Mô tả công việc

1/ Hỗ trợ triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong ngân hàng

- Thực hiện các tác vụ thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu phục vụ các phân tích nâng cao và mô hình học máy, học sâu, và ứng dụng genAI

- Hỗ trợ chuyên gia và nhóm triển khai các phân tích dữ liệu cơ bản, thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.

- Tham gia học hỏi và thực hành kỹ thuật phân tích dữ liệu, mô hình hóa dưới sự hướng dẫn để từng bước phát triển năng lực xây dựng mô hình (gen)AI/ML/DL/

- Tham gia vào các hoạt động thử nghiệm hoặc kiểm thử các giải pháp học máy, học sâu, GenAI do nhóm phát triển, đóng góp ý kiến cải tiến từ góc độ thực thi kỹ thuật hoặc dữ liệu đầu vào.

2/ Nghiên cứu & cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới

- Tích cực học hỏi, nghiên cứu kiến thức cơ bản và xu hướng công nghệ liên quan đến phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và GenAI theo hướng dẫn của cấp trên.

- Thực hành áp dụng các kỹ thuật mới vào bài toán đơn giản hoặc thử nghiệm mô hình mẫu để nâng cao kỹ năng và khả năng áp dụng thực tế.

- Tham gia các buổi chia sẻ kiến thức nội bộ, các khoá đào tạo kỹ thuật để cập nhật công nghệ và tích lũy kinh nghiệm.

- Góp phần hỗ trợ thu thập, tổng hợp tài liệu hoặc nghiên cứu sơ bộ phục vụ thử nghiệm kỹ thuật, mô hình, công cụ trong nhóm.

3/ Thực hiện các công việc khác theo phân công của cấp thẩm quyền

Yêu cầu ứng viên

Trình độ đào tạo

Đại học

Chứng chỉ/Bằng cấp chuyên môn

Năng lực chuyên môn

Kỹ năng

Phân tích kỹ năng cần có

## Phân tích Kỹ năng cần có cho vị trí SGS_EDA - VPBank

### 🔧 Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn)

| Cấp độ | Kỹ năng | Mức độ yêu cầu | Ghi chú |
|---------|---------|----------------|---------|
| Bắt buộc | SQL | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Thao tác, truy vấn, tối ưu truy vấn cơ sở dữ liệu |
| Bắt buộc | Python | ⭐⭐⭐⭐ | Pandas, NumPy, thư viện phân tích dữ liệu |
| Bắt buộc | Excel | ⭐⭐⭐⭐ | Xử lý dữ liệu, Pivot Table, công thức nâng cao |
| Bắt buộc | Thống kê cơ bản | ⭐⭐⭐ | Mean, median, std, phân phối, kiểm định giả thuyết |
| Nên có | Data Visualization | ⭐⭐⭐ | Power BI, Tableau, matplotlib/seaborn |
| Nên có | Machine Learning cơ bản | ⭐⭐ | Scikit-learn, regression, classification |
| Cộng điểm | GenAI/LLM | ⭐⭐ | Hiểu biết về prompt engineering, RAG |
| Cộng điểm | Deep Learning | ⭐ | TensorFlow/PyTorch cơ bản |
| Cộng điểm | Big Data tools | ⭐ | Spark, Hadoop, SQL NoSQL |

### 🧠 Soft Skills (Kỹ năng mềm)

- Tư duy phân tích: Khả năng拆 vấn đề, suy luận logic
- Chủ động học hỏi: Vị trí này đề cao việc tự nghiên cứu dưới sự hướng dẫn
- Giao tiếp: Trình bày kết quả phân tích cho stakeholders non-technical
- Làm việc nhóm: Phối hợp với chuyên gia và các đơn vị khác trong ngân hàng
- Quản lý thời gian: Xử lý nhiều task cùng lúc

### 📜 Chứng chỉ gợi ý

| Chứng chỉ | Nền tảng | Độ khó | Phù hợp cho |
|-----------|----------|--------|-------------|
| Google Data Analytics Certificate | Google/Coursera | Trung bình | Người mới bắt đầu |
| IBM Data Science Professional Certificate | IBM/Coursera | Trung bình | Data analysis foundation |
| AWS Certified Data Analytics | AWS | Khó | Mở rộng kiến thức cloud |
| Microsoft Power BI Data Analyst | Microsoft | Trung bình | Visualization |
| Kaggle Certificates | Kaggle | Trung bình-Khó | Hands-on ML practice |

---

Đánh giá tổng quan: Đây là vị trí entry-level/junior trong khối Data, phù hợp cho sinh viên mới ra trường hoặc người chuyển ngành muốn bước chân vào lĩnh vực Data Science/AI. Yêu cầu không quá khắt khe nhưng đòi hỏi nền tảng vững và tinh thần học hỏi không ngừng.

Chuẩn bị phỏng vấn

## Hướng dẫn Phỏng vấn VPBank - Vị trí SGS_EDA

### 📋 Quy trình phỏng vấn (dự kiến)

```
Vòng 1: HR Screening (30-45 phút)
↓ Kiểm tra hồ sơ, động lực, cultural fit
Vòng 2: Technical Interview (45-60 phút)
↓ Kiểm tra kiến thức Data + SQL + Python
Vòng 3: Manager Interview (30-45 phút)
↓ Phỏng vấn hành vi, tình huống, định hướng
Vòng 4: Final (có thể có)
↓ Senior Manager/C-level interview
```

### 💬 Câu hỏi thường gặp theo từng vòng

Vòng 1 - HR Screening:
- Giới thiệu bản thân (1-2 phút)
- Tại sao bạn muốn làm việc tại VPBank?
- Bạn hiểu gì về vị trí SGS_EDA?
- Điểm mạnh và điểm yếu của bạn là gì?
- Kỳ vọng lương và môi trường làm việc?

Vòng 2 - Technical Interview:
- SQL: Viết query lấy top 5 khách hàng theo doanh số
- SQL: Giải thích JOIN các loại (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
- Python: Xử lý missing values như thế nào?
- Python: Sự khác nhau giữa list và tuple?
- Thống kê: P-value là gì? ý nghĩa của nó?
- Bài toán: Có dataset 1 triệu rows, bạn xử lý thế nào?
- GenAI: Bạn biết gì về Large Language Models?

Vòng 3 - Manager Interview:
- Bạn gặp khó khăn gì lớn nhất trong dự án và bạn giải quyết ra sao?
- Kế hoạch phát triển 3-5 năm tới của bạn?
- Bạn có thể làm việc dưới áp lực deadline không?
- Mô tả một lần bạn phải học một kỹ năng mới từ đầu

### ✅ Tips chuẩn bị

Trước 1-2 tuần:
1. Ôn lại SQL: LeetCode SQL 50, W3Schools SQL exercises
2. Luyện Python: Pandas, NumPy, viết function đơn giản
3. Đọc về GenAI trends 2024: RAG, Fine-tuning, Prompt Engineering
4. Tìm hiểu VPBank: Digital transformation, AI initiatives

Trước 1 ngày:
- Chuẩn bị 2-3 câu chuyện thành tựu cá nhân (STAR format)
- Ngủ đủ giấc, tinh thần thoải mái
- In sẵn CV, chứng chỉ (nếu có)

Ngày phỏng vấn:
- Đến sớm 10-15 phút
- Mang theo laptop (có thể test coding online)
- Sẵn sàng demo project hoặc GitHub portfolio

### 👔 Dress Code

VPBank là ngân hàng tư nhân lớn, yêu cầu business casual tối thiểu:
- Nam: Áo sơ mi, quần âu, giày da
- Nữ: Áo sơ mi/blazer, quần âu/chân váy công sở
- Tránh jeans, sneakers, đồ quá màu mè

Lộ trình ôn thi

## Ôn thi & Chuẩn bị cho vị trí SGS_EDA

### 📚 Lộ trình chuẩn bị 2 tuần

```
Tuần 1: Nền tảng + SQL
─────────────────────────────
Ngày 1-2: SQL Advanced
- JOIN, GROUP BY, HAVING, subqueries
- Window functions (RANK, LEAD, LAG)
- Practice: LeetCode "SQL" medium difficulty

Ngày 3-4: Python cho Data
- Pandas DataFrame operations
- Missing value handling
- Groupby, merge, pivot

Ngày 5-6: Statistics cơ bản
- Descriptive statistics
- Probability distributions
- Hypothesis testing basics

Ngày 7: Nghỉ ngơi + tổng hợp

Tuần 2: Chuyên sâu + GenAI + Mock
─────────────────────────────
Ngày 8-9: Machine Learning cơ bản
- Supervised vs Unsupervised
- Linear regression, Logistic regression
- Decision tree, Random forest

Ngày 10-11: GenAI & AI trends
- Transformer architecture (basic)
- LLM applications in banking
- RAG, Fine-tuning concepts

Ngày 12-13: Mock interviews
- Practice coding SQL/Python online
- Record và self-review
- Prepare STAR stories

Ngày 14: Final review + VPBank research
```

### 📖 Tài liệu tham khảo

SQL:
- "SQL for Data Scientists" - Ethan Goldsmith
- LeetCode SQL Section (miễn phí)
- Mode SQL Tutorial (miễn phí): mode.com/sql-tutorial

Python & Data:
- "Python for Data Analysis" - Wes McKinney (Pandas creator)
- Kaggle Learn: kaggle.com/learn
- Datacamp or Dataquest courses

Statistics:
- "Naked Statistics" - Charles Wheelan (dễ đọc)
- Khan Academy Statistics course (miễn phí)

GenAI/LLM:
- Andrej Karpathy's YouTube videos
- "Generative AI with LangChain" - Benjamin Guine
- Articles trên Medium về RAG, Fine-tuning

VPBank-specific:
- Website VPBank: vpbank.com
- VPBank Newsroom: Báo cáo thường niên, chiến lược số hóa
- Tin tức về VPBank AI/Fintech initiatives

Tư vấn nghề nghiệp

## Lời khuyên Sự nghiệp cho vị trí SGS_EDA

### 🚀 Lộ trình Thăng tiến điển hình

```
SGS_EDA (Entry)
↓ 1-2 năm
SGS_Data Analyst / Data Scientist (Junior)
↓ 2-3 năm
Senior Data Analyst / ML Engineer
↓ 3-5 năm
Lead Data Scientist / Data Manager
↓ 5+ năm
Head of Data Science / Chief Data Officer
```

### 💰 Mức lương kỳ vọng (tham khảo thị trường Việt Nam 2024)

| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Lương tháng (VNĐ) |
|---------|-------------|-------------------|
| Intern/Fresher | 0-1 năm | 8-15 triệu |
| Junior (SGS_EDA) | 1-2 năm | 15-25 triệu |
| Mid-level | 3-5 năm | 25-45 triệu |
| Senior | 5+ năm | 45-80 triệu |
| Lead/Manager | 7+ năm | 80-150 triệu |

> Lưu ý: VPBank thường có package cạnh tranh, cộng thêm bonus 1-3 tháng. Mức lương thực nhận phụ thuộc vào năng lực đàm phán và kinh nghiệm thực tế.

### 🎯 Kỹ năng cần phát triển để thăng tiến

Ngắn hạn (6-12 tháng đầu):
- Thành thạo EDA (Exploratory Data Analysis)
- Xây dựng portfolio với 2-3 end-to-end projects
- Học một cloud platform (AWS/GCP/Azure)
- Đạt chứng chỉ: Google Data Analytics hoặc tương đương

Trung hạn (1-2 năm):
- Chuyên sâu ML/DL: Xây dựng và deploy models
- Tăng trưởng business: Hiểu KPI ngân hàng (NPL, CASA, ROE...)
- Mở rộng: MLOps, Model monitoring, A/B testing
- Networking: Kết nối với senior data scientists trong công ty

Dài hạn (3-5 năm):
- System design: Xây dựng data infrastructure
- Leadership: Mentoring juniors, leading small projects
- Business acumen: Hiểu sâu nghiệp vụ ngân hàng
- Personal brand: Tech blog, Kaggle competitions, conference talks

### ⚡ GenAI - Cơ hội và Thách thức

Vị trí này đề cập nhiều đến GenAI, đây là trend rất hot:
- Cơ hội: Nếu bạn học nhanh GenAI, có thể nhảy level nhanh hơn
- Thách thức: Công nghệ thay đổi liên tục, cần cập nhật thường xuyên
- Gợi ý: Bắt đầu với LangChain, build thử 1-2 RAG applications

Câu hỏi thường gặp

Em mới tốt nghiệp ngành kinh tế, không có kinh nghiệm IT, có ứng tuyển được vị trí SGS_EDA không?

Hoàn toàn có thể! Đây là vị trí entry-level, VPBank đề cập rõ 'dưới sự hướng dẫn' và 'tham gia học hỏi'. Điều quan trọng là bạn có nền tảng SQL, Python cơ bản và thể hiện được tinh thần ham học. Gợi ý: ôn kỹ SQL (JOIN, GROUP BY), học Pandas trên Kaggle, và chuẩn bị 1-2 project nhỏ để demo. Điểm cộng nếu bạn tự tìm hiểu về GenAI cơ bản.

Mức lương cho vị trí SGS_EDA tại VPBank là bao nhiêu?

Tin tuyển dụng ghi 'Thỏa thuận', tức là phụ thuộc vào năng lực và kinh nghiệm của bạn. Với fresher/junior (0-2 năm kinh nghiệm), mức tham khảo là 15-25 triệu/tháng. Nếu bạn có portfolio tốt hoặc chứng chỉ liên quan, có thể đàm phán được mức cao hơn. VPBank thường có thêm bonus 1-3 tháng và các phúc lợi hấp dẫn khác.

Vị trí này có cần chứng chỉ tiếng Anh không? IELTS bao nhiêu mới đủ?

Không có thông tin cụ thể trong tin tuyển dụng. Tuy nhiên, trong môi trường ngân hàng lớn và đặc biệt khi làm việc với AI/GenAI (nhiều tài liệu tiếng Anh), tiếng Anh giao tiếp và đọc hiểu là yêu cầu thực tế. Mức đề xuất: IELTS 6.0+ hoặc tương đương TOEIC 700+. Nếu chưa có, hãy tập trung đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tiếng Anh về Data Science.

Công việc hàng ngày của vị trí SGS_EDA sẽ như thế nào?

Dựa trên mô tả công việc, bạn sẽ: (1) Thu thập, làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu - đây thường chiếm 60-70% thời gian; (2) Hỗ trợ phân tích dữ liệu cơ bản, trực quan hóa cho các đơn vị nghiệp vụ; (3) Tham gia xây dựng/test mô hình ML/AI dưới sự hướng dẫn; (4) Học hỏi và nghiên cứu công nghệ mới. Bạn sẽ làm việc chủ yếu với SQL, Python, và các công cụ trực quan hóa.

VPBank có đào tạo nội bộ cho vị trí Data không?

Theo mô tả, vị trí này có 'tham gia các buổi chia sẻ kiến thức nội bộ, các khoá đào tạo kỹ thuật'. VPBank là ngân hàng lớn, đang đẩy mạnh số hóa nên đầu tư khá nhiều vào đào tạo Data/AI. Tuy nhiên, văn hóa học tập tự thân cũng rất quan trọng - bạn cần chủ động nghiên cứu, không chỉ trông chờ vào đào tạo formal.

Làm sao để nổi bật hơn các ứng viên khác khi phỏng vấn vị trí này?

5 tips giúp bạn nổi bật: (1) Portfolio thực tế - deploy 1-2 model lên GitHub, show dashboard Power BI; (2) Hiểu biết về GenAI - dù chỉ basic, nhưng thể hiện bạn đã tự tìm hiểu; (3) Research VPBank - biết họ đang làm gì về AI, data strategy; (4) Attitude đúng - sẵn sàng làm task 'dirty work' như data cleaning; (5) SQL/Python coding test - luyện đến mức smooth, không grid.

Cơ hội chuyển từ SGS_EDA sang vị trí Data Scientist chính thức trong VPBank là như thế nào?

Rất khả thi nếu bạn chứng minh được năng lực. Lộ trình thường: 12-18 tháng từ EDA → Senior EDA/Data Analyst → Data Scientist. Key factors: (1) Thành thạo ML/DL thực tế, không chỉ lý thuyết; (2) Hiểu business ngân hàng (credit scoring, fraud detection, customer segmentation); (3) Tự build và present 1-2 models thành công; (4) Tích cực đóng góp trong team, networking. VPBank đang expand Data team nên cơ hội internal mobility khá tốt.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ

Ẩn danh 2024-11-15

Mình vừa phỏng vấn vị trí này tuần trước. Vòng technical khá nhẹ nhàng, chủ yếu hỏi SQL và Python cơ bản. Có test thực hành trên máy nhưng không quá khó. HR friendly, gửi feedback nhanh sau 3 ngày.

M

Minh T*** 2024-10-28

Đang làm ở VPBank, khối Data này khá OK. Team trẻ, tech stack hiện đại, có cơ hội học GenAI. Bù lại, deadline hay áp lực vì data cần cho nhiều bên cùng lúc. Lương thì ngang ngửa các ngân hàng lớn khác, bonus tùy năm.

Ẩ

Ẩn danh 2024-11-20

Fresher mà muốn apply thì ôn kỹ SQL đi, đặc biệt là window functions và subqueries. Python thì focus Pandas. Mình apply không pass vòng technical vì kém SQL, giờ ôn lại mới thấy dễ mà mình lúc đó không biết.

b

banker2024 2024-11-08

VPBank đang đẩy mạnh AI/GenAI nên vị trí này sẽ có nhiều project hay. Mình nghe đồn team Data mới tuyển thêm 10 người quý này. Ai quan tâm thì nên apply sớm, headcount không phải lúc nào cũng có.

Ẩ

Ẩn danh 2024-10-15

Cảnh báo chút: job title 'SGS' có thể là 'Specialist', nhưng thực tế công việc khá hỗn hợp, lúc làm data cleaning, lúc hỗ trợ analyst, lúc lại test model. Phù hợp với người thích học nhiều thứ, không phù hợp ai muốn làm chuyên sâu một lĩnh vực.

L

Linh P*** 2024-11-03

Mình chuyển từ ngành Marketing sang Data cách đây 1 năm, cũng apply vị trí tương tự. HR hỏi rất kỹ về động lực chuyển ngành. Tips: chuẩn bị story thuyết phục về việc tại sao muốn vào Data/AI, không chỉ vì 'xu hướng'.

SGS_EDA