[TT KT&KHDL]_Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu
Mô tả công việc
[TT KT&KHDL]_Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu Số lượng tuyển dung: 01 Địa điểm làm việc: Trụ sở chính Thời gian nhận hồ sơ: Hết ngày 27/10/2026 Nơi làm việc: Phòng Khoa học dữ liệu thuộc Trung tâm Kỹ thuật và khoa học dữ liệu, Trụ sở chính VCB Lưu ý: Trung tâm Kỹ thuật và khoa học dữ liệu đồng thời tuyển dụng 04 vị trí Lãnh đạo Phòng thuộc Trung tâm. Ứng viên chỉ lựa chọn nộp hồ sơ DUY NHẤT 01 vị trí. Ứng viên vi phạm quy định sẽ bị xem xét hủy kết quả ứng tuyển. I. Mô tả công việc: Tham mưu, đề xuất cho Trưởng phòng trong công tác tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu trong ngân hàng; xác định các sáng kiển đối mới sáng tạo để tăng giá trị và hiệu quả kinh doanh, đồng thời đánh giá dữ liệu để xác định các kiểu hành vi mới của khách hàng hoặc hoạt động kinh doanh
- Hỗ trợ Trưởng phòng trong công tác chi đạo chung: a) Xây dựng, tổ chức và giám sát thực hiện các kể hoạch, chương trình công tác trong măng hoạt động/công việc được giao. b) Quản lý, phân công và đánh giá hiệu quả công việc của các cán bộ thuộc phạm vi phụ trách.
- Chỉ đạo, tổ chức thực hiện và giám sát việc thực hiện các nhiệm vụ theo phân công của Trưởng phòng: a) Tổ chức thiết kế và quản lý các kỹ thuật mới trong xây dựng mô hình từ dữ liệu:
- Phối hợp với các Phòng/đơn vị trực thuộc Khối Dữ liệu để xây dựng các mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo/học sâu nâng cao để hỗ trợ các sáng kiến kinh doanh tương ứng.
- Phối hợp với Phòng Phân tích và Sản phẩm dữ liệu (Trung tâm Quản trị và ứng dụng dữ liệu) để hiểu rõ nhu cầu sử dụng dữ liệu (use case) nhằm tạo các mô hình cần thiết và phối hợp với Phòng Kỹ thuật dữ liệu để thu thập và sử dụng dữ liệu cần thiết trong chuỗi cung ứng của Nhà máy dữ liệu.
- Dựa trên yêu cầu của bộ phận nghiệp vụ, giám sát xây dựng các mô hình phân tích cần thiết liên quan tới kinh doanh.
- Giám sát xây dựng cơ cầu quản lý mô hình và cho phép tái sử dụng trên nhiều yêu cầu, đo lường việc tái sử dụng để hiểu rõ mức độ hiệu quả trong thiết kế của các mô hình.
b) Tổ chức đề xuất và triển khai các sáng kiến sử dụng dữ liệu không thuộc phạm ví của các đơn vị khác:
- Nghiên cứu, tìm kiêm các mô hình mới có tác động thay đối hoạt động kinh doanh và tạo ra các cơ hội mới cho VCB.
- Chỉ đạo phối hợp với bộ phận nghiệp vụ, Phòng Phân tích và Sản phẩm dữ liệu (Trung tâm Quản trị và ứng dụng dữ liệu) để xác định cách thức triển khai hiệu quả. c) Tổ chức nghiên cứu về kỹ thuật và dịch vụ xây dựng mô hình phục vụ kính doanh:
- Tìm hiểu các kỹ thuật nâng cao về phân tích dữ liệu và xác định giá trị đối với tổ chức để đề xuất lên Trưởng Phòng, Ban Giám đốc Trung tâm và thực hiện triển khai sau khi được phê duyệt.
- Chỉ đạo, tổ chức thực hiện và giám sát việc thực hiện các nhiệm vụ theo phân công của Trường phòng: d) Tổ chức thúc đẩy các sáng kiến học máy/trí tuệ nhân tạo/học sâu nâng cao phục vụ kinh doanh:
- Thúc đẩy xây dựng các mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo/học sâu nâng cao để tăng cường hiệu quả trong tổ chức và ứng dụng mô hình trong ngân hàng.
- Chịu trách nhiệm đánh giá hiệu suất mô hình nhằm xác định mô hình có đáp ứng các mục tiêu dự kiến không và tiến hành tinh chỉnh để tăng hiệu quả của các mô hình.
- Chỉ đạo cung cấp báo cáo hàng tháng nhằm đo lường lợi ích của việc triển khai mô hình cho từng ứng dụng riêng lẻ và cả lợi ích tổng thể cho ngân hàng. e) Phối hợp với Phòng Kỹ thuật dữ liệu nghiên cứu các năng lực mới (năng lực cải tiến trong phân tích, mô hình hóa, trình bày dữ liệu).
- Phối hợp với Phòng Kỹ thuật dữ liệu để hiểu về vòng đời phát triển và triển khai mô hình, đồng thời xác định các phương pháp tiếp cận mới để rút ngắn thời gian ra thị trường.
- Đánh giá và làm việc với đơn vị phụ trách xác thực mô hình/quản lý rủi ro mô hình để xây dựng quy trình phối hợp nhằm xác thực mô hình trong suốt vòng đời của mô hình.
- Tham gia các lớp đào tạo, tập huấn nghiệp vụ theo kế hoạch của phòng, Trung tâm và VCB.
- Thực hiện các nhiệm vụ khác do Ban Giám đốc Khối, Ban Giám đốc Trung tâm, Trưởng Phòng giao.
II. Tiêu chuẩn tuyển dụng:
- Trình độ:
- Trình độ chuyên môn: Trình độ từ Đại học trở lên chuyên ngành khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính, toán học, toán kinh tế, toán tin, toán ứng dụng hoặc các chuyên ngành có liên quan khác.
- Trình độ ngoại ngữ: Tiếng Anh trình độ B1 (khung tham chiếu chung châu Âu) hoặc tương đương trở lên, sử dụng tốt tiếng Anh, giao tiếp và đọc hiểu liên quan đến công việc phụ trách.
- Kinh nghiệm:
- Tối thiểu 05 năm kinh nghiệm làm việc trong quản trị dữ liệu, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu hoặc lĩnh vực có liên quan.
- Có kinh nghiệm làm việc liên quan đến dịch vụ điện toán đám mây (cloud services) và các công cụ về kỹ thuật dữ liệu.
- Tối thiểu 02 năm kinh nghiệm ở vai trò cấp quản lý.
- Kiến thức:
- Am hiểu về cơ cấu tổ chức, quy trình vận hành, các sản phẩm và hoạt động kinh doanh của các tổ chức tài chính, ngân hàng.
- Am hiểu về Khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu.
- Các tiêu chí ưu tiên:
- Trình độ từ Thạc sĩ trở lên chuyên ngành khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính, toán học, toán kinh tế, toán tin, toán ứng dụng hoặc các chuyên ngành có liên quan khác.
- Có các giải thưởng cấp quốc gia, quốc tế về Toán học, Tin học,...
- Có kinh nghiệm quản lý trong lĩnh vực quản trị dữ liệu, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu trong các tổ chức uy tín về công nghệ, tài chính, ngân hàng tại Việt Nam hoặc nước ngoài.
- Yêu cầu về kỹ năng và phẩm chất cá nhân:
- Quản lý và lãnh đạo.
- Tổ chức, sắp xếp công việc.
- Giao tiếp, đàm phán và truyền đạt trước đám đông.
- Nghiên cứu khoa học.
- Tư duy logic.
- Tư duy chiến lược.
- Đánh giá, phân tích, tổng hợp và ra quyết định.
- Làm việc và ra quyết định một cách độc lập.
- Đổi mới.
- Cẩn trọng.
- Tận tâm, chuyên cần.
- Chủ động, sáng tạo, thích ứng.
- Quyết đoán, linh hoạt.
- Chịu áp lực công việc cao.
- Độ tuổi:
- Các trường hợp tuyển dụng từ nguồn bên ngoài hệ thống VCB phải ở độ tuổi đủ để công tác tối thiểu 05 năm (60 tháng) tính đến thời điểm đủ tuổi nghỉ hưu theo quy định.
Phân tích kỹ năng cần có
Phân tích kỹ năng cần có cho vị trí Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu tại Vietcombank
Đây là vị trí quản lý cấp cao trong lĩnh vực khoa học dữ liệu ngân hàng, đòi hỏi sự kết hợp giữa chuyên môn kỹ thuật chuyên sâu và năng lực lãnh đạo. Dưới đây là phân tích chi tiết:
1. Kỹ năng kỹ thuật (Hard Skills) - Bắt buộc ở mức chuyên gia
| Nhóm kỹ năng | Chi tiết | Mức độ yêu cầu |
|---|---|---|
| Học máy & Trí tuệ nhân tạo | Thuật toán ML cổ điển (Random Forest, XGBoost, LightGBM), học sâu (CNN, RNN, Transformer, LLM), học tăng cường, học đa nhiệm | Chuyên gia |
| Lập trình | Python (thành thạo), SQL (nâng cao), R, Scala/Java là lợi thế | Thành thạo |
| Framework ML/DL | TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, MLflow | Thành thạo |
| Big Data & Cloud | Spark, Hadoop, Kafka, AWS/GCP/Azure, Databricks | Thành thạo |
| MLOps & Quản lý mô hình | CI/CD cho ML, Docker, Kubernetes, quản trị vòng đời mô hình, Feature Store, Model Registry | Chuyên gia |
| Kỹ thuật dữ liệu | ETL/ELT, Data Pipeline, Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh | Thành thạo |
| Phân tích kinh doanh | Hiểu use case ngân hàng: chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, phân khúc khách hàng, NLP cho chatbot, dự báo rủi ro | Chuyên sâu |
2. Kỹ năng mềm (Soft Skills) - Đặc biệt quan trọng ở cấp Phó phòng
- Tư duy chiến lược: Khả năng nhìn tổng quan hệ thống dữ liệu ngân hàng, đề xuất sáng kiến tạo giá trị kinh doanh mới
- Quản lý nhân sự: Phân công, đánh giá, mentoring đội ngũ data scientist/data engineer từ 8-20 người
- Giao tiếp liên phòng ban: Kết nối hiệu quả giữa khối kỹ thuật, khối nghiệp vụ, khối quản trị dữ liệu
- Thuyết trình trước ban lãnh đạo: Trình bày mô hình, đề xuất sáng kiến với ngôn ngữ kinh doanh chứ không chỉ kỹ thuật
- Quản lý dự án phức tạp: Chạy đồng thời nhiều dự án ML, quản lý timeline và chất lượng
- Tư duy đổi mới sáng tạo: Liên tục tìm kiếm cơ hội ứng dụng công nghệ mới (GenAI, LLM, Computer Vision...)
3. Chứng chỉ và bằng cấp nên có
Bằng cấp: Thạc sĩ trở lên chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Toán tin, Khoa học máy tính, AI, Thống kê, hoặc các ngành liên quan. Tiến sĩ là lợi thế lớn.
Chứng chỉ quốc tế nên tham khảo:
- AWS Certified Machine Learning - Specialty
- Google Professional Machine Learning Engineer
- TensorFlow Developer Certificate / PyTorch Certification
- Databricks Certified Machine Learning Professional
- Certified Kubernetes Administrator (nếu triển khai MLOps)
- IIBA CBDA (Certified Business Data Analytics) - phù hợp với vai trò kết nối nghiệp vụ
4. Kinh nghiệm cần có
- Tối thiểu 7-10 năm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu/Machine Learning
- Ít nhất 3-5 năm ở vị trí quản lý (Team Lead, Manager)
- Ưu tiên ứng viên đã làm trong ngân hàng, tài chính, fintech hoặc các tập đoàn lớn về data
- Có track record rõ ràng về các mô hình đã triển khai thực tế, tạo giá trị kinh doanh đo lường được
5. Bảng so sánh yêu cầu theo cấp bậc
| Yếu tố | Data Scientist | Senior Data Scientist | Phó Trưởng phòng (vị trí này) |
|---|---|---|---|
| Số năm kinh nghiệm | 2-4 năm | 4-7 năm | 7-10+ năm |
| Số người quản lý | 0 | 0-3 | 8-20+ |
| Độ sâu kỹ thuật | Rất sâu | Sâu | Rộng + sâu về chiến lược |
| Tỷ lệ coding vs quản lý | 80/20 | 60/40 | 30/70 |
| Tư duy chiến lược | Thấp | Trung bình | Rất cao |
| Kết nối nghiệp vụ | Thấp | Trung bình | Rất cao |
6. Điểm khác biệt quan trọng của vị trí này
So với các vị trí tương tự ở công ty công nghệ, vị trí tại VCB đòi hỏi:
- Hiểu biết sâu về quy định ngân hàng: NHNN, Thông tư hướng dẫn về AI, dữ liệu, quản trị rủi ro mô hình
- Khả năng làm việc trong hệ thống lớn, nhiều tầng quyết định: Quy trình phê duyệt chậm hơn startup, cần kiên nhẫn và khéo léo
- Trọng lượng chữ ký và trách nhiệm pháp lý: Mô hình sai có thể gây tổn thất tài chính lớn và rủi ro pháp lý
- Môi trường chính trị nội bộ: Cần kỹ năng chính trị tổ chức tốt
Chuẩn bị phỏng vấn
Hướng dẫn chuẩn bị phỏng vấn vị trí Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu - Vietcombank
Vị trí cấp Phó phòng tại một ngân hàng lớn như Vietcombank thường trải qua quy trình tuyển dụng nhiều vòng, nghiêm ngặt và chuyên sâu. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết:
Quy trình tuyển dụng dự kiến (3-5 vòng)
Vòng 1: Sơ loại hồ sơ
- HR sàng lọc CV theo tiêu chí: bằng cấp, số năm kinh nghiệm quản lý, quy mô đội ngũ từng quản lý, thành tích triển khai mô hình
- Mẹo: Trình bày CV theo hướng impact-driven, có số liệu đo lường rõ ràng (ví dụ: "Tăng 25% tỷ lệ phát hiện gian lận", "Giảm 40% thời gian xử lý khoản vay")
Vòng 2: Phỏng vấn HR
- Tìm hiểu động lực, mục tiêu nghề nghiệp, kỳ vọng lương
- Xác nhận tính cách phù hợp với văn hóa ngân hàng nhà nước (kỷ luật, quy trình, bảo mật)
- Câu hỏi về lý do nghỉ việc, mức lương hiện tại, mong muốn
Vòng 3: Phỏng vấn chuyên môn kỹ thuật
- Hội đồng: Trưởng phòng Khoa học dữ liệu + Senior Data Scientist
- Thời lượng: 60-90 phút
- Tập trung vào: Kiến thức ML/DL nâng cao, kiến trúc hệ thống ML, case study thực tế
Vòng 4: Phỏng vấn quản lý
- Hội đồng: Giám đốc Trung tâm Kỹ thuật và Khoa học dữ liệu
- Tập trung vào: Tầm nhìn chiến lược, khả năng lãnh đạo, quản lý xung đột, quyết định khó
Vòng 5 (có thể): Phỏng vấn cấp cao/Phó Tổng
- Tập trung: Tư duy kinh doanh, đóng góp chiến lược cho ngân hàng, phù hợp văn hóa tổ chức
- Có thể có bài kiểm tra tâm lý, đánh giá 360 độ
Câu hỏi phỏng vấn thường gặp theo từng vòng
Vòng chuyên môn - Câu hỏi kỹ thuật:
"Hãy mô tả chi tiết cách bạn xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng từ đầu đến cuối"
- Gợi ý trả lời: Đề cập đầy đủ pipeline từ thu thập dữ liệu, feature engineering, lựa chọn mô hình, đánh giá (AUC, KS, Gini), giám sát mô hình trong production, xử lý concept drift
"Làm thế nào để phát hiện và xử lý data drift trong mô hình đang vận hành?"
- Gợi ý: Population Stability Index (PSI), KS test, KL divergence, monitoring dashboard, retraining strategy
"Sự khác biệt giữa LLM fine-tuning và RAG? Khi nào nên dùng cái nào?"
- Gợi ý: Fine-tuning phù hợp khi cần model chuyên biệt cho domain, dữ liệu training đủ lớn; RAG phù hợp khi cần cập nhật kiến thức thường xuyên, chi phí thấp hơn, dễ bảo trì
"Thiết kế kiến trúc MLOps cho ngân hàng với hàng trăm mô hình ML"
- Gợi ý: Model registry, feature store, model versioning, A/B testing, monitoring, governance, audit trail
"Làm sao đánh giá hiệu quả ROI của một dự án AI trong ngân hàng?"
- Gợi ý: Đo lường bằng giảm chi phí vận hành, tăng doanh thu, giảm rủi ro, cải thiện trải nghiệm khách hàng, NPS, conversion rate
Vòng quản lý - Câu hỏi leadership:
"Bạn xử lý thế nào khi một thành viên trong nhóm có hiệu suất kém kéo dài?"
- Gợi ý: Quy trình PIP (Performance Improvement Plan), coaching 1-1, giao mục tiêu cụ thể, deadline rõ ràng, hỗ trợ nâng cao năng lực
"Kể về một quyết định khó mà bạn phải đưa ra khi dự án ML có nguy cơ thất bại"
- Gợi ý: Dùng phương pháp STAR (Situation, Task, Action, Result), nhấn mạnh quy trình phân tích, sự minh bạch với stakeholder
"Làm thế nào để thuyết phục Ban giám đốc đầu tư vào một dự án AI chưa có kết quả rõ ràng?"
- Gợi ý: POC nhanh, đo lường trên tập dữ liệu thực, trình bày benchmark ngành, phân tích chi phí - lợi ích
"Bạn xây dựng đội ngũ data science như thế nào từ đầu?"
- Gợi ý: Đánh giá nhu cầu, lộ trình tuyển dụng, cấu trúc team (Data Analyst, Data Engineer, ML Engineer, Data Scientist), competency framework, training plan
Câu hỏi về hiểu biết ngân hàng:
- "Bạn hiểu gì về Basel II/III và ảnh hưởng đến việc triển khai mô hình ML trong ngân hàng?"
- "Thông tư nào của NHNN liên quan đến việc ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng?"
- "Bạn nghĩ GenAI sẽ thay đổi ngành ngân hàng Việt Nam như thế nào trong 3-5 năm tới?"
Tips chuẩn bị quan trọng
1. Nghiên cứu sâu về Vietcombank:
- Đọc chiến lược chuyển đổi số của VCB trong báo cáo thường niên
- Tìm hiểu về VCB Digibank, các sản phẩm fintech của VCB
- Hiểu vị thế VCB trong hệ thống ngân hàng Việt Nam (top 4 NHTM nhà nước)
- Nắm được các đối thủ cạnh tranh trực tiếp: Techcombank, MB, VPBank, ACB trong lĩnh vực số hóa
2. Chuẩn bị case study thực tế:
- Chuẩn bị 3-4 case study về các dự án ML lớn đã làm
- Mỗi case cần có: Bối cảnh, thách thức, giải pháp, kết quả định lượng, bài học kinh nghiệm
- Nên có ít nhất 1 case về lĩnh vực tài chính/ngân hàng
3. Chuẩn bị thuyết trình chiến lược:
- Có thể bạn sẽ được yêu cầu thuyết trình 15-20 phút về tầm nhìn data science cho VCB
- Chuẩn bị slide với 3 phần: Đánh giá hiện trạng, Đề xuất chiến lược 3-5 năm, Lộ trình triển khai
4. Dress code:
- Vest, sơ mi trắng/xanh nhạt, cà vạt (nam); vest/blazer công sở, váy/quần dài (nữ)
- Màu sắc lịch sự: đen, xám, xanh navy
- Tóc gọn gàng, giày da, phụ kiện tối giản
5. Lưu ý về văn hóa ngân hàng nhà nước:
- Giọng nói điềm tĩnh, chắc chắn, không quá phô trương
- Tránh nói quá táo bạo hoặc chỉ trích công khai đối thủ
- Thể hiện sự tôn trọng với cấp trên nhưng vẫn thể hiện được bản lĩnh cá nhân
- Chuẩn bị câu trả lời về đạo đức nghề nghiệp, tính bảo mật (rất quan trọng trong ngân hàng)
Checklist trước ngày phỏng vấn
- [ ] In 5 bộ CV, bảng điểm, chứng chỉ photo (mặc dù đã nộp online)
- [ ] Mang theo USB chứa slide thuyết trình (dự phòng)
- [ ] Đến trước 15-20 phút
- [ ] Tắt điện thoại hoặc để chế độ im lặng
- [ ] Ghi chú sẵn 3-5 câu hỏi ngược cho hội đồng
- [ ] Chuẩn bị câu trả lời về mức lương kỳ vọng (tham khảo mục career_advice)
Lộ trình ôn thi
Lộ trình ôn tập và chuẩn bị trong 1-2 tuần
Với vị trí cấp Phó phòng tại Vietcombank, bạn không thể chuẩn bị cơ bản mà cần có hệ thống kiến thức chuyên sâu và chiến lược. Dưới đây là lộ trình gợi ý:
Tuần 1: Nền tảng kiến thức kỹ thuật và ngân hàng
Ngày 1-2: Ôn lại Machine Learning cốt lõi
- Supervised Learning: Linear/Logistic Regression, Tree-based (XGBoost, LightGBM, CatBoost), SVM, Naive Bayes
- Unsupervised: K-means, DBSCAN, Hierarchical Clustering, PCA, t-SNE
- Model evaluation: ROC-AUC, Precision-Recall, F1, KS, Gini, Confusion Matrix
- Feature Engineering: Encoding, Scaling, Feature Selection, Imbalanced Data (SMOTE, class weights)
Tài liệu tham khảo:
- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow" (Aurélien Géron)
- "The Elements of Statistical Learning" (Trevor Hastie)
- Khóa học Andrew Ng - Machine Learning trên Coursera
Ngày 3: Deep Learning nâng cao
- Neural Networks cơ bản: Backpropagation, Activation Functions, Optimizers (Adam, SGD, RMSprop)
- CNN: ResNet, EfficientNet, ứng dụng trong OCR, nhận diện chữ ký, xác thực khuôn mặt
- RNN/LSTM/GRU: Time series forecasting, anomaly detection
- Transformer & Attention: BERT, GPT, T5, Vision Transformer
- LLM: Fine-tuning, RAG, Prompt Engineering, RLHF
Tài liệu:
- "Deep Learning" (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)
- "Deep Learning with Python" (François Chollet)
- Hugging Face Documentation và Course miễn phí
Ngày 4: MLOps và Hệ thống ML trong ngân hàng
- Quy trình ML end-to-end: Data ingestion → Training → Deployment → Monitoring
- Tools: MLflow, Kubeflow, TFX, Airflow, Feature Store (Feast, Tecton)
- Model monitoring: Data drift, Concept drift, Model decay, Alert system
- Model governance: Model cards, Model risk management, Audit trail, Explainability (SHAP, LIME)
Tài liệu:
- "Designing Machine Learning Systems" (Chip Huyen) - cuốn sách rất phù hợp
- "Machine Learning Engineering" (Andriy Burkov)
- Google MLOps Guide, AWS Well-Architected ML Lens
Ngày 5: Big Data và Data Engineering
- Hệ sinh thái Hadoop: HDFS, MapReduce, Hive, Pig
- Apache Spark: Spark SQL, Spark MLlib, Spark Streaming
- Streaming: Kafka, Flink, Kinesis
- Cloud: AWS S3 + SageMaker, GCP BigQuery + Vertex AI, Azure Data Factory + Azure ML
- Data Warehouse vs Data Lake vs Lakehouse (Delta Lake, Iceberg)
Ngày 6-7: Hiểu biết ngân hàng và quy định
- Hoạt động ngân hàng: Tín dụng, huy động, thanh toán, thẻ, ngân hàng số
- Các sản phẩm chính của VCB: VCB Digibank, VCB Money, thẻ tín dụng, cho vay doanh nghiệp
- Quy định pháp lý:
- Thông tư 13/2018/TT-NHNN về hệ thống kiểm soát nội bộ
- Thông tư hướng dẫn về hoạt động thẻ, eKYC
- Quyết định 2345/NHNN về trung tâm dữ liệu dự phòng
- Luật An toàn thông tin mạng, Luật An ninh mạng
- Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân
- Chuẩn mực quốc tế: Basel II/III/IV, IFRS 9, BCBS 239 (về quản lý dữ liệu rủi ro)
Tài liệu:
- Website chính thức NHNN, VCB
- Báo cáo thường niên VCB 2 năm gần nhất
- "Banking Domain Knowledge for Data Scientists" - tìm trên Medium
Tuần 2: Case Study thực tế và Luyện tập phỏng vấn
Ngày 8-9: Nghiên cứu case study AI trong ngân hàng
- Credit Scoring: Cách xây dựng PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Default), EAD (Exposure at Default)
- Fraud Detection: Real-time fraud detection với streaming data, graph neural network cho phát hiện đường dây
- Customer Churn Prediction: Survival analysis, uplift modeling
- Anti-Money Laundering (AML): Network analysis, anomaly detection
- Recommendation System: Marketing cross-sell, up-sell
- Chatbot AI & Customer Service: NLP, Intent classification, Entity extraction
- GenAI trong ngân hàng: Tóm tắt hợp đồng, phân tích báo cáo tài chính, hỗ trợ nhân viên
Nguồn tham khảo:
- Kaggle competitions về credit scoring, fraud detection
- Papers trên ArXiv về AI in Banking
- Bài viết từ McKinsey, Deloitte, PwC về AI trong tài chính
- Hội nghị: ICAIF (ACM International Conference on AI in Finance)
Ngày 10-11: Luyện tập trình bày chiến lược
- Tự chuẩn bị một bài thuyết trình 20 phút về: "Chiến lược phát triển Khoa học dữ liệu tại VCB giai đoạn 2026-2030"
- Đề xuất 3-4 sáng kiến AI cụ thể cho VCB
- Tính toán ROI sơ bộ cho từng sáng kiến
- Luyện tập trước gương hoặc với bạn bè
Ngày 12-13: Luyện tập câu hỏi phỏng vấn
- Viết ra giấy 15-20 câu hỏi khó nhất có thể bị hỏi
- Luyện trả lời mỗi câu trong 2-3 phút (không nên quá ngắn hoặc quá dài)
- Dùng phương pháp STAR cho câu hỏi behavioral
- Tìm người luyện tập (mock interview) nếu có thể
Ngày 14: Tổng duyệt và nghỉ ngơi
- Đọc lại toàn bộ ghi chú
- Chuẩn bị tâm lý: Ngủ đủ giấc, ăn uống lành mạnh
- In tài liệu, chuẩn bị trang phục
- Đặt báo thức sớm hơn 1 tiếng so với giờ phỏng vấn
Tài liệu tham khảo tổng hợp
Sách nên đọc:
- "Designing Machine Learning Systems" - Chip Huyen (Bắt buộc)
- "Machine Learning Engineering" - Andriy Burkov
- "AI-First Products" - various authors
- "The AI Bank" - tìm trên Amazon
- "Banking on Data" - về data trong ngân hàng
Khóa học online:
- Coursera: Machine Learning Engineering for Production (DeepLearning.AI)
- Coursera: Advanced Machine Learning Specialization (National Research University Higher School of Economics)
- edX: Professional Certificate in Data Science (Harvard)
- Google Cloud Skills Boost: Machine Learning Engineer Learning Path
- AWS Skill Builder: Machine Learning Engineer Plan
Báo chí và website theo dõi:
- VnExpress, VietnamNet, CafeF (tin tức ngân hàng Việt Nam)
- The Information, TechCrunch (tin công nghệ tài chính quốc tế)
- MIT Technology Review, Harvard Business Review (về AI trong doanh nghiệp)
- Trang chủ VCB, Vietcombank Annual Report
- LinkedIn của các lãnh đạo VCB, Techcombank, MB
Communities hữu ích:
- Kaggle
- Reddit: r/MachineLearning, r/datascience, r/MLQuestions
- GitHub: các open source project về MLOps
- Vietnam Data Science Community (Facebook group)
- ML for Banking trên các diễn đàn chuyên ngành
Tư vấn nghề nghiệp
Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu ngân hàng
Lộ trình thăng tiến điển hình
Junior Data Analyst (0-2 năm)
↓
Data Analyst / Junior Data Scientist (2-4 năm)
↓
Data Scientist (4-6 năm)
↓
Senior Data Scientist (6-8 năm)
↓
Lead Data Scientist / Data Science Manager (8-10 năm) ← Có thể nhảy vào đây từ bên ngoài
↓
Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu (10+ năm hoặc 7-8 năm nếu đi nhanh)
↓
Trưởng phòng Khoa học dữ liệu
↓
Phó Giám đốc Trung tâm / Giám đốc Trung tâm
↓
Phó Tổng Giám đốc phụ trách Công nghệ / Dữ liệu
Mức lương ước lượng theo cấp bậc (tham khảo, có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm)
| Cấp bậc | Kinh nghiệm | Mức lương tháng (VND) | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| Data Analyst | 1-3 năm | 15-30 triệu | Tùy công ty |
| Data Scientist | 3-5 năm | 30-60 triệu | Fintech/ngân hàng lớn trả cao hơn |
| Senior Data Scientist | 5-8 năm | 60-100 triệu | Tùy quy mô công ty |
| Lead/Manager | 7-10 năm | 100-150 triệu | Đã có phụ cấp quản lý |
| Phó Trưởng phòng (VCB) | 8-12 năm | 120-200 triệu | Lương ngân hàng nhà nước + thưởng Tết + phúc lợi |
| Trưởng phòng | 10-15 năm | 180-300 triệu | Cộng thêm thưởng KPI |
| Phó Giám đốc Trung tâm | 15+ năm | 250-400 triệu | Tùy quy mô ngân hàng |
| Giám đốc Trung tâm | 18+ năm | 350-600 triệu | Trường hợp xuất sắc |
Lưu ý: Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm. Ngân hàng nhà nước như VCB thường có lương cứng không cao bằng ngân hàng tư nhân lớn (Techcombank, VPBank, MB) ở cùng cấp, nhưng đổi lại có độ ổn định cao, chế độ đãi ngộ tốt, thương hiệu uy tín và cơ hội kết nối rộng.
Phúc lợi thường có tại Vietcombank
- Lương tháng 13, thưởng Tết (1-3 tháng lương)
- Thưởng KPI quý/năm
- Bảo hiểm sức khỏe cao cấp cho bản thân và gia đình
- Du lịch, nghỉ dưỡng hàng năm
- Chương trình đào tạo trong và ngoài nước
- Môi trường làm việc chuyên nghiệp, ổn định
- Cơ hội thăng tiến theo hệ thống rõ ràng
- Phụ cấp cấp bậc quản lý, phụ cấp ăn trưa, xăng xe
- Cổ phiếu ESOP (một số trường hợp)
Ưu và nhược điểm khi làm việc tại ngân hàng nhà nước lớn
Ưu điểm:
- Thương hiệu VCB rất có giá trị trên CV
- Quy mô dữ liệu khổng lồ, đa dạng use case phong phú
- Ngân sách đầu tư cho công nghệ lớn
- Cơ hội ảnh hưởng đến chiến lược ngân hàng
- Hệ thống quản trị rủi ro chặt chẽ, học hỏi được nhiều
- Job security cao, ít bị sa thải
Nhược điểm:
- Quy trình phê duyệt chậm, nhiều tầng
- Văn hóa bảo thủ, đôi khi khó thay đổi
- Lương cứng thấp hơn ngân hàng tư nhân 20-40%
- Áp lực chính trị tổ chức, cần khéo léo
- Đổi mới có thể bị cản trở bởi các quy định cũ
- Thời gian làm việc có thể kéo dài khi có dự án lớn
Kỹ năng cần phát triển thêm nếu muốn thăng tiến xa hơn
1. Kỹ năng chiến lược:
- Học về quản trị doanh nghiệp (MBA hoặc chương trình ngắn hạn)
- Hiểu sâu về kinh tế vĩ mô, thị trường tài chính Việt Nam
- Xây dựng tầm nhìn dài hạn 5-10 năm cho ngành
2. Kỹ năng chính trị tổ chức:
- Biết cách xây dựng quan hệ với các ban, ngành
- Kỹ năng đàm phán, thuyết phục cấp trên
- Quản lý stakeholder đa cấp
3. Kỹ năng công nghệ mới nổi:
- Generative AI: Ứng dụng LLM trong ngân hàng (knowledge management, customer service, code generation)
- Quantum Computing: Tiềm năng cho portfolio optimization, cryptography
- Federated Learning: Cho các use case bảo mật cao
- Causal Inference: Vượt qua giới hạn của correlation-based ML
4. Kỹ năng quản lý rủi ro mô hình:
- Model Risk Management theo chuẩn SR 11-7 (Federal Reserve)
- Explainable AI (XAI) cho các quyết định có ảnh hưởng lớn
- Fairness và Bias detection trong mô hình
- Compliance với GDPR, PDPA, và luật bảo vệ dữ liệu Việt Nam
5. Kỹ năng quản lý con người nâng cao:
- Coaching và mentoring
- Talent development framework
- Performance management công bằng
- Xây dựng văn hóa đổi mới trong tổ chức lớn
Lời khuyên thực tế cho người ứng tuyển
Đừng ngại thời gian chuẩn bị dài: Vị trí này thu hút nhiều ứng viên giỏi. Hãy dành ít nhất 2-3 tháng chuẩn bị kỹ lưỡng, không nên nộp đại.
Network quan trọng: Cố gắng kết nối với người đang làm tại VCB hoặc từng làm qua VCB. LinkedIn, các hội thảo data science là nơi tốt để kết nối.
Hiểu rõ "culture fit": VCB là ngân hàng nhà nước, văn hóa khác biệt so với startup hay công ty nước ngoài. Thể hiện rằng bạn hiểu và chấp nhận văn hóa này.
Chuẩn bị cho câu hỏi về lý do rời công ty cũ: Nếu bạn đang ở công ty tư nhân lương cao, hãy có câu trả lời thuyết phục về lý do muốn về VCB (có thể là: ổn định, tầm ảnh hưởng lớn hơn, cơ hội xây dựng hệ thống từ đầu, thương hiệu...)
Sẵn sàng thương lượng lương: Mặc dù VCB là ngân hàng nhà nước, lương vẫn có thể thương lượng trong khung nhất định. Đặc biệt chú ý đến các phụ cấp và thưởng KPI.
Cân nhắc timing nộp hồ sơ: Nộp sớm hơn deadline sẽ được chú ý nhiều hơn, vì HR có thể sàng lọc từ từ.
Sau khi phỏng vấn: Gửi email cảm ơn trong vòng 24 giờ, tóm tắt lại những điểm chính bạn đã trình bày.
Câu hỏi thường gặp
Cơ hội gần như bằng 0 bạn nhé. Vị trí Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu tại VCB đòi hỏi tối thiểu 7-10 năm kinh nghiệm và từng quản lý đội ngũ. Mới ra trường, bạn nên bắt đầu từ vị trí Junior Data Analyst hoặc Data Scientist tại các công ty fintech, ngân hàng nhỏ hơn để tích lũy kinh nghiệm. Lộ trình thực tế: 2-3 năm đầu xây dựng nền tảng kỹ thuật, 3-5 năm tiếp theo phát triển chuyên môn sâu, 5-7 năm bắt đầu quản lý nhóm nhỏ, sau đó mới đủ profile để ứng tuyển vị trí cấp phó phòng. Cố gắng lắm cũng phải 8-10 năm. Hãy kiên nhẫn xây dựng sự nghiệp từng bước.
Đây là quyết định lớn cần cân nhắc kỹ. Về thu nhập: Bạn sẽ phải chấp nhận có thể lương cứng ban đầu không tăng nhiều hoặc thậm chí thấp hơn một chút, dù vị trí cao hơn. Tuy nhiên phúc lợi ngân hàng nhà nước rất tốt (bảo hiểm cao cấp, thưởng Tết, ổn định). Về sự nghiệp: Vị trí Phó phòng tại VCB sẽ mở ra cánh cửa thăng tiến lên Trưởng phòng, Phó Giám đốc Trung tâm, thậm chí Phó Tổng - điều mà fintech nhỏ khó có thể cho bạn. Về bản lĩnh: Bạn sẽ được làm việc với quy mô dữ liệu lớn nhất Việt Nam, các bài toán đa dạng và có ảnh hưởng thực sự đến nền kinh tế. Nếu bạn ưu tiên sự ổn định, tầm ảnh hưởng dài hạn, thương hiệu VCB trên CV thì nên nhảy. Nếu bạn ưu tiên thu nhập cao ngắn hạn, văn hóa agile, làm việc với công nghệ mới nhất thì ở lại fintech sẽ tốt hơn. Hãy thử đàm phán mức lương 100-130 triệu trước khi quyết định.
Hoàn toàn khả thi, đặc biệt với nền tảng IT có sẵn. Tuy nhiên bạn cần bổ sung kiến thức chuyên ngành. Lộ trình chuyển đổi gợi ý: Trước tiên, học thêm về ML/DL qua các khóa học online (Andrew Ng, Fast.ai). Thứ hai, tìm cách áp dụng data science vào công việc IT hiện tại (ví dụ: xây dựng hệ thống recommendation cho internal tools). Thứ ba, tham gia các cộng đồng data science Việt Nam để học hỏi và kết nối. Thứ tư, cân nhắc học thêm Thạc sĩ chuyên ngành Data Science (1.5-2 năm). Thứ năm, nộp đơn vào các vị trí Data Engineer tại ngân hàng - đây là cầu nối tốt nhất vì bạn tận dụng được kinh nghiệm IT, sau đó chuyển sang Data Scientist. Với vị trí Phó phòng, có lẽ cần thêm 5-7 năm nữa. Nhưng đừng nản, nhiều người chuyển ngành thành công ở Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực AI đang nóng.
Theo kinh nghiệm tuyển dụng vị trí tương tự tại các ngân hàng lớn, hội đồng thường đánh giá theo các tiêu chí theo thứ tự ưu tiên: Thứ nhất, năng lực quản lý và lãnh đạo (30%) - Khả năng xây dựng và phát triển đội ngũ 15-20 người, giải quyết xung đột, truyền cảm hứng. Thứ hai, tầm nhìn chiến lược (25%) - Hiểu được data science có thể tạo giá trị gì cho ngân hàng, đề xuất được lộ trình 3-5 năm. Thứ ba, chuyên môn kỹ thuật (20%) - Không cần code trực tiếp nhưng phải hiểu sâu về ML/DL/MLOps, có thể đánh giá giải pháp của team. Thứ tư, hiểu biết ngân hàng (15%) - Hiểu sản phẩm, quy trình, quy định pháp lý. Thứ năm, kỹ năng giao tiếp và ảnh hưởng (10%) - Thuyết trình, đàm phán, xây dựng quan hệ. Lưu ý: VCB có thể đánh giá cao yếu tố "an toàn" - ứng viên có kinh nghiệm làm việc trong hệ thống lớn, không gây rủi ro.
Câu hỏi rất hay và thực tế. Thực tế tại VCB, quyền lực của Phó phòng khá lớn nhưng phụ thuộc nhiều vào cách Trưởng phòng phân quyền. Trong vận hành hàng ngày, Phó phòng thường được ủy quyền điều hành team, quyết định các vấn đề kỹ thuật, đánh giá nhân viên, phân công dự án. Tuy nhiên, các quyết định lớn (ngân sách, tuyển dụng cấp cao, chiến lược) vẫn cần Trưởng phòng hoặc Ban Giám đốc phê duyệt. Ở cấp Trung tâm, quyền quyết định chiến lược thuộc về Giám đốc Trung tâm. Điểm đặc biệt ở VCB: Phó phòng có tiếng nói trong các hội đồng kỹ thuật, được tham gia xây dựng chính sách, có ảnh hưởng đến lộ trình công nghệ. Nếu Trưởng phòng ủy quyền tốt, Phó phòng gần như điều hành mọi thứ. Nếu Trưởng phòng giữ quyền, Phó phòng sẽ bị hạn chế. Khi phỏng vấn, bạn nên hỏi rõ về mức độ ủy quyền tại vị trí này.
Có nhiều áp lực đặc thù. Thứ nhất, áp lực bảo mật và tuân thủ cực cao - chỉ một sai sót dữ liệu có thể bị xử lý kỷ luật, thậm chí truy cứu trách nhiệm hình sự theo Luật An ninh mạng. Thứ hai, áp lực từ nhiều phía: NHNN, Ban Tổng Giám đốc, khách hàng, đối tác - mỗi bên có yêu cầu khác nhau. Thứ ba, quy trình ra quyết định chậm - một dự án có thể mất 6-12 tháng để phê duyệt, trong khi ở công ty tư nhân chỉ 1-2 tháng. Thứ tư, áp lực chính trị nội bộ - các phòng ban có thể có xung đột lợi ích, bạn phải khéo léo điều phối. Thứ năm, áp lực về KPI kép: vừa phải đổi mới công nghệ, vừa phải đảm bảo an toàn hệ thống 100% (zero downtime). Thứ sáu, văn hóa giám sát chéo - mọi quyết định lớn đều phải qua nhiều cấp. Tuy nhiên, nếu bạn thích nghi được, đây là môi trường tuyệt vời để phát triển kỷ luật cá nhân và xây dựng nền tảng nghề nghiệp vững chắc.
Theo chia sẻ từ nhiều ứng viên, có 3 câu hỏi thường gây khó khăn nhất. Câu thứ nhất: "Nếu mô hình ML bạn xây dựng gây ra tổn thất cho ngân hàng (ví dụ duyệt khoản vay sai dẫn đến nợ xấu), bạn sẽ xử lý như thế nào?" - Câu này đánh giá khả năng chịu trách nhiệm, đạo đức nghề nghiệp và quy trình quản lý rủi ro. Câu thứ hai: "Bạn sẽ thuyết phục một Trưởng phòng nghiệp vụ bảo thủ (ví dụ Trưởng phòng Tín dụng) về việc thay thế quy trình cho vay truyền thống bằng mô hình ML như thế nào?" - Đánh giá kỹ năng giao tiếp, thuyết phục, hiểu biết nghiệp vụ. Câu thứ ba: "Trong 100 ý tưởng AI mà team bạn đề xuất, làm sao bạn chọn 3 ý tưởng để triển khai trong năm nay?" - Đánh giá tư duy ưu tiên, ROI, khả thi. Lời khuyên: Hãy chuẩn bị sẵn câu trả lời cho 3 câu này bằng phương pháp STAR với các case thực tế bạn đã làm.
Có, referral tại VCB rất có giá trị vì hai lý do. Thứ nhất, hồ sơ được ưu tiên xem xét - HR thường xem hồ sơ có referral trước, đặc biệt khi người giới thiệu là nhân viên VCB hoặc có vị trí tương đương trở lên. Thứ hai, hiểu biết về văn hóa tổ chức - người giới thiệu có thể chia sẻ trước về cơ cấu tổ chức, phong cách lãnh đạo của Trưởng phòng, Giám đốc Trung tâm, các dự án đang triển khai. Tuy nhiên, cần lưu ý: Referral không đảm bảo trúng tuyển nếu năng lực không đạt. Hội đồng vẫn đánh giá khách quan. Ngoài ra, đừng ép buộc người quen giới thiệu nếu họ không thực sự tin tưởng vào năng lực của bạn, vì điều này có thể ảnh hưởng đến uy tín của họ. Cách tiếp cận tốt nhất: Tham gia các sự kiện ngành (hội thảo AI, hội nghị fintech, hackathon) để kết nối tự nhiên với nhân viên VCB, sau đó nhờ giới thiệu khi đã xây dựng được mối quan hệ.
Chia sẻ từ cộng đồng
Mình từng ứng tuyển vị trí tương tự tại VCB cách đây 2 năm, rớt ở vòng cuối. Kinh nghiệm xương máu là hội đồng VCB đánh giá rất kỹ về 'culture fit' và sự ổn định. Họ không thích ứng viên quá táo bạo hoặc nói quá nhiều về 'disrupt'. Hãy thể hiện sự trầm tĩnh, khiêm tốn nhưng vẫn có bản lĩnh. Câu hay hỏi: 'Bạn sẽ làm gì nếu ý kiến của bạn khác với Trưởng phòng?' - Câu trả lời an toàn nhất là nhấn mạnh sự tôn trọng và quy trình báo cáo, không nên nói 'tôi sẽ tranh luận' hay 'tôi sẽ làm theo cách của mình'.
VCB là môi trường rất tốt để học hỏi quy trình chuẩn. Mình làm ở đây 3 năm, thấy dữ liệu khổng lồ nhưng nhiều khi dự án AI bị kẹt vì quy trình duyệt kéo dài. Có dự án POC xong 6 tháng trước vẫn chưa được phê duyệt để đưa vào production. Ứng viên các bạn nên hỏi rõ: Hiện tại team có bao nhiêu mô hình đang chạy production? Có bao nhiêu dự án đang kẹt? Để biết được thực tế công việc.
Mình đọc JD thấy vị trí này hay đó, nhưng lưu ý là ứng viên chỉ được chọn 1 trong 4 vị trí Phó phòng. Nên các bạn cân nhắc kỹ vị trí nào phù hợp nhất với mình trước khi nộp, vì nộp rồi là không đổi được. Hỏi HR rõ về phạm vi trách nhiệm cụ thể của từng vị trí để quyết định.
Mình là người từng làm ở fintech chuyển sang ngân hàng nhà nước. Thật sự mà nói, lương có giảm nhưng đổi lại chất lượng cuộc sống tốt hơn nhiều. Fintech mình làm OT liên tục, áp lực KPI kinh khủng. Về VCB dù thủ tục rườm rà nhưng giờ giấc ổn định, không phải chạy deadline như điên. Cân nhắc các bạn nhé, đừng chỉ nhìn vào con số lương.
Cảnh báo cho các bạn: Vị trí Phó phòng ở ngân hàng nhà nước thường có yếu tố 'nội bộ' khá nặng. Nhiều khi vị trí này đã được định sẵn cho người trong hệ thống, việc tuyển chỉ là hình thức. Mình không nói 100% là như vậy, nhưng tỷ lệ ứng viên ngoài trúng tuyển thấp hơn ứng viên nội bộ. Nếu quyết tâm ứng tuyển, hãy tìm cách kết nối với người trong Trung tâm Kỹ thuật & KHDL để hiểu thực tế.
Mình thấy JD thiếu phần yêu cầu cụ thể (kinh nghiệm, bằng cấp, chứng chỉ). Có thể do lỗi đăng tin hoặc họ muốn ứng viên tự đánh giá xem có đủ năng lực không. Theo mình, vị trí này cần tối thiểu 8-10 năm kinh nghiệm, có track record rõ ràng, và quan trọng nhất là KINH NGHIỆM QUẢN LÝ đội ngũ 10+ người. Nếu bạn chỉ là individual contributor giỏi thì chưa đủ.
Đã từng ngồi ở vị trí tương tự tại một ngân hàng top đầu. Chia sẻ thật: 70% công việc của Phó phòng là họp - họp với team, họp với các phòng ban, họp với Ban Giám đốc, họp với NHNN. Chỉ 20% thời gian cho công việc kỹ thuật thực sự, 10% cho paperwork. Nếu bạn thích code nhiều thì đừng làm vị trí quản lý. Nhưng nếu thích ảnh hưởng đến chiến lược thì đây là vị trí tuyệt vời.
Mình nghĩ các bạn nên tìm hiểu thật kỹ về Trung tâm Kỹ thuật và KHDL của VCB trước khi ứng tuyển. Trung tâm này đang xây dựng Nhà máy dữ liệu (Data Factory) theo mô hình khá hiện đại, đây là cơ hội tốt để làm việc với công nghệ mới. Nếu bạn có kinh nghiệm về Data Mesh, Lakehouse, hoặc các framework MLOps hiện đại thì đây là điểm cộng rất lớn. Recommend bạn tìm đọc các bài chia sẻ trên LinkedIn của lãnh đạo VCB về chiến lược chuyển đổi số.
Ứng tuyển ngay
Ứng tuyển trên website gốcBạn sẽ được chuyển đến trang tuyển dụng chính thức của Vietcombank
Chuyên môn / Từ khoá
Mất kết nối mạng
Đang thử kết nối lại
Đã xảy ra lỗi!
Vui lòng chờ trong giây lát