PFS - Chuyên gia Phân tích kinh doanh
Mô tả công việc
A. Kiến thức:
Tối thiểu 6-8 năm kinh nghiệm trong ngân hàng/tài chính, business analytics, BI, MIS, data analytics, performance management hoặc strategy analytics.
Có kinh nghiệm xây dựng dashboard, phân tích hiệu quả kinh doanh, business case, mô phỏng kịch bản, theo dõi lợi ích hoặc customer analytics trong ngân hàng bán lẻ.
Am hiểu dữ liệu ngân hàng bán lẻ, chỉ tiêu kinh doanh, funnel, conversion, CLV, cost-to-serve và hiệu quả kênh/sản phẩm/phân khúc.
Trình độ học vấn: Đại học trở lên chuyên ngành Tài chính, Kinh tế, Ngân hàng, Toán/Thống kê, Khoa học dữ liệu, Hệ thống thông tin hoặc lĩnh vực liên quan.
B. Kỹ năng chuyên môn:
Phân tích dữ liệu, xây dựng dashboard/BI, định nghĩa chỉ tiêu và kể chuyện bằng dữ liệu.
Xây dựng business case, phân tích kịch bản, ROI/NPV và theo dõi lợi ích sau triển khai.
Khai thác dữ liệu bằng Excel/SQL/BI tools; ưu tiên Python/R hoặc công cụ phân tích nâng cao.
Chuyển hóa dữ liệu thành insight, khuyến nghị hành động và tài liệu điều hành.
C. Năng lực lãnh đạo
1. Xây dựng Chiến lược: hiểu hướng đi của tổ chức, dự đoán cơ hội/rủi ro và gắn công việc với định hướng dài hạn của Khối.
2. Đạt được Kết quả: chịu trách nhiệm về mục tiêu, hành động có trọng tâm và theo đuổi kết quả đo lường được.
3. Lãnh đạo và Phát triển Nhân sự: dẫn dắt, phân công, tạo động lực, kèm cặp và phát triển năng lực đội ngũ/đồng nghiệp.
4. Ảnh hưởng hợp tác: phối hợp hiệu quả, giao tiếp cởi mở và tạo ảnh hưởng với các bên liên quan trong và ngoài Khối.
5. Dẫn dắt sự đổi mới: chủ động đề xuất và dẫn dắt cải tiến phương pháp, mô hình, công cụ và quy trình làm vi
D. Giá trị cốt lõi
1. Tính liêm chính - Trung thực - Minh bạch: cam kết hành vi đạo đức, chân thật và minh bạch trong mọi hành động, quyết định và giao tiếp.
2. Tính gắn kết: chủ động sẻ chia, hỗ trợ đồng nghiệp và phản biện mang tính xây dựng vì lợi ích chung.
3. Hợp tác vì mục tiêu chung: phối hợp hiệu quả với các cá nhân và đơn vị khác nhau để đạt mục tiêu chung.
4. Lấy khách hàng làm trọng tâm: đi từ nhu cầu khách hàng, chủ động khám phá và thấu hiểu để phục vụ tin cậy, kịp thời.
5. Hướng đến lợi ích chung: hành động dựa trên nguyên tắc, định hướng mục đích và giá trị dài hạn của tổ chức.
Yêu cầu ứng viên
A. Kiến thức:
Tối thiểu 6-8 năm kinh nghiệm trong ngân hàng/tài chính, business analytics, BI, MIS, data analytics, performance management hoặc strategy analytics.
Có kinh nghiệm xây dựng dashboard, phân tích hiệu quả kinh doanh, business case, mô phỏng kịch bản, theo dõi lợi ích hoặc customer analytics trong ngân hàng bán lẻ.
Am hiểu dữ liệu ngân hàng bán lẻ, chỉ tiêu kinh doanh, funnel, conversion, CLV, cost-to-serve và hiệu quả kênh/sản phẩm/phân khúc.
Trình độ học vấn: Đại học trở lên chuyên ngành Tài chính, Kinh tế, Ngân hàng, Toán/Thống kê, Khoa học dữ liệu, Hệ thống thông tin hoặc lĩnh vực liên quan.
B. Kỹ năng chuyên môn:
Phân tích dữ liệu, xây dựng dashboard/BI, định nghĩa chỉ tiêu và kể chuyện bằng dữ liệu.
Xây dựng business case, phân tích kịch bản, ROI/NPV và theo dõi lợi ích sau triển khai.
Khai thác dữ liệu bằng Excel/SQL/BI tools; ưu tiên Python/R hoặc công cụ phân tích nâng cao.
Chuyển hóa dữ liệu thành insight, khuyến nghị hành động và tài liệu điều hành.
C. Năng lực lãnh đạo
1. Xây dựng Chiến lược: hiểu hướng đi của tổ chức, dự đoán cơ hội/rủi ro và gắn công việc với định hướng dài hạn của Khối.
2. Đạt được Kết quả: chịu trách nhiệm về mục tiêu, hành động có trọng tâm và theo đuổi kết quả đo lường được.
3. Lãnh đạo và Phát triển Nhân sự: dẫn dắt, phân công, tạo động lực, kèm cặp và phát triển năng lực đội ngũ/đồng nghiệp.
4. Ảnh hưởng hợp tác: phối hợp hiệu quả, giao tiếp cởi mở và tạo ảnh hưởng với các bên liên quan trong và ngoài Khối.
5. Dẫn dắt sự đổi mới: chủ động đề xuất và dẫn dắt cải tiến phương pháp, mô hình, công cụ và quy trình làm vi
D. Giá trị cốt lõi
1. Tính liêm chính - Trung thực - Minh bạch: cam kết hành vi đạo đức, chân thật và minh bạch trong mọi hành động, quyết định và giao tiếp.
2. Tính gắn kết: chủ động sẻ chia, hỗ trợ đồng nghiệp và phản biện mang tính xây dựng vì lợi ích chung.
3. Hợp tác vì mục tiêu chung: phối hợp hiệu quả với các cá nhân và đơn vị khác nhau để đạt mục tiêu chung.
4. Lấy khách hàng làm trọng tâm: đi từ nhu cầu khách hàng, chủ động khám phá và thấu hiểu để phục vụ tin cậy, kịp thời.
5. Hướng đến lợi ích chung: hành động dựa trên nguyên tắc, định hướng mục đích và giá trị dài hạn của tổ chức.
Phân tích kỹ năng cần có
Phân tích kỹ năng cần có cho vị trí PFS - Chuyên gia Phân tích kinh doanh tại Eximbank
Đây là vị trí cấp chuyên gia (Expert/Senior) thuộc khối PFS (Personal Financial Services - Dịch vụ tài chính cá nhân, tức mảng bán lẻ) của Eximbank. Yêu cầu 6-8 năm kinh nghiệm kết hợp giữa phân tích dữ liệu nâng cao và năng lực lãnh đạo, cho thấy đây là vị trí dẫn dắt một nhóm analytics phục vụ ra quyết định kinh doanh bán lẻ.
1. Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật)
| Nhóm kỹ năng | Yêu cầu cụ thể | Mức độ ưu tiên |
|---|---|---|
| Công cụ dữ liệu | Excel nâng cao (Power Query, Pivot, VBA), SQL (query phức tạp, window function) | Bắt buộc |
| BI/Dashboard | Power BI, Tableau, Qlik Sense hoặc công cụ BI tương đương | Bắt buộc |
| Lập trình phân tích | Python (pandas, scikit-learn, matplotlib) hoặc R | Ưu tiên cao |
| Khai thác dữ liệu | ETL cơ bản, data warehouse, data modeling | Ưu tiên |
| Thống kê & Toán | Hồi quy, phân tích phương sai, A/B testing, time series | Bắt buộc |
| Tài chính | ROI, NPV, IRR, phân tích business case | Bắt buộc |
2. Domain Knowledge (Kiến thức nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ)
- Hiểu biết về chỉ tiêu kinh doanh bán lẻ: CASA, huy động, dư nợ, NIM, NPL ratio, cross-selling ratio, digital adoption rate.
- Customer Analytics: CLV (Customer Lifetime Value), churn rate, segmentation RFM, cost-to-serve, customer journey mapping.
- Funnel & Conversion: Phễu bán sản phẩm (từ lead → acquisition → activation → retention), tỷ lệ chuyển đổi theo kênh.
- Hiệu quả kênh/sản phẩm/phân khúc: Phân tích contribution margin theo chi nhánh, kênh số (mobile, internet banking) vs truyền thống, từng sản phẩm (thẻ tín dụng, vay cá nhân, tiền gửi...).
- Quy định pháp lý: Hiểu biết về trần lãi suất, Basel, NHNN quy định về báo cáo tín dụng.
3. Soft Skills (Kỹ năng mềm)
- Data storytelling: Trình bày insight dữ liệu thành câu chuyện thuyết phục ban lãnh đạo.
- Strategic thinking: Liên kết phân tích với chiến lược dài hạn của Khối PFS.
- Stakeholder management: Làm việc với nhiều bên (Business, IT, Risk, Marketing).
- Quản lý đội ngũ: Kèm cặp, phát triển nhân sự cấp dưới.
- Đổi mới & cải tiến: Chủ động đề xuất cải tiến quy trình, công cụ.
4. Chứng chỉ & Bằng cấp gợi ý
- Ưu tiên: CFA, FRM, MBA (ngân hàng/tài chính)
- Bổ sung giá trị:
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst (PL-300)
- Google Data Analytics Professional Certificate
- Tableau Desktop Specialist/Certified Data Analyst
- AWS Certified Data Analytics Specialty
- Certified Analytics Professional (INFORMS)
5. So sánh yêu cầu với thị trường
| Tiêu chí | Yêu cầu của Eximbank | Mức chung ngành |
|---|---|---|
| Kinh nghiệm | 6-8 năm | 5-7 năm (Expert) |
| Học vấn | Đại học trở lên | Đại học (MBA là lợi thế) |
| Kỹ năng lãnh đạo | 5 năng lực cốt lõi | Thường yêu cầu 2-3 |
| Công cụ | SQL/BI bắt buộc, Python ưu tiên | Tương đương |
| Phạm vi | Toàn bộ PFS | Thường giới hạn sản phẩm/khu vực |
Nhận xét: Mức yêu cầu của Eximbank khá cao và toàn diện, đặc biệt nhấn mạnh năng lực lãnh đạo - cho thấy vị trí này không chỉ làm analytics thuần túy mà còn dẫn dắt đội ngũ và ảnh hưởng đến chiến lược Khối.
Chuẩn bị phỏng vấn
Hướng dẫn phỏng vấn vị trí Chuyên gia Phân tích kinh doanh - Eximbank PFS
Với vị trí cấp chuyên gia (Expert) tại Hội sở Eximbank, quy trình tuyển dụng thường trải qua 3-4 vòng:
Quy trình các vòng dự kiến
| Vòng | Hình thức | Nội dung chính | Thời lượng |
|---|---|---|---|
| 1. HR Screen | Phone/Video call | Giới thiệu bản thân, mức lương kỳ vọng, lý do ứng tuyển | 30-45 phút |
| 2. Technical Test | Online test | SQL, Excel nâng cao, đọc hiểu dashboard, case study mini | 60-90 phút |
| 3. Business Round | Phỏng vấn chuyên gia | Nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ, business case, BI demo | 60-90 phút |
| 4. Leadership Round | Phỏng vấn lãnh đạo | Năng lực lãnh đạo, tầm nhìn chiến lược, giá trị cốt lõi | 45-60 phút |
Câu hỏi thường gặp theo từng vòng
Vòng 1 - HR Screen
- Giới thiệu tóm tắt về bản thân và kinh nghiệm 6-8 năm của bạn.
- Tại sao rời vị trí hiện tại? Mong muốn điều gì ở Eximbank?
- Mức lương hiện tại và mức lương kỳ vọng?
- Bạn có thể đi làm sau bao lâu?
Vòng 2 - Technical Test
- SQL: "Viết query tính top 10 khách hàng có CLV cao nhất trong 12 tháng qua theo từng phân khúc."
- Excel: "Tính ROI của một chiến dịch cross-selling thẻ tín dụng, dữ liệu cho trước."
- Case mini: "Làm thế nào để đo lường hiệu quả của chiến dịch onboarding khách hàng mới qua app mobile?"
Vòng 3 - Business Round
- "Phân tích hiệu quả kênh số vs kênh truyền thống của ngân hàng bạn từng làm - bạn đã đo lường như thế nào?"
- "Mô tả một dashboard bạn đã xây dựng và tác động của nó đến quyết định kinh doanh."
- "Nếu CASA giảm 15% trong quý, bạn sẽ phân tích nguyên nhân và đề xuất hành động ra sao?"
- "Cách bạn xây dựng business case cho một sản phẩm bán lẻ mới?"
- "ROI và NPV khác nhau như thế nào? Khi nào nên dùng cái nào?"
- "Làm sao đo cost-to-serve cho từng phân khúc khách hàng?"
Vòng 4 - Leadership Round
- "Bạn đã dẫn dắt một đội analytics như thế nào? Cách bạn phát triển nhân sự?"
- "Kể về một lần bạn đề xuất cải tiến quy trình được ban lãnh đạo chấp thuận."
- "Làm sao cân bằng giữa yêu cầu ngắn hạn của Business và tầm nhìn dài hạn của Khối?"
- "Quan điểm của bạn về tính liêm chính trong báo cáo số liệu kinh doanh?"
Tips chuẩn bị quan trọng
1. Chuẩn bị Portfolio (rất quan trọng):
- Chuẩn bị 3-5 dashboard bạn đã xây dựng (có thể làm phiên bản ẩn danh nếu bảo mật).
- Chuẩn bị 2-3 case study cụ thể: vấn đề → phương pháp phân tích → insight → hành động → kết quả.
2. Nghiên cứu Eximbank trước buổi phỏng vấn:
- Đọc báo cáo thường niên gần nhất.
- Tìm hiểu chiến lược số hóa và sản phẩm bán lẻ Eximbank (Eximbank Pay, Eximbank Mobile...).
- Nắm vị thế Eximbank trên thị trường: top 20 NHTMCP về vốn điều lệ.
3. Luyện presentation skills:
- Vòng Business thường yêu cầu trình bày 5-10 phút về một dự án. Luyện trước với đồng hồ.
4. Chuẩn bị câu hỏi ngược lại:
- "Cấu trúc đội analytics PFS hiện tại như thế nào?"
- "Công cụ BI chính mà team đang sử dụng?"
- "Báo cáo analytics gửi đến HĐQT có tần suất ra sao?"
Dress code
- Nữ: Vest/blouse công sở, quần tây hoặc chân váy ngang gối, giày búp bê hoặc giày cao gót thấp. Tóc gọn gàng, trang điểm nhẹ.
- Nam: Sơ mi trắng/xanh nhạt, vest nếu muốn ghi điểm (vòng lãnh đạo nên mặc vest), quần tây, giày tây, cà vạt không bắt buộc nhưng nên có.
- Tránh: Quần jeans, áo phông, giày thể thao, trang sức quá nổi bật.
Lộ trình ôn thi
Lộ trình ôn tập & chuẩn bị trong 1-2 tuần
Vì yêu cầu khá toàn diện (kỹ thuật + nghiệp vụ + lãnh đạo), bạn nên phân bổ thời gian ôn tập hợp lý. Dưới đây là lộ trình gợi ý cho 10-14 ngày:
Tuần 1: Nền tảng kỹ thuật & Nghiệp vụ
Ngày 1-2: SQL nâng cao
- Thực hành: JOIN phức tạp, window function (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD), CTE, GROUP BY nâng cao.
- Bài tập mẫu: Tính cohort analysis, retention rate theo tháng.
- Tài liệu: W3Schools SQL, LeetCode SQL 50 bài medium, Mode Analytics SQL Tutorial.
Ngày 3-4: Excel nâng cao + BI Tools
- Excel: Power Query, Pivot Table nâng cao, SUMIFS/COUNTIFS, array formula, XLOOKUP.
- Power BI: DAX cơ bản (CALCULATE, FILTER, ALL, time intelligence), data modeling.
- Tài liệu: Microsoft Learn Power BI, SQLBI.com (của Marco Russo).
Ngày 5-6: Ngân hàng bán lẻ & KPI framework
- Học các chỉ tiêu: CASA ratio, NIM, NPL, cost-to-income, cross-selling ratio, digital adoption.
- Tìm hiểu: Phễu bán hàng ngân hàng, CLV calculation, segmentation RFM.
- Tài liệu: Báo cáo thường niên Eximbank, McKinsey Banking Report, BCG Retail Banking reports.
Ngày 7: Python/R cho phân tích
- pandas (groupby, merge, pivot), matplotlib/seaborn visualization.
- scikit-learn: linear regression, logistic regression, K-means clustering.
- Tài liệu: Kaggle micro-courses, Python for Data Analysis (Wes McKinney).
Tuần 2: Business Case, Lãnh đạo & Mock Interview
Ngày 8-9: Business Case & ROI/NPV
- Luyện viết business case cho các sản phẩm: thẻ tín dụng, vay cá nhân, mobile banking.
- Tính ROI/NPV/IRR cho các chiến dịch marketing.
- Tham khảo: Harvard Business Review case studies, Coursera "Business Analytics".
Ngày 10-11: Soft skills & Leadership
- Chuẩn bị STAR stories (Situation - Task - Action - Result) cho 5-7 tình huống lãnh đạo.
- Ôn các giá trị cốt lõi của Eximbank và chuẩn bị ví dụ thực tế.
- Đọc: "Crucial Conversations", "The First-Time Manager" (Jim McCormick).
Ngày 12-13: Mock Interview
- Nhờ bạn bè hoặc mentor phỏng vấn giả.
- Quay video, xem lại sửa lỗi.
- Tập trình bày dashboard trong 5-7 phút.
Ngày 14: Final Review
- Đọc lại JD, JD gốc của Eximbank, tin tức ngân hàng tuần qua.
- In sẵn 3 bản CV, portfolio, chứng chỉ.
- Chuẩn bị trang phục, lộ trình đến Hội sở Eximbank Hà Nội (tầng 8, TNR Tower, 54A Nguyễn Chí Thanh).
Tài liệu tham khảo quan trọng
Sách:
- "Bank Management and Financial Services" - Peter S. Rose
- "Data Science for Business" - Foster Provost & Tom Fawcett
- "Storytelling with Data" - Cole Nussbaumer Knaflic
- "Measuring Customer Lifetime Value" - V. Kumar
Website/Blog:
- Towards Data Science, Medium Analytics Vidhya
- Eximbank.com.vn (mục Quan hệ cổ đông)
- Thông tư hướng dẫn của NHNN về hoạt động ngân hàng
Khóa học online:
- Coursera: "Advanced Business Analytics Specialization" (Wharton)
- Udemy: "The Complete Power BI Bootcamp"
- DataCamp: "Customer Analytics in Python"
Tư vấn nghề nghiệp
Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí Chuyên gia Phân tích PFS
1. Lộ trình thăng tiến trong mảng Analytics ngân hàng
Junior Analyst (0-2 năm)
↓
Analyst / Chuyên viên (2-4 năm)
↓
Senior Analyst / Chuyên viên cao cấp (4-6 năm) ← Bạn đang ở đây khi apply
↓
Expert / Chuyên gia (6-8 năm) ← Vị trí mục tiêu
↓
Manager / Trưởng phòng Analytics (8-12 năm)
↓
Senior Manager / Phó Giám đốc Khối (12+ năm)
↓
Giám đốc Khối / CDO (Chief Data Officer)
2. Mức lương kỳ vọng tham khảo
Lưu ý: Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm. Số liệu dưới đây là ước lượng tham khảo dựa trên thị trường Việt Nam giai đoạn gần đây.
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tham khảo (VNĐ/tháng) |
|---|---|---|
| Analyst | 1-3 năm | 15 - 25 triệu |
| Senior Analyst | 3-5 năm | 25 - 40 triệu |
| Expert (vị trí này) | 6-8 năm | 40 - 70 triệu |
| Manager Analytics | 8-12 năm | 60 - 100 triệu |
| Senior Manager / Phó GĐ Khối | 12+ năm | 100 - 180 triệu |
Các yếu tố ảnh hưởng lương:
- Quy mô ngân hàng (Big 4: Vietcombank, VietinBank, BIDV, Agribank thường cao hơn).
- Thưởng KPI cuối năm (có thể thêm 2-6 tháng lương).
- Phụ cấp: xăng xe, điện thoại, cơm trưa, bảo hiểm sức khỏe gia đình.
- Stock/ESOP (chủ yếu ở các ngân hàng tư nhân lớn).
3. Kỹ năng cần phát triển thêm
Trong 6 tháng tới:
- Nâng cao Python (machine learning cơ bản: churn prediction, recommendation).
- Học cloud platforms (Azure/AWS/GCP) - xu hướng data platform mới.
- Phát triển kỹ năng quản lý dự án (Agile, Scrum).
Trong 1-2 năm tới:
- Học về data governance, data quality framework.
- Phát triển chuyên mâu về một lĩnh vực: risk analytics, marketing analytics, hoặc product analytics.
- Lấy chứng chỉ quốc tế: CFA Level 1-2 hoặc Google Professional Data Analyst.
Trong 3-5 năm tới (hướng đến Manager):
- Xây dựng network với cộng đồng analytics Việt Nam.
- Tham gia diễn đàn, hội thảo data science (Vietnam Data Science, R Meetup).
- Phát triển khả năng public speaking, executive presentation.
4. Cơ hội nghề nghiệp sau vị trí này
Sau khi làm Expert PFS Analytics tại Eximbank, bạn có thể:
- Theo chiều sâu: Chuyên gia dữ liệu cấp cao → Head of Analytics → CDO.
- Theo chiều rộng: Chuyển sang mảng Risk Analytics, Fraud Detection, hoặc Digital Banking Strategy.
- Sang bên ngoài: Fintech (MoMo, ZaloPay, VNPay), e-commerce (Shopee, Tiki), consulting (McKinsey, BCG Vietnam), hoặc khởi nghiệp.
5. Lời khuyên thực tế từ 'đàn anh'
- Đừng chỉ làm analytics, hãy kể chuyện: Phân tích giỏi mà không truyền tải được insight thì không tạo giá trị. Luyện kỹ năng thuyết trình.
- Hiểu business trước khi hiểu data: Một analyst giỏi biết rằng số liệu chỉ có ý nghĩa khi đặt trong bối cảnh kinh doanh.
- Xây dựng quan hệ với IT: Trong ngân hàng, việc lấy data thường qua nhiều cổng, nhiều hệ thống. Có mối quan hệ tốt với IT giúp công việc trôi chảy hơn rất nhiều.
- Đừng bỏ qua soft skills: Khi lên cấp Manager, 70% công việc là giao tiếp, thuyết phục, quản lý stakeholder.
- Cân nhắc ngân hàng tư nhân vs nhà nước: Eximbank là ngân hàng tư nhân - thường có môi trường năng động hơn, thăng tiến nhanh hơn nhưng cũng áp lực KPI cao hơn.
Câu hỏi thường gặp
Chào em, vị trí này yêu cầu 6-8 năm kinh nghiệm và năng lực lãnh đạo đội ngũ, nên không phù hợp với ứng viên mới ra trường. Em nên bắt đầu ở vị trí Chuyên viên Phân tích dữ liệu (Analyst) hoặc Chuyên viên Phân tích kinh doanh tại các ngân hàng, tích lũy 2-3 năm kinh nghiệm về SQL, BI, KPI ngân hàng bán lẻ, sau đó mới apply các vị trí cấp cao. Eximbank và các ngân hàng top đầu thường có chương trình tuyển fresher riêng qua sự kiện campus recruitment, em chú ý theo dõi nhé.
JD ghi "Thỏa thuận" nên không công bố cụ thể. Theo tham khảo thị trường (mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm), vị trí Expert PFS Analytics 6-8 năm kinh nghiệm tại ngân hàng tư nhân cỡ Eximbank thường dao động khoảng 40-70 triệu đồng/tháng gross, chưa tính thưởng KPI cuối năm (có thể thêm 2-4 tháng lương). Nếu em đang ở mức 35-45 triệu và có track record tốt, hoàn toàn có thể deal lên 50-65 triệu. Lưu ý đây chỉ là ước lượng, em nên tham khảo mức lương hiện tại của mình và các offer khác để đàm phán.
Hoàn toàn có cơ hội, nhưng anh/chị cần chuẩn bị thêm về mảng nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ. Cụ thể: (1) Học về các KPI ngân hàng: CASA, NIM, NPL, cost-to-income, cross-selling; (2) Tìm hiểu quy định NHNN về báo cáo tín dụng, tỷ lệ đảm bảo an toàn; (3) Làm quen với dữ liệu ngân hàng: thường phức tạp hơn fintech vì có nhiều sản phẩm, nhiều phân khúc, nhiều kênh. Kinh nghiệm fintech là điểm cộng vì cho thấy anh/chị quen với môi trường số và tốc độ đổi mới nhanh - điều Eximbank đang hướng tới. Tuy nhiên, vị trí này yêu cầu 6-8 năm kinh nghiệm trong ngân hàng/tài chính, nên nếu chưa đủ, anh/chị có thể apply vị trí Senior Analyst trước để tích lũy thêm 1-2 năm domain knowledge.
Có một số điểm khác biệt đáng cân nhắc: (1) Quy mô: Eximbank nhỏ hơn Big 4 nhà nước và Techcombank, nhưng cũng có lợi thế là dễ tạo ảnh hưởng, thăng tiến nhanh hơn; (2) Văn hóa: Eximbank thuộc nhóm ngân hàng tư nhân lâu đời (thành lập 1989), văn hóa có phần truyền thống hơn Techcombank hay VPBank nhưng vẫn năng động hơn nhà nước; (3) Mức lương: Eximbank thường trả tốt ở phần lương cứng nhưng thưởng KPI có thể không cao bằng Techcombank hay Vietcombank; (4) Cơ hội học hỏi: Vì quy mô nhỏ, một người có thể cover nhiều mảng - tốt cho việc tích lũy kinh nghiệm toàn diện. Đánh giá tổng thể, nếu anh/chị ưu tiên môi trường ổn định và làm sâu một mảng, Eximbank là lựa chọn tốt.
Với 7 năm kinh nghiệm và background Senior Analyst, anh/chị hoàn toàn đủ điều kiện ứng tuyển. Về mức lương (đây là ước lượng tham khảo, mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm): Eximbank thường offer 45-55 triệu cho vị trí Expert cấp này, có thể cao hơn nếu có chứng chỉ CFA/MBA. Tuy nhiên, lưu ý rằng JD yêu cầu "năng lực lãnh đạo" khá cao (5 tiêu chí), nên anh/chị cần chuẩn bị tốt phần storytelling về kinh nghiệm dẫn dắt. Nếu chưa từng quản lý team trực tiếp, nên nhấn mạnh các dự án cross-functional mà anh/chị đã lead.
Vị trí này KHÔNG trực tiếp bị áp lực doanh số (sales target) như sales hay RM (relationship manager). KPI chính thường là: (1) Chất lượng và đúng hạn của các báo cáo analytics gửi ban lãnh đạo; (2) Tác động kinh doanh đo lường được từ các insight đề xuất (ví dụ: nhờ phân tích của bạn mà chiến dịch X tăng 20% conversion); (3) Số lượng dashboard/business case được hoàn thành; (4) Mức độ hài lòng của stakeholders (Business, IT, Risk). Áp lực thật sự ở chỗ: bạn cần chứng minh giá trị của đội analytics trong việc tăng trưởng kinh doanh của Khối PFS - đây là áp lực "ảnh hưởng" chứ không phải "bán hàng".
Thông thường từ 3-5 năm, tùy thuộc vào: (1) Performance cá nhân: nếu bạn liên tục tạo ra tác động kinh doanh đo lường được, thăng tiến sẽ nhanh hơn; (2) Sự kiện nội bộ: ngân hàng tái cấu trúc, M&A, hoặc mở rộng đội ngũ đều tạo cơ hội; (3) Networking: Mentor và sponsor trong tổ chức đóng vai trò quan trọng; (4) Kỹ năng bổ sung: Học thêm về quản lý ngân sách, lãnh đạo chiến lược, hoặc lấy MBA. Ở Eximbank, nếu bạn làm tốt 2-3 năm ở vị trí Expert, thể hiện được tầm ảnh hưởng đến chiến lược PFS, cơ hội lên Manager là rất thực tế.
Bảo hiểm và ngân hàng bán lẻ có nhiều điểm chung (cùng phục vụ khách hàng cá nhân, cùng có sản phẩm dài hạn), nhưng có những khác biệt quan trọng: (1) Tốc độ giao dịch: Ngân hàng có hàng triệu giao dịch/ngày, bảo hiểm chậm hơn nhiều - data volume và real-time requirement khác nhau; (2) KPI: Bảo hiểm tập trung vào loss ratio, premium, claims frequency; ngân hàng tập trung vào CASA, NIM, NPL - anh/chị cần học lại từ đầu; (3) Quy định: NHNN và Bộ Tài chính có những quy định khác nhau. Nếu anh/chị muốn chuyển, nên chuẩn bị 2-3 tháng tự học về ngân hàng bán lẻ, đọc báo cáo thường niên của các ngân hàng, làm quen với thuật ngữ. Kinh nghiệm BI ở bảo hiểm vẫn là điểm cộng tốt.
Chia sẻ từ cộng đồng
Mình từng apply vị trí tương tự ở Eximbank cách đây 1 năm. Cảnh báo thật: vòng technical test khá nặng, có cả case study phân tích chi nhánh bán lẻ trong 90 phút. Nên luyện trước với SQL window function và pivot table. JD ghi 'Thỏa thuận' nhưng thực tế deal được khoảng 50tr cho Expert level nếu có 7 năm kinh nghiệm.
Đã làm ở Eximbank Hội sở 3 năm, chia sẻ thật là môi trường khá ổn định. Khối PFS đang đẩy mạnh chuyển đổi số nên team analytics được đầu tư khá. Công cụ chính đang dùng là Power BI và SQL Server, có dự án chuyển sang cloud trong năm tới. Thu nhập total compensation tầm 60-70tr nếu tính cả thưởng Tết.
Vị trí này đúng chuẩn cho người muốn chuyển từ pure technical (Data Scientist/Engineer) sang business-oriented analytics. Điểm cộng lớn là JD nhấn mạnh 'data storytelling' - tức là ngân hàng không chỉ tìm người làm dashboard mà còn kể được câu chuyện từ data. Mọi người chú ý chuẩn bị slide trình bày nhé, nhiều khi vòng 3 yêu cầu present 10 phút đấy.
Câu hỏi phỏng vấn thực tế mình từng gặp: 'Nếu bạn phát hiện dữ liệu cho thấy sản phẩm A đang lỗ nhưng sản phẩm B đang mang lại 70% doanh thu PFS, bạn sẽ trình bày với ban lãnh đạo như thế nào?' - Câu này test cả data analysis lẫn stakeholder management. Nên trả lời theo hướng đề xuất tái cấu trúc danh mục, không nên nói thẳng 'cắt sản phẩm A'.
Mình apply vị trí Senior Analyst chứ không phải Expert, nhưng chia sẻ cho bạn nào mới bắt đầu: hãy chuẩn bị sẵn 1 case study về churn prediction hoặc customer segmentation. Eximbank rất thích hỏi về RFM và CLV. Ngoài ra, họ cũng hỏi về cách đo lường hiệu quả của mobile app onboarding - nên research về funnel chuyển đổi trong app ngân hàng trước.
Review JD thấy Eximbank yêu cầu 'lãnh đạo phát triển nhân sự' - nên nếu bạn chưa từng manage team thì cơ hội thấp. Họ tìm người có thể lead 3-5 juniors. Mình nghĩ level thực tế của vị trí này tương đương Manager ở nhiều ngân hàng khác (chỉ là title khác nhau). Đừng để bị 'mê' cái title Chuyên gia mà quên check mức độ trách nhiệm thực tế nhé.
Đang ở Techcombank, đang phân vân có nên apply Eximbank không. Bạn nào có kinh nghiệm cho mình xin review: văn hóa Eximbank có áp lực hơn Techcombank không? Thưởng Tết có khác biệt lớn không? Thanks all.
Ứng tuyển ngay
Ứng tuyển trên website gốcBạn sẽ được chuyển đến trang tuyển dụng chính thức của Eximbank
Chuyên môn / Từ khoá
Mất kết nối mạng
Đang thử kết nối lại
Đã xảy ra lỗi!
Vui lòng chờ trong giây lát