Expert, Data Engineer
Mô tả công việc
Job Purpose
- The job holder acts as an expert and analyzes, designs and implements data solutions using Techcombank’s enterprise suite of BI tools.
- The job holder uses analysis, business understanding methods, processes, and systems to consolidate and analyze, visualize data to generate insights to inform and trigger business problems in the business decision process - improve of customer value and operation efficiency.
- The job holder helps the business to better understand the implications of what information means, identifies what has happened, why it happened, especially for performance management.
- The job holder needs to maintain the know-how and assure the capability development of team members and related team.
Key Accountabilities (1)
Strategic Planning
- Organize and work with stakeholders to develop and execute the strategic plan for BI activities
Analysis và Reporting
- Identify, analyze and interpret trends or patterns in complex data sets using script languages
- Perform analysis of datasets to develop metrics, reports and visualizations mostly for performance management.
- Use data visualization programs, tools and techniques to generate dashboards, reports and presentations that aid in data storytelling, understanding and interpretation of trends and patterns of business importance to provide meanings to data produce.
- Create and maintain statistical models for ongoing and ad hoc review and analysis of data.
- Understand data requirements from within and outside of the Data và Analytics Division and analyze needs of the business while assisting senior Data và Analytics Division members to develop the required technical requirements.
- Communicate and align with stakeholders on purpose and impact of analytical solutions on business.
Key Accountabilities (2)
Data Insighting
- Lead the identification and interpretation of meaningful and actionable insights from various data sources.
- Develop processes and tools to monitor and analyze model performance and data accuracy.
- Interact with squads within assigned Data và Analytics Division to identify questions and issues for data analysis.
- Assess the effectiveness and accuracy of new data sources and data gathering techniques.
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 analyses to improve practices for maximum productivity.
Key Accountabilities (3)
Talent Development
- Mentor and coach team to become competent BI Specialist.
- Identify and encourage areas for growth and improvement within the team and support with personal development plan.
Key Relationships - Direct Manager
Senior Manager, Business Intelligence
Key Relationships - Direct Reports
Key Relationships - Internal Stakeholders
Members of Business and Data & Analytics Division, Enabling Data & Analytics Division (IT or Data - Engineer/Governance), BAU division heads (Business, Finance, Risk, Corporate Affair, IT)
Key Relationships - External Stakeholders
Partners and vendors providing professional services
Success Profile - Qualification and Experiences
Qualifications
- Bachelor's and Master’s degree in Finance, Risk Management, Statistics, Mathematics or Quantitative Analysis
Work Experience
- 5+ years of relevant experience in areas of data analysis, reporting và planning, problem solving for business
- English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy
- Experience in querying databases and using programming languages (e.g. R, Python, Scala, SQL)
- Experience in building reporting with actionable intelligent
- Experience communicating complex analysis and models across a diverse team
- Experience in data management, ETL and analysis functions
- Experience with data analysis and BI tools such as Tableau, QlikView, Spark would be a plus
- Deep understanding of Information Security principles to ensure compliant handling and management of data
- Experience in leading activities, projects, teams
- Experience in Agile Software Development and has a strong understanding of Agile principles, practices and scrum methodology
- 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 vị trí Expert, Data Engineer tại Techcombank
Đây là vị trí cấp Expert (không phải fresher/junior), tập trung vào Business Intelligence (BI) thay vì Data Engineering thuần túy. Dựa trên mô tả công việc, ứng viên cần có sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật dữ liệu, tư duy kinh doanh và khả năng lãnh đạo.
Bảng kỹ năng cần thiết
| Nhóm kỹ năng | Kỹ năng cụ thể | Mức độ ưu tiên |
|---|---|---|
| Ngôn ngữ truy vấn & lập trình | SQL (nâng cao: window functions, CTE, optimization), Python (pandas, numpy, scikit-learn) hoặc R | Bắt buộc |
| Công cụ BI & Visualization | Tableau, Power BI, Looker hoặc Qlik; kỹ năng thiết kế dashboard và data storytelling | Bắt buộc |
| Mô hình thống kê | Statistical modeling, regression, time-series analysis, A/B testing | Bắt buộc |
| Data Pipeline & ETL | Hiểu biết về ETL processes, data warehousing (Snowflake, BigQuery, Redshift), data modeling (Kimball/Inmon) | Quan trọng |
| Ngân hàng & Tài chính | Hiểu biết về retail banking metrics: CASA, NIM, loan portfolio, customer segmentation, churn | Rất quan trọng |
| Kỹ năng mềm | Giao tiếp với stakeholder, thuyết trình, mentoring, xử lý xung đột dự án | Bắt buộc (cấp Expert) |
Chứng chỉ gợi ý
- Google Data Analytics Professional Certificate — nền tảng phân tích dữ liệu
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300) — phù hợp nếu Techcombank dùng Power BI
- Tableau Desktop Specialist / Certified Data Analyst — nếu hệ thống dùng Tableau
- AWS Certified Data Analytics — Specialty hoặc Google Professional Data Engineer — nếu muốn nâng cao năng lực data engineering
- PMI/PMP — hữu ích cho phần quản lý dự án
Lưu ý quan trọng
Mặc dù tiêu đề là "Data Engineer", mô tả công việc thiên về BI Analyst/Senior BI hơn là Data Engineer truyền thống (xây dựng pipeline, xử lý big data). Ứng viên nên đọc kỹ JD và điều chỉnh CV nhấn mạnh vào visualization, storytelling và stakeholder management thay vì chỉ tập trung vào infrastructure.
Chuẩn bị phỏng vấn
Hướng dẫn phỏng vấn vị trí Expert, Data Engineer tại Techcombank
Quy trình phỏng vấn dự kiến (3-5 vòng)
| Vòng | Hình thức | Nội dung chính | Thời lượng |
|---|---|---|---|
| 1. HR Screening | Trực tuyến/Qua điện thoại | Tổng quan kinh nghiệm, mức lương mong muốn, lý do ứng tuyển | 30-45 phút |
| 2. Technical Test | Online assessment | SQL (nâng cao), Python/R, một bài case study phân tích dữ liệu nhỏ | 60-90 phút |
| 3. Technical Interview | Trực tiếp/Video | Câu hỏi sâu về BI tools, data modeling, statistical concepts, SQL live coding | 60 phút |
| 4. Business Case Interview | Trực tiếp | Đưa ra một bài toán kinh doanh ngân hàng (ví dụ: phân tích hiệu quả chiến dịch bán thẻ tín dụng), yêu cầu phân tích và đề xuất | 60-90 phút |
| 5. Final Interview với Senior Manager/Director | Trực tiếp | Đánh giá tư duy chiến lược, khả năng leadership, cultural fit | 45-60 phút |
Câu hỏi hay gặp theo từng vòng
Vòng Technical:
1. "Hãy viết SQL query để tính retention rate của khách hàng theo cohort hàng tháng."
2. "Sự khác biệt giữa INNER JOIN, LEFT JOIN và CROSS JOIN? Khi nào nên dùng mỗi loại?"
3. "Window functions: ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() khác nhau như thế nào?"
4. "Giải thích khái niệm data skew trong visualization và cách xử lý."
5. "Làm sao để thiết kế dashboard theo dõi hiệu quả bán chéo (cross-sell) sản phẩm ngân hàng?"
6. "Phân biệt giữa Correlation và Causation. Cho ví dụ trong ngân hàng."
Vòng Business Case:
1. "Techcombank muốn giảm churn rate ở phân khúc khách hàng cá nhân. Bạn sẽ phân tích dữ liệu như thế nào?"
2. "Nếu bạn nhận thấy NIM (Net Interest Margin) giảm 2 quý liên tiếp, bạn sẽ điều tra những yếu tố nào?"
3. "Làm sao đo lường hiệu quả của một chiến dịch CASA (Current Account Savings Account)?"
Vòng Leadership/Behavioral:
1. "Bạn đã bao giờ mentoring một thành viên junior chưa? Cách tiếp cận của bạn?"
2. "Kể về một dự án phân tích dữ liệu phức tạp bạn đã dẫn dắt và kết quả."
3. "Khi stakeholder yêu cầu dashboard nhưng bạn thấy không khả thi, bạn xử lý thế nào?"
Tips chuẩn bị
- Ôn lại SQL nâng cao: window functions, CTEs, performance tuning, date functions — đặc biệt vì retail banking cần phân tích theo thời gian nhiều
- Chuẩn bị portfolio: mang theo 2-3 dashboard bạn đã thiết kế, giải thích được lý do chọn chart type, màu sắc, layout
- Nghiên cứu Techcombank: đọc báo cáo thường niên, hiểu chiến lược chuyển đổi số của TCB, các sản phẩm chính
- Chuẩn bị câu hỏi ngược lại: hỏi về tech stack BI cụ thể, team structure, KPIs đo lường hiệu quả
Dress code
- Vòng HR & Technical: Business casual (áo sơ mi, quần âu, không cần vest)
- Vòng Final với Senior Manager: Smart business (vest/áo blazer là an toàn nhất)
- Ngân hàng lớn như Techcombank thường khá formal — không mặc quá casual
Lộ trình ôn thi
Lộ trình ôn tập & chuẩn bị trong 2 tuần
Tuần 1: Nền tảng kỹ thuật
Ngày 1-2: SQL nâng cao
- Thực hành trên LeetCode, HackerRank hoặc Mode Analytics SQL tutorial
- Tập trung: window functions, CTEs, GROUP BY phức tạp, date/time functions
- Đặc biệt: cohort analysis, running totals, ranking — phù hợp với phân tích khách hàng ngân hàng
- Tài liệu: "SQL for Data Analysis" (Mode), w3schools SQL advanced
Ngày 3-4: Python cho phân tích dữ liệu
- Pandas: groupby, merge, pivot_table, time-series
- Visualization: matplotlib, seaborn
- Cơ bản scikit-learn: linear regression, classification
- Tài liệu: "Python for Data Analysis" (Wes McKinney), Kaggle micro-courses
Ngày 5-6: BI Tools
- Nếu chưa có kinh nghiệm Tableau/Power BI, học qua tutorial miễn phí:
- Tableau: Tableau Public training videos
- Power BI: Microsoft Learn free path (PL-300 prep)
- Thực hành: tạo dashboard từ dataset ngân hàng (có sẵn trên Kaggle)
Ngày 7: Data Modeling & ETL concepts
- Star schema vs Snowflake schema
- Kimball methodology
- Data warehouse vs Data lake
- Tài liệu: "The Data Warehouse Toolkit" (Ralph Kimball) — đọc chương tổng quan
Tuần 2: Kiến thức ngân hàng & thực hành
Ngày 8-9: Ngân hàng bán lẻ (Retail Banking)
- Các chỉ số quan trọng: CASA ratio, NIM, NPL, loan-to-deposit ratio (LDR), cost-to-income ratio (CIR)
- Sản phẩm chính: tiền gửi, cho vay, thẻ tín dụng, bảo hiểm bancassurance
- Khách hàng cá nhân: phân khúc mass-affluent-HNW, customer journey
- Tài liệu: Báo cáo thường niên Techcombank 2023-2024, website TCB
Ngày 10-11: Statistical Modeling & A/B Testing
- Hypothesis testing, p-value, confidence interval
- Regression analysis (linear, logistic)
- Thiết kế A/B test cho sản phẩm ngân hàng
- Tài liệu: "Trustworthy Online Controlled Experiments" (Kohavi)
Ngày 12-13: Mock Interview & Case Study
- Luyện tập SQL live coding (SQLPad, CoderPad)
- Thực hành business case: chuẩn bị 2-3 case ngân hàng, trình bày trước gương hoặc bạn bè
- Review lại portfolio dashboard
Ngày 14: Tổng hợp & nghỉ ngơi
- Đọc lại JD Techcombank một lần cuối
- Chuẩn bị câu hỏi cho interviewer
- Chuẩn bị trang phục, đường đi đến văn phòng TCB
Tài liệu tham khảo bổ sung
- Sách: "Storytelling with Data" (Cole Nussbaumer Knaflic) — rất hữu ích cho phần data storytelling
- Blog: Towards Data Science, Analytics Vidhya (Medium)
- Youtube: StatQuest (cho statistics), Alex The Analyst
- Datasets thực hành: Kaggle — Bank Marketing, Credit Card Approval, Loan Default datasets
Tư vấn nghề nghiệp
Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí Expert Data Engineer tại Techcombank
Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data tại ngân hàng
```
Fresher/Junior Analyst (0-2 năm)
↓
Data Analyst / BI Analyst (2-4 năm)
↓
Senior Analyst / Data Engineer (4-6 năm) ← Bạn đang ở đâu?
↓
Expert Level (6-8 năm) ← Vị trí này
↓
Senior Manager / Manager (8-12 năm)
↓
Senior Director / Head of Data (12+ năm)
```
Lưu ý: Techcombank đánh giá theo band (TCB band). Vị trí Expert thường tương ứng band M4-M5, đã là cấp khá cao. Ứng viên cần có ít nhất 5-7 năm kinh nghiệm thực tế mới phù hợp.
Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (ước lượng tham khảo)
> Ghi chú: Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm. Số liệu dưới đây là ước lượng cho thị trường Việt Nam 2024-2025.
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương gross/tháng (VNĐ) |
|---|---|---|
| Junior Data Analyst | 0-2 năm | 15-25 triệu |
| Data Analyst | 2-4 năm | 25-40 triệu |
| Senior Data Analyst | 4-6 năm | 40-65 triệu |
| Expert (vị trí này) | 6-8 năm | 60-100 triệu |
| Senior Manager/Manager | 8-12 năm | 100-180 triệu |
| Director | 12+ năm | 180-300 triệu+ |
Techcombank nổi tiếng trả lương cạnh tranh top đầu trong ngân hàng Việt Nam, đặc biệt ở khối data/tech. Có thể deal cao hơn mức trung bình ngành 10-20%.
Kỹ năng cần phát triển thêm
1. Domain expertise ngân hàng: Hiểu sâu regulation (NHNN), Basel II/III, các chuẩn báo cáo
2. Cloud platforms: AWS/Azure/GCP — TCB đang chuyển đổi cloud mạnh mẽ
3. Machine Learning: Không bắt buộc ở vị trí này nhưng là lợi thế cho bước thăng tiến
4. Leadership: Mentoring, performance management, conflict resolution — cần thiết để lên cấp Senior Manager
5. English: JD viết bằng tiếng Anh, phỏng vấn có thể có phần tiếng Anh
Chiến lược ứng tuyển
- Nếu bạn đang ở cấp Senior Analyst (4-6 năm): Có thể ứng tuyển nhưng cần chứng minh được impact vượt trội, leadership và mentoring experience
- Nếu bạn đã ở cấp Expert ở ngân hàng khác: Đây là bước đi lateral move tốt, đặc biệt nếu bạn muốn scale-up environment của TCB
- Nếu bạn ở ngoài ngân hàng (tech company, fintech): Cần học thêm về banking domain và chứng minh được khả năng adapt nhanh
Đánh giá cơ hội
Điểm mạnh của vị trí:
- Làm việc tại ngân hàng top đầu về chuyển đổi số
- Đội ngũ Data & Analytics Division đang được đầu tư mạnh
- Cơ hội mentoring và phát triển đội ngũ
- Phạm vi công việc rộng: từ analysis, modeling đến project management
Điểm cần cân nhắc:
- Mô tả công việc khá rộng — có thể workload cao
- Tiêu đề "Data Engineer" nhưng JD thiên về BI — cần làm rõ expectations trong buổi phỏng vấn
- Không có thông tin về chế độ phúc lợi — cần hỏi HR trong vòng đầu
Câu hỏi thường gặp
Em mới ra trường ngành Data Science, có nên ứng tuyển vị trí Expert này không?
Em ơi, vị trí này là cấp Expert tương đương 6-8 năm kinh nghiệm, đòi hỏi khả năng mentoring team và xử lý stakeholder cấp cao. Nếu em mới ra trường thì chưa phù hợp. Em nên bắt đầu ở vị trí Junior Data Analyst hoặc BI Analyst trước, tích lũy 2-3 năm rồi tính tiếp. Techcombank cũng có các vị trí fresher riêng, em theo dõi trên website tuyển dụng nhé.
Tiêu đề là Data Engineer nhưng đọc JD thì thấy toàn BI và visualization, có bất thường không?
Câu hỏi rất hay. Đây là điểm mà nhiều ứng viên nhầm lẫn. Ở các ngân hàng lớn tại Việt Nam, title 'Data Engineer' đôi khi được dùng khá rộng rãi và có thể overlap với BI/Data Analyst. Trong JD này, phần lớn công việc là: phân tích dữ liệu, tạo dashboard, statistical modeling và stakeholder management — thiên về BI hơn là Data Engineering truyền thống (xây dựng data pipeline, xử lý big data). Em nên chuẩn bị portfolio về visualization và storytelling, đồng thời hỏi rõ interviewer về tech stack và expectation trong buổi phỏng vấn để tránh hiểu lầm.
Mức lương cho vị trí Expert Data Engineer tại Techcombank khoảng bao nhiêu?
Theo thông tin thị trường hiện tại, vị trí Expert level (6-8 năm kinh nghiệm) trong lĩnh vực data tại ngân hàng top đầu như Techcombank dao động khoảng 60-100 triệu gross/tháng, tùy thuộc vào mức độ matching và kinh nghiệm cụ thể. Techcombank thường trả cao hơn mặt bằng chung 10-20% so với các ngân hàng khác, đặc biệt ở khối data/tech. Tuy nhiên đây chỉ là ước lượng tham khảo, mức lương thực tế có thể thay đổi tùy thời điểm và chính sách lương của TCB. Em nên deal dựa trên giá trị mình mang lại và research kỹ trước khi vào phỏng vấn nhé.
Em đang làm Data Analyst ở công ty fintech, muốn chuyển sang ngân hàng, có lợi thế gì?
Em có lợi thế tốt đấy. Fintech thường làm việc với data nhiều, môi trường nhanh và tech-savvy. Khi chuyển sang ngân hàng, em cần bổ sung: (1) Kiến thức về các chỉ số ngân hàng như CASA, NIM, NPL — tìm đọc báo cáo thường niên TCB; (2) Hiểu về quy định pháp lý ngân hàng (NHNN, Basel); (3) Cách làm việc trong môi trường regulated, có nhiều stakeholder layer hơn fintech. Khi phỏng vấn, em nhấn mạnh được khả năng adapt nhanh và hiểu business context là điểm cộng lớn. Tuy nhiên, nếu vị trí Expert yêu cầu 6-8 năm mà em mới 3-4 năm, em có thể apply ở cấp Senior thay vì Expert.
Techcombank có sử dụng Tableau hay Power BI? Nên học tool nào trước?
Techcombank trong những năm gần đây đã chuyển đổi mạnh mẽ sang hệ sinh thái data hiện đại. Theo kinh nghiệm, TCB sử dụng nhiều tool khác nhau tùy team — có team dùng Tableau, có team dùng Power BI. Em nên chuẩn bị cả hai, nhưng ưu tiên Power BI vì có nhiều tích hợp với hệ thống Microsoft và phổ biến trong ngân hàng Việt Nam. Ngoài ra, nếu TCB đang dùng Snowflake hoặc BigQuery làm data warehouse, em nên tìm hiểu SQL trên các platform này. Tốt nhất, em hỏi trực tiếp HR hoặc recruiter trong quá trình phỏng vấn để biết chính xác tech stack của team em sẽ vào.
KPI của vị trí này thường đo lường như thế nào?
Dựa trên JD, KPI của vị trí Expert Data Engineer thường bao gồm: (1) Số lượng & chất lượng dashboard/reports được giao — dashboard phải được stakeholder sử dụng thực tế và tạo giá trị kinh doanh; (2) Business impact — insights phân tích đưa ra có dẫn đến quyết định kinh doanh nào không, có cải thiện chỉ số (NIM, CASA, churn rate) không; (3) Project delivery on-time — quản lý dự án BI từ requirement đến delivery; (4) Talent development — mentoring team members, cải thiện capability của team; (5) Data quality & accuracy — đảm bảo tính chính xác của phân tích. Đây là vị trí cấp Expert nên KPI không chỉ đo lường output cá nhân mà còn đo impact lên toàn team và business.
Em đã 7 năm kinh nghiệm ở vị trí Senior BI Analyst tại một ngân hàng nhỏ hơn, apply vị trí này có hợp lý không?
Hoàn toàn hợp lý. Với 7 năm kinh nghiệm, em đã đủ tuổi nghề cho vị trí Expert. Điều quan trọng là em cần chứng minh được: (1) Kinh nghiệm thực chiến với các dự án BI ở quy mô lớn — Techcombank là ngân hàng top đầu nên data volume và complexity cao hơn nhiều; (2) Khả năng làm việc với senior stakeholder — môi trường ngân hàng nhỏ có thể ít cơ hội này; (3) Track record mentoring hoặc dẫn dắt dự án — vì JD yêu cầu "mentor and coach team to become competent BI Specialist"; (4) Hiểu biết về retail banking metrics — đây là lợi thế em có sẵn. Trong CV, em nên nhấn mạnh impact kinh doanh cụ thể mà các dashboard/insights của em đã mang lại (ví dụ: giảm 15% churn rate, tăng 20% conversion rate, etc.).
Phỏng vấn vị trí Expert tại TCB có khác gì so với phỏng vấn ở các công ty product/tech không?
Có khác biệt đáng kể. Ở các công ty product/tech (Grab, VNG, Tiki), phỏng vấn thường tập trung vào: SQL/Python technical cực kỳ sâu, system design, coding live. Còn ở ngân hàng như Techcombank, bên cạnh technical còn có: (1) Business case study — phỏng vấn thường có bài case ngân hàng cụ thể, đánh giá tư duy business; (2) Stakeholder management scenarios — câu hỏi về xử lý xung đột, prioritization; (3) Hiểu biết về ngân hàng — phải hiểu về regulatory, compliance, risk; (4) Cultural fit — ngân hàng thường formal hơn, đánh giá cao sự ổn định và khả năng làm việc với nhiều bên liên quan; (5) English — JD viết bằng tiếng Anh, một số vòng có thể test tiếng Anh. Em nên chuẩn bị kỹ cả kỹ năng technical lẫn business thinking nhé.