I. Mục tiêu công việc
Analytics Translator là cầu nối giữa các Đơn vị nghiệp vụ và Khối Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo, đóng vai trò chủ chốt trong việc:
• Thấu hiểu nghiệp vụ và các vấn đề thực tiễn, từ đó phát hiện các cơ hội ứng dụng phân tích dữ liệu nâng cao và AI/ML mang lại giá trị.
• Chuyển ngữ nhu cầu kinh doanh thành bài toán dữ liệu và ngược lại, diễn giải kết quả phân tích thành thông tin dễ hiểu, có thể hành động đối với các bên nghiệp vụ.
• Đồng hành cùng đội phân tích để đảm bảo kết quả đầu ra phù hợp với mục tiêu kinh doanh, được hiện thực hóa và tạo tác động thực tế.
II. Trách nhiệm chính
• Chủ động làm việc với các đơn vị nghiệp vụ để tìm hiểu quy trình, điểm đau, nhu cầu kinh doanh, từ đó xác định và đề xuất các use case phân tích dữ liệu và AI có tiềm năng tạo giá trị cao.
• Làm việc chặt chẽ với Khối Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo trong quá trình chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành bài toán phân tích cụ thể, hỗ trợ định hình phương pháp và mô hình phù hợp.
• Diễn giải kết quả phân tích, mô hình AI, dashboard... thành ngôn ngữ kinh doanh dễ hiểu, đề xuất khuyến nghị để hỗ trợ ra quyết định hoặc cải tiến quy trình vận hành.
• Đại diện của đơn vị nghiệp vụ trong các nhóm phát triển liên chức năng, hỗ trợ rà soát, đánh giá và phản hồi các sản phẩm phân tích, mô hình, báo cáo.
• Hướng dẫn các bên liên quan trong nghiệp vụ cách hiểu và ứng dụng kết quả phân tích vào hoạt động kinh doanh, đồng thời theo dõi hiệu quả áp dụng.
• Đóng vai trò cầu nối thông tin hai chiều giữa đơn vị nghiệp vụ và Khối Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo, đảm bảo việc triển khai use case được hiệu quả, đúng trọng tâm, đúng nhu cầu.
• Tham gia xây dựng roadmap sáng kiến phân tích của đơn vị mình phụ trách, căn cứ trên ưu tiên chiến lược và khả năng triển khai thực tế.
• Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm làm việc trong các đơn vị nghiệp vụ (VD: bán lẻ, khách hàng doanh nghiệp, vận hành, rủi ro, tài chính...), ưu tiên từng tham gia hoặc phối hợp triển khai các sáng kiến phân tích dữ liệu và AI/ML.
• Kinh nghiệm làm việc hiệu quả trong môi trường liên chức năng, có thể giao tiếp linh hoạt giữa nhóm kỹ thuật và nhóm nghiệp vụ, nắm được cách hoạt động của cả hai.
• Hiểu sâu sắc ngành tài chính - ngân hàng và các cơ hội/khó khăn đặc thù trong ứng dụng dữ liệu và AI/ML vào vận hành, kinh doanh.Trình độ học vấn & Kỹ thuật
• Tốt nghiệp đại học các ngành kinh tế, tài chính, toán kinh tế, thống kê, vận hành, hệ thống thông tin quản lý, hoặc các lĩnh vực liên quan.
• Có kiến thức nền tảng tốt về phân tích dữ liệu, thống kê, trực quan hóa dữ liệu và các khái niệm cơ bản về học máy (machine learning).
• Có khả năng sử dụng một số công cụ cơ bản như SQL, Excel nâng cao, Power BI/Tableau là lợi thế.
• Có kinh nghiệm làm việc trong môi trường Agile là điểm cộng.
Kinh nghiệm về nghiệp vụ và dữ liệu
• Đối với vị trí AT tại Khối Bán lẻ: cần hiểu các sản phẩm dịch vụ tài chính cá nhân (tín dụng, huy động, thẻ...), đặc điểm hành vi của KHCN, các chiến dịch bán chéo và
chăm sóc khách hàng, cũng như các chỉ tiêu kinh doanh và vận hành của Khối.
• Đối với vị trí AT tại Khối Khách hàng Doanh nghiệp: cần nắm được quy trình cấp tín dụng, đánh giá tài chính doanh nghiệp,
quản lý quan hệ khách hàng doanh nghiệp, dòng tiền và nhu cầu tín dụng đặc thù.
• Đối với AT tại các Khối Vận hành, Tài chính, Nhân sự, ...: cần hiểu quy trình và chỉ số vận hành, khung kế hoạch tài chính, hoặc quy trình quản lý nguồn lực và nhân sự - tuỳ theo từng đơn vị.