Mô tả công việc

• Xây dựng, giám sát và tự động hóa các báo cáo thống kê định kỳ hoặc đột xuất theo yêu cầu của NHNN.

• Thực hiện lập, tổng hợp và gửi các báo cáo thống kê định kỳ, đột xuất theo yêu cầu của Ngân hàng Nhà nước.

• Theo dõi, cập nhật và triển khai các văn bản quy định của NHNN liên quan đến chế độ báo cáo thống kê.

• Phối hợp với các đơn vị nghiệp vụ, CNTT và dữ liệu để thu thập, đối chiếu và xử lý số liệu báo cáo.

• Kiểm tra, rà soát và đảm bảo tính đầy đủ, chính xác của dữ liệu báo cáo trước khi gửi NHNN.

• Phân tích nguyên nhân biến động số liệu, thực hiện đối chiếu và giải trình khi có yêu cầu từ NHNN.

• Tham gia xây dựng, cải tiến hệ thống báo cáo, tự động hóa quy trình khai thác dữ liệu phục vụ báo cáo thống kê.

• Đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng dữ liệu và giảm thiểu rủi ro sai sót trong công tác báo cáo.

• Thực hiện các công việc khác theo phân công của lãnh đạo đơn vị.

Yêu cầu ứng viên

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các ngành Tài chính, Ngân hàng, Toán kinh tế, Thống kê, Khoa học dữ liệu, hệ thống thông tin quản lý hoặc các chuyên ngành liên quan

• Kỹ năng phân tích và kiểm soát số liệu tốt

• Có kinh nghiệm xây dựng kho dữ liệu hoặc hệ thống báo cáo quản trị. Có kiến thức về Data Warehouse, ETL, Power BI

• Thành thạo Excel (bắt buộc), SQL, Python.

Phân tích kỹ năng cần có

Phân tích kỹ năng cho vị trí Chuyên viên/CVCC Báo cáo thống kê tại PGBank

1. Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật – BẮT BUỘC)

Tin tuyển dụng nêu rất rõ các công cụ kỹ thuật cần có. Đây là vị trí đòi hỏi năng lực kỹ thuật khá cao so với một chuyên viên báo cáo thông thường trong ngân hàng.

Kỹ năng	Mức yêu cầu	Mô tả chi tiết
Excel	Bắt buộc – Thành thạo	Pivot Table, Power Query, hàm nâng cao (SUMIFS, INDEX/MATCH, XLOOKUP), biểu đồ động, VBA macro là lợi thế lớn
SQL	Thành thạo	SELECT, JOIN, GROUP BY, CTE, Window Functions, khả năng viết query trên data warehouse lớn
Python	Thành thạo	pandas, openpyxl để xử lý Excel tự động, xây dựng pipeline báo cáo đơn giản
Power BI	Có kiến thức	Dashboard, DAX cơ bản, kết nối SQL Server/Oracle
Data Warehouse/ETL	Có kinh nghiệm	Hiểu mô hình Star/Snowflake, luồng dữ liệu từ core banking đến kho dữ liệu

2. Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng (Domain Knowledge)

Đây là phần quan trọng không kém kỹ năng kỹ thuật:

Hệ thống báo cáo NHNN: Nắm các Thông tư, Quyết định về chế độ báo cáo thống kê (Thông tư 14/2017/TT-NHNN về chế độ báo cáo thống kê, các biểu mẫu 01–07...)
Cấu trúc dữ liệu ngân hàng: Dư nợ, huy động, tỷ giá, lãi suất, phân loại nợ theo CIC, Basel II/III
Core banking: Hiểu các hệ thống như T24, FSS, hoặc hệ thống nội bộ của PGBank
Quy trình kiểm soát: Tính chính xác của báo cáo quyết định uy tín ngân hàng với cơ quan quản lý

3. Soft Skills (Kỹ năng mềm)

Tỉ mỉ, chính xác: Sai một con số có thể ảnh hưởng đến cả hệ thống báo cáo
Tư duy phản biện: Phân tích nguyên nhân biến động số liệu là yêu cầu thường xuyên
Khả năng phối hợp: Làm việc với IT, Data, các phòng ban nghiệp vụ
Quản lý thời gian: Báo cáo NHNN thường có deadline cứng
Khả năng chịu áp lực: Báo cáo đột xuất có thể yêu cầu trong 24–48 giờ

4. Chứng chỉ gợi ý (không bắt buộc nhưng là lợi thế)

Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)
Google Data Analytics Certificate
Chứng chỉ FRM hoặc CFA (nếu muốn chuyển hướng quản trị rủi ro)
Chứng chỉ SQL của Oracle/Hadoop/Snowflake
Coursera/edX: Data Engineering, ETL Pipeline courses

5. So sánh mức độ yêu cầu với vị trí Báo cáo thông thường

Tiêu chí	Báo cáo thường	Vị trí tại PGBank
Excel	Cơ bản – Trung cấp	Nâng cao + VBA
SQL	Không yêu cầu	Bắt buộc
Python	Không yêu cầu	Bắt buộc
Power BI/BI Tool	Không yêu cầu	Có kiến thức
Data Warehouse	Không yêu cầu	Có kinh nghiệm
Kiến thức NHNN	Cơ bản	Sâu về chế độ báo cáo thống kê

→ Đây là vị trí "data-oriented" hơn so với báo cáo tài chính truyền thống, phù hợp với ứng viên yêu thích kết hợp giữa tài chính ngân hàng và công nghệ dữ liệu.

Chuẩn bị phỏng vấn

Hướng dẫn phỏng vấn vị trí Chuyên viên/CVCC Báo cáo thống kê – PGBank

Quy trình phỏng vấn dự kiến (3–4 vòng)

Vòng 1: HR Phone Screen / Sơ tuyển hồ sơ (15–30 phút)

Giới thiệu bản thân, kinh nghiệm liên quan
Mức lương kỳ vọng, thời gian có thể đi làm
Xác nhận các kỹ năng theo JD: SQL, Python, Power BI

Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn kỹ thuật (60–90 phút) Phòng IT hoặc Trưởng phòng Dữ liệu:

Test SQL trực tiếp (viết query trên giấy/máy)
Test Python (xử lý một bảng dữ liệu mẫu)
Test Excel nâng cao
Bài tập phân tích dữ liệu nhỏ (case study)

Vòng 3: Phỏng vấn nghiệp vụ ngân hàng (60 phút) Trưởng/Phó phòng Báo cáo hoặc Ban Giám đốc:

Câu hỏi về chế độ báo cáo NHNN
Tình huống: xử lý số liệu sai, deadline gấp
Kinh nghiệm xây dựng hệ thống báo cáo

Vòng 4: Phỏng vấn với lãnh đạo cấp cao / Ban Giám đốc (30–45 phút)

Định hướng nghề nghiệp
Tính cách, văn hóa fit
Thương lượng cuối cùng về lương

Câu hỏi hay gặp theo từng vòng

Vòng kỹ thuật

SQL:

"Viết query tính tổng dư nợ theo từng chi nhánh, nhóm theo loại khách hàng trong quý vừa rồi"
"Sự khác biệt giữa INNER JOIN, LEFT JOIN, FULL OUTER JOIN khi nào dùng?"
"Window Functions: ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() khác nhau thế nào?"
"Làm thế nào để tối ưu query chạy chậm trên bảng 10 triệu record?"

Python:

"Làm sao để đọc 50 file Excel và ghép lại thành 1 bảng?"
"Pandas: merge, concat, join khác nhau thế nào?"
"Viết hàm tự động phát hiện outlier trong dữ liệu tài chính"

Excel nâng cao:

"INDEX/MATCH vs VLOOKUP, khi nào dùng cái nào?"
"Pivot Table: Calculated Field, Slicer, Timeline"
"Power Query: Transform data từ nhiều nguồn"

Vòng nghiệp vụ

"Bạn biết gì về Thông tư 14/2017/TT-NHNN?"
"Quy trình gửi báo cáo NHNN của ngân hàng bạn trước đây như thế nào?"
"Nếu phát hiện số liệu báo cáo sai sau khi đã gửi NHNN, bạn xử lý ra sao?"
"Làm thế nào để tự động hóa quy trình báo cáo từ core banking ra file gửi NHNN?"
"Phân tích nguyên nhân dư nợ tăng đột biến 20% trong 1 tháng – cách tiếp cận?"
"Data Warehouse của bạn trước đây có cấu trúc thế nào?"

Vòng HR / Hành vi

"Tại sao bạn muốn làm việc tại PGBank?"
"Điểm yếu lớn nhất của bạn là gì?"
"Mô tả một lần bạn phát hiện sai sót nghiêm trọng trong dữ liệu"
"Bạn xử lý thế nào khi deadline gấp mà dữ liệu chưa đầy đủ?"
"Mức lương kỳ vọng của bạn?"

Tips chuẩn bị quan trọng

✅ Mang theo portfolio: Code SQL mẫu, dashboard Power BI đã làm, script Python tự động hóa

✅ Đọc trước website PGBank: PGBank là ngân hàng thuộc Tập đoàn Xăng dầu Petrolimex – hiểu đặc thù ngân hàng có vốn nhà nước/doanh nghiệp lớn

✅ Chuẩn bị 2–3 câu chuyện STAR: Tình huống thực tế bạn đã xử lý dữ liệu sai, deadline gấp, phối hợp liên phòng ban

✅ Dress code: Smart casual hoặc vest đơn giản (áo sơ mi + quần âu), không cần quá formal trừ vòng Ban Giám đốc

✅ Không nên: Nói xấu ngân hàng cũ, đưa ra mức lương quá cao ngay vòng đầu

❌ Tránh sai lầm: Ứng viên nhiều người bị loại vì không biết cách diễn đạt quy trình ETL/Warehouse một cách rõ ràng

Lộ trình ôn thi

Lộ trình ôn tập & chuẩn bị trong 1–2 tuần

Tuần 1: Nền tảng kỹ thuật

Ngày 1–2: SQL nâng cao (4–6 giờ)

Tài liệu: SQL Murder Mystery, LeetCode SQL, Mode Analytics SQL Tutorial
Trọng tâm: CTE, Window Functions, GROUP BY nâng cao, JOIN phức tạp
Bài tập thực hành: Viết query tính toán các chỉ tiêu tín dụng (dư nợ theo ngành, theo kỳ hạn, theo chi nhánh)

Ngày 3–4: Python cho phân tích dữ liệu (4–6 giờ)

Tài liệu: Python for Data Analysis (Wes McKinney), Kaggle Pandas tutorial
Trọng tâm: pandas (merge, groupby, pivot), openpyxl để đọc/ghi Excel, matplotlib cơ bản
Mini-project: Tự động đọc file Excel báo cáo từ 10 chi nhánh, ghép lại và xuất file tổng

Ngày 5–7: Excel & Power BI (4–6 giờ)

Excel: Power Query, Pivot Table nâng cao, VBA cơ bản (record macro)
Power BI: DAX cơ bản (CALCULATE, SUMX, FILTER), Dashboard mẫu
Tài liệu: Microsoft Learn (miễn phí), SQLBI.com

Tuần 2: Nghiệp vụ ngân hàng & hệ thống dữ liệu

Ngày 8–9: Chế độ báo cáo NHNN (6–8 giờ)

Đọc kỹ: Thông tư 14/2017/TT-NHNN (chế độ báo cáo thống kê)
Tài liệu: Thông tư 39/2016, Thông tư 41/2016 về cho vay
Biểu mẫu: Tìm hiểu các biểu 01–07 trong báo cáo thống kê tín dụng
Nguồn: Trang chủ NHNN, thuvienphapluat.vn

Ngày 10–11: Data Warehouse & ETL (4–6 giờ)

Khái niệm: Star Schema, Snowflake Schema, Slowly Changing Dimensions
ETL: Hiểu quy trình Extract-Transform-Load
Tài liệu: Data Warehouse Toolkit (Kimball), Google Data Engineer Certificate

Ngày 12–14: Ôn tập tổng hợp & Mock Interview (4–6 giờ)

Tổng hợp kiến thức, luyện trả lời câu hỏi phỏng vấn
Tự thực hành phỏng vấn trước gương hoặc với bạn bè
Chuẩn bị 2–3 câu chuyện STAR

Tài liệu tham khảo gợi ý

Miễn phí:

SQL: Mode Analytics, W3Schools SQL, HackerRank SQL Easy/Medium
Python: Kaggle Free Courses, Google Python Class
Power BI: Microsoft Learn, SQLBI (Marco Russo)
NHNN: Trang chủ NHNN, Thư viện pháp luật

Trả phí (nếu có thời gian):

Coursera: Google Data Analytics Professional Certificate
Udemy: Python for Finance, SQL for Data Analysis
Pluralsight: Data Warehouse path

Checklist trước ngày phỏng vấn

[ ] Đã đọc hiểu Thông tư 14/2017/TT-NHNN
[ ] Đã ôn 20 câu SQL cơ bản và nâng cao
[ ] Đã viết được 1 script Python xử lý file Excel
[ ] Đã chuẩn bị 1 dashboard Power BI mẫu để demo
[ ] Đã tìm hiểu về PGBank (cổ đông, chiến lược, sản phẩm chính)
[ ] Đã chuẩn bị 3 câu chuyện STAR
[ ] Đã chuẩn bị 2–3 câu hỏi để hỏi ngược nhà tuyển dụng

Tư vấn nghề nghiệp

Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí Báo cáo thống kê ngân hàng

Lộ trình thăng tiến tiêu biểu

Chuyên viên (1–3 năm)
   ↓
Chuyên viên cao cấp – CVCC (3–6 năm)
   ↓
Phó phòng / Trưởng nhóm Báo cáo (6–8 năm)
   ↓
Trưởng phòng Dữ liệu / Báo cáo (8–12 năm)
   ↓
Phó Giám đốc Khối Dữ liệu / Ban Giám đốc (12+ năm)

Lưu ý: Đây là lộ trình trung bình ngành. Người có năng lực kỹ thuật mạnh + ngoại ngữ tốt có thể đi nhanh hơn.

Hướng phát triển chuyên sâu (Career Path ngang)

Từ vị trí Báo cáo thống kê, bạn có thể rẽ sang nhiều hướng:

Data Engineer: Tập trung xây dựng hệ thống ETL, Pipeline dữ liệu
BI Analyst / BI Manager: Chuyên sâu về Power BI, Tableau, Looker
Quản trị rủi ro (Risk): Dùng nền tảng dữ liệu chuyển sang phòng Quản trị rủi ro
Data Analyst cao cấp: Sang các fintech, công ty tài chính lớn
Phân tích tín dụng: Chuyển sang khối Tín dụng nếu có thêm chứng chỉ

Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (ước lượng tham khảo)

⚠️ Lưu ý quan trọng: Mức lương dưới đây là ước lượng tham khảo cho ngành ngân hàng Việt Nam 2024–2025. Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm. PGBank là ngân hàng cổ phần có quy mô vừa, mức lương có thể khác so với nhóm Big 4 (VCB, CTG, BIDV, Techcombank).

Cấp bậc	Kinh nghiệm	Mức lương ước lượng (gross/tháng)
Chuyên viên	1–3 năm	15 – 22 triệu
CVCC	3–6 năm	22 – 35 triệu
Phó phòng	6–10 năm	35 – 50 triệu
Trưởng phòng	8–12 năm	50 – 80 triệu

Yếu tố ảnh hưởng lương:

Kỹ năng kỹ thuật đặc biệt (Python, Cloud, Big Data): +10–30%
Chứng chỉ quốc tế (CFA, FRM, PL-300): +10–20%
Tiếng Anh tốt (giao tiếp với NHNN về báo cáo quốc tế): +5–15%
Đã làm ở ngân hàng lớn: +10–20%

Kỹ năng cần phát triển thêm trong 1–3 năm tới

Ưu tiên cao:

Cloud Data (AWS/Azure/GCP) – Xu hướng tất yếu, nhiều ngân hàng đang chuyển đổi
Big Data (Spark, Hadoop) – Xử lý dữ liệu lớn từ core banking
Data Governance – Quản trị chất lượng dữ liệu, ngày càng quan trọng

Ưu tiên trung bình: 4. Machine Learning cơ bản – Phát hiện bất thường trong dữ liệu 5. Tableau / Looker – Mở rộng công cụ BI 6. Tiếng Anh – Đọc tài liệu NHNN quốc tế, Basel

Lời khuyên thực tế cho người mới vào vị trí

Tháng đầu tiên: Học kỹ các quy định nội bộ của PGBank, hiểu cấu trúc bảng trong core banking
Tháng 2–3: Bắt đầu đề xuất cải tiến quy trình (đây là cách gây ấn tượng với sếp)
Tháng 4–6: Tham gia tích cực vào các dự án tự động hóa, BI
Sau 1 năm: Xét tăng lương/lên CVCC

Cảnh báo thực tế

⚠️ Vị trí này có áp lực deadline lớn, đặc biệt cuối tháng, cuối quý. Nếu bạn không chịu được áp lực chính xác dữ liệu → cân nhắc kỹ.

⚠️ PGBank là ngân hàng có vốn Petrolimex, quy mô nhỏ hơn Big 4. Cơ hội học hỏi đa dạng có thể ít hơn, nhưng bù lại áp lực cũng "dễ thở" hơn so với các ngân hàng lớn.

⚠️ Nếu bạn chỉ giỏi Excel mà không đầu tư SQL/Python, sẽ rất khó cạnh tranh trong 2–3 năm tới khi các ngân hàng đẩy mạnh chuyển đổi số.

Câu hỏi thường gặp

Em mới ra trường chuyên ngành Tài chính ngân hàng, không giỏi SQL và Python thì có nên ứng tuyển vị trí này không?

Theo JD, vị trí yêu cầu SQL và Python ở mức "thành thạo" – đây là rào cản lớn cho sinh viên mới ra trường. Tuy nhiên, có 2 trường hợp em vẫn nên thử: (1) Em đã tự học qua các công cụ này trong đồ án hoặc kỳ thực tập, (2) Em chấp nhận ứng tuyển ở mức Chuyên viên (không phải CVCC) và cam kết học nhanh trong 3–6 tháng đầu. Nếu không, em nên tìm vị trí Báo cáo tài chính hoặc Ngân quầng thuần túy trước để tích lũy kinh nghiệm, sau đó chuyển hướng. Một lộ trình hợp lý: 1–2 năm ở vị trí báo cáo thường → học SQL/Python song song → chuyển sang vị trí như của PGBank đang tuyển.

Mức lương kỳ vọng hợp lý cho vị trí CVCC Báo cáo thống kê tại Hà Nội là bao nhiêu?

Mức lương cho vị trí CVCC Báo cáo thống kê tại Hà Nội hiện nay (ước lượng tham khảo): khoảng 22–35 triệu gross/tháng đối với ngân hàng cỡ PGBank. Nếu ứng viên có thêm chứng chỉ quốc tế (PL-300, CFA Level 1) hoặc kinh nghiệm ở ngân hàng lớn hơn, có thể đề xuất 30–40 triệu. Lưu ý: mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm, bạn nên khảo sát trên VietnamWorks, ITViecNghiên, và các group Facebook về lương ngân hàng trước khi thương lượng. Tại PGBank, có thể hỏi HR về chính sách thưởng quý/cuối năm để có bức tranh tổng thể.

Tôi đang làm ở phòng Tín dụng, muốn chuyển sang phòng Báo cáo để phát triển theo hướng Data. Có khả thi không?

Hoàn toàn khả thi và đây là hướng chuyển khá phổ biến. Nền tảng tín dụng giúp bạn hiểu nghiệp vụ ngân hàng rất rõ – đây là lợi thế lớn so với ứng viên từ ngành IT thuần. Tuy nhiên bạn cần bổ sung: (1) SQL ở mức viết được query trên bảng vài triệu record, (2) Python cơ bản để xử lý Excel tự động, (3) Tìm hiểu Power BI hoặc Tableau. Mất khoảng 6–9 tháng tự học nếu mỗi ngày bỏ ra 1–2 giờ. Khi phỏng vấn, hãy nhấn mạnh: bạn hiểu sâu dữ liệu tín dụng (vì các báo cáo NHNN liên quan nhiều đến tín dụng), kết hợp với kỹ năng kỹ thuật đang học.

Làm báo cáo NHNN có áp lực lắm không? Công việc có nhàm chán không?

Áp lực ở mức trung bình-cao, đặc biệt vào các kỳ báo cáo định kỳ (ngày 10, 20, cuối tháng) và khi có báo cáo đột xuất. Có những đợt deadline gấp trong 24–48 giờ nếu NHNN yêu cầu. Tuy nhiên vị trí này không nhàm chán nếu bạn chủ động đề xuất cải tiến: tự động hóa quy trình, xây dựng dashboard, phân tích insight từ dữ liệu. Thực tế, nhiều người làm Báo cáo thống kê NHNN lâu năm vẫn phát triển được vì họ được tiếp xúc với dữ liệu toàn ngân hàng – đây là vị trí "biết nhiều nhất" trong ngân hàng. Nếu bạn thích dữ liệu, phân tích, tìm hiểu nguyên nhân thì đây là vị trí tốt.

PGBank là ngân hàng nhỏ, làm ở đây có cơ hội phát triển không?

PGBank là ngân hàng cổ phần có cổ đông chiến lược là Tập đoàn Xăng dầu Petrolimex – quy mô vừa, mạng lưới chi nhánh hẹp hơn Big 4. Có 2 mặt: (1) Thuận lợi: Bạn được làm nhiều việc hơn, tiếp xúc sâu với dữ liệu, ít bị phân mảnh như ở ngân hàng lớn. (2) Bất lợi: Lương có thể thấp hơn 10–20% so với ngân hàng lớn cùng cấp, ít chương trình đào tạo chính thức. Tuy nhiên, nếu bạn dùng 2–3 năm ở PGBank để xây dựng portfolio dữ liệu (dashboard, script tự động hóa, quy trình ETL) thì sau đó chuyển sang ngân hàng lớn hoặc fintech rất dễ. Coi như PGBank là "trường học" của bạn.

Em chưa có kinh nghiệm về Data Warehouse, ETL. Em có nên ứng tuyển không?

JD nói "có kinh nghiệm" nhưng không bắt buộc nhiều năm – bạn vẫn có thể ứng tuyển nếu: (1) Đã học qua khái niệm Data Warehouse, ETL ở trường hoặc khóa online, (2) Có thể giải thích rõ Star Schema, các bước ETL, (3) Có thể demo một mini-project nhỏ (ví dụ: xây dựng một mô hình dữ liệu đơn giản trên SQL Server, viết một ETL pipeline cơ bản bằng Python). Nếu ứng tuyển, hãy trung thực về kinh nghiệm và nhấn mạnh khả năng học nhanh. Nhiều nhà tuyển dụng chấp nhận ứng viên mới biết về DW/ETL nếu nền tảng SQL và Excel vững.

Tôi 5 năm kinh nghiệm làm báo cáo ở công ty tài chính (không phải ngân hàng), chuyển sang vị trí này được không?

Được, nhưng cần chuẩn bị thêm kiến thức ngân hàng. Công ty tài chính (consumer finance, fintech) có quy trình báo cáo NHNN khác với ngân hàng thương mại về một số biểu mẫu, nhưng phần lớn nền tảng kỹ thuật (SQL, Python, Excel, BI) là giống nhau. Bạn cần: (1) Đọc Thông tư 14/2017/TT-NHNN và các thông tư liên quan, (2) Tìm hiểu biểu mẫu báo cáo thống kê của ngân hàng thương mại, (3) Tìm hiểu chỉ tiêu Basel II/III cơ bản, (4) Trong phỏng vấn, hãy map kinh nghiệm ở công ty tài chính sang ngân hàng – nhiều chỉ tiêu tín dụng là tương đồng. Lợi thế của bạn: đã có nền tảng kỹ thuật, chỉ cần học thêm domain.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ

Ẩn danh 2025-01-15

Mình đang làm vị trí tương tự ở 1 ngân hàng cỡ PGBank. Nói thật là vị trí này áp lực deadline kinh khủng, nhất là kỳ báo cáo cuối tháng và quý. Mà lương thì không tương xứng nếu so với khối Tín dụng hay Khách hàng doanh nghiệp. Nếu ai chọn vị trí này thì nên chuẩn bị tinh thần là sẽ làm thêm giờ nhiều, đặc biệt khi số liệu có vấn đề phải đi đối chiếu khắp nơi.

M

Minh T*** 2025-01-22

PGBank là ngân hàng có vốn Petrolimex, quy mô nhỏ nhưng ổn định. Mình có quen 1 anh làm ở đây được 4 năm, lương CVCC khoảng 25tr, thưởng tết 2-3 tháng. Môi trường làm việc khá thoải mái, không áp lực như Big 4. Anh ấy nói điểm cộng là được đào tạo bài bản về quy trình báo cáo NHNN, sau này muốn nhảy sang ngân hàng lớn rất dễ.

Ẩ

Ẩn danh 2025-02-03

JD yêu cầu SQL + Python + Power BI + DW/ETL + Excel nâng cao cho 1 vị trí báo cáo là khá nặng. Theo mình đây thực chất là vị trí Data Engineer/BI hơn là báo cáo thuần. Các bạn ứng tuyển cần lưu ý: nhà tuyển dụng có thể sẽ test khá nặng về kỹ thuật, đặc biệt phần SQL và Python. Nên chuẩn bị kỹ phần này.

H

Hoa N*** 2025-02-10

Mình vừa ứng tuyển và được gọi PV vòng 1. Chia sẻ chút: HR có hỏi mức lương kỳ vọng, mình đưa 22tr cho vị trí Chuyên viên (có 2 năm kinh nghiệm), HR nói PGBank thường đề xuất 18-20tr cho mức này. Mọi người cân nhắc khi đưa ra con số nhé, đừng đưa quá cao dễ bị loại ngay vòng HR.

b

banker2024 2025-02-18

Mình từng làm Báo cáo thống kê ở 1 NH cổ phần, sau chuyển sang fintech lương tăng gấp 1.5. Thấy vị trí này ở PGBank là bước đệm tốt nếu bạn muốn sau này nhảy sang mảng Data ở các công ty lớn. Lưu ý: trong quá trình làm, cố gắng build portfolio thật nhiều - dashboard, script tự động hóa, quy trình ETL - để khi phỏng vấn chỗ mới có cái show.

Ẩ

Ẩn danh 2025-03-02

Cảnh báo thật: vị trí Báo cáo thống kê NHNN đòi hỏi độ chính xác RẤT CAO. Sai 1 số có thể bị phạt, thậm chí ảnh hưởng đến cả ngân hàng. Áp lực tinh thần là có thật, nhất là khi mới vào chưa nắm hết các quy định. Các bạn mới ra trường nên cân nhắc, đừng thấy lương ngân hàng mà nhảy vào khi chưa sẵn sàng.

L

Linh P*** 2025-03-08

Có ai biết PGBank có hỗ trợ đào tạo chứng chỉ Power BI hay không? Mình đang muốn apply nhưng chưa có PL-300, không biết nhà tuyển dụng có ưu tiên không.

Chuyên viên/CVCC Báo cáo thông kê