Tec

Techcombank

Senior Data Scientist (40000031)

TP. Ho Chi Minh Data And Analytics Division

Experienced (Non-Manager)

Mô tả công việc

## Job Purpose

- The job holder supervises the setup of analytical tools to generate insights for customer journeys and product enhancements using programming methods, processes and systems to consolidate and analyze unstructured, diverse Big Data sources.
- The job holder is required to take initiative in experimenting various technologies and tools with vision of creating innovative data driven insights for the business at the quickest pace possible and keep current with technical and industry developments.

## Key Accountabilities (1)

Data Solutioning
- Evaluate effectiveness of proposed models and track business performance against data analysis model.
- Build cutting-edge algorithms and work with machine learning and deep learning tools to deliver advance analytics solutions across the firm including recommendation engines, customized data models, customer journeys, graph modes, etc.
- Drive application of machine learning and big data techniques across different journeys and squads.
- Manage, execute, and review complex data science projects in an agile manner and in compliance with internal regulatory requirements.

## Key Accountabilities (2)

Data Insighting
- Lead the identification and interpretation of meaningful and actionable insights from large data and metadata sources.
- Review processes and tools designed to monitor and analyze model performance and data accuracy.
- Proactively lead discussions in 3+ squads to identify questions and issues for data analysis
- Collaborate with Data Engineers to build complex, technical algorithms in data analytics software applications to improve work efficiency.

## Key Accountabilities (3)

Projects Management
- Manage project conflicts, challenges and dynamic business requirements to keep operations running at high performance.
- Work with team leads to resolve people problems and project roadblocks, conduct post mortem and root cause analysis to help squads continuously improve their practices to ensure maximum productivity.
Talent Development
- Mentor and coach Data Analysts into fully competent Data Scientists.
- Identify and encourage areas for growth and improvement within the tribe.

## Success Profile - Qualification and Experiences

Qualifications
- Bachelor's or Master’s degree in Statistics, Mathematics, Quantitative Analysis, Computer Science, Software Engineering or Information Technology
Work Experience
- 7+ years of relevant experience in areas of data analysis, machine learning, deep learning model development on large amount of data, implementing and deploying various statistical models
- English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy
- Deep experience in querying databases and using programming languages (e.g. C, C++, R, Python, Scala, SQL, Java, Tableau, R)
- Extensive experience in building data and analytics solutions, data mining, statistical analysis and data visualization
- Experience in application of machine learning and AI to questions related to the financial markets
- Experience in providing fact-based insights to help senior management and other stakeholders realize enterprise value at scale
- Deep experience in Agile Software Development and has mastery of Agile principles, practices and Scrum methodologies
- Experience working in Agile teams to lead successful digital transformation projects, involved in the end-to-end planning to implementation

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cần có cho Senior Data Scientist - Techcombank

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

#### Ngôn ngữ lập trình & Công cụ:
| Cấp bậc | Ngôn ngữ/Công cụ | Mức độ yêu cầu |
|---------|------------------|------------------|
| Bắt buộc | Python | ★★★★★ Chuyên sâu |
| Bắt buộc | SQL | ★★★★★ Chuyên sâu |
| Bắt buộc | R | ★★★★☆ Nâng cao |
| Nên có | Scala | ★★★☆☆ Thành thạo |
| Nên có | Java | ★★★☆☆ Thành thạo |
| Nên có | C/C++ | ★★★☆☆ Cơ bản |
| Nên có | Tableau | ★★★★☆ Nâng cao |

#### Lĩnh vực chuyên môn:
- Machine Learning & Deep Learning: Xây dựng recommendation engines, customer journey models, graph models
- Big Data: Xử lý large-scale data, data mining, statistical analysis
- Data Visualization: Trình bày insights rõ ràng cho stakeholders
- Agile/Scrum: Mastery của Agile principles, làm việc trong môi trường squad

#### Kiến thức ngành:
- Ứng dụng ML/AI trong tài chính - ngân hàng
- Fact-based insights cho senior management
- End-to-end planning từ implementation

### 2. Soft Skills (Kỹ năng mềm)

| Kỹ năng | Mức độ quan trọng | Mô tả |
|---------|-------------------|--------|
| Leadership | ★★★★★ | Mentor & coach Data Analysts, dẫn dắt 3+ squads |
| Project Management | ★★★★★ | Quản lý conflicts, dynamic requirements |
| Communication | ★★★★☆ | Present insights cho stakeholders cấp cao |
| Problem Solving | ★★★★☆ | Root cause analysis, post mortem |
| Collaboration | ★★★★☆ | Làm việc với Data Engineers, cross-functional teams |

### 3. Chứng chỉ gợi ý

- Google Professional Data Engineer - Xác nhận năng lực data engineering
- AWS Certified Machine Learning – Specialty - Cloud ML expertise
- Certified Scrum Master (CSM) hoặc Professional Scrum Master (PSM) - Agile methodology
- Kaggle Competition Achievements - Thực hành ML thực tế
- FRM/CFA (nếu muốn chuyên sâu về tài chính)

### 4. Bảng so sánh: Junior vs Senior Data Scientist

| Tiêu chí | Junior (1-3 năm) | Senior (7+ năm) |
|----------|------------------|------------------|
| Model complexity | Standard ML models | Advanced DL, custom algorithms |
| Scope | 1-2 projects | Multiple squads, enterprise-wide |
| Stakeholders | Team lead | C-level, board |
| Mentorship | Ít/none | Coach 3-5 analysts |
| Technical depth | Tập trung 1-2 tools | Đa nền tảng, language-agnostic |
| Business impact |局部 | Enterprise scale |

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn Senior Data Scientist - Techcombank

### Quy trình các vòng phỏng vấn

#### Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
- Phone/video call với HR
- Kiểm tra background, motivation, salary expectation
- Đánh giá English proficiency

#### Vòng 2: Technical Interview - Screening (60-90 phút)
- Data Science fundamentals
- Python/SQL coding test
- Case study về ML solution

#### Vòng 3: Technical Deep Dive (90-120 phút)
- System design cho data platform
- Architecture decisions
- Code review & pair programming

#### Vòng 4: Panel Interview (60 phút)
- Interview với Data & Analytics leadership
- Behavioral questions + situational scenarios
- Culture fit assessment

#### Vòng 5: Final Interview với Head of Division (45-60 phút)
- Strategic thinking
- Vision for data-driven transformation
- Leadership & mentorship approach

---

### Câu hỏi hay gặp theo từng vòng

#### Vòng HR:
1. "Tại sao bạn muốn gia nhập Techcombank?"
2. "Bạn expect mức lương bao nhiêu?"
3. "Mô tả dự án data science ấn tượng nhất của bạn"
4. "Bạn có kinh nghiệm làm việc trong môi trường Agile chưa?"

#### Vòng Technical:
1. "Implement một recommendation engine từ scratch như thế nào?"
2. "Làm sao handle imbalanced dataset trong credit scoring?"
3. "Difference giữa L1 và L2 regularization?"
4. "Design a data pipeline cho real-time fraud detection"
5. "Explain how you would optimize a gradient descent algorithm"
6. "SQL: viết query để tìm top 3 customers theo transaction volume"
7. "Python: implement a binary search tree"

#### Vòng Panel/Leadership:
1. "How would you convince a skeptical business stakeholder to trust your model?"
2. "Describe a time when your ML model failed in production. What did you learn?"
3. "How do you mentor junior data scientists?"
4. "What metrics would you use to measure success of a data science initiative?"
5. "How do you prioritize multiple competing data science projects?"
6. "Scenario: Two squads have conflicting data requirements. How do you resolve?"

---

### Tips chuẩn bị

#### Technical Preparation:
- Practice coding: LeetCode (medium-hard), HackerRank
- SQL: Window functions, CTEs, optimization
- ML theory: Be ready to explain any model from scratch
- Case study: Prepare 2-3 detailed project stories (STAR format)

#### Research Techcombank:
- Đọc annual reports, tech blog của Techcombank
- Tìm hiểu về "Exponential Organization" - mô hình Techcombank hướng tới
- Techcombank sử dụng: AWS, Snowflake, Databricks, dbt, Airflow

#### Business Understanding:
- Nghiên cứu digital transformation strategy của Techcombank
- Hiểu các sản phẩm: Banking 4.0, SME digital ecosystem
- Competition landscape: VPBank, MBBank, VIB

#### STAR Stories chuẩn bị:
1. Project thành công lớn: Impact measured in business metrics
2. Project thất bại/học hỏi: What you learned, how you improved
3. Mentorship: How you developed junior team members
4. Conflict resolution: Technical disagreement or stakeholder management

---

### Dress Code

- Business casual hoặc Smart casual
- Techcombank culture khá modern, không quá formal
- Nam: sơ mi, quần âu/kaki, giày lịch sự
- Nữ: blouse, chân váy/quần âu, giày kín
- Tránh: jeans rách, sneakers, áo phông

### Một số lưu ý đặc biệt:

- Techcombank rất重视 English proficiency - be prepared to interview partially/completely in English
- Họ hay hỏi về Agile mindset và cách bạn handle ambiguity
- Có thể có take-home assignment (2-4 giờ)
- Prepare questions about: team structure, tech stack, current challenges

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho Senior Data Scientist - Techcombank

### Lộ trình chuẩn bị 2 tuần (12-14 ngày)

#### Phase 1: Foundation Review (Ngày 1-3)

Machine Learning Theory:
- Supervised vs Unsupervised learning - deep dive
- Regression: Linear, Logistic, Regularization (L1/L2)
- Classification: Decision Trees, Random Forest, SVM, XGBoost, LightGBM
- Clustering: K-means, DBSCAN, Hierarchical
- Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE, UMAP

Resources:
- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron
- Andrew Ng's Machine Learning Course (Coursera) - Week 1-10

Deep Learning:
- Neural Network fundamentals: forward/backward propagation
- CNNs for image, RNNs/LSTMs for sequence data
- Transformers và attention mechanism (ngày càng quan trọng)
- Transfer learning và fine-tuning

Resources:
- "Deep Learning" - Ian Goodfellow
- Fast.ai courses

#### Phase 2: Technical Skills Intensive (Ngày 4-7)

Python Mastery:
```python
# Focus areas:
- pandas, numpy, scipy
- scikit-learn, XGBoost, LightGBM
- TensorFlow/PyTorch basics
- Spark (PySpark) cho Big Data
- Dask cho distributed computing
```

SQL Deep Dive:
```sql
-- Advanced topics to master:
- Window functions (LAG, LEAD, RANK, NTILE)
- CTEs and subqueries
- Query optimization and indexing
- Complex JOINs and aggregations
- Common Table Expressions
```

Resources:
- LeetCode SQL section (Medium-Hard difficulty)
- "SQL Pocket Guide" - Alice Zhao

Statistics & Probability:
- Distributions: Normal, Binomial, Poisson, Exponential
- Hypothesis testing: t-test, chi-square, ANOVA
- Bayesian inference basics
- A/B testing và experimental design

#### Phase 3: Domain Knowledge (Ngày 8-10)

Banking/Finance Domain:
- Credit scoring models và scorecard development
- Fraud detection methodologies
- Customer lifetime value (CLV) calculation
- Risk management frameworks
- Basel accords basics

Resources:
- "Credit Risk Scorecards" - Naeem Siddiqi
- "Fraud Analytics" - Bart Baesens
- Techcombank Annual Report 2023

Techcombank Tech Stack Research:
- Cloud: AWS (EC2, S3, SageMaker, Redshift)
- Data Platform: Snowflake, Databricks
- Orchestration: Airflow, dbt
- Visualization: Tableau, Power BI
- ML Ops: MLflow, Kubeflow

#### Phase 4: Mock Interviews & Refinement (Ngày 11-14)

Technical Mock:
- Practice 5-10 SQL problems (timed)
- Code 3-5 ML algorithm implementations from scratch
- Design 2 system architecture diagrams

Behavioral Preparation:
- Prepare 5 STAR stories
- Research common behavioral questions
- Practice out loud (mirror or recording)

Research Round:
- Study Techcombank news, digital initiatives
- Prepare thoughtful questions for interviewers
- Review job description keywords để incorporate vào answers

---

### Tài liệu tham khảo bổ sung

#### Books:
1. "The Data Science Handbook" - Field Cady
2. "Building Data Science Teams" - DJ Patil
3. "Storytelling with Data" - Cole Nussbaumer Knaflic
4. "Cracking the Data Science Interview" - Ekta Gavai

#### Online Resources:
- Kaggle: participate in competitions
- Towards Data Science (Medium)
- KDnuggets
- Data Elixir newsletter

#### Vietnamese-specific:
- Blog của Techcombank Engineering
- Các bài viết về digital banking transformation của Việt Nam

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho Senior Data Scientist - Techcombank

### Lộ trình Thăng tiến

```
Junior Data Scientist (0-3 năm)
↓
Data Scientist (3-5 năm)
↓
Senior Data Scientist (5-8 năm) ← YOU ARE HERE
↓
Lead Data Scientist / Data Science Manager (8-10 năm)
↓
Head of Data Science / VP of Analytics (10-15 năm)
↓
Chief Data Officer (CDO) / SVP Data & Analytics (15+ năm)
```

### Mức lương Kỳ vọng theo Cấp bậc

#### Tại Techcombank & thị trường Việt Nam (2024):

| Level | Experience | Salary Range (VND/tháng) | Total Package |
|-------|------------|--------------------------|---------------|
| Junior DS | 0-3 năm | 15-25 triệu | 18-30 tháng |
| Mid DS | 3-5 năm | 25-40 triệu | 20-35 tháng |
| Senior DS | 5-8 năm | 40-70 triệu | 24-36 tháng |
| Lead DS | 8-10 năm | 60-100 triệu | 24-48 tháng |
| DS Manager | 8-12 năm | 80-150 triệu | 24-48 tháng |
| Head/VP | 12+ năm | 150-300+ triệu | Negotiable |

Techcombank premium:
- Techcombank thường trả cao hơn thị trường 15-25% cho senior roles
- Total package bao gồm: base, performance bonus, stock options (nếu có)
- Benefits: health insurance, learning budget, flexible working

#### Negotiation Tips:
- Research market rate trên Glassdoor, Payscale, Vietnamworks
- Highlight impact metrics: revenue increased, cost reduced, efficiency improved
- Consider full package, không chỉ base salary
- Be ready to walk away if below your threshold

---

### Kỹ năng cần Phát triển thêm

#### Technical (Next 6-12 tháng):
1. MLOps: Model deployment, monitoring, retraining automation
2. Cloud ML: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML
3. Real-time ML: Stream processing, online learning
4. LLMs/Gen AI: RAG, fine-tuning, prompt engineering

#### Leadership (Next 12-24 tháng):
1. Technical leadership: Architecture decisions, code reviews
2. Strategic thinking: Align data initiatives với business strategy
3. Stakeholder management: Present to C-level convincingly
4. Team building: Hire, develop, retain talent

#### Business (Next 12-24 tháng):
1. Industry knowledge: Deep understanding of banking operations
2. Regulatory compliance: Basel III/IV, local regulations
3. Business model innovation: How data creates competitive advantage
4. Product thinking: Data products vs data projects mindset

---

### Lời khuyên Từ người đi trước

#### 1. "Đừng chỉ focus vào model accuracy"
> Senior DS ở ngân hàng cần hiểu rằng model tốt nhất không phải model có accuracy cao nhất, mà là model được stakeholders trust và sử dụng để make decisions.

#### 2. "Build bridges, not silos"
> Data Science chỉ tạo value khi được integrated vào business process. Hãy làm việc chặt chẽ với Product, Engineering, Business teams.

#### 3. "Document everything"
> Trong ngân hàng, documentation là mandatory cho compliance. Hãy build habit viết documentation từ đầu.

#### 4. "Stay curious, stay humble"
> Công nghệ thay đổi nhanh. Hãy liên tục học hỏi nhưng cũng humble khi admit khi bạn không biết something.

#### 5. "Network internally"
> Techcombank có nhiều squads. Hãy build relationships across teams - đây là cách tốt nhất để visibility và career growth.

---

### Các cơ hội học tập tại Techcombank

- Internal mobility: Chuyển giữa các squads/different domains
- Learning budget: Techcombank hỗ trợ học phí certifications
- Tech talks: Internal knowledge sharing sessions
- Hackathons: Innovation competitions
- External conferences: Data Science, AI, Fintech events
- Mentorship programs: Cả mentor và mentee opportunities

---

### Red Flags để tránh

⚠️ Avoid these mistakes:
1. Overselling technical skills mà không có business impact stories
2. Being too academic - ngân hàng cần practical solutions
3. Ignoring stakeholder management - technical excellence không đủ
4. Resistance to Agile/process - Techcombank is very Agile-native
5. Not staying updated - AI/ML field evolves extremely fast

Câu hỏi thường gặp

Mức lương Senior Data Scientist tại Techcombank khoảng bao nhiêu?

Theo thị trường 2024, Senior Data Scientist tại Techcombank có mức lương từ 40-70 triệu VND/tháng, tùy theo kinh nghiệm và kỹ năng. Techcombank thường trả cao hơn thị trường 15-25% cho các vị trí senior. Total package có thể đạt 24-36 tháng lương bao gồm performance bonus. Với 7+ năm kinh nghiệm như yêu cầu, bạn có thể expect ở mức 50-65 triệu cho base salary.

Techcombank sử dụng tech stack gì cho Data Science?

Techcombank sử dụng modern data stack bao gồm: AWS (cloud infrastructure), Snowflake hoặc Databricks (data warehouse), Airflow/dbt (orchestration), Python/R (ML development), Tableau (visualization). Họ cũng đang đầu tư mạnh vào MLOps với MLflow, Kubeflow. Điều quan trọng là bạn cần có kinh nghiệm với cloud-based ML solutions và understanding về data pipeline architecture, không chỉ model development đơn thuần.

Tôi đang ở vị trí Data Analyst muốn chuyển lên Senior Data Scientist, cần chuẩn bị gì?

Để chuyển từ Data Analyst lên Senior Data Scientist, bạn cần phát triển 3 area chính: (1) Technical: học Python/R chuyên sâu, Machine Learning algorithms, deep learning basics, Big Data tools (Spark); (2) Scale: làm quen với enterprise-level projects, hiểu cách đưa model từ prototype ra production; (3) Leadership: bắt đầu mentor junior, lead small projects, present insights to stakeholders. Thời gian chuyển đổi thường 2-3 năm với effort nghiêm túc.

Phỏng vấn Senior Data Scientist tại Techcombank có khó không? Cần chuẩn bị những gì?

Độ khó được đánh giá ở mức trung bình-cao. Quy trình thường 4-5 vòng: HR screening → Technical screening → Technical deep dive → Panel interview → Final với Head. Bạn cần chuẩn bị: (1) SQL advanced (window functions, optimization), (2) Python coding (LeetCode medium-hard), (3) ML theory từ scratch (không chỉ sử dụng thư viện), (4) System design cho data platforms, (5) 3-5 STAR stories về project impact. Tiếng Anh cũng được test nghiêm túc vì Techcombank làm việc với international partners.

Công việc Senior Data Scientist tại ngân hàng khác gì so với startup/tech company?

Khác biệt chính: (1) Regulation: Ngân hàng có nhiều compliance requirements (Basel, local regulations) ảnh hưởng đến cách bạn build và deploy models; (2) Risk aversion: Ngân hàng conservative hơn, cần nhiều validation trước khi production; (3) Data quality: Dữ liệu structured và clean hơn startup; (4) Stakeholders: Làm việc với risk managers, compliance officers - cần communicate technical concepts đơn giản; (5) Career stability: Ít startup risk hơn nhưng cũng ít innovation speed. Đổi lại, bạn được làm việc với Big Data thực sự và có impact lớn lên hàng triệu customers.

KPI của Senior Data Scientist tại Techcombank như thế nào?

Typical KPIs bao gồm: (1) Model performance metrics: accuracy, AUC, precision-recall theo domain (fraud detection, credit scoring, customer analytics); (2) Business impact: revenue improvement, cost reduction, efficiency gains - thường measured quarterly; (3) Project delivery: on-time delivery của data science initiatives; (4) Team development: mentor 2-3 junior analysts; (5) Collaboration: stakeholder satisfaction scores; (6) Innovation: number of new techniques/models deployed. Điều quan trọng là business impact thường weighted cao hơn pure technical metrics.

Cơ hội thăng tiến từ Senior Data Scientist ở Techcombank như thế nào?

Techcombank có clear career ladder cho Data Science: Senior DS → Lead DS/Manager (3-5 năm) → Head of DS → VP/CDAO. Ngoài ra còn có alternative tracks: (1) Individual Contributor track: Senior → Principal → Distinguished DS; (2) Management track: Team lead → Manager → Director. Techcombank đang mở rộng mạnh về data-driven banking nên cơ hội thăng tiến khá tốt. Key là demonstrate: technical excellence + business impact + leadership capability.

Tôi có 5 năm kinh nghiệm ở startup, có phù hợp để apply Senior Data Scientist không?

Có thể, nhưng cần đánh giá kỹ: (1) Nếu bạn đã làm enterprise-scale ML projects ở startup (recommendation, fraud detection, personalization), 5 năm có thể equivalent với 7 năm ở traditional company; (2) Kiểm tra yêu cầu về Agile - startup thường informal, ngân hàng cần formal Agile/Scrum; (3) Bạn cần show evidence về: mentorship, stakeholder management, production deployment. Apply thử và để Techcombank đánh giá - họ có thể consider bạn ở mức Senior hoặc mid-level tùy interview performance. Đừng bỏ lỡ cơ hội vì ngại 2 năm chênh lệch.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ

Ẩn danh 2024-11-15

Mình vừa pass vòng panel interview tuần trước. Điểm mấu chốt là họ hỏi rất sâu về cách handle model drift trong production, không phải chỉ train model thôi đâu. Prepare kỹ phần MLOps nhé mọi người.

Minh T*** 2024-11-10

Đang ở vị trí Data Scientist ở một ngân hàng khác, đang consider apply. HR contact mình đầu tuần này. Ai đang làm ở Techcombank cho hỏi môi trường làm việc thế nào?

Ẩ

Ẩn danh 2024-11-08

Lương thật sự hấp dẫn nhưng đổi lại workload cũng cao. Techcombank expect bạn deliver liên tục, sprint sprint. Nếu bạn thích startup vibe thì sẽ thích, còn nếu muốn chill thì không đâu.

banker2024 2024-10-25

Mình recommend apply nếu bạn muốn học hỏi về modern data stack. Techcombank đi đầu về data platform ở VN. Team học hỏi được nhiều từ international standards.

Ẩ

Ẩn danh 2024-10-20

Pass rồi! Offer 55tr base + 6 months bonus. Không cao bằng một số fintech nhưng brand name Techcombank rất tốt cho CV. Đang consider accept.

Linh P*** 2024-10-18

Có ai biết interview có tiếng Anh nhiều không? Mình giao tiếp được nhưng hơi担心的 về technical English. Hy vọng không quá khắt khe.

Ẩ

Ẩn danh 2024-10-12

Technical round toàn hỏi production scenarios thôi. Đừng focus quá nhiều vào LeetCode hard, quan trọng hơn là cách bạn design system, handle data quality issues, explain trade-offs. Best practice là prepare 2-3 project deep dives thật chi tiết.

Quay lại danh sách

Ứng tuyển ngay

Ứng tuyển trên website gốc

Bạn sẽ được chuyển đến trang tuyển dụng chính thức của Techcombank

Chuẩn bị thi tuyển

Luyện đề thi tuyển dụng Techcombank trên thithu.com

Luyện thi Techcombank

Chuyên môn / Từ khoá

Data / AI techcombank

Quay lại danh sách tuyển dụng