Review Highlights
Cập nhật 13/12/2025
Ưu điểm
Nhược điểm
M1. Thực hiện tính toán, phân tích và theo dõi các chỉ tiêu CAR, RWA, RROE theo quy định của NHNN (phương pháp tiêu chuẩn và phương pháp nâng cao) và Basel. Phân tích biến động CAR/RWA, đánh giá nguyên nhân biến động RWA từng khối, danh mục & KH.
Thực hiện các báo cáo định kỳ và phân tích phục vụ Ban lãnh đạo, NHNN.
2. Tìm hiểu, nghiên cứu các sản phẩm, nghiệp vụ ngân hàng và cấu trúc dữ liệu liên quan; đề xuất yêu cầu xây dựng và phát triển Data Mart phục vụ tính toán, phân tích và quản trị CAR/RWA.
3. Tham gia rà soát, đánh giá chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu trên DWH; đề xuất bổ sung, chuẩn hóa các trường dữ liệu phục vụ tính toán, phân tích CAR/RWA và đáp ứng yêu cầu của các sản phẩm mới.
4. Nghiên cứu các quy định của NHNN (Thông tư 41, Thông tư 14 và các quy định liên quan) cùng các chuẩn mực Basel; tham gia xây dựng phương pháp tính toán RWA đối với rủi ro tín dụng, phát triển các công cụ tính toán phục vụ phân tích và mô phỏng danh mục.
Thực hiện phân tích nghiệp vụ, xây dựng BRD, kiểm thử (UAT) và phối hợp triển khai hệ thống tính toán tự động.
5. Xây dựng dashboard, báo cáo quản trị và tự động hóa quy trình khai thác dữ liệu, tính toán và báo cáo bằng SQL, Python, Power BI hoặc các công cụ phân tích dữ liệu khác; đảm bảo chất lượng dữ liệu và thời gian cung cấp báo cáo.
6. Thực hiện phân tích chuyên sâu về danh mục, khách hàng và khoản vay; đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến RWA, nhận diện cơ hội tối ưu RWA và nâng cao hiệu quả sử dụng vốn của Ngân hàng.
7. Tham gia các dự án Basel và các dự án chuyển đổi liên quan đến quản trị rủi ro; nghiên cứu các quy định mới của NHNN/Basel, để xuất cải tiến phương pháp tính toán, quy trình, mô hình dữ liệu và các công cụ phân tích.
8. Chia sẻ kiến thức, hướng dẫn và hỗ trợ các thành viên trong nhóm về nghiệp vụ, dữ liệu và công cụ phục vụ công việc.
Yêu cầu
1. Trình độ đào tạo
- Tốt nghiệp đại học các chuyên ngành về Tài chính ngân hàng, Toán Tài chính, Tài chính doanh nghiệp, Hệ thống thông tin quản lý, Kinh tế đối ngoại... và các chuyên ngành liên quan
- FRM là một lợi thế
2. Kiến thức/ Chuyên môn có liên quan
- Có kiến thức về sản phẩm ngân hàng, quản trị rủi ro hoặc tài chính.
- Có hiểu biết về Basel II/Basel III là một lợi thế.
- Có tư duy phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề.
- Kiến thức về vòng đời phát triển hệ thống và phân tích nghiệp vụ là lợi thế.
3. Các kỹ năng
- Advance Microsoft Excel, Word, Power Point
- Sử dụng thuần thục SQL.
- Có khả năng sử dụng Python để xử lý dữ liệu là lợi thế.
- Có kinh nghiệm sử dụng Power BI hoặc các công cụ BI khác là lợi thế.
- Có khả năng phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
4. Các kinh nghiệm liên quan
- Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm một hoặc nhiều lĩnh vực sau Data Analyst (DA), Business Intelligence (BI), Business analyst (BA), Risk Analytics, Credit risk, Basel/Risk management
- Có kinh nghiệm phân tích dữ liệu, làm việc với dữ liệu lớn và tự động hóa báo cáo
5. Các năng lực cốt lõi
- Strong analytical thinking.
- Data-driven mindset.
- Khả năng tự tìm hiểu và làm việc với dữ liệu.
- Có đam mê với dữ liệu, sản phẩm ngân hàng và các bài toán phân tích.
- Chủ động và sáng tạo trong công việc.
Quyền lợi:
- Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực
- Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ)
- Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ
- Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc, được hưởng chế độ dư lịch lẻ
- Bảo hiểm bắt buộc theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV tùy theo cấp bậc và thời gian công tác
- Được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí
- Thời gian làm việc: từ thứ 2 – thứ 6 & sáng thứ 7
- Môi trường làm việc năng động, thân thiện, có nhiều cơ hội học đào tạo, học hỏi và phát triển; được tham gia nhiều hoạt động văn hóa thú vị (cuộc thi về thể thao, tài năng, hoạt động teambuilding...)
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) được thành lập ngày 12 tháng 8 năm 1993, là một trong những ngân hàng thương mại cổ phần có lịch sử lâu đời ở Việt Nam. Sau 28 năm hoạt động, VPBank đã phát triển mạng lưới lên 233 chi nhánh/phòng giao dịch với đội ngũ gần 25.000 cán bộ nhân viên tại thời điểm ngày 30 tháng 6 năm 2021. Hết năm 2020, tổng thu nhập hoạt động của VPBank đạt 39.000 tỷ đồng. Lợi nhuận trước thuế của VPBank năm 2020 đạt mức 13.019 tỷ đồng, hoàn thành 127,5% kế hoạch và tăng 26,1% so với năm 2019, xếp thứ 4 trong các ngân hàng tại Việt Nam. Năm 2023 VPBank đạt lợi nhuận đạt 24.000 tỷ đồng.
Chính sách bảo hiểm
Các hoạt động ngoại khóa
Lịch sử thành lập
Mission
Tiên phong đổi mới, nâng tầm chất lượng dịch vụ tài chính vượt trội cho khách hàng và đối tác, phát triển hiệu quả mang lại các giá trị thịnh vượng bền vững cho cổ đông, cộng đồng và xã hội.
Cập nhật 13/12/2025
Ưu điểm
Nhược điểm
cty ổn, lương cao, công việc mệt
Tuyệt, hòa đồng, đồng nghiệp support nhiệt tình, quản lý có tâm
Môi trường năng động, phù hợp các bạn mới ra trường
Trưởng phòng phân tích dữ liệu (Data Analyst) là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn. Trong lĩnh vực này cơ hội việc làm với các công việc liên quan như Data Analyst, Data science cũng rất đa dạng.
Trưởng phòng phân tích dữ liệu Data Analyst cần thu thập các dữ liệu cần thiết đến từ nhiều nguồn khác nhau, như mạng xã hội, mẫu khảo sát, ý kiến khách hàng... Các dữ liệu ở đây có thể dưới đa dạng hình thức (số, chữ, kí tự). Việc tiếp nhận đầy đủ dữ liệu liên quan đến vấn đề cần nghiên cứu trên mọi nền tảng giúp quá trình phân tích, xử lý đi đúng hướng. Qua đó, họ sẽ đi đúng hướng, đảm bảo tính chính xác khi triển khai dự án.
Các dữ liệu sau khi được Trưởng phòng phân tích dữ liệu thu thập về được chắt lọc bằng các công cụ, máy móc chuyên dụng nhằm tìm ra bộ dữ liệu có ý nghĩa trong tương lai. Các dụng cụ máy móc phân tích dữ liệu thô thường sử dụng: SPSS, SQL & STATA... Kết quả các dữ liệu ban đầu được thống kê chính xác, "biểu diễn" ở dạng biểu đồ, hình ảnh trực quan để người dùng dễ nắm bắt.
Qua các con số thống kế được trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, nhiệm vụ tiếp theo của Data Analyst là đưa ra dự báo, nắm bắt các xu hướng trong tương lai. Các dự báo đưa ra càng thực tế càng có lợi cho doanh nghiệp và khách hàng. Đặc biệt trong các chiến dịch marketing, các kết quả dự báo có thể ảnh hưởng lớn đến doanh số trong doanh nghiệp. Bởi lẽ, các nhà phân tích dữ liệu dựa vào các dự đoán để đưa ra những phương án tối ưu nhất dành cho từng kết quả.
Quá trình thiết kế báo cáo đòi hỏi Trưởng phòng phân tích dữ liệu phải vận dụng kỹ năng tư duy và visualize để chuyển đổi dữ liệu từ dạng số thành các biểu đồ trực quan. Chuyên viên có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ như Bi Tool, Excel để cải thiện năng suất khi làm báo cáo. Một báo cáo hoàn chỉnh phải có visual trực quan, dễ hiểu để các phòng ban khác có thể dựa vào đó để làm cơ sở cho các quyết định.
Lương cơ bản
Lương bổ sung
Tìm hiểu cách trở thành Trưởng phòng Phân Tích Dữ Liệu, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Trưởng phòng phân tích dữ liệu cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Bằng cấp và chuyên ngành: Yêu cầu ứng viên mới tốt nghiệp, có trình độ học vấn liên quan đến khoa học dữ liệu, thống kê, khoa học máy tính hoặc lĩnh vực tương tự có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ. Hiểu biết sâu về phân tích dữ liệu, thống kê, và các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc R.
Kiến thức về data: Ứng viên nên có hiểu biết về cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn SQL, có kiến thức về lập trình và xử lý dữ liệu, đặc biệt là sử dụng Python, có hiểu biết cơ bản về các khái niệm toán học và thống kê liên quan đến phân tích dữ liệu.
Kỹ năng phân tích logic: Đây là kỹ năng được cho là quan trọng nhất của một Data analyst khi làm việc với những con số và dữ liệu khô khan. Có thể khả năng phân tích logic của Data analyst Intern còn hạn chế nhưng ít nhất cũng cần nắm được cơ bản để hỗ trợ nhân viên chính thức, nhanh chóng tìm ra ý nghĩa, insight ẩn sau dữ liệu. Nhờ đó, doanh nghiệp sẽ nhìn nhận được vấn đề gốc rễ để có định hướng phát triển rõ ràng.
Kỹ năng giải quyết vấn đề: Trưởng phòng phân tích dữ liệu thường phải giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu. Do đó, kỹ năng giải quyết vấn đề là rất quan trọng. Bạn cần có khả năng suy nghĩ logic, xử lý công việc tỉ mỉ, phân tích thông tin và đưa ra các giải pháp tối ưu dựa trên những thông tin (data) có được.
Kỹ năng tư duy logic Đây là kỹ năng quan trọng nếu muốn trở thành một Trưởng phòng phân tích dữ liệu. Khả năng tư duy đóng vai trò trong việc khai thác và phân tích dữ liệu hay tìm kiếm các lỗ hổng trong tệp dữ liệu. Qua đó, Data Analyst mới có thể dễ dàng phân tích và diễn giải các biểu đồ, dữ liệu số đã phân tích một cách chính xác và thực tế.
Sử dụng thành tạo các công cụ phân tích
Trưởng phòng phân tích dữ liệu cần có kiến thức về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và khả năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Sau khi dữ liệu được làm sạch, Trưởng phòng phân tích dữ liệu cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phân tích dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm: Python, R, SQL, Tableau, Power BI,... và những công cụ phân tích dữ liệu khác tuỳ vào mục đích phân tích dữ liệu.
Kinh nghiệm
Ưu tiên ứng viên có 2 - 3 năm kinh nghiệm trong ngành phân tích dữ liệu. Có kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan Có kinh nghiệm tạo báo cáo, trang tổng quan và bản trình bày để hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt và sử dụng toán học, công cụ trực quan hóa dữ liệu, chuyển đổi khối lượng lớn dữ liệu phức tạp thành giải pháp.
Lộ trình thăng tiến của Trưởng phòng phân tích dữ liệu có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
Mức lương: 3 - 5 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Database Administrator (Thực tập sinh quản trị cơ sở dữ liệu) là một vị trí thực tập trong lĩnh vực quản trị cơ sở dữ liệu. Người làm công việc này thường là sinh viên hoặc người mới bắt đầu trong ngành công nghệ thông tin hoặc hệ thống thông tin và đang tìm hiểu về quản trị cơ sở dữ liệu.
>> Đánh giá: Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu,Thực tập sinh Quản trị cơ sở dữ liệu là một trong những vị trí được đánh giá tương đối phức tạp và đòi hỏi nhiều kỹ năng. Theo đó, vai trò Thực tập sinh Quản trị cơ sở dữ liệu đó là hỗ trợ thực hiện các phân tích, đánh giá dữ liệu quan trọng cho các hoạt động của doanh nghiệp. Là công việc thu hút rất nhiều ứng viên trẻ mới ra trường bởi mức lương hấp dẫn và lộ trình phát triển rộng mở.
>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh DBA lương cao
Mức lương: 7 - 12 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 3 năm
Quản trị dữ liệu chịu trách nhiệm quản lý và duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu của một tổ chức hoặc doanh nghiệp. Công việc của họ là đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu hoạt động một cách hiệu quả, an toàn và đáng tin cậy. Điều này bao gồm việc thiết lập cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất, sao lưu dữ liệu định kỳ, và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ khỏi các rủi ro bảo mật.
>> Đánh giá: Để trở thành một quản trị cơ sở dữ liệu bạn phải đáp ứng được các yêu cầu rất khắt khe về mặt kiến thức như việc sử dụng và kiến thức sử dụng về phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu như Oracle và các phần mềm quản trị khác, kiến thức về phần mềm để có thể hoàn thành công việc thật tốt.
>> Xem thêm: Việc làm Quản trị dữ liệu lương cao
Mức lương: 10 - 20 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 3 - 5 năm
Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh là những chuyên viên có khả năng chuyển đổi hình ảnh sang dạng kỹ thuật số và thực hiện các thao tác cần thiết để nhận được một số kết quả nhất định. Công việc của những nhân viên này là rất quan trọng trong việc tạo ra những hình ảnh đẹp và chất lượng cao cho công việc thiết kế, marketing, quảng cáo hay hoạt hình
>> Đánh giá: Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và chỉnh sửa những hình ảnh tuyệt vời. Với sự am hiểu sâu sắc về phần mềm Photoshop và kỹ năng xử lý dữ liệu, họ có khả năng tạo ra những hình ảnh đẹp và ấn tượng. Công việc này không chỉ mang lại niềm vui trên công việc mà còn là cơ hội để phát triển tài năng sáng tạo của bạn.
>> Xem thêm: Việc làm Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh đang tuyển dụng
Mức lương: 20 - 40 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 5 - 8 năm
Trưởng phòng phân tích dữ liệu là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn.
>> Đánh giá: Hiện nay, nhu cầu về nhân lực trong ngành phân tích dữ liệu đang ngày càng tăng, đặc biệt là nhân lực có kỹ năng phân tích tốt. Sự thiếu hụt về nhân lực trong ngành này không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà là hầu hết các quốc gia trên thế giới. Dù Trưởng phòng phân tích dữ liệu là một trong những ngành khát nhân lực nhất hiện nay nhưng hiện tại vẫn còn trống rất nhiều vị trí đo kỹ năng chưa đủ đáp ứng. Đây chính là cơ hội cho bạn.
>> Xem thêm: Việc làm Trưởng phòng phân tích dữ liệu đang tuyển dụng
Một chuyên gia về Data analyst không chỉ cần có kiến thức về công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu, mà còn cần hiểu sâu về lĩnh vực mà dữ liệu đó thuộc về. Khi làm việc trong một lĩnh vực cụ thể như tài chính, y tế, Marketing,... hiểu về lĩnh vực đó giúp các chuyên gia đưa dữ liệu vào ngữ cảnh thích hợp, định nghĩa các khái niệm, đặt câu hỏi phù hợp, tạo ra các phân tích có ý nghĩa trong ngữ cảnh.
Trong một môi trường làm việc mà công nghệ, kỹ thuật cải tiến liên tục, thì kỹ năng học hỏi và thích ứng đóng vai trò rất quan trọng. Kỹ năng học nhanh cho phép Trưởng phòng phân tích dữ liệu nắm bắt và hiểu sâu về các công nghệ, công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mới. Điều này cũng giúp họ áp dụng những kỹ năng mới vào công việc của mình và nhanh chóng thích ứng với môi trường làm việc thay đổi.
Dù cho một người có kỹ năng phân tích dữ liệu vượt trội, nhưng nếu thiếu khả năng giao tiếp hiệu quả, khả năng chuyển đổi những phân tích thành thông tin hữu ích cho người khác sử dụng sẽ bị hạn chế. Một chuyên gia phân tích dữ liệu cần có khả năng diễn giải những khái niệm phức tạp thành những thông tin dễ hiểu cho những người không chuyên. Điều này đòi hỏi khả năng truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và mạch lạc.
Hiểu biết thống kê cung cấp khả năng hiểu về các khái niệm cơ bản như phương sai, độ lệch chuẩn, phân phối xác suất,... Giúp các Trưởng phòng phân tích dữ liệu có thể mô tả và đo lường dữ liệu một cách chính xác. Đồng thời xác định mối quan hệ, sự tương quan giữa các biến trong dữ liệu, đánh giá mức độ mạnh yếu của mối quan hệ đó.
Để có thể trở thành Giám đốc phân tích dữ liệu, bạn cần phải rèn luyện cho mình khả năng cẩn trọng trong từng dòng code được viết ra, vì đôi khi chỉ sai lệch một dấu cách nhỏ cũng có thế khiến câu lệnh viết ra bị sai so với mục đích ban đầu. Hơn thế nữa, kĩ năng tập trung cao độ khi phân tích các con số cũng đóng vai trò quan trọng không kém vì một chút lơ đãng cũng có thế khiến bạn có thể làm lại từ đầu.
Đọc thêm:
Tính năng đăng nội dung chưa được mở
Note8.vn đang hoàn thiện thủ tục cấp phép mạng xã hội. Trong thời gian này, bạn vẫn có thể xem nội dung và sử dụng các tiện ích khác.