance.
- Work with team leads to resolve people problems and project roadblocks, conduct post mortem and root cause analysis to help squads continuously improve their practices to ensure maximum productivity.
Talent Development
- Mentor and coach Data Analysts into fully competent Data Scientists.
- Identify and encourage areas for growth and improvement within the tribe.
## Key Relationships - Direct Manager
Senior Manager, Data Science
## Key Relationships - Direct Reports
## Key Relationships - Internal Stakeholders
Teams within the Transformation Office and relevant departments in the Bank
## Key Relationships - External Stakeholders
Partners providing professional services
## Success Profile - Qualification and Experiences
Qualifications
- Bachelor's or Master’s degree in Statistics, Mathematics, Quantitative Analysis, Computer Science, Software Engineering or Information Technology
Work Experience
- 7+ years of relevant experience in areas of data analysis, machine learning, deep learning model development on large amount of data, implementing and deploying various statistical models
- English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy
- Deep experience in querying databases and using programming languages (e.g. C, C++, R, Python, Scala, SQL, Java, Tableau, R)
- Extensive experience in building data and analytics solutions, data mining, statistical analysis and data visualization
- Experience in application of machine learning and AI to questions related to the financial markets
- Experience in providing fact-based insights to help senior management and other stakeholders realize enterprise value at scale
- Deep experience in Agile Software Development and has mastery of Agile principles, practices and Scrum methodologies
- Experience working in Agile teams to lead successful digital transformation projects, involved in the end-to-end planning to implementation
Phân tích kỹ năng cần có
## Phân tích Kỹ năng cần có cho Data Scientist tại Techcombank
### 🎯 Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn bắt buộc)
| Nhóm kỹ năng | Yêu cầu chi tiết | Mức độ quan trọng |
|---|---|---|
| **Ngôn ngữ lập trình** | Python (ưu tiên hàng đầu), R, SQL, Scala, Java, C/C++ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **Machine Learning** | Deep Learning, ML model development, Recommendation engines, Graph models | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **Big Data** | Xử lý datasets lớn, data mining, statistical analysis | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **Data Visualization** | Tableau (bắt buộc), các công cụ BI khác | ⭐⭐⭐⭐ |
| **Agile/Scrum** | Thành thạo Agile methodology, Scrum practices | ⭐⭐⭐⭐ |
| **Database** | Query databases phức tạp, data warehousing | ⭐⭐⭐⭐ |
| **Cloud/Data Platforms** | Big Data platforms (Spark, Hadoop ecosystem) | ⭐⭐⭐ |
### 💡 Soft Skills (Kỹ năng mềm quan trọng)
- **Communication:** Dẫn dắt discussion trong 3+ squads, trình bày insights cho senior management
- **Leadership:** Mentor Data Analysts, coaching và phát triển tài năng
- **Problem-solving:** Root cause analysis, giải quyết project conflicts
- **Stakeholder Management:** Làm việc với nhiều bộ phận nội bộ và đối tác bên ngoài
- **Project Management:** Quản lý complex data science projects theo Agile
### 📜 Chứng chỉ gợi ý
1. **Google Professional Data Engineer** - Xác nhận năng lực xử lý Big Data trên GCP
2. **AWS Certified Machine Learning Specialty** - Nền tảng cloud ML
3. **Kaggle Competitions** - Portfolio thực chiến (nổi bật nếu có rank cao)
4. **Certified Scrum Master (CSM/PMP)** - Quản lý dự án Agile
5. **TensorFlow/PyTorch Developer Certificate** - Deep Learning framework
### 📊 So sánh: Data Scientist vs Data Analyst
| Tiêu chí | Data Analyst | Data Scientist (vị trí này) |
|---|---|---|
| Mức độ phức tạp | Phân tích dữ liệu có cấu trúc | ML/DL models, recommendation engines |
| Kỹ năng lập trình | SQL, Excel, Tableau cơ bản | Python/R expert, có thể viết production code |
| Output chính | Báo cáo, dashboard | Deployed models, business insights |
| Tầm ảnh hưởng | Hỗ trợ quyết định | Định hướng chiến lược sản phẩm |
| Yêu cầu kinh nghiệm | 2-3 năm | **7+ năm** (theo JD) |
### 🔧 Technical Stack thường dùng tại Techcombank
- **Data Processing:** Spark, Hadoop, Kafka
- **ML/DL:** Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost
- **Data Pipeline:** Airflow, Luigi
- **Cloud:** AWS/GCP/Azure
- **Version Control:** Git, GitLab/GitHub
Chuẩn bị phỏng vấn
## Hướng dẫn Phỏng vấn Data Scientist tại Techcombank
### 📋 Quy trình các vòng phỏng vấn
**Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)**
- Kiểm tra thông tin cơ bản, động lực ứng tuyển
- Xác nhận mức lương kỳ vọng, availability
- Đánh giá English proficiency (Techcombank yêu cầu)
**Vòng 2: Technical Interview - Data Science Team (60-90 phút)**
- Kiểm tra kiến thức ML/DL chuyên sâu
- Live coding hoặc whiteboarding
- Case study về bài toán Data Science thực tế
**Vòng 3: Technical Interview - Team Lead/HOD (45-60 phút)**
- Deep dive vào kinh nghiệm với các dự án lớn
- System design cho bài toán ML production
- Discussion về approach và solutioning
**Vòng 4: Final Interview - VP/Director level (30-45 phút)**
- Cultural fit với Techcombank
- Leadership potential, khả năng mentor
- Strategic thinking về data-driven transformation
### ❓ Câu hỏi hay gặp theo từng vòng
**Vòng HR:**
- "Tại sao bạn muốn chuyển sang Techcombank?"
- "Bạn biết gì về chiến lược Data của Techcombank?"
- "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?"
- "Bạn có kinh nghiệm làm việc trong môi trường Agile không?"
**Vòng Technical:**
- "Triển khai ML model từ concept đến production như thế nào?"
- "Explain how you would handle imbalanced datasets"
- "Difference between Random Forest and Gradient Boosting? When to use which?"
- "Design a recommendation system cho sản phẩm ngân hàng"
- "How do you prevent overfitting in deep learning models?"
- "Explain A/B testing methodology và cách interpret kết quả"
- "Live coding: viết code Python để implement một ML algorithm"
- "SQL: viết query để tính customer lifetime value"
**Vòng Final:**
- "Kể về một dự án data science có impact lớn nhất của bạn"
- "How would you influence stakeholders who don't believe in data?"
- "Where do you see yourself in 3-5 years?"
- "How do you stay current with rapidly evolving ML landscape?"
### 💎 Tips chuẩn bị đặc biệt cho Techcombank
1. **Research Techcombank's transformation:** Techcombank đang trong giai đoạn digital transformation mạnh mẽ, họ đề cao "customer-centric" và "data-driven decisions"
2. **Chuẩn bị bài Demo/Portfolio:** Có sẵn 2-3 projects để show, đặc biệt là projects liên quan đến fintech/banking
3. **Practice STAR method:** Cho các câu hỏi về achievements và challenges
4. **English:** Techcombank yêu cầu English proficiency - chuẩn bị trả lời bằng tiếng Anh fluently
5. **Technical refresh:** Ôn lại fundamentals của ML (bias-variance tradeoff, cross-validation, feature engineering)
### 👔 Dress Code
- **Business casual** (sơ mi + quần âu/semi-formal)
- Techcombank có văn hóa khá hiện đại, không quá formal nhưng vẫn chuyên nghiệp
- Tránh jeans, sneakers, clothing quá casual
Lộ trình ôn thi
## Lộ trình Ôn thi & Chuẩn bị cho Data Scientist (1-2 tuần)
### 📚 Kiến thức nền tảng cần ôn
**Week 1: Technical Skills Refresh**
| Chủ đề | Nội dung cần ôn | Thời gian ước tính |
|---|---|---|
| Python for Data Science | Pandas, NumPy, Scikit-learn, feature engineering | 4-5 giờ |
| Machine Learning | Supervised/Unsupervised, model evaluation, hyperparameter tuning | 5-6 giờ |
| Deep Learning | Neural networks basics, CNN/RNN, regularization | 4-5 giờ |
| SQL Advanced | Window functions, CTEs, optimization | 3-4 giờ |
| Statistics | Probability, hypothesis testing, A/B testing | 3-4 giờ |
| Agile/Scrum | Sprint planning, stand-ups, retrospectives | 1-2 giờ |
**Week 2: Deep Dive & Practice**
| Chủ đề | Nội dung cần ôn | Thời gian ước tính |
|---|---|---|
| Case Studies | Credit scoring, fraud detection, customer segmentation, recommendation | 4-5 giờ |
| System Design | ML system architecture, model deployment, monitoring | 3-4 giờ |
| Coding Practice | LeetCode (SQL, Python), Kaggle micro-projects | 5-6 giờ |
| Mock Interviews | Tự practice với bạn bè hoặc platform online | 3-4 giờ |
| Techcombank Research | Đọc về digital transformation, fintech trends | 1-2 giờ |
### 📖 Tài liệu tham khảo
**Sách recommended:**
- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron
- "Designing Data-Intensive Applications" - Martin Kleppmann
- "The Elements of Statistical Learning" - Hastie, Tibshirani, Friedman (reference)
**Online Resources:**
- Kaggle: [kaggle.com](https://kaggle.com) - Practice với competitions
- StrataScratch: [stratascratch.com](https://stratascratch.com) - SQL & Python interview prep
- Google Machine Learning Crash Course
- Towards Data Science (Medium) - Articles về best practices
**Techcombank-specific research:**
- Website: techcombank.com.vn
- News về digital transformation và fintech partnerships
- Company culture và values
### 🗓️ Sample Study Plan 7 ngày
```
Day 1-2: Python & ML fundamentals refresh
Day 3: SQL Advanced & Practice (30+ queries)
Day 4: Deep Learning concepts + Hands-on mini project
Day 5: System Design basics + Case study banking/fintech
Day 6: Mock interview + Coding practice
Day 7: Research Techcombank + Prepare questions for interviewers
```
### ⚠️ Lưu ý quan trọng
- Với 7+ years yêu cầu, họ kỳ vọng bạn có **production-level experience** - không chỉ là academic knowledge
- Chuẩn bị stories về: scale của data đã xử lý, team size đã lead, measurable business impact
- Có thể bị hỏi về **MLOps** - model versioning, deployment, monitoring
Tư vấn nghề nghiệp
## Lời khuyên Sự nghiệp cho Data Scientist tại Techcombank
### 🚀 Lộ trình Thăng tiến điển hình
```
Data Scientist (vị trí này)
↓ (2-3 năm)
Senior Data Scientist
↓ (2-3 năm)
Lead Data Scientist / Data Science Manager
↓ (3-5 năm)
Head of Data Science / VP of Analytics
↓
Chief Data Officer / CDO
```
### 💰 Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (Hà Nội, 2024)
| Level | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) |
|---|---|---|
| Data Scientist (entry-level) | 0-3 năm | 20-35 triệu |
| Data Scientist (mid-level) | 3-5 năm | 35-55 triệu |
| **Data Scientist (senior - JD này)** | **7+ năm** | **60-120 triệu** |
| Lead Data Scientist | 8-10 năm | 100-150 triệu |
| Data Science Manager | 10+ năm | 120-180 triệu |
| Head of Data Science | 12+ năm | 150-250+ triệu |
*Note: Techcombank là ngân hàng top-tier với mức lương competitive, có thể cao hơn 20-30% so với market average. Thưởng performance có thể từ 2-6 tháng lương.*
### 📈 Kỹ năng cần phát triển thêm
**Short-term (0-12 tháng):**
- Deep expertise trong một ML domain (NLP, Computer Vision, Recommendation)
- Cloud certifications (AWS/GCP/Azure ML)
- MLOps practices và tools
- Domain knowledge về Banking/Finance
**Medium-term (1-3 năm):**
- People management và team leadership
- Stakeholder communication & influence
- Strategic thinking và business acumen
- Project management advanced (PMI, Agile coaching)
**Long-term (3-5+ năm):**
- Executive presence
- Data strategy development
- Innovation management
- Industry thought leadership
### 🏦 Tại sao Techcombank là lựa chọn tốt?
**Pros:**
- Techcombank đang đầu tư mạnh vào data infrastructure và digital transformation
- Môi trường Agile hiện đại, nhiều squads/teams
- Cơ hội làm việc với Big Data và cutting-edge ML technologies
- Lương thưởng competitive, benefits tốt
- Văn hóa đề cao innovation và data-driven decisions
**Cons cần lưu ý:**
- Áp lực từ transformation roadmap có thể cao
- Cần quản lý nhiều stakeholders cùng lúc
- Yêu cầu English tốt (meetings, documentation có thể bằng tiếng Anh)
### 🎯 Advice cho từng profile ứng viên
**Ứng viên 5-6 năm kinh nghiệm:**
- Bạn có thể apply nhưng cần highlight strongest ML projects
- Có thể đàm phán ở mức mid-senior, không nên đòi senior salary
- Focus vào learning potential và cultural fit
**Ứng viên 7+ năm:**
- Đây là target profile - chuẩn bị tốt về leadership và mentorship experience
- Nên có track record về mentoring junior members
- Highlight projects đã lead từ đầu đến cuối
**Ứng viên chuyển từ tech company:**
- Techcombank welcome candidates từ các tech company
- Cần học thêm domain knowledge về banking/finance
- Highlight transferable skills và rapid learning ability
Câu hỏi thường gặp
Vị trí Data Scientist tại Techcombank yêu cầu bao nhiêu năm kinh nghiệm và cần những kỹ năng gì?
Theo JD, vị trí này yêu cầu 7+ năm kinh nghiệm trong data analysis, ML và deep learning. Về hard skills: cần thành thạo Python (ưu tiên), R, SQL, Scala, Java, và có deep experience với Big Data, machine learning models, và data visualization (Tableau). Đặc biệt cần có kinh nghiệm với Agile development và application of ML/AI trong financial markets. Soft skills quan trọng: leadership (vì phải mentor Data Analysts), stakeholder management, và communication để present insights cho senior management.
Mức lương Data Scientist tại Techcombank như thế nào? Có thương lượng được không?
JD ghi 'Thỏa thuận' nghĩa là Techcombank sẵn sàng đàm phán dựa trên profile của bạn. Với 7+ năm kinh nghiệm, mức lương thường dao động 60-120 triệu/tháng tùy kinh nghiệm và kỹ năng. Techcombank là ngân hàng top-tier với mức lương competitive hơn market average 20-30%. Ngoài lương còn có thưởng performance 2-6 tháng. Tip: khi đàm phán, hãy đưa ra expected salary dựa trên current package + research market rate, không nên quá thấp hoặc quá cao.
Tôi có 5 năm kinh nghiệm Data Science, có nên apply vị trí này không?
Có thể apply nhưng cần cân nhắc kỹ. Với 5 năm, bạn có thể được đánh giá ở mức mid-level hoặc được offer với title thấp hơn Senior Data Scientist. Tuy nhiên, nếu portfolio của bạn mạnh (nhiều production ML projects, Big Data experience), hoàn toàn có cơ hội. Hãy: (1) Highlight strongest ML/DL projects trong CV, (2) Chuẩn bị tốt cho technical interview để prove your value, (3) Đàm phán linh hoạt về level/title nếu được offer. Đừng bỏ qua cơ hội chỉ vì '7+ years' - đôi khi HR linh hoạt với right candidate.
Techcombank yêu cầu tiếng Anh như thế nào? Có phải thi chứng chỉ không?
Techcombank ghi 'English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy' - tức là họ có internal English assessment, không bắt buộc phải có chứng chỉ bên ngoài như TOEIC hay IELTS. Tuy nhiên, trong thực tế phỏng vấn, bạn sẽ được đánh giá qua: (1) Khả năng giao tiếp bằng tiếng Anh với interviewer, (2) Đọc hiểu technical documentation, (3) Present bài phân tích. Với vị trí Data Scientist cấp cao, bạn cần đọc hiểu tài liệu ML tiếng Anh và giao tiếp được trong các meetings. Nếu tự tin tiếng Anh, hãy mention trong CV để tạo advantage.
Quy trình phỏng vấn Data Scientist tại Techcombank có mấy vòng? Khó không?
Thường có 4 vòng: (1) HR Screening - kiểm tra thông tin cơ bản, (2) Technical Interview với Data Science team - test ML/DL knowledge và coding, (3) Technical Interview với Team Lead - deep dive vào kinh nghiệm và system design, (4) Final Interview với VP/Director - cultural fit và leadership potential. Độ khó ở mức above average so với thị trường. Technical phần sẽ test cả fundamentals lẫn practical experience. Bạn cần chuẩn bị: Python coding, ML algorithms, SQL advanced, và có sẵn portfolio về các projects đã làm. Tip: practice mock interviews trước 2-3 lần.
Môi trường làm việc tại Techcombank Data Science team như thế nào?
Techcombank đang trong giai đoạn digital transformation mạnh, với môi trường Agile/Scrum hiện đại. Bạn sẽ làm việc trong các 'squads' với cross-functional members. Văn hóa tương đối open, đề cao data-driven decisions và innovation. Các điểm cần lưu ý: (1) Áp lực từ transformation roadmap có thể cao, deadline-driven, (2) Cần quản lý nhiều stakeholders cùng lúc, (3) Làm việc với Big Data infrastructure hiện đại, (4) Có cơ hội học hỏi từ colleagues giỏi. Work-life balance có thể dao động tùy project phase - bình thường ổn nhưng có thể OT khi gần deadline lớn.
Tôi đang làm ở fintech startup, chuyển sang ngân hàng Techcombank có phù hợp không?
Rất phù hợp! Techcombank welcome candidates từ tech companies, fintech startups vì họ muốn mang fresh perspectives vào transformation journey. Ưu điểm của bạn: agile mindset, tech-savvy, fast-paced working style. Điều cần bổ sung: (1) Domain knowledge về banking/finance - đọc về retail banking products, credit scoring, compliance, (2) Understanding về regulatory environment trong ngân hàng, (3) Scale của data có thể lớn hơn startup nhưng infrastructure tốt hơn. Tip: highlight transferable skills - cách bạn approach problems, build models, work with stakeholders - và prove rằng bạn có thể adapt vào new domain nhanh chóng.
Làm Data Scientist tại Techcombank có cơ hội phát triển thăng tiến không?
Có, cơ hội thăng tiến khá rõ ràng: Data Scientist → Senior Data Scientist (2-3 năm) → Lead/Manager (2-3 năm) → Head/VP (3-5 năm). Techcombank đang đầu tư mạnh vào data team nên nhu cầu tuyển dụng và thăng tiến cao. Để thăng tiến nhanh: (1) Build strong track record với production ML models có measurable impact, (2) Develop leadership skills - vị trí này đã yêu cầu mentor Data Analysts, (3) Học thêm về business và finance để đề xuất data solutions aligned với business goals, (4) Network internally và express career aspirations với manager. Ngoài ra, Techcombank cũng có internal mobility programs cho cross-functional moves.