Phó Phòng Phân Tích Dữ Liệu

Trình độ chuyên môn
- Tốt nghiệp Đại học hệ đào tạo chính quy trở lên chuyên ngành Khoa học dữ liệu, CNTT, Toán - Thống kê, Kinh tế lượng, Tài chính - Ngân hàng hoặc lĩnh vực tương đương; ưu tiên Thạc sĩ hoặc chứng chỉ quốc tế về Data Science, Machine Learning, Agile Project Management.
- Am hiểu nghiệp vụ ngân hàng và các chỉ số kinh doanh cốt lõi (giá trị vòng đời khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ rời bỏ, nợ xấu, hiệu quả chiến dịch).
- Am hiểu đặc thù dữ liệu ngân hàng (giao dịch, hành vi khách hàng, tín dụng, rủi ro, vận hành) và kiến trúc dữ liệu (Data Lake, Data Warehouse, Data Mart).
- Thành thạo Python, SQL; vững kiến thức Machine Learning/Deep Learning (Scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch).
- Hiểu quy trình triển khai và vận hành mô hình (CRISP-ML(Q), MLOps, MLflow, Airflow).
- Đánh giá mô hình về chỉ số kỹ thuật (AUC, F1-score, lift) và giá trị kinh doanh mang lại.
Kinh nghiệm
- Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu, machine learning hoặc AI, trong đó ít nhất 2 năm quản lý nhóm hoặc dẫn dắt dự án phân tích dữ liệu.
- Đã trực tiếp dẫn dắt các use case từ bài toán kinh doanh đến triển khai thực tế, có kết quả đo lường được bằng chỉ số kinh doanh (doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ rời bỏ, nợ xấu, chi phí vận hành...).
- Kinh nghiệm với các bài toán ngân hàng như chấm điểm khách hàng, dự đoán hành vi, khuyến nghị sản phẩm và bán chéo, giữ chân khách hàng, quản lý rủi ro.
- Kinh nghiệm thiết kế thử nghiệm và đo lường hiệu quả giải pháp (A/B test, nhóm đối chứng, uplift).
- Kinh nghiệm làm việc trực tiếp với các khối kinh doanh và trình bày kết quả trước lãnh đạo cấp cao.
- Ưu tiên ứng viên chứng minh được tác động của mình bằng case study cụ thể kèm số liệu.
Tư duy và hành vi tương tác giữa các cá nhân
- Tư duy kinh doanh: bắt đầu từ vấn đề kinh doanh, không bắt đầu từ thuật toán; theo đuổi chuỗi Data → Insight → Action → Impact.
- Định hướng kết quả: chịu trách nhiệm về giá trị thực tế mà giải pháp mang lại, không chỉ về mô hình.
- Kể chuyện bằng dữ liệu: trình bày rõ ràng, thuyết phục; truyền đạt nội dung kỹ thuật bằng ngôn ngữ kinh doanh.
- Khả năng tạo ảnh hưởng: thuyết phục các khối nghiệp vụ và lãnh đạo áp dụng giải pháp dữ liệu vào quy trình.
- Tổ chức, điều phối đội nhóm hiệu quả;
hợp tác tốt với các đơn vị nghiệp vụ, IT và quản lý cấp cao;
tinh thần sẵn sàng chia sẻ/hướng dẫn.