Mô tả công việc

Các trách nhiệm chính 1

Chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, phát triển và triển khai phân tích nhằm cung cấp các nhận định, khuyến nghị phục vụ cho việc ra quyết định của các cấp quản lý, lãnh đạo của Khối KHCN
Chủ động trao đổi với các cấp quản lý của khối KHCN để nắm vấn đề kinh doanh nhằm đưa ra các khuyến nghị kip thời
Tham gia vào các dự án của Ngân hàng, Khối KHCN với vai trò phân tích dữ liệu nhằm nắm bắt các vấn đề kinh doanh kinh doanh chiến lược
Hỗ trợ các yêu cầu báo cáo định kỳ, adhoc, triển khai các phân tích chuyên sâu cho các lãnh đạo cấp cao nhằm đánh giá tình hình kinh doanh tổng quan và chi tiết
Đưa ra các sáng kiến và triển khai thực hiện các sáng kiến nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động phân tích dữ liệu của phòng

Yêu cầu ứng viên

Trình độ đào tạo Đại học in Kinh tế or Tài chính ngân hàng

Các yêu cầu khác 1. Kiến thức/Chuyên môn liên quan

• Có kiến thức về các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng bán lẻ.

• Có kiến thức về các vị trí bán hàng và mô hình kinh doanh trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ.

Kỹ năng

• Kỹ năng giải quyết vấn đề sáng tạo.

• Kỹ năng lãnh đạo và quản lý đội nhóm.

• Sử dụng thành thạo các công cụ quản lý dữ liệu như SQL, Oracle và các công cụ tương đương.

• Sử dụng thành thạo các công cụ phân tích chuyên sâu như Python, R.

• Sử dụng thành thạo các công cụ BI như Superset, Power BI, QuickSight và các công cụ tương đương.

• Có kiến thức và kinh nghiệm làm việc trên nền tảng điện toán đám mây như AWS, Google Cloud là một lợi thế.

Kinh nghiệm liên quan

• Có tối thiểu 5 năm kinh nghiệm quản lý hệ thống báo cáo và thực hiện phân tích chuyên sâu trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính.

Năng lực cần có

• Có khả năng làm việc độc lập và phối hợp hiệu quả trong nhóm.

• Có khả năng phân tích, quản lý thời gian và tư duy logic.

• Có thái độ tích cực, tinh thần học hỏi và cầu tiến.

• Tác phong chuyên nghiệp, tự tin, chủ động và có khả năng ứng phó với áp lực, xung đột.

Phân tích kỹ năng cần có

Phân tích Kỹ năng cho vị trí CVCC Phân tích Kinh doanh - VPBank

1. Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn bắt buộc)

Kỹ năng	Mức độ yêu cầu	Mức độ ưu tiên
SQL (truy vấn, tối ưu)	Cao	⭐⭐⭐ BẮT BUỘC
Excel nâng cao (Pivot, VBA, Power Query)	Cao	⭐⭐⭐ BẮT BUỘC
Kiến thức BI/Business Intelligence tools (Power BI, Tableau, QlikView)	Cao	⭐⭐⭐ BẮT BUỘC
Phân tích dữ liệu (thống kê, mô hình dự báo)	Trung bình - Cao	⭐⭐
Knowledge về hệ thống DWH, ECM/BPM	Trung bình	⭐⭐
Financial Modelling	Trung bình	⭐

2. Soft Skills (Kỹ năng mềm quan trọng)

Kỹ năng phân tích và tư duy logic: Đây là yếu tố cốt lõi - bạn cần đọc dữ liệu, nhận ra vấn đề, và đưa ra khuyến nghị kịp thời cho quản lý
Kỹ năng giao tiếp: Vì bạn phải "chủ động trao đổi với các cấp quản lý" và "tư vấn cho đơn vị nghiệp vụ", khả năng trình bày báo cáo bằng tiếng Việt rõ ràng, mạch lạc là bắt buộc
Kỹ năng quản lý thời gian: Báo cáo định kỳ ngày/tuần/tháng + báo cáo đột xuất = khối lượng công việc lớn, cần sắp xếp tốt
Tư duy chủ động: JD nhấn mạnh "chủ động trao đổi", "đưa ra khuyến nghị kịp thời" - không phải chờ việc mà phải tìm việc làm
Kỹ năng hợp tác: Làm việc cross-functional với OPS, L&C, CM

3. Chứng chỉ gợi ý (Ưu tiên nếu có)

Chứng chỉ	Lợi ích	Độ khó
SQL (các nền tảng: W3Schools, HackerRank)	Nền tảng truy vấn dữ liệu	Dễ - Trung bình
Microsoft Power BI Certification	Công cụ BI phổ biến nhất	Trung bình
Tableau Desktop Specialist	Công cụ BI doanh nghiệp	Trung bình
FRM (Financial Risk Manager)	Kiến thức ngân hàng chuyên sâu	Khó
CFA (Level 1)	Nền tảng tài chính vững	Khó
Data Analytics Certificate (Google, Coursera)	Kỹ năng phân tích dữ liệu	Dễ - Trung bình

4. So sánh: Ứng viên lý tưởng vs. Ứng viên chấp nhận được

Tiêu chí	Ứng viên lý tưởng	Ứng viên chấp nhận được
Kinh nghiệm BI/BA	3-5 năm	3 năm đúng yêu cầu
Kinh nghiệm ngân hàng	3-5 năm	3 năm (có thể từ thực tập/contract dài)
SQL	Thành thạo (JOIN, subquery, window functions)	Viết được truy vấn cơ bản - trung bình
Nghiệp vụ ngân hàng	Hiểu sâu sản phẩm, quy trình	Hiểu cơ bản, tự học nhanh
DWH/ECM/BPM	Đã từng làm việc trên các hệ thống này	Hiểu khái niệm, có thể training thêm

5. Đọc giữa các dòng từ JD

Điểm nhấn thú vị:

JD tuyển "CVCC" (Chuyên viên chính) - cấp khá cao, không phải fresher. Đồng nghĩa mức lương sẽ tốt nhưng kỳ vọng về năng lực cũng cao tương ứng
"Khối hỗ trợ" nhưng phân tích cho OPS, L&C, CM - tức bạn là người "hậu trường" cung cấp dữ liệu cho các khối kinh doanh vận hành
"Thỏa thuận" = lương có thể tốt, phụ thuộc kinh nghiệm thực tế. VPBank được đánh giá có mức lương competitive trong ngành
Dự án trọng điểm: ECM (Enterprise Content Management) và BPM (Business Process Management) - nếu biết trước là điểm cộng lớn

Chuẩn bị phỏng vấn

Hướng dẫn Phỏng vấn VPBank - CVCC Phân tích Kinh doanh

Quy trình phỏng vấn điển hình tại VPBank

VPBank thường có 2-3 vòng phỏng vấn cho vị trí cấp CVCC:

Vòng 1: HR/Screening (30-45 phút)

HR gọi điện hoặc gặp trực tiếp để verify thông tin
Tìm hiểu động lực ứng tuyển, mức lương kỳ vọng, tính phù hợp văn hóa
Đôi khi có test tiếng Anh hoặc kiểm tra Excel/SQL cơ bản

Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn (45-60 phút)

Trực tiếp với Trưởng/Phó phòng Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu
Kiểm tra kỹ năng phân tích dữ liệu, SQL, nghiệp vụ ngân hàng
Có thể kèm bài test thực hành (Excel hoặc SQL case study)

Vòng 3: Phỏng vấn với Lãnh đạo/Line Manager (30-45 phút)

Thường là quản lý cấp cao hoặc Ban lãnh đạo Khối
Tập trung vào tư duy, khả năng giải quyết vấn đề, định hướng phát triển
Một số câu hỏi behavioral và situational

Câu hỏi hay gặp theo từng vòng

Vòng HR:

"Tại sao bạn muốn chuyển từ [công ty hiện tại] sang VPBank?"
"Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?"
"Bạn biết gì về VPBank và vị trí này?"
"Bạn đang có offer khác không?" (câu hỏi mồi để đánh giá mức độ quan tâm)
"Mô tả dự án lớn nhất bạn từng tham gia trong 3 năm gần đất"

Vòng chuyên môn:

"Viết một câu SQL để lấy top 10 khách hàng có doanh số cao nhất theo từng chi nhánh"
"Bạn xử lý thế nào khi dữ liệu bị missing hoặc inconsistency giữa các hệ thống?"
"Giải thích sự khác nhau giữa INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN?"
"Khi nhận được yêu cầu báo cáo từ business, quy trình của bạn như thế nào từ đầu đến cuối?"
"Bạn có kinh nghiệm gì với Power BI/Tableau? Hãy mô tả dashboard bạn đã làm"
"Mô hình dự báo bạn từng xây dựng? Input, output, kết quả như thế nào?"
"Phân biệt các chỉ số: NIM, CASA, NPL ratio? Ý nghĩa của chúng trong ngân hàng?"
"Bạn hiểu gì về các Khối OPS, L&C, CM - họ làm gì?"
"Khi dashboard/báo cáo cho thấy KPI giảm đột ngột, bạn sẽ phân tích từ đâu?"
Case study: "Giả sử VPBank muốn phân tích hiệu quả của chương trình marketing mới, bạn sẽ thiết kế báo cáo như thế nào?"

Vòng Lãnh đạo:

"Bạn thấy mình phù hợp với vị trí này ở đâu?"
"3-5 năm tới bạn hình dung con đường sự nghiệp của mình như thế nào?"
"Kể về một lần bạn phải đưa ra quyết định khó khăn dựa trên dữ liệu?"
"Bạn làm thế nào khi stakeholder yêu cầu deadline không khả thi?"
"Một người quản lý hiệu quả trong khối phân tích cần có những phẩm chất gì?"
"Tại sao chúng ta nên tuyển bạn thay vì ứng viên khác?"

Tips chuẩn bị cụ thể

Về SQL:

Ôn lại: JOIN ( INNER, LEFT, RIGHT, FULL), GROUP BY, HAVING, subquery, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD)
Thực hành trên LeetCode (tag SQL) hoặc HackerRank - luyện 10-20 bài
Chuẩn bị 1-2 câu chuyện về dự án SQL thực tế để kể

Về Excel:

Nắm chắc: Pivot Table, VLOOKUP/HLOOKUP, INDEX-MATCH, Conditional Formatting, Data Validation
Biết thêm: Power Query basics, Macro/VBA (nếu có)
Có thể bị test độ nhanh - càng nhanh càng ấn tượng

Về nghiệp vụ VPBank:

Tìm hiểu VPBank qua annual report, website, news gần đây
Hiểu cơ cấu tổ chức: Khối OPS (Operations), L&C (Legal & Compliance), CM (Customer Management)
Nắm các sản phẩm chính: cho vay cá nhân, thẻ tín dụng, bancassurance, SME
VPBank nổi tiếng với mô hình VPBank GO (chuyển đổi số), có thể hỏi về digital banking

Về case study phân tích:

Framework: Define problem → Gather data → Analyze → Generate insights → Recommend → Present
CHUẨN BỊ SẴN 1 case study mẫu để kể fluid (ví dụ: phân tích NIM giảm, phân tích hiệu quả campaign)

Dress Code

Business formal cho vòng đầu tiên: vest, cravat nếu nam; áo sơ mi, chân váy/quần âu nếu nữ
VPBank là môi trường ngân hàng thương mại tư nhân, dress code nghiêm túc nhưng không quá cứng nhắc
Từ vòng 2 trở đi có thể smart casual nếu văn hóa phòng ban thân thiện, nhưng an toàn nhất vẫn business formal
Đi sớm 10-15 phút, tắt điện thoại, chuẩn bị sẵn CV bản cứng (2-3 bản)

Lộ trình ôn thi

Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí CVCC Phân tích Kinh doanh - VPBank

Lộ trình chuẩn bị: 1-2 tuần (15-20 giờ)

Giai đoạn 1: Củng cố Kiến thức Ngân hàng (5-7 giờ)

Tài liệu bắt buộc:

Nghiệp vụ Ngân hàng Thương mại cơ bản:
- Cơ cấu thu nhập: NIM (Net Interest Margin), phí dịch vụ, hoa hồng
- Các chỉ số quan trọng: CASA ratio, NPL ratio, ROE, ROA, CAR (Capital Adequacy Ratio)
- Sản phẩm: cho vay cá nhân (tiêu dùng, nhà ở), thẻ tín dụng, cho vay SME, bảo hiểm liên kết (bancassurance)
- Quy trình vận hành cơ bản: từ tiếp nhận hồ sơ → thẩm định → giải ngân → quản lý nợ
VPBank-specific knowledge:
- Đọc Báo cáo thường niên VPBank (annual report) - có trên website VPBank IR
- Tìm hiểu chiến lược VPBank GO, mô hình kinh doanh 2024-2025
- Hiểu cơ cấu tổ chức: Khối hỗ trợ bao gồm những gì (OPS, L&C, CM)
- Biết VPBank có con số NIM bao nhiêu, tăng trưởng tín dụng ra sao
Tài liệu tham khảo:
- Website VPBank: https://www.vpbank.com.vn
- Website NHNN: https://sbv.gov.vn (quy định, thông tư liên quan)
- Cafef, Vietstock để cập nhật tin tức ngành ngân hàng

Giai đoạn 2: Nâng cao Kỹ năng SQL & Excel (6-8 giờ)

SQL - Lộ trình 4 giờ:

Chủ đề	Thời gian	Nguồn luyện
SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT	1 giờ	W3Schools SQL Tutorial
JOIN (các loại)	1.5 giờ	LeetCode Easy-Medium
GROUP BY, HAVING, Aggregate functions	1 giờ	HackerRank SQL
Subquery, CTEs	1 giờ	LeetCode Medium
Window Functions (bonus nếu biết)	0.5 giờ	LeetCode Medium-Hard

Excel - Lộ trình 3 giờ:

Pivot Table + Slicers (1 giờ)
VLOOKUP, INDEX-MATCH, XLOOKUP (0.5 giờ)
Conditional Formatting, Data Validation (0.5 giờ)
Power Query cơ bản (0.5 giờ)
Practice: tự tạo 1 dashboard đơn giản với sample data (0.5 giờ)

Nguồn thực hành:

LeetCode (sql-practice): https://leetcode.com/problemset/database/
HackerRank SQL: https://www.hackerrank.com/domains/sql
W3Schools SQL: https://www.w3schools.com/sql/
Excel Exposure (YouTube): video series Excel cơ bản - nâng cao
Chế biến dataset mẫu: lấy 1 file CSV (sales data, banking data), tự phân tích

Giai đoạn 3: Kiến thức BI & Phân tích Dữ liệu (3-5 giờ)

Power BI (ưu tiên vì phổ biến nhất tại VN):

Microsoft Learn: Power BI free courses (https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/)
YouTube: "Power BI beginner tutorial" - 2-3 giờ xem và thực hành
Tạo 1 dashboard mẫu: kết nối Excel file → tạo visual → publish

Data Visualization principles:

Biết khi nào dùng bar chart vs. line chart vs. pie chart
Hiểu data storytelling: đi từ câu hỏi → phân tích → insight → action

Statistical basics cần ôn:

Mean, median, standard deviation
Correlation, regression basics
Growth rate, YoY, QoQ, MoM
Trend analysis, outlier detection

Giai đoạn 4: Chuẩn bị Phỏng vấn + Mock (2-3 giờ)

Viết lại câu chuyện "About Me" 2 phút (tự giới thiệu bằng tiếng Việt + tiếng Anh)
Chuẩn bị STAR stories: 3 câu chuyện thành tích nổi bật, 3 câu chuyện thất bại/bài học
Đặt câu hỏi cho người phỏng vấn: "Quy mô team hiện tại?", "Thách thức lớn nhất của phòng?", "Đánh giá thành công của vị trí này sau 6 tháng?"
Mock interview với bạn bè hoặc tự record lại
In sẵn portfolio (nếu có): 2-3 slide mẫu dashboard/report đã làm

Checklist trước ngày phỏng vấn

[ ] Đọc 3-5 tin tức VPBank gần nhất
[ ] Ôn 10 câu SQL practice problems
[ ] Ôn 5 câu Excel functions
[ ] Viết lại tự giới thiệu 30s, 1p, 2p
[ ] Chuẩn bị 5 câu hỏi cho nhà tuyển dụng
[ ] In CV (3 bản), CNMD photo copies
[ ] Chuẩn bị trang phục business formal
[ ] Ngủ đủ giấc, đến sớm 15 phút

Tư vấn nghề nghiệp

Lời khuyên Sự nghiệp cho vị trí CVCC Phân tích Kinh doanh tại VPBank

Lộ trình Thăng tiến điển hình

CVCC Phân tích Kinh doanh (3-5 năm kinh nghiệm)
    ↓
Chuyên viên Cao cấp (5-7 năm) / Team Lead (3-5 năm)
    ↓
Trưởng nhóm Phân tích Kinh doanh / Trưởng phòng
    ↓
Giám đốc Khối Phân tích / Data Director

Lưu ý: VPBank có cơ chế thăng tiến khá rõ ràng theo năng lực (performance-based). Nhảy level thường 2-3 năm nếu làm tốt. Đặc biệt VPBank đánh giá cao data-driven culture nên vị trí phân tích có lợi thế.

Mức lương Kỳ vọng theo cấp bậc (tham khảo, Hà Nội, 2024-2025)

Cấp bậc	Kinh nghiệm	Mức lương tham khảo	Ghi chú
CVCC (vị trí này)	3-5 năm	18-30 triệu/tháng	Thỏa thuận theo năng lực
Chuyên viên Cao cấp	5-7 năm	25-40 triệu/tháng	Thưởng KPI có thể thêm 2-4 tháng
Trưởng nhóm	6-8 năm	35-55 triệu/tháng	Tham gia phân bổ thưởng team
Trưởng phòng	8-10+ năm	50-80 triệu/tháng	Thường có phụ cấp, quyền lợi khác

Lưu ý: VPBank nằm trong nhóm ngân hàng TMCP có mức lương competitive nhất thị trường (cùng với Techcombank, MB Bank). Lương thưởng thực nhận có thể cao hơn base salary đáng kể nhờ bonus KPI.

Kỹ năng cần Phát triển thêm để Thăng tiến

Ngắn hạn (6-12 tháng đầu):

Thành thạo Power BI/Tableau → trở thành người làm dashboard chính của team
Python cho phân tích dữ liệu (pandas, numpy, matplotlib) → tự động hóa báo cáo, phân tích phức tạp
Hiểu sâu nghiệp vụ → không chỉ đưa số liệu mà hiểu TẠI SAO số liệu biến động
Kỹ năng trình bày → present insight trước ban lãnh đạo một cách mạch lạc

Dài hạn (2-3 năm):

Machine Learning cơ bản → phân tích dự báo, customer segmentation
Quản lý dự án → nếu muốn lên Team Lead
Data Strategy → hiểu cách xây dựng data governance, data quality framework
Business Acumen → hiểu toàn cảnh ngân hàng từ góc nhìn C-level

So sánh: Ở lại VPBank vs. Chuyển sang vị trí tương đương ở ngân hàng khác

Tiêu chí	Ở VPBank	Chuyển sang ngân hàng khác
Lương	Competitive, thưởng tốt	Có thể cao hơn 10-20% khi nhảy việc
Cơ hội học tập	Môi trường năng động, nhiều dự án mới	Tùy ngân hàng
Thăng tiến	Khá rõ ràng nếu làm tốt	Cơ hội mới khi nhảy
Work-life balance	Tùy khối, có thể bận giai đoạn cuối tháng/quý	Tùy ngân hàng
Địa điểm	Hà Nội (vị trí này)	Linh hoạt hơn

Lời khuyên thực tế từ góc nhìn ứng viên

"VPBank phù hợp nếu bạn muốn môi trường năng động, không ngại thay đổi, và thực sự đam mê phân tích dữ liệu. Đừng kỳ vọng công việc ổn định 100% - deadline báo cáo đột xuất có thể xảy ra bất kỳ lúc nào. Nhưng đổi lại, bạn sẽ học được rất nhiều về nghiệp vụ ngân hàng toàn diện."

3 điều nên làm ngay khi nhận offer:

Học Power BI càng sớm càng tốt (tự học free trên Microsoft Learn)
Xin được mentor trong team - ai đi trước đều có value
Build portfolio với 1 dashboard thực tế (dù là sample) để show năng lực

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp, chưa có 3 năm kinh nghiệm ngân hàng như yêu cầu. Em có nên ứng tuyển không?

Thành thật mà nói, yêu cầu 'Ít nhất 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng' là khá cứng nhắc cho vị trí CVCC. Tuy nhiên, nếu bạn có kinh nghiệm 2-2.5 năm ở vị trí liên quan (BI analyst tại fintech, công ty tài chính, hoặc thực tập dài hạn tại ngân hàng) thì vẫn có thể thử. Hãy trong CV nhấn mạnh các dự án phân tích dữ liệu và kiến thức ngân hàng bạn có. Đồng thời, ứng tuyển đồng thời các vị trí CVCC ở mức entry-level hoặc vị trí chuyên viên ở ngân hàng nhỏ hơn trước.

Mức lương cho vị trí này là bao nhiêu? 'Thỏa thuận' có nghĩa là gì?

'Thỏa thuận' tại VPBank thường có nghĩa là họ sẵn sàng trả theo năng lực và kinh nghiệm thực tế của bạn, không có range cố định. Với vị trí CVCC Phân tích Kinh doanh tại Hà Nội, mức lương tham khảo giao động 18-30 triệu/tháng tùy profile. Khi HR hỏi mức kỳ vọng, hãy đưa ra 1 con số cụ thể dựa trên lương hiện tại + 20-30%, đồng thời nói rõ bạn linh hoạt dựa trên tổng thu nhập (base + thưởng). Đừng để bị动的 đi kèm ưu đãi đặc biệt như signing bonus.

KPI của vị trí này là gì? Áp lực ra sao?

Dựa vào JD, KPI chính bao gồm: (1) tính chính xác và kịp thời của báo cáo định kỳ, (2) số lượng và chất lượng phân tích đột xuất, (3) thời gian phản hồi yêu cầu từ business units. Áp lực chủ yếu đến từ deadline báo cáo (cuối tháng, cuối quý) và yêu cầu phân tích đột xuất khi có sự cố kinh doanh. Tuy nhiên, so với vị trí sales thì áp lực KPI doanh số sẽ nhẹ hơn nhiều.

Giờ làm việc như thế nào? Có overtime nhiều không?

Theo thông tin tuyển dụng, giờ làm việc là thứ 2-thứ 6 và sáng thứ 7. Thực tế tại VPBank thì: ngày thường thường là 8h-17h30, nhưng giai đoạn cuối tháng/cuối quý (khi phải đóng sổ báo cáo) có thể phải加班 thêm 1-2 tiếng. Nhìn chung work-life balance ở vị trí này tốt hơn nhiều so với vị trí front-office. Nghỉ phép theo cấp bậc, VPBank cho phép nghỉ từ 12-18 ngày/năm tùy level.

Công việc hàng ngày của vị trí này là gì?

Một ngày điển hình có thể như sau: Sáng check email, xử lý yêu cầu báo cáo đột xuất từ các khối (OPS/L&C/CM). Giữa ngày viết SQL truy vấn dữ liệu từ DWH, chạy báo cáo trên Power BI/Excel. Chiều phân tích dữ liệu, nhận ra insights, soạn báo cáo hoặc slide trình bày. Cuối ngày (hoặc đầu ngày hôm sau) gửi báo cáo định kỳ cho quản lý. Tuần có 1-2 lần họp với các Khối để hiểu vấn đề nghiệp vụ.

Muốn chuyển từ vị trí BA (Business Analyst) ở công ty IT sang vị trí này được không?

Hoàn toàn có thể, nhưng bạn cần bổ sung: (1) kiến thức nghiệp vụ ngân hàng - tự học hoặc chứng chỉ, (2) kinh nghiệm làm việc với hệ thống DWH/data warehouse, (3) hiểu các chỉ số ngân hàng (NIM, NPL, CASA...). Điểm mạnh của bạn là kỹ năng BA, SQL, phân tích requirement - hãy nhấn mạnh điều này trong CV và phỏng vấn. HR VPBank sẽ đánh giá cao ứng viên có tư duy phân tích tốt dù chưa có kinh nghiệm ngân hàng, nếu bạn chứng minh được khả năng học nhanh.

Sau 3 năm ở vị trí này, em có thể chuyển sang vị trí nào?

Rất nhiều hướng đi: (1) Chuyên sâu hơn về data: Data Analyst Senior → Data Scientist → Head of Data Analytics; (2) Chuyển sang product management trong ngân hàng (hiểu data + nghiệp vụ = lợi thế lớn); (3) Chuyển sang vị trí Risk Management (đặc biệt credit risk modeling) vì đã có nền tảng phân tích dữ liệu + ngân hàng; (4) Chuyển sang consulting/fintech. VPBank là brand name tốt, kinh nghiệm ở đây được thị trường đánh giá cao.

VPBank có đào tạo không? Có hỗ trợ lấy chứng chỉ không?

Theo JD, VPBank có Khung đào tạo riêng cho từng vị trí và cam kết 'được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí'. Thực tế, VPBank có VPBank Academy với nhiều khóa nội bộ về nghiệp vụ, kỹ năng mềm, và định hướng phát triển. Về hỗ trợ chứng chỉ bên ngoài (CFA, FRM), thường có hỗ trợ một phần chi phí nếu liên quan trực tiếp đến công việc và được line manager approve.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ

Ẩn danh 2024-11-15

Mình đang ngồi ở vị trí tương tự ở VPBank, chia sẻ thật: công việc không quá áp lực nhưng đòi hỏi sự tỉ mỉ. Báo cáo phải chính xác tuyệt đối vì đó là cơ sở để lãnh đạo ra quyết định. Team mình ai cũng thành thạo SQL, Excel thì như cơm bữa.

T

Tuấn A*** 2024-10-22

Ứng tuyển CVCC này hồi tháng 9, đi được 2 vòng rồi tự rút vì nhận được offer khác. Nhưng đánh giá VPBank: quy trình phỏng vấn nhanh, HR phản hồi chu đáo. Lương họ offer mình 22 triệu + thưởng, thực nhận có thể lên 28-30 triệu nếu KPI tốt.

Ẩ

Ẩn danh 2024-12-03

Có ai đang làm ở Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu VPBank chưa? Cho mình hỏi văn hóa team như nào, có toxic không?

L

Linh P*** 2024-11-28

Mình chuyển từ Big4 consulting sang vị trí này được 8 tháng. Có vài điểm: (1) SQL yêu cầu cao hơn mình nghĩ, phải viết được truy vấn phức tạp; (2) deadline báo cáo cuối tháng khá căng; (3) team leader tốt, support nhiệt tình; (4) mô hình kinh doanh VPBank khá phức tạp, học nghiệp vụ mất 3-4 tháng mới quen. Nói chung hài lòng.

b

banker2024 2024-12-10

Mới nhận offer tuần trước, vào làm tháng 1. Mình apply tháng 10, process kéo dài hơn 2 tháng (3 vòng). Lương offer 24 triệu, thử việc 3 tháng hưởng 85%. HR nói thưởng thường 2-4 tháng. Đang chuẩn bị onboard, ai có tips gì không?

Ẩ

Ẩn danh 2024-09-18

Cảnh báo nhẹ: vị trí này làm việc với rất nhiều stakeholder từ các khối khác nhau (OPS, L&C, CM). Đôi khi requirement mơ hồ, deadline chồng chéo. Bạn nào yếu kỹ năng đàm phán/đặt boundary thì sẽ vất vả đấy.

n

newbie_bank 2024-12-05

Mình có 2 năm kinh nghiệm BA ở fintech, không có kinh nghiệm ngân hàng. HR có pass hồ sơ không nhỉ? Đang phân vân có nên apply không, sợ waste time.

Ẩ

Ẩn danh 2024-12-06

Đừng ngại apply. Mình cũng không đủ 3 năm kinh nghiệm ngân hàng nhưng có 3 năm BI ở fintech, pass vòng HR. Quan trọng là CV viết tốt và cover letter thể hiện đam mê banking. Chúc cậu may mắn!

CVCC Phân tích kinh doanh (For Retail Banking) - Hà Nội - TA105