Mô tả công việc

CÁC YÊU CẦU VỀ CÔNG VIỆC
JOB PURPOSE:
- Tham gia triển khai và vận hành các văn bản quy định, quy trình, hướng dẫn về hoạt động quản trị dữ liệu của VPBank.
- Theo dõi và thực hiện các hoạt động kiểm soát chất lượng dữ liệu và vận hành hệ thống báo cáo chất lượng dữ liệu toàn hàng
- Xây dựng và duy trì bộ từ điển và thuật ngữ kinh doanh toàn hàng hỗ trợ cho các hoạt động báo cáo
- Triển khai các giải pháp nâng cao chất lượng dữ liệu phục vụ công tác báo cáo, phân tích và hỗ trợ quá trình ra quyết định của các đơn vị.

MAJOR ACTIVITIES:
1. Hỗ trợ quản lý và nâng cao Chất lượng dữ liệu gồm các yếu tố dữ liệu quan trọng và các dữ liệu khác
- Xây dựng các quy tắc kiểm tra CLDL và các ngưỡng chất lượng dữ liệu tương ứng với yêu cầu của đơn vị kinh doanh
- Xây dựng hệ thống báo cáo, theo dõi và kiểm soát CLDL.
- Áp dụng công cụ đánh giá và theo dõi CLDL (data quality tool) hỗ trợ việc phân tích nâng cao CLDL
- Triển khai các sáng kiến cải thiện và nâng cao CLDL như cập nhật thông tin khách hàng, thông tin giao dịch…
- Triển khai quy trình khắc phục các vấn đề về chất lượng dữ liệu
- Triển khai đào tạo về CLDL cho các cán bộ nhập liệu và cán bộ bán hàng
2. Tham gia các dự án, sáng kiến liên quan tới dữ liệu, quản lý và nâng cao chất lượng dữ liệu
- Tham gia dự án tư vấn và triển khai giải pháp nhằm quản lý thuật ngữ toàn hàng (term management) tại VPBank
- Tham gia các dự án về dữ liệu của ngân hàng đảm bảo khung quản trị dữ liệu và các quy định.quy trình liên quan được tuân thủ
3. Tham gia vào việc nghiên cứu, triển khai các cấu phần thuộc quản trị dữ liệu gồm từ điển dữ liệu, danh mục dữ liệu, thuật ngữ kinh doanh, luồng dữ liệu, bảo mật dữ liệu, theo mảng công việc được phân công.

OUTCOME/MEASURES
1. Hệ thống báo cáo theo dõi và nâng cao CLDL
2. Điểm CLDL mới được cải thiện theo mức được phê duyệt
3. Hệ thống thuật ngữ được quản trị thống nhất và tập trung trên toàn hàng
4. Các dự án về dữ liệu tuân thủ khung quản trị dữ liệu và các văn bản liên quan về Quản trị dữ liệu
5. Từ điển dữ liệu, danh mục dữ liệu, thuật ngữ kinh doanh, luồng dữ liệu sẵn sàng để sử dụng.
6. Dữ liệu được bảo mật theo đúng quy định của ngân hàng

QUYỀN LỢI CỦA ỨNG VIÊN
- Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực, gói thu nhập 15-18 tháng lương/năm
- Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng)
- Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ
- Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc
- Bảo hiểm theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV 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
- Cơ hội làm việc tại một Ngân hàng tiên phong ứng dụng AI & ML trong thúc đẩy giá trị kinh doanh với hệ sinh thái đa dạng: Ngân hàng, Tài chính, Chứng khoán, Bảo hiểm,... và phát triển tại môi trường dẫn đầu thị trường ngân hàng về khối lượng dữ liệu; tham gia nhiều dự án, sáng kiến dữ liệu lớn, không ngừng tạo ra giá trị gia tăng cho khách hàng
- Môi trường làm việc chuyên nghiệp với cơ hội làm việc trực tiếp cùng ban lãnh đạo ngân hàng lớn, mở ra nhiều cơ hội học hỏi và phát triển sự nghiệp.

Yêu cầu ứng viên

CÁC YÊU CẦU VỀ NĂNG LỰC
1. Trình độ Học vấn: Tốt nghiệp đại học hoặc cao hơn liên quan đến 1 trong các ngành kinh tế, tài chính, ngân hàng, công nghệ thông tin, toán tin ứng dụng hoặc khoa học dữ liệu
2. Kiến thức/ Chuyên môn Có Liên Quan
- Cơ sở dữ liệu / Database
+ Có kinh nghiệm làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Amazon Redshift hoặc tương đương
+ Hiểu biết cơ bản về các khái niệm nền tảng dữ liệu, bao gồm data lake, data warehouse và data mart
- Nghiệp vụ tài chính ngân hàng
+ Hiểu biết cơ bản về các nghiệp vụ, sản phẩm và quy trình trong lĩnh vực tài chính ngân hang
+ Có khả năng đọc hiểu các tài liệu BRD, SRS
- Tin học văn phòng
+ Thành thạo các công cụ tin học văn phòng cơ bản như Word, Excel, Powerpoint
+ Có khả năng sử dụng các công cụ báo cáo và phân tích như Power BI
3. Các Kỹ Năng
- Phản biện logic
- Giao tiếp: Lắng nghe, diễn đạt, trinh bày vấn đề và giải pháp rõ ràng, thuyết phục, gắn kết mọi người với công việc
- Lập trình dữ liệu
+ Có khả năng lập trình cơ bản với ít nhất một ngôn ngữ lập trình (ưu tiên Python) để xử lý dữ liệu hoặc tự động hoá tác vụ
+ Có khả năng sử dụng SQL để truy vấn và xử lý dữ liệu, khả năng đọc hiểu và tối ưu các câu truy vấn có sẵn
- Làm việc nhóm: Chủ động trao đổi và cập nhật tính độ công việc
- Quản lý công việc và thời gian
+ Sắp xếp ưu tiên công việc hợp lý / Ability to prioritize tasks effectively.
+ Theo dõi tiến độ và đảm bảo deadline / Track progress and make sure deadlines are met.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề: Chỉ ra được nguyên nhân gốc rễ của vấn đề và đề xuất giải pháp
- Ngoại ngữ: Thành thạo tiếng Anh giao tiếp, có khả năng đọc hiểu tài liệu chuyên ngành là một lợi thế
4. Các Kinh nghiệm Liên quan/ Relevant Experience
- Phân tích yêu cầu nghiệp vụ
+ Thu thập và làm rõ yêu cầu từ business
+ Chuyển đổi yêu cầu thành logic dữ liệu
- Kiểm thử dữ liệu và phần mềm
+ Thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu
+ Có kinh nghiệm UAT, SIT là lợi thế
- Quản lý nhóm: Hỗ trợ và phối hợp với các thành viên khác
5. Các năng lực cần có
- Tư duy logic
- Tự nghiên cứu phát triển bản thân
- Làm việc dưới áp lực.

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cho vị trí Data Governance - VPBank

### 1. Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn)

| Nhóm kỹ năng | Mức bắt buộc | Chi tiết yêu cầu | Mức độ ưu tiên |
|--------------|--------------|------------------|----------------|
| SQL | Bắt buộc | Truy vấn, xử lý, đọc hiểu và tối ưu câu truy vấn | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Python | Ưu tiên | Xử lý dữ liệu, tự động hóa tác vụ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Database | Bắt buộc | SQL Server, PostgreSQL, Redshift; hiểu data lake/warehouse/mart | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Power BI | Bắt buộc | Công cụ báo cáo và phân tích | ⭐⭐⭐⭐ |
| Office | Bắt buộc | Word, Excel, PowerPoint thành thạo | ⭐⭐⭐ |

### 2. Kiến thức Nghiệp vụ

- Tài chính ngân hàng: Hiểu các nghiệp vụ cơ bản như huy động vốn, tín dụng, thanh toán, thẻ...
- Đọc hiểu tài liệu BRD/SRS: Business Requirement Document, Software Requirement Specification
- Quy trình nghiệp vụ: Hiểu luồng dữ liệu trong ngân hàng

### 3. Soft Skills (Kỹ năng mềm)

| Kỹ năng | Mức độ quan trọng | Mô tả chi tiết |
|---------|-------------------|----------------|
| Giao tiếp | Cao | Lắng nghe, diễn đạt, thuyết trình rõ ràng, thuyết phục |
| Giải quyết vấn đề | Cao | Chỉ ra nguyên nhân gốc rễ, đề xuất giải pháp |
| Quản lý thời gian | Trung bình | Sắp xếp ưu tiên, đảm bảo deadline |
| Làm việc nhóm | Trung bình | Chủ động trao đổi, cập nhật tiến độ |

### 4. Chứng chỉ Gợi ý

- CDMP (Certified Data Management Professional) - Chứng chỉ về Quản trị dữ liệu quốc tế
- Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals - Nền tảng dữ liệu cloud
- Google Data Analytics Certificate - Phân tích dữ liệu
- DAX / Power BI Certifications - Nếu chưa thành thạo Power BI

### 5. So sánh yêu cầu theo profile ứng viên

| Profile | Yêu cầu chính | Lợi thế |
|---------|---------------|---------|
| Sinh viên mới tốt nghiệp | SQL + Power BI + Excel + Kiến thức ngân hàng cơ bản | Khả năng học hỏi nhanh, tư duy logic |
| 1-3 năm kinh nghiệm BA/DA | SQL + Python + Kinh nghiệm kiểm thử/UAT | Đã quen với BRD/SRS, quy trình dự án |
| 3-5 năm Data-related | Data Governance + SQL + Kiến thức nghiệp vụ sâu | Có kinh nghiệm triển khai dữ liệu lớn |

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn VPBank - Data Governance

### Quy trình các vòng phỏng vấn (dự kiến)

```
Vòng 1: HR Phone Screening (15-20 phút)
↓
Vòng 2: Technical Interview với Khối Data (45-60 phút)
↓
Vòng 3: Interview với Quản lý trực tiếp/Head (30-45 phút)
↓
Vòng 4: Thương lượng offer & BKVH (Background Verification)
```

### Chi tiết từng vòng

#### Vòng 1: HR Phone Screening
- Thời lượng: 15-20 phút
- Nội dung: Xác nhận thông tin cá nhân, kinh nghiệm, động lực ứng tuyển

Câu hỏi thường gặp:
- "Bạn có thể giới thiệu ngắn về bản thân và kinh nghiệm liên quan?"
- "Tại sao bạn quan tâm đến vị trí Data Governance tại VPBank?"
- "Bạn hiểu Data Governance là gì và tại sao nó quan trọng với ngân hàng?"
- "Mức lương kỳ vọng của bạn là bao nhiêu?"
- "Bạn đang có những offer nào khác không?"

#### Vòng 2: Technical Interview
- Thời lượng: 45-60 phút
- Người phỏng vấn: Team Lead/Manager Data, Data Architect

Câu hỏi kỹ thuật thường gặp:

*SQL & Database:*
- "Viết câu SQL để tìm các bản ghi trùng lặp trong bảng customer?"
- "Phân biệt INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN?"
- "Sự khác nhau giữa Data Lake, Data Warehouse và Data Mart?"
- "Làm thế nào để tối ưu một câu truy vấn chạy chậm?"
- "Index trong SQL hoạt động như thế nào?"

*Python & Data Processing:*
- "Viết code Python để đọc file CSV và xử lý missing values?"
- "Pandas vs PySpark khác nhau khi nào?"
- "Xử lý duplicate data như thế nào trong Python?"

*Data Governance:*
- "Các thành phần cốt lõi của Data Governance framework?"
- "Data Quality dimensions gồm những gì? (Completeness, Accuracy, Consistency, Timeliness...)"
- "Làm thế nào để đo lường chất lượng dữ liệu?"
- "Data Dictionary và Data Catalog khác nhau thế nào?"
- "Data lineage là gì và tại sao cần theo dõi?"

*Nghiệp vụ ngân hàng:*
- "Bạn hiểu quy trình cho vay cá nhân như thế nào?"
- "Các nguồn dữ liệu chính trong ngân hàng?"
- "Rủi ro từ dữ liệu kém chất lượng trong ngân hàng?"

#### Vòng 3: Interview với Manager/Head
- Thời lượng: 30-45 phút
- Người phỏng vấn: Department Head, Deputy CEO (tùy cấp)

Câu hỏi hành vi và tình huống:
- "Kể về một lần bạn phát hiện và khắc phục vấn đề chất lượng dữ liệu nghiêm trọng?"
- "Bạn làm việc với stakeholder khó tính như thế nào?"
- "Mô tả một dự án bạn đã cải thiện quy trình bằng dữ liệu?"
- "Bạn sẽ làm gì nếu business yêu cầu báo cáo gấp nhưng data không đủ chất lượng?"
- "Mục tiêu nghề nghiệp 3-5 năm tới của bạn?"

### Tips chuẩn bị

Kiến thức cần ôn kỹ:
1. SQL (JOIN, GROUP BY, Window Functions, Subquery)
2. Data Governance fundamentals (DAMA-DMBOK framework)
3. Data Quality dimensions và cách đo lường
4. Power BI basics (DAX, Data Modeling)
5. Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng cơ bản

Chuẩn bị câu hỏi cho nhà tuyển dụng:
- "Quy mô đội ngũ Data Governance hiện tại?"
- "Những thách thức data lớn nhất của VPBank hiện tại?"
- "Công cụ và platform data đang sử dụng?"
- "Kế hoạch phát triển Data Governance trong 1-2 năm tới?"

### Dress Code
- Formal business attire: Âu ty, vest (nam), áo sơ mi lịch sự (nữ)
- Màu sắc trung tính: xanh navy, xám, đen
- VPBank là ngân hàng tư nhân lớn, culture khá formal

### Địa điểm
- VPBank Tower, 89 Láng Hạ, Ba Đình, Hà Nội
- Đến sớm 10-15 phút
- Mang theo CV bản cứng và các chứng chỉ liên quan

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí Data Governance VPBank ### Lộ trình chuẩn bị 2 tuần (gợi ý) ``` Tuần 1: Nền tảng kiến thức ├── Ngày 1-2: Data Governance Fundamentals │ └── DAMA-DMBOK, Data Quality, Data Stewardship ├── Ngày 3-4: SQL Mastery │ └── Advanced queries, Optimization, Practice ├── Ngày 5-6: Power BI & Visualization │ └── DAX basics, Dashboard design └── Ngày 7: Ôn nghiệp vụ ngân hàng Tuần 2: Luyện tập & Review ├── Ngày 8-9: Python cho Data (pandas, numpy) ├── Ngày 10-11: Mock interview + Behavioral prep ├── Ngày 12-13: Research VPBank + Case studies └── Ngày 14: Nghỉ ngơi, chuẩn bị tinh thần ``` ### Kiến thức Nền tảng cần nắm vững #### 1. Data Governance Fundamentals **6 Data Quality Dimensions (quan trọng nhất):** - **Completeness**: Dữ liệu có đầy đủ không? - **Accuracy**: Dữ liệu chính xác không? - **Consistency**: Dữ liệu nhất quán giữa các hệ thống? - **Timeliness**: Dữ liệu cập nhật kịp thời? - **Validity**: Dữ liệu hợp lệ theo format/quy tắc? - **Uniqueness**: Không có bản ghi trùng lặp? **Data Governance Framework Components:** - Data Strategy - Data Policies & Standards - Data Quality Management - Data Architecture - Data Stewardship - Data Security & Privacy - Metadata Management - Data Lifecycle Management **Tài liệu tham khảo:** - DAMA-DMBOK v2 (Data Management Body of Knowledge) - Google: "Data Governance best practices banking" #### 2. SQL Mastery **Topics cần ôn:** ```sql -- Advanced JOINs SELECT * FROM table1 FULL OUTER JOIN table2 ON ... -- Window Functions (RANK, LAG, LEAD, SUM OVER) SELECT name, salary, RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC) as rank FROM employees -- Common Table Expression (CTE) WITH monthly_sales AS ( SELECT MONTH(created_at) as m, SUM(amount) as total FROM orders GROUP BY MONTH(created_at) ) SELECT * FROM monthly_sales WHERE total > 1000 -- Data Quality Check Queries -- Check duplicates SELECT id, COUNT(*) as cnt FROM table GROUP BY id HAVING COUNT(*) > 1 -- Check missing values SELECT COUNT(*) FROM table WHERE column IS NULL -- Check consistency SELECT id, MAX(val), MIN(val) FROM table GROUP BY id HAVING MAX(val) <> MIN(val) ``` **Bài tập thực hành:** - LeetCode (SQL section) - 20 bài medium - HackerRank SQL - W3Schools SQL #### 3. Power BI & Data Visualization **Concepts cần biết:** - Star Schema vs Snowflake Schema - Data Modeling Relationships - DAX basics: CALCULATE, FILTER, ALL, RELATED - Best practices cho Dashboard design **Resource:** - Microsoft Learn: "Power BI Data Analyst" - YouTube: "Power BI Tutorial for Beginners" #### 4. Nghiệp vụ Ngân hàng cơ bản **Các mảng nghiệp vụ chính:** - **Huy động vốn**: Tiền gửi tiết kiệm, tiền gửi thanh toán, CD - **Tín dụng**: Cho vay cá nhân, cho vay doanh nghiệp, thẻ tín dụng - **Thanh toán**: Chuyển khoản, thanh toán hóa đơn - **Dịch vụ**: Internet Banking, Mobile Banking **Dữ liệu quan trọng trong ngân hàng:** - Thông tin khách hàng (KYC) - Số dư tài khoản, lịch sử giao dịch - Thông tin khoản vay, trả nợ - Lịch sử tín dụng (CIC) ### Tài liệu tham khảo | Nguồn | Nội dung | Link | |-------|----------|------| | DAMA International | DMBOK Framework | damai.org | | Microsoft Learn | Power BI, Azure Data | docs.microsoft.com | | Kaggle | SQL Practice | kaggle.com/learn | | W3Schools | SQL Tutorial | w3schools.com/sql | | VPBank IR | Annual Reports | vpbank.com.vn | ### Cách Research VPBank trước phỏng vấn 1. Đọc Annual Report 2023 của VPBank 2. Tìm hiểu về chiến lược data/AI của VPBank 3. Theo dõi tin tức VPBank gần đây 4. Hiểu về hệ sinh thái VPBank (VPBank, VPBank Securities, VPBank Insurance)

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho vị trí Data Governance

### Lộ trình Thăng tiến điển hình

```
Junior Data Governance Specialist (0-2 năm)
↓
Data Governance Analyst/Specialist (2-4 năm)
↓
Senior Data Governance Specialist (4-6 năm)
↓
Data Governance Lead / Manager (6-8 năm)
↓
Head of Data Governance / CDO (8+ năm)
```

### Mức Lương Kỳ vọng theo Cấp bậc (Hà Nội, 2024)

| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VND) |
|---------|-------------|----------------------|
| Fresher/Junior | 0-1 năm | 12-18 triệu |
| Mid-level | 1-3 năm | 18-30 triệu |
| Senior | 3-5 năm | 30-50 triệu |
| Lead/Manager | 5+ năm | 50-80 triệu |
| Head/CDO | 8+ năm | 80-150 triệu |

Lưu ý:
- VPBank có gói thu nhập 15-18 tháng lương/năm
- Mức lương thỏa thuận theo năng lực thực tế
- Thường cạnh tranh với các ngân hàng TMCP lớn khác

### Kỹ năng cần Phát triển thêm theo Level

#### 1-2 năm đầu: Xây dựng nền tảng
- Thành thạo SQL, Python
- Hiểu Data Governance framework
- Kỹ năng báo cáo (Power BI/Tableau)
- Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng

#### 3-5 năm: Chuyên sâu
- Data Quality Management
- Metadata Management
- Data Architecture
- Quản lý dự án data
- Kỹ năng stakeholder management

#### 5+ năm: Leadership
- Data Strategy
- Data Governance Policy Design
- Quản lý đội ngũ
- Executive Communication
- Data Risk Management

### Lợi thế khi làm Data Governance tại VPBank

✅ Ngân hàng tiên phong về Data/AI
- VPBank đầu tư mạnh vào AI & ML
- Khối lượng dữ liệu lớn, môi trường phong phú để học hỏi

✅ Hệ sinh thái đa dạng
- Ngân hàng, Tài chính, Chứng khoán, Bảo hiểm
- Cơ hội chuyển đổi linh hoạt trong tập đoàn

✅ Dự án lớn
- Tham gia nhiều dự án data quan trọng
- Xây dựng portfolio data governance thực tế

### Rủi ro & Nhược điểm cần lưu ý

⚠️ Thách thức của ngành:
- Data Governance thường là cost center, khó đo lường ROI trực tiếp
- Cần làm việc với nhiều stakeholder khác nhau
- Thay đổi mindset người dùng về dữ liệu là khó khăn

⚠️ So sánh với các vị trí khác:
- Data Analyst: Lương tương đương, nhưng công việc khác biệt
- Data Engineer: Lương cao hơn 10-20%, nhưng yêu cầu kỹ thuật sâu hơn
- Business Analyst: Tương đương, nhưng cần giao tiếp tốt hơn

### Lời khuyên từ người đi trước

> "Data Governance là nghề cần sự kiên nhẫn. Bạn không thể thay đổi chất lượng dữ liệu trong một ngày. Hãy tập trung vào quick wins để xây dựng uy tín, sau đó mới triển khai những thay đổi lớn."

> "Kỹ năng giao tiếp quan trọng hơn kỹ thuật ở cấp senior. Bạn cần thuyết phục được business rằng data quality là trách nhiệm của tất cả mọi người."

### Chứng chỉ Nên có để Thăng tiến

| Thứ tự | Chứng chỉ | Lợi ích | Thời gian học |
|--------|-----------|---------|---------------|
| 1 | CDMP (Certified Data Management Professional) | Chuẩn quốc tế về Data Management | 3-6 tháng |
| 2 | Microsoft Power BI Data Analyst | Chứng chỉ Power BI | 1-2 tháng |
| 3 | Google Data Analytics Professional | Nền tảng phân tích | 2-3 tháng |
| 4 | TOEIC 750+ | Yêu cầu thăng tiến | Liên tục |

### Lộ trình phát triển 5 năm đề xuất

```
Năm 1: Học hỏi, nắm vững SQL, Python, Power BI
→ Am hiểu nghiệp vụ VPBank

Năm 2-3: Chuyên sâu về Data Quality Management
→ Tham gia nhiều dự án, xây dựng uy tín
→ Thi CDMP

Năm 3-4: Dẫn dắt các sáng kiến cải thiện dữ liệu
→ Quản lý stakeholder cấp cao
→ Mentoring junior

Năm 4-5: Senior/Lead
→ Thiết kế Data Governance framework
→ Định hướng chiến lược dữ liệu
```

Câu hỏi thường gặp

Data Governance khác gì Data Quality? Em tưởng chỉ cần kiểm tra dữ liệu đúng/sai là được.

Data Quality là một phần của Data Governance. Data Governance là khung quản trị rộng hơn, bao gồm: chính sách dữ liệu (data policies), tiêu chuẩn đặt tên (naming standards), quản lý metadata, quản lý thuật ngữ kinh doanh (business glossary), data lineage, và cả data quality. Data Quality tập trung vào việc đo lường và cải thiện chất lượng dữ liệu (6 dimensions: completeness, accuracy, consistency...). Data Governance đặt ra quy tắc để đảm bảo dữ liệu được quản lý đúng cách trên toàn tổ chức. Ví dụ: DQ kiểm tra 'số điện thoại có đúng format không', còn DG quy định 'ai chịu trách nhiệm nhập và duy trì số điện thoại, theo chuẩn nào'.

Em có 1 năm kinh nghiệm làm Data Analyst, có SQL và Power BI, nhưng chưa có kinh nghiệm Data Governance. Liệu em có phù hợp không?

Hoàn toàn có thể! JD không yêu cầu kinh nghiệm Data Governance cụ thể. Với 1 năm kinh nghiệm DA có SQL và Power BI, bạn đã đáp ứng phần lớn yêu cầu kỹ thuật. Điều quan trọng là bạn cần thể hiện: (1) Hiểu biết về Data Governance framework - hãy tự học DAMA-DMBOK; (2) Kinh nghiệm làm việc với business stakeholder - vì Data Governance cần làm việc với nhiều bộ phận; (3) Khả năng phân tích nguyên nhân gốc rễ vấn đề dữ liệu - đây là kỹ năng quan trọng. Gợi ý: tự làm project nhỏ về data quality assessment, hoặc tham gia khóa CDMP để có chứng chỉ.

Mức lương cho vị trí này là bao nhiêu? JD ghi 'thỏa thuận' nhưng em muốn biết cụ thể.

JD ghi 'thỏa thuận' nghĩa là VPBank linh hoạt theo năng lực ứng viên. Với profile phù hợp (1-3 năm kinh nghiệm, có SQL + Power BI): mức tham khảo khoảng 18-30 triệu/tháng. Với senior (3-5 năm): 30-50 triệu/tháng. Điểm mạnh của VPBank là gói thu nhập 15-18 tháng/năm, nên tổng thu nhập hàng năm khá hấp dẫn. Tips: đừng nói mức lương cứng quá sớm, để HR đề xuất trước. Nếu có offer khác, có thể đem ra để thương lượng. Với fresher hoàn toàn mới, mức start có thể 12-15 triệu.

Công việc hàng ngày của Data Governance Specialist như thế nào?

Một ngày điển hình có thể bao gồm: Sáng (9-10h): Check báo cáo data quality dashboard - xem có anomalies gì không, alert nào trigger. 10-11h: Họp với các đơn vị kinh doanh để thu thập yêu cầu hoặc giải quyết vấn đề dữ liệu. 11-12h: Làm việc cá nhân - viết SQL kiểm tra dữ liệu, phân tích nguyên nhân issue. Chiều (14-16h): Cập nhật data dictionary, business glossary, hoặc tham gia họp dự án. 16-17h: Báo cáo tiến độ cho manager, ghi log các issue. Tần suất: Có thể 2-4 buổi họp/week với stakeholder, 1-2 tuần/dự án mới. Deadline thường vào cuối tháng/quý khi có báo cáo CLDL.

VPBank có những công cụ/paltform data gì? Em cần chuẩn bị kỹ năng gì để không bỡ ngỡ?

VPBank là ngân hàng lớn, thường sử dụng: Database: SQL Server, PostgreSQL, có thể có Oracle, Snowflake hoặc AWS Redshift. ETL: Informatica, Azure Data Factory, hoặc Talend. BI: Power BI (yêu cầu trong JD), có thể có Tableau. Cloud: Azure hoặc AWS. Data Catalog: Collibra, Alation, hoặc có thể tự build. Để chuẩn bị: (1) Thành thạo SQL trên nhiều database system; (2) Học Power BI nâng cao (DAX, data modeling); (3) Tìm hiểu về data cataloging tools; (4) Nếu có thể, học thêm về cloud data services (Azure Data Factory, AWS Glue) - đây là xu hướng của VPBank.

Em đang phân vân giữa vị trí Data Governance và Data Analyst. Công việc nào có tương lai tốt hơn?

Cả hai đều có tương lai tốt, nhưng khác nhau về định hướng: Data Analyst: Tập trung vào phân tích, insight, báo cáo. Thu nhập có thể cao hơn nếu giỏi SQL + Python + Statistics. Data Governance: Tập trung vào quản trị, chính sách, chất lượng dữ liệu. Cần kỹ năng mềm và business understanding tốt. Xu hướng: Cả hai đều được săn đón, nhưng Data Governance đang ngày càng quan trọng vì regulation nghiêm ngặt (GDPR, data compliance) và các ngân hàng Việt Nam đang đầu tư mạnh vào data foundation. Lời khuyên: Nếu bạn thích kỹ thuật sâu → DA. Nếu thích làm việc với người + hiểu business → DG. Hai vị trí này có thể chuyển đổi qua lại ở cấp senior.

KPI của Data Governance Specialist như thế nào? Có áp lực không?

KPIs thường gặp: (1) Data Quality Score - % bản ghi đạt ngưỡng chất lượng; (2) Số lượng DQ rules được triển khai; (3) Thời gian khắc phục issue dữ liệu (SL A); (4) % dự án tuân thủ khung quản trị dữ liệu; (5) Số khóa đào tạo CLDL được tổ chức. Áp lực: Có, đặc biệt khi có incident dữ liệu ảnh hưởng đến báo cáo hoặc regulatory. Tuy nhiên, so với sales hay credit, công việc này ít áp lực doanh số. Thách thức chính là làm cho business team coi trọng chất lượng dữ liệu - đây là công việc đòi hỏi sự kiên nhẫn và kỹ năng thuyết phục.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ

Ẩn danh 2024-10-15

Mình ứng tuyển vị trí này cách đây 3 tháng, trượt ở vòng technical. Họ hỏi rất sâu về SQL, đặc biệt là window function và optimization. Có bài test thực hành SQL 45 phút. Bạn nào muốn apply thì ôn kỹ phần này nhé.

Ẩ

Ẩn danh 2024-09-28

Làm Data Governance ở VPBank được 1.5 năm rồi. Đúng là làm việc với nhiều đơn vị kinh doanh thật, đôi khi hơi mệt vì phải thuyết phục họ thay đổi cách nhập liệu. Nhưng bù lại, học được nhiều về nghiệp vụ ngân hàng và các dự án data lớn. Lương thưởng VPBank khá ổn, mình được 16 tháng lương năm ngoái.

L

Linh D*** 2024-11-02

Bạn nào là sinh viên mới ra trường ngành IT hay Data Science đều có thể thử. JD yêu cầu không quá cao, quan trọng là tư duy logic và khả năng học hỏi. Mình apply khi mới tốt nghiệp, chưa có kinh nghiệm chính thức nhưng vẫn pass vòng HR. Quan trọng là show được passion về data.

Ẩ

Ẩn danh 2024-08-20

Warning cho các bạn: đây là vị trí hỗ trợ, không phải core business nên đôi khi khó được ưu tiên. Nếu bạn muốn lương cao và thăng tiến nhanh, có thể cân nhắc các vị trí Data Analyst hay Data Engineer ở VPBank hoặc công ty fintech. Nhưng nếu thích môi trường ổn định, ngân hàng lớn thì ok.

Ẩ

Ẩn danh 2024-10-30

Mình vừa nhận offer tuần trước, salary 28tr/tháng + 16 tháng lương. 2 năm kinh nghiệm ở công ty fintech. Vòng phỏng vấn có 3 vòng, mỗi vòng cách nhau 1 tuần. Không quá khó nhưng cần chuẩn bị kỹ về nghiệp vụ ngân hàng. Họ hỏi mình về quy trình cho vay cá nhân và cách xử lý dữ liệu duplicate.

M

Minh T*** 2024-11-05

Đang apply vị trí này, có ai biết thêm thông tin gì về Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu không? Team size khoảng bao nhiêu người? Mình muốn biết trước để chuẩn bị tâm lý 😅

Ẩ

Ẩn danh 2024-09-10

Lời khuyên thật lòng: học thêm về Collibra hoặc Alation trước khi apply. Mình thấy JD không ghi nhưng khi phỏng vấn họ hỏi về data cataloging tool. Ngoài ra, CDMP certification là plus lớn. Mình có cert này nên được đánh giá cao hơn dù kinh nghiệm tương đương ứng viên khác.

Data Governance - Hà Nội - TA174