messenger

Chat Mess

zalo

Chat Zalo

phone

Phone

Gọi ngay: 097.5151.777
messenger

Facebook

messenger

TikTok

Hỗ trợ tư vấn: 097.5151.777
Techcombank

Risk Model Validation Expert

TP. Ha Noi Risk Management Division
Expert

Mô tả công việc

## Job Purpose - The primary responsibility of this role is to discover and diagnose modeling related risks including input data, assumption, concept, methodology, process and implementation through validation activities. The team is also responsible to opine on the model strength and weakness and recommend practical solutions. - Assists in the creation and maintenance of the policies, standards, guidelines, and procedures required to implement the Bank’s model risk management framework that covers model and computational tool identification and classification, model development and testing, model documentation, model validation, and model performance monitoring. ## Key Accountabilities (1) 1. General Responsibilities: a. Strictly follow the Techcombank's labor regulations b. Perform work in accordance with Techcobmank's regulations c. Comply with the work arrangement and training of Techcombank and the Unit d. Perform tasks at the request of direct managers and upper management ## Key Accountabilities (2) 2. Professional Responsibilities: a. Model validation: - Thoroughly and comprehensively review model development documents and model codes as well as conduct quantitative validation tests to identify sources of model risk. - Discover and diagnose modeling related risks including input data, assumption, concept, methodology, process and implementation - Present works through formal validation reports, as well as thorough presentations to senior management. - Discuss validation results with model owners/developers and governance team to gain consensus and create strategies to implement changes and enhancements. - Provide subject matter expertise on models’ strength and weakness and recommend practical solutions. - Provide different view on methodology and calculations, and provide feedback to model developers. - Support the model validation team to mitigate the model risks. - Utilize express mode validation for new model development, facing legal and compliance related modeling issues, quick model fixes, etc. b. Model Risk Governance: - Contribute to the development and deployment of the Model Risk Management Framework at the bank. - Provide support in maintaining the bank model discovery and model inventory. - Maintain compliance with applicable rules, regulations, and expectations set by regulators for model risk management as the bank's model landscape grows and becomes more complex. - Communicate and escalate matters of significant model risk to senior leaders and business unit managers. - Assist Model Risk Governance in developing model risk education and delivering education to model stakeholders. c. Other duties as required by management leadership - Build strong working relationship with key model stakeholders ## Key Relationships - Direct Manager ## Key Relationships - Internal Stakeholders Model developers, model users, IT ## Key Relationships - External Stakeholders Consultant, partner ## Success Profile - Qualification and Experiences Experience: - At least 5 years of work/research experience in relevant field (Finance, Technology, etc.). - Prior experience in model development and validation a plus. Expertise: - Advanced skill level with SQL/SAS/Python/R - Trained or experienced in probability/statistics, data mining, data analysis, big data, machine learning,... - Knowledge in Basel/IFRS9 models a plus. Degree/Professional: Advanced Degree. Specify: Master’s Degree in Statistics, Econometrics, Mathematics, Finance, Operations Research, or equivalent. Foreign language (English): minimum TOEIC 600 or equivalent

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cần có ### 🎯 Hard Skills bắt buộc | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Gợi ý chứng chỉ/Nguồn học |---------|----------------|-------------------------- | **SQL/SAS/Python/R** | Advanced | Python (scikit-learn, TensorFlow), SAS (Base, STAT, Econometrics), R (tidyverse, caret) | **Statistics & Probability** | Chuyên sâu | Coursera: Statistics with R, Stanford Online: Probability | **Data Mining & Analysis** | Chuyên sâu | Kaggle competitions, UCI Machine Learning Repository | **Machine Learning** | Trung bình-cao | AWS ML Specialty, Google ML Certificate | **Basel/IFRS 9** | Cơ bản (điểm cộng) | FRM, CFA, các khóa học về Basel III/IV ### 🎯 Soft Skills quan trọng - **Kỹ năng trình bày (Presentation)**: Phải present kết quả validation trước senior management - **Kỹ năng giao tiếp**: Thảo luận với model owners, developers, governance team để đạt consensus - **Kỹ năng viết báo cáo**: Viết formal validation reports bằng tiếng Anh - **Tư duy phản biện**: Phát hiện và chẩn đoán rủi ro mô hình - **Quản lý thời gian**: Xử lý nhiều model cùng lúc, deadline-driven ### 📋 Bảng so sánh: Ứng viên lý tưởng vs. Tối thiểu | Tiêu chí | Ứng viên lý tưởng | Yêu cầu tối thiểu |----------|-------------------|-------------------- | Kinh nghiệm | 7-10 năm | 5 năm | Bằng cấp | Tiến sĩ (Statistics, Math) | Thạc sĩ | Ngôn ngữ lập trình | Python + R + SAS (thành thạo cả 3) | Python hoặc R hoặc SAS (advanced) | Kiến thức Basel/IFRS9 | Có kinh nghiệm thực tế | Biết lý thuyết | Portfolio validation | Có validation reports mẫu | N/A ### 🏆 Chứng chỉ gợi ý 1. **FRM (Financial Risk Manager)** - GARP: Kiến thức quản trị rủi ro toàn diện 2. **CFA (Chartered Financial Analyst)**: Nền tảng tài chính vững 3. **Data Science certificates**: Coursera, edX, Kaggle 4. **SAS Certified Predictive Modeler**: Nếu chuyên SAS 5. **AWS/GCP ML Certification**: Nền tảng ML cloud-based --- **⚠️ Lưu ý quan trọng:** Đây là JD bằng tiếng Anh, cho thấy: - Môi trường làm việc quốc tế hóa cao - Phải đọc/viết báo cáo bằng tiếng Anh - Giao tiếp với consultants/partners nước ngoài

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn ### 📋 Quy trình phỏng vấn dự kiến **Thông thường tại Techcombank cho vị trí senior:** 1. **Vòng 1: HR Screening** (30-45 phút) - Kiểm tra kinh nghiệm, động lực ứng tuyển - Đánh giá tiếng Anh (có thể test Toeic) 2. **Vòng 2: Technical Interview** (60-90 phút) - Kiểm tra kiến thức modeling, statistics - Có thể có bài test thực hành (coding) 3. **Vòng 3: Panel Interview** (60 phút) - Gặp Head of Model Risk/Governance - Thảo luận case study về model validation 4. **Vòng 4: Final Interview** (30-45 phút) - Gặp C-level hoặc senior management - Cultural fit assessment ### ❓ Câu hỏi hay gặp theo từng vòng **Vòng HR:** - "Tại sao bạn quan tâm đến vị trí này tại Techcombank?" - "Mô tả dự án validation lớn nhất bạn đã làm" - "Bạn mong đợi mức lương bao nhiêu?" **Vòng Technical:** - "Giải thích difference giữa Type I và Type II model validation errors" - "Làm thế nào để validate một credit scoring model?" - "Các metrics nào bạn sử dụng để đánh giá model performance?" - "Xử lý missing data như thế nào trong validation?" - "Explain Gini coefficient, KS statistic, AUC trong model evaluation" - "Bạn có kinh nghiệm gì với Basel/IFRS9 PD, LGD, EAD models?" - "Viết một đoạn code Python/R để calculate PSI (Population Stability Index)" **Vòng Panel/Management:** - "Mô tả situation khi bạn phát hiện model có serious flaw - bạn xử lý thế nào?" - "Làm sao để balance giữa model accuracy và model interpretability?" - "Bạn sẽ recommend gì để improve model risk framework của bank?" - "How do you communicate technical findings to non-technical stakeholders?" - "Describe your experience working with senior management on model risk matters" ### 💡 Tips chuẩn bị 1. **Ôn kỹ:** - Model validation methodology (SR 11-7 guidance của Fed) - Statistical tests: Hosmer-Lemeshow, Brier score, AUC, Gini - IFRS 9: Expected Credit Loss, staging criteria - Basel: IRB approach, capital calculation 2. **Chuẩn bị portfolio:** - Mẫu validation reports đã làm (đã remove confidential info) - Slide deck của các presentation đã present 3. **Research Techcombank:** - Đọc annual report, sustainability report - Tìm hiểu về model risk framework hiện tại - Techcombank là ngân hàng tư nhân lớn, dẫn đầu về digital transformation ### 👔 Dress Code - **Business Formal** (completing entire suit for senior positions) - Nam: Suit, cravat (optional), giày da - Nữ: Business suit hoặc áo dài --- **⚠️ Lưu ý:** Vì JD hoàn toàn bằng tiếng Anh, be prepared for **full English interview**.

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị ### 📚 Kiến thức nền tảng cần nắm vững #### 1. Model Risk Management Framework - **SR 11-7** (Fed guidance on model risk): Hiểu rõ 4 pillars - Model inventory, model lifecycle - Model risk appetite, risk taxonomy - Three lines of defense trong model risk #### 2. Statistical Foundations ``` - Probability distributions (Normal, Binomial, Poisson) - Hypothesis testing (t-test, chi-square, F-test) - Regression analysis (Linear, Logistic, Survival) - Time series analysis - Bayesian statistics basics ``` #### 3. Credit Risk Models - **PD Model**: Logistic regression, scorecard development - **LGD Model**: Tobit regression, Beta distribution - **EAD Model**: Exposure modeling, CCF - **IFRS 9**: Lifetime ECL, 3-stage approach, macroeconomic scenarios - **Basel IRB**: Capital adequacy, Risk-weighted assets #### 4. Model Validation Techniques - Discriminatory power: AUC, Gini, KS statistic - Calibration: Hosmer-Lemeshow test, Brier score - Stability: PSI, CSI - Benchmarking: Compare with incumbent model - Back-testing: Out-of-sample, out-of-time testing ### 📖 Tài liệu tham khảo | Loại | Tài liệu | Ghi chú |------|----------|--------- | **Sách** | "Credit Risk Scorecards" by Naeem Siddiqi | Cơ bản về scorecard development | **Sách** | "Credit Risk Modeling" by Löffler & Posch | Theory + Practice | **Paper** | SR 11-7 (Fed) | Bắt buộc đọc | **Regulatory** | Basel III/IV guidelines | IFRS 9 impairment | **Online** | GARP FRM materials | Model risk chapter | **Code** | Kaggle notebooks | Hands-on practice ### 📅 Lộ trình chuẩn bị 2 tuần **Tuần 1: Củng cố kiến thức** - Ngày 1-2: Đọc SR 11-7, hiểu model risk framework - Ngày 3-4: Ôn statistical foundations + model validation metrics - Ngày 5-6: Học IFRS 9, Basel IRB concepts - Ngày 7: Review lại, note-taking **Tuần 2: Thực hành + Mock interview** - Ngày 8-9: Practice coding (Python/R) cho validation metrics - Ngày 10-11: Prepare stories từ kinh nghiệm, practice answering - Ngày 12-13: Mock interview (tìm người đóng vai HR/technical) - Ngày 14: Research Techcombank, prepare questions cho interviewer ### 💻 Coding Practice **Python snippet - PSI calculation:** ```python import numpy as np def calculate_psi(expected, actual, buckets=10): """Calculate Population Stability Index""" breakpoints = np.percentile(expected, np.linspace(0, 100, buckets+1)) expected_bins = np.digitize(expected, breakpoints) - 1 actual_bins = np.digitize(actual, breakpoints) - 1 expected_pct = np.bincount(expected_bins, minlength=buckets) / len(expected) actual_pct = np.bincount(actual_bins, minlength=buckets) / len(actual) # Avoid division by zero expected_pct = np.where(expected_pct == 0, 0.0001, expected_pct) actual_pct = np.where(actual_pct == 0, 0.0001, actual_pct) psi = np.sum((actual_pct - expected_pct) * np.log(actual_pct / expected_pct)) return psi ``` --- **⚠️ Lưu ý:** Với vị trí này, technical skills là yếu tố quyết định. Hãy chuẩn bị kỹ và be ready for whiteboard coding hoặc take-home assignment.

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp ### 🚀 Lộ trình thăng tiến điển hình ``` Risk Model Validation Expert (5-7 năm exp) ↓ Senior Model Risk Manager (7-10 năm exp) ↓ AVP/VP Model Risk Governance (10-12 năm exp) ↓ Director/Head of Model Risk (12-15 năm exp) ↓ Chief Risk Officer / SRO (15+ năm exp) ``` ### 💰 Mức lương kỳ vọng (tham khảo thị trường Hà Nội 2024) | Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VND) |---------|-------------|------------------ | Entry (Junior) | 0-3 năm | 15-25 triệu | Mid-level | 3-5 năm | 25-40 triệu | **Expert (JD này)** | **5-7 năm** | **40-70 triệu** | Senior Manager | 7-10 năm | 70-120 triệu | Director/Head | 10+ năm | 120-200+ triệu *Techcombank thường trả cao hơn thị trường 10-20% cho tech-driven roles* ### 📈 Kỹ năng cần phát triển thêm **Ngắn hạn (6-12 tháng đầu):** 1. Học hỏi internal model inventory và validation framework của Techcombank 2. Xây dựng network với model owners, IT, compliance teams 3. Hoàn thiện kỹ năng present trước senior management **Dài hạn (1-3 năm):** 1. Phát triển expertise trong specific model types (e.g., IFRS9, Basel) 2. Đào tạo và mentor junior team members 3. Contribute vào policy/framework development 4. Cân nhắc FRM/CFA certification ### 🎯 So sánh: Model Validation vs. Model Development | Khía cạnh | Model Validation | Model Development | |-----------|------------------|-------------------| | **Focus** | Đánh giá, phê bình mô hình | Xây dựng, tối ưu mô hình | **Mindset** | Skeptical, risk-focused | Innovative, performance-focused | **Skills** | Statistics, risk management | ML, coding, feature engineering | **Career path** | Risk management, governance | Data science, AI/ML | **Demand** | Rất cao (regulatory pressure) | Cao (digital transformation) ### 💡 Lời khuyên từ chuyên gia > *"Model validation là nghề của sự tò mò và sự cẩn thận. Bạn cần enjoy finding problems, nhưng cũng phải diplomatic khi communicate findings với model developers. Đây là balancing act giữa independence và collaboration."* **3 điều cần nhớ:** 1. Luôn question assumptions - đừng tin bất cứ điều gì 2. Document everything - regulatory examiners sẽ hỏi 3. Build relationships - validation không hoạt động trong vacuum --- **⚠️ Cơ hội & Thách thức tại Techcombank:** - Techcombank đang đẩy mạnh AI/ML adoption → nhiều models cần validate - Văn hóa data-driven → được support tốt cho validation work - Áp lực từ regulators (SBV, Basel) → model risk focus cao - Complexity đang tăng → opportunity để học hỏi, nhưng cũng nhiều stress

Câu hỏi thường gặp

Vị trí Risk Model Validation Expert yêu cầu ít nhất 5 năm kinh nghiệm, vậy ứng viên có 4 năm kinh nghiệm liệu có nộp không?

Về lý thuyết, JD yêu cầu 'at least 5 years', nhưng nếu bạn có 4 năm với kinh nghiệm rất solid (đặc biệt là có model validation thực tế), vẫn có thể apply. Tuy nhiên, hãy chuẩn bị giải thích rõ ràng tại sao bạn ready cho senior role này. Điểm cộng: có FRM, CFA, hoặc đã làm việc với Basel/IFRS9 models. Nếu chỉ có 3 năm hoặc ít hơn, nên target vị trí lower-level trước.

Mình là sinh viên mới tốt nghiệp Thạc sĩ Statistics, có thể apply vị trí này không?

Không khuyến khích. JD yêu cầu ít nhất 5 năm kinh nghiệm thực tế, và mô tả công việc cho thấy đây là role đòi hỏi senior-level judgment, phải present trước senior management, và đưa ra recommendations về model risk. Thay vào đó, hãy target các vị trí như Model Development Analyst, Credit Risk Analyst, hoặc Data Scientist tại các ngân hàng nhỏ hơn, tích lũy 3-5 năm kinh nghiệm rồi quay lại apply.

Lương cho vị trí này là bao nhiêu? Thương lượng như thế nào?

JD ghi 'Thỏa thuận', cho thấy Techcombank sẵn sàng trả cao cho đúng người. Theo thị trường 2024, vị trí này có thể từ 40-70 triệu/tháng cho 5-7 năm kinh nghiệm. Để thương lượng hiệu quả: (1) Research market rate trên Glassdoor, (2) Đưa ra expected salary dựa trên total compensation (base + allowances + bonus), (3) Highlight unique skills như SAS advanced + Python + IFRS9 experience. Techcombank thường competitive, nên đừng sợ đòi cao nếu bạn qualify.

Mình có 5 năm kinh nghiệm làm Data Analyst tại FMCG, có chuyển sang ngành banking được không?

Có thể, nhưng cần bridge kiến thức banking domain. Các bước recommend: (1) Học về credit risk, Basel framework, IFRS9 (online courses), (2) Tự học SQL/SAS/Python ở mức advanced nếu chưa có, (3) Tìm kiếm cơ hội trong risk analytics tại các công ty fintech hoặc banking consulting trước, (4) Apply khi đã có 1-2 năm experience trong financial services. Lưu ý: Banking domain knowledge rất quan trọng - technical skills thôi không đủ cho model risk.

Công việc hàng ngày của Risk Model Validation Expert là gì?

Một ngày typical có thể bao gồm: (1) Sáng: Review model documentation và code của developers, (2) Trưa: Chạy quantitative validation tests (stability, discrimination, calibration), (3) Chiều: Viết validation reports hoặc present findings cho stakeholders, (4) Tham gia model governance meetings,讨论 với model owners về remediation plans. Cường độ công việc có thể cao khi có model launches mới hoặc regulatory examinations. Techcombank là ngân hàng lớn, bạn có thể validate 10-20+ models/năm.

Cần chuẩn bị gì cho vòng phỏng vấn technical?

Chuẩn bị theo 3 areas chính: (1) Statistics: Know statistical tests, hypothesis testing, regression concepts, time series, (2) Model validation: Hiểu các metrics như AUC, Gini, KS, PSI, H-L test, và biết khi nào dùng cái nào, (3) Coding: Có thể phải viết code để calculate metrics hoặc solve case study. Resource recommend: Đọc SR 11-7 (Fed guidance), ôn FRM model risk chapter, practice coding Python/R trên Kaggle datasets. Be ready to explain your thought process - interviewers care about how you approach problems.

KPI của vị trí này là gì? Áp lực như thế nào?

KPIs typically bao gồm: (1) Số lượng models validated theo timeline, (2) Chất lượng validation reports (regulatory compliance), (3) Follow-up on validation findings (ensure remediation), (4) Model risk incidents/breaches. Áp lực chính: (1) Deadline-driven vì model launches thường có timeline cố định, (2) Regulatory pressure - regulators như SBV có thể audit validation work, (3) Balancing independence vs. business needs - sometimes model owners push back on your findings. Tuy nhiên, Techcombank's culture được đánh giá tốt về work-life balance so với nhiều ngân hàng khác.

Cơ hội phát triển sau 2-3 năm ở vị trí này là gì?

Path phổ biến: (1) Senior Model Risk Manager: Quản lý team nhỏ, oversight nhiều models hơn, (2) Model Risk Governance Specialist: Tập trung vào policy, framework development, (3) Credit Risk/Purchase Risk Management: Chuyển sang model development side, (4) Data Science/AI: Leverage technical skills cho ML roles. Ngoài ra, FRM/CFA certification sẽ boost career significantly. Một số người sau 5-7 năm chuyển sang Head of Model Risk tại ngân hàng nhỏ hơn hoặc fintech.