Bỏ qua điều hướng
Vietcombank
Vietcombank

[TT KT&KHDL]_Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu

Hà Nội Trung tâm Kỹ thuật và Khoa học dữ liệu - Khác

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

  1. 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.
  2. 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.
  1. 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.
  1. Tham gia các lớp đào tạo, tập huấn nghiệp vụ theo kế hoạch của phòng, Trung tâm và VCB.
  2. Thực hiện các nhiệm vụ khác do Ban Giám đốc Khối, Ban Giám đốc Trung tâm, Trưởng Phòng giao.

II. Tiêu chuẩn tuyển dụng:

  1. 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.
  1. 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.
  1. 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.
  1. 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.
  1. 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.
  1. 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

1. Hard Skills (Kỹ năng kỹ thuật)

Vị trí này thuộc cấp lãnh đạo phòng, đòi hỏi không chỉ kiến thức chuyên môn sâu mà còn khả năng định hướng chiến lược. Dựa trên mô tả công việc, ứng viên cần có các nhóm kỹ năng sau:

a) Nền tảng lập trình & xử lý dữ liệu

  • Python (đặc biệt các thư viện: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM)
  • R (cho phân tích thống kê)
  • SQL nâng cao (tối ưu hóa truy vấn trên hệ thống data warehouse lớn)
  • Spark/Hadoop cho xử lý big data
  • MLOps: MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, CI/CD pipeline cho mô hình

b) Chuyên môn Khoa học dữ liệu & AI

  • Machine Learning cổ điển (hồi quy, phân loại, clustering, ensemble methods)
  • Deep Learning nâng cao (CNN, RNN/LSTM, Transformer, GAN)
  • Large Language Models (LLM) và ứng dụng trong ngân hàng
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho chatbot, phân tích văn bản
  • Time Series Analysis cho dự báo tài chính, phát hiện gian lận
  • Explainable AI (XAI) – rất quan trọng trong môi trường ngân hàng chịu sự giám sát của NHNN

c) Quản trị mô hình & Tuân thủ

  • Model Risk Management theo chuẩn quốc tế (SR 11-7 của Fed, hoặc hướng dẫn của NHNN)
  • Model validation, monitoring, drift detection
  • Bias & Fairness trong mô hình tín dụng
  • Quản trị dữ liệu theo Luật An toàn thông tin, Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân

d) Kiến thức ngân hàng (Banking Domain)

  • Quy trình tín dụng, phân tích rủi ro
  • Chấm điểm tín dụng (credit scoring)
  • Phát hiện gian lận (fraud detection), chống rửa tiền (AML)
  • Hiểu biết về Basel II/III, IFRS 9

2. Soft Skills (Kỹ năng mềm)

  • Quản lý & lãnh đạo: Xây dựng kế hoạch, phân công, đánh giá hiệu quả nhân sự (kinh nghiệm quản lý team 5-10 người trở lên)
  • Giao tiếp đa cấp: Thuyết trình cho Ban Giám đốc, đồng thời hướng dẫn kỹ thuật cho đội ngũ Data Scientist
  • Tư duy kinh doanh: Biến bài toán kỹ thuật thành giải pháp tạo giá trị cho ngân hàng
  • Đàm phán & thuyết phục: Phối hợp với nhiều phòng ban, đơn vị
  • Tư duy chiến lược: Nhìn nhận xu hướng công nghệ và đề xuất sáng kiến

3. Chứng chỉ gợi ý

Chứng chỉMức độ ưu tiênGhi chú
Google Professional Machine Learning EngineerCaoUy tín quốc tế, phù hợp ML production
AWS Certified Machine Learning – SpecialtyCaoPhù hợp nếu VCB dùng AWS
TensorFlow Developer CertificateTrung bìnhChứng minh năng lực DL
PMP/PRINCE2Trung bìnhHỗ trợ quản lý dự án
CFA/FRMThấp-Trung bìnhKhông bắt buộc nhưng tạo lợi thế về kiến thức tài chính
Databricks Certified ML ProfessionalTrung bìnhPhù hợp nếu dùng Spark

4. Bảng so sánh mức độ quan trọng của kỹ năng

Kỹ năngMức độ quan trọngGhi chú
ML/DL/AI chuyên sâu★★★★★Yêu cầu cốt lõi
Kinh nghiệm quản lý team★★★★★Bắt buộc cho vị trí Phó TP
Kiến thức ngân hàng★★★★☆Rất cần nhưng có thể học bổ sung
MLOps & triển khai production★★★★☆VCB đã có Data Factory
Big Data Engineering★★★☆☆Cần nhưng có thể phối hợp team khác
Nghiên cứu & xuất bản★★★☆☆Là lợi thế cạnh tranh

Chuẩn bị phỏng vấn

Hướng dẫn chuẩn bị phỏng vấn

Quy trình tuyển dụng dự kiến của Vietcombank

Dựa trên quy trình tuyển dụng thường thấy của VCB cho các vị trí lãnh đạo cấp phòng, ứng viên có thể đối mặt với 4-5 vòng:

Vòng 1: Sơ tuyển hồ sơ (1-2 tuần)

  • HR kiểm tra hồ sơ, xác nhận điều kiện ứng tuyển
  • Lưu ý quan trọng: Chỉ được nộp DUY NHẤT 01 vị trí trong số 04 vị trí lãnh đạo của Trung tâm

Vòng 2: Bài kiểm tra năng lực (nếu có)

  • Có thể có bài test IQ/EQ
  • Bài test tiếng Anh (VCB yêu cầu tiếng Anh tốt)
  • Một số vị trí có bài test kỹ thuật chuyên ngành

Vòng 3: Phỏng vấn với Trưởng phòng/Phó Giám đốc Trung tâm

  • Đánh giá chuyên môn kỹ thuật sâu
  • Tình huống quản lý thực tế

Vòng 4: Phỏng vấn với Ban Giám đốc Trung tâm

  • Đánh giá tầm nhìn chiến lược
  • Khả năng phối hợp đa phòng ban

Vòng 5: Phỏng vấn cuối với Phó Tổng/Giám đốc khối

  • Đánh giá phẩm chất lãnh đạo
  • Cam kết gắn bó lâu dài

Câu hỏi phỏng vấn thường gặp

Vòng chuyên môn kỹ thuật:

  1. "Hãy mô tả cách anh/chị xây dựng một mô hình credit scoring từ đầu đến khi đưa vào production tại ngân hàng anh/chị đã làm?"
  2. "Làm thế nào để phát hiện và xử lý data drift trong một mô hình đang vận hành?"
  3. "Anh/chị đánh giá thế nào về việc áp dụng Generative AI/LLM trong ngân hàng? Những rủi ro cần kiểm soát?"
  4. "Hãy so sánh XGBoost, LightGBM và Deep Learning trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng?"
  5. "Khi một mô hình cho kết quả tốt trong tập test nhưng kém trong production, anh/chị sẽ debug theo hướng nào?"
  6. "Trình bày cách thiết kế kiến trúc MLOps cho một ngân hàng có dữ liệu lên đến hàng trăm TB?"

Vòng quản lý:

  1. "Anh/chị đã quản lý team data science bao nhiêu người? Cách phân chia công việc và đánh giá hiệu quả?"
  2. "Khi một Data Engineer và một Business Analyst mâu thuẫn về cách xây dựng mô hình, anh/chị xử lý thế nào?"
  3. "Làm sao để cân bằng giữa nghiên cứu phát triển mô hình mới và vận hành các mô hình hiện có?"
  4. "Kế hoạch 3 năm tới của anh/chị cho phòng Khoa học dữ liệu tại VCB?"

Vòng chiến lược:

  1. "Theo anh/chị, AI sẽ thay đổi ngành ngân hàng Việt Nam trong 5 năm tới như thế nào?"
  2. "VCB nên tập trung vào AI use case nào trong giai đoạn tới?"
  3. "Làm sao để đo lường ROI của các dự án Data Science?"

Tips chuẩn bị

  • Nghiên cứu kỹ VCB trước buổi phỏng vấn: Đọc báo cáo thường niên, chiến lược chuyển đổi số của VCB giai đoạn 2023-2028, các dự án AI đã triển khai
  • Chuẩn bị 3 câu chuyện thành công cụ thể (theo mô hình STAR: Situation-Task-Action-Result) về các dự án ML/AI đã làm
  • Mang theo portfolio/dashboard demo nếu có thể
  • Đặt câu hỏi thông minh cho người phỏng vấn: Về cơ cấu team, ngân sách, roadmap AI
  • Trang phục: Sơ mi trắng, vest, giày tây – dress code formal. VCB là ngân hàng nhà nước nên yêu cầu ăn mặc lịch sự, kín đáo
  • Tác phong: Đúng giờ, trả lời mạch lạc, không phô trương

Lưu ý quan trọng

  • VCB yêu cầu cam kết làm việc lâu dài (thường cam kết tối thiểu 5 năm với vị trí lãnh đạo)
  • Quyết định tuyển dụng thường mất 2-3 tháng
  • Không hỏi về lương trong vòng đầu – đợi đến khi có offer chính thức

Lộ trình ôn thi

Lộ trình ôn tập & chuẩn bị trong 1-2 tuần

Tuần 1: Nền tảng kiến thức kỹ thuật

Ngày 1-2: Ôn lại ML/DL cốt lõi

  • Đọc lại các thuật toán: Linear/Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM
  • Ôn Neural Networks, CNN, RNN, Transformer
  • Tài liệu: "Hands-On Machine Learning" (Aurélien Géron), "Deep Learning" (Goodfellow)

Ngày 3-4: MLOps & Production

  • Đọc về MLflow, Kubeflow, TFX
  • Best practices cho model deployment, monitoring
  • Tài liệu: "Designing Machine Learning Systems" (Chip Huyen)

Ngày 5-6: Banking & Finance Knowledge

  • Đọc các quy định của NHNN về AI trong ngân hàng
  • Tìm hiểu Basel II/III, IFRS 9
  • Tài liệu: "The AI Book" (Susanne Chishti), các báo cáo của McKinsey về AI trong banking

Ngày 7: Tổng hợp & thực hành

  • Làm một project demo (end-to-end): từ data → model → deploy → monitoring
  • Ghi chú các câu hỏi kỹ thuật có thể gặp và cách trả lời

Tuần 2: Kiến thức VCB & luyện phỏng vấn

Ngày 8-9: Tìm hiểu VCB

  • Đọc báo cáo thường niên VCB mới nhất
  • Tìm hiểu chiến lược chuyển đổi số VCB giai đoạn 2023-2028
  • Tìm hiểu dự án VCB DigiBank, VCB CashUp
  • Đọc về Trung tâm Kỹ thuật và Khoa học dữ liệu của VCB

Ngày 10-11: Luyện phỏng vấn

  • Viết sẵn 5-7 câu chuyện STAR về các dự án đã làm
  • Luyện trả lời câu hỏi quản lý
  • Mock interview với bạn bè hoặc mentor

Ngày 12-13: Chuẩn bị hồ sơ & câu hỏi

  • CV theo format VCB yêu cầu
  • Chuẩn bị portfolio (slide, GitHub, dashboard)
  • Soạn 5-7 câu hỏi thông minh để hỏi ngược

Ngày 14: Tổng duyệt

  • Ôn lại toàn bộ kiến thức
  • Nghỉ ngơi, giữ tinh thần thoải mái
  • Chuẩn bị trang phục, giấy tờ

Tài liệu tham khảo gợi ý

Sách:

  • "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow" – Aurélien Géron
  • "Designing Machine Learning Systems" – Chip Huyen
  • "Machine Learning Engineering" – Andriy Burkov
  • "AI and Machine Learning for On-Demand Finance" – Philip Treleaven
  • "Banking in the Digital Age" – various authors

Khóa học online:

  • Andrew Ng – Deep Learning Specialization (Coursera)
  • Google Cloud Professional ML Engineer
  • AWS Machine Learning Specialty
  • Fast.ai – Practical Deep Learning

Nguồn tham khảo về VCB:

  • Website chính thức vietcombank.com.vn
  • Báo cáo thường niên
  • Báo chí kinh tế: VnEconomy, Đầu tư chứng khoán, CafeF
  • LinkedIn của các lãnh đạo VCB

Công cụ thực hành:

  • Kaggle (làm các bài toán tài chính)
  • GitHub (chia sẻ portfolio)
  • Jupyter Notebook / Google Colab
  • Các sandbox miễn phí của AWS/GCP/Azure

Tư vấn nghề nghiệp

Lời khuyên sự nghiệp cho vị trí Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu tại VCB

1. Lộ trình thăng tiến

Trước khi vào vị trí này:

  • Senior Data Scientist → Data Science Manager → Phó Trưởng phòng
  • Hoặc: Team Lead Data Science → Deputy Head of Data Science

Sau khi đảm nhiệm vị trí:

  • Phó Trưởng phòng (2-3 năm) → Trưởng phòng Khoa học dữ liệu
  • Trưởng phòng (3-5 năm) → Phó Giám đốc Trung tâm KT&KHDL
  • Phó Giám đốc Trung tâm → Giám đốc Trung tâm hoặc chuyển sang vị trí ở các Khối nghiệp vụ

Lưu ý: VCB là ngân hàng nhà nước nên lộ trình thăng tiến phụ thuộc nhiều vào: kết quả kinh doanh chung, đánh giá năng lực lãnh đạo, sự tín nhiệm của cấp trên, và cả yếu tố thời điểm/cơ cấu tổ chức.

2. Mức lương kỳ vọng theo cấp bậc (ước lượng tham khảo)

(Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm)

Cấp bậcMức lương tổng (VNĐ/tháng)Ghi chú
Junior Data Scientist18-30 triệu0-2 năm KN
Mid-level Data Scientist30-50 triệu2-4 năm KN
Senior Data Scientist50-80 triệu4-7 năm KN
Phó Trưởng phòng (VCB)80-150 triệuCộng thưởng KPI, phúc lợi
Trưởng phòng (VCB)120-250 triệuĐã bao gồm thưởng Tết, KPI
Phó Giám đốc Trung tâm200-400 triệuVị trí cấp cao

Lưu ý đặc thù VCB:

  • Có chế độ thưởng Tết Nguyên Đán lớn (có thể từ 2-6 tháng lương)
  • Thưởng KPI quý/năm
  • Phúc lợi: bảo hiểm sức khỏe cao cấp, nhà công vụ (tùy trường hợp), đào tạo quốc tế
  • Cổ phiếu ESOP: hiện tại VCB chưa có chương trình ESOP rộng rãi như Techcombank hay VPBank

3. Kỹ năng cần phát triển thêm sau khi vào vị trí

Ngắn hạn (0-6 tháng):

  • Hiểu sâu hệ thống dữ liệu của VCB (Data Factory, Data Lake, Data Mart)
  • Xây dựng quan hệ với các trưởng phòng khác trong Trung tâm
  • Hiểu các use case nghiệp vụ ưu tiên

Trung hạn (6-18 tháng):

  • Phát triển kỹ năng stakeholder management
  • Đề xuất và thực thi 1-2 sáng kiến AI tạo giá trị rõ ràng
  • Đào tạo nâng cao năng lực team

Dài hạn (1-3 năm):

  • Xây dựng tầm nhìn chiến lược AI cho VCB
  • Phát triển năng lực lãnh đạo cấp cao (executive leadership)
  • Networking với cộng đồng AI trong nước và quốc tế

4. So sánh cơ hội tại các ngân hàng khác

Ngân hàngVăn hóa AIMức lươngCơ hội thăng tiến
VietcombankBảo thủ, quy trìnhTốtChậm nhưng ổn định
TechcombankAgile, đổi mớiRất caoNhanh nhưng áp lực
VPBankĐang chuyển đổi mạnhCaoCơ hội nhiều
MBCân bằngKháTốt
ACBTruyền thống nhưng cởi mởTốtỔn định

VCB phù hợp với người muốn: sự ổn định, thương hiệu lớn, đóng góp cho ngân hàng nhà nước, có nhiều dữ liệu để làm việc.

5. Lời khuyên cá nhân

  • Đừng bỏ qua yếu tố văn hóa tổ chức: VCB là ngân hàng nhà nước, quy trình chặt chẽ, cần kiên nhẫn
  • Hãy chứng minh giá trị nhanh chóng: 100 ngày đầu tiên rất quan trọng
  • Xây dựng đồng minh nội bộ: Cần có sự ủng hộ của các trưởng phòng nghiệp vụ
  • Cân bằng giữa ngắn hạn và dài hạn: Vừa giải quyết bài toán cấp bách vừa xây dựng nền tảng
  • Liên tục cập nhật công nghệ: AI thay đổi rất nhanh, đặc biệt là Generative AI

Câu hỏi thường gặp

Em là sinh viên năm cuối chuyên ngành Khoa học dữ liệu, muốn ứng tuyển vị trí này thì có cơ hội không?

Vị trí này yêu cầu cấp Phó Trưởng phòng – tức là cấp lãnh đạo, thường cần ít nhất 7-10 năm kinh nghiệm trong đó có 3-5 năm ở vị trí quản lý team. Sinh viên mới ra trường chưa phù hợp. Em nên tích lũy kinh nghiệm 5-7 năm trước, có thể bắt đầu từ vị trí Junior/Mid Data Scientist tại các ngân hàng hoặc công ty fintech, sau đó phát triển dần lên. Hãy tham gia các dự án ML thực tế, học thêm về banking domain, xây dựng portfolio trên Kaggle/GitHub.

Mức lương Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu tại VCB khoảng bao nhiêu?

Mức lương có thể thay đổi tùy ngân hàng và thời điểm. Với vị trí Phó Trưởng phòng tại VCB, tổng thu nhập gồm lương cứng, thưởng KPI và thưởng Tết thường dao động từ 80-150 triệu đồng/tháng (ước lượng tham khảo). Ngoài ra còn có các phúc lợi như bảo hiểm sức khỏe cao cấp, đào tạo quốc tế. Tuy nhiên, đây là vị trí được trả lương theo thỏa thuận nên phụ thuộc nhiều vào năng lực đàm phán và chính sách của VCB tại thời điểm tuyển dụng. Lưu ý rằng vị trí này không nên hỏi lương ở vòng đầu, chỉ thảo luận khi có offer.

Tôi đang làm Data Scientist ở một công ty fintech, muốn chuyển sang ngân hàng nhà nước như VCB thì cần chuẩn bị gì?

Chuyển từ fintech sang ngân hàng nhà nước là bước nhảy lớn nhưng hoàn toàn khả thi. Bạn cần: (1) Hiểu rõ quy trình ngân hàng – tín dụng, rủi ro, compliance; (2) Bổ sung kiến thức về Basel II/III, IFRS 9; (3) Làm quen với quy trình làm việc có nhiều layers hơn fintech; (4) Chuẩn bị tâm lý cho tốc độ chậm hơn nhưng ổn định hơn; (5) Đọc về chiến lược chuyển đổi số của VCB để hiểu định hướng; (6) Networking với người trong ngân hàng qua LinkedIn, các hội thảo. Fintech sẽ cho bạn lợi thế về tốc độ và sáng tạo – hãy tận dụng điểm này.

Để trở thành Phó Trưởng phòng Khoa học dữ liệu thì cần bao nhiêu năm kinh nghiệm và những kinh nghiệm gì?

Thông thường cần 8-12 năm kinh nghiệm tổng, trong đó 3-5 năm ở vị trí quản lý. Cụ thể: (1) Ít nhất 5 năm làm Data Scientist/ML Engineer thực tế, có track record triển khai mô hình production; (2) 3-5 năm quản lý team 5-15 người; (3) Kinh nghiệm phối hợp đa phòng ban trong tổ chức lớn; (4) Kinh nghiệm xây dựng chiến lược AI/data cho tổ chức; (5) Hiểu biết sâu về ngân hàng hoặc tài chính. Bạn có thể bắt đầu từ Senior Data Scientist, tích lũy thêm 2-3 năm quản lý team nhỏ trước khi ứng tuyển vị trí này.

Tôi có nền tảng tốt về Deep Learning nhưng ít kinh nghiệm về quản lý, có nên ứng tuyển không?

Bạn có thể ứng tuyển nếu có ít nhất 2-3 năm kinh nghiệm quản lý team nhỏ (3-5 người) hoặc đang dẫn dắt các dự án lớn. VCB thường ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm quản lý rõ ràng vì vị trí này cần điều phối team và các phòng ban. Nếu chưa đủ, hãy tích lũy thêm: nhận quản lý 1-2 junior, dẫn dắt cross-functional project, hoặc hoàn thành khóa học về leadership. Deep Learning là lợi thế lớn nhưng không thay thế được khả năng lãnh đạo.

So với làm việc ở Techcombank hay VPBank, môi trường làm việc tại VCB khác nhau thế nào?

VCB là ngân hàng nhà nước nên: quy trình chặt chẽ hơn, tốc độ chậm hơn nhưng ổn định hơn; văn hóa bảo thủ hơn, trọng thứ bậc; áp lực KPI kinh doanh thấp hơn nhưng áp lực compliance cao hơn; lương thường thấp hơn Techcombank/VPBank 20-40% nhưng phúc lợi tốt hơn; cơ hội làm việc với data lớn và đa dạng hơn; thương hiệu VCB rất có giá trị trong sự nghiệp. Techcombank có văn hóa agile, đổi mới mạnh, tốc độ nhanh. VPBank đang chuyển đổi mạnh mẽ, nhiều cơ hội. Tùy vào giai đoạn sự nghiệp và tính cách mà bạn chọn nơi phù hợp.

Ứng viên nộp hồ sơ nhiều vị trí cùng lúc trong Trung tâm thì sao?

Theo thông báo rất rõ ràng của VCB: "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." Trung tâm Kỹ thuật và Khoa học dữ liệu đang tuyển 04 vị trí lãnh đạo phòng, bạn chỉ được chọn MỘT. Hãy cân nhắc kỹ: vị trí nào phù hợp nhất với thế mạnh và kinh nghiệm của bạn. Nộp nhiều vị trí sẽ bị coi là không tôn trọng quy trình và có thể bị loại hoàn toàn. Hãy đọc kỹ JD của từng vị trí trước khi quyết định.

Trong buổi phỏng vấn có cần mang theo portfolio hay bằng chứng về dự án đã làm không?

Rất nên mang theo! Tuy không bắt buộc nhưng portfolio sẽ giúp bạn ghi điểm lớn. Chuẩn bị: (1) Slide deck ngắn (10-15 slide) tóm tắt 2-3 dự án ML/AI tiêu biểu nhất; (2) Dashboard demo (có thể chạy trên laptop hoặc trỏ đến link); (3) Sơ đồ kiến trúc hệ thống MLOps bạn đã xây dựng; (4) Số liệu ROI/impact rõ ràng. VCB là tổ chức lớn nên họ thực tế – bằng chứng cụ thể sẽ thuyết phục hơn lý thuyết. Nếu có bài báo/báo cáo khoa học liên quan, mang theo càng tốt.

Chia sẻ từ cộng đồng

Ẩ
Ẩn danh 2025-01-12

Mình từng ứng tuyển vị trí tương tự ở VCB năm ngoái. Quy trình khá dài, mất gần 3 tháng từ lúc nộp đến lúc có kết quả. Các vòng phỏng vấn đều chuyên sâu, đặc biệt vòng kỹ thuật hỏi rất chi tiết về ML pipeline và cách xử lý data drift. Có ai biết năm nay tiêu chí có gì khác không?

M
Minh T*** 2025-01-25

Lưu ý quan trọng cho ai định apply: mỗi người chỉ được nộp 1 vị trí trong 4 vị trí lãnh đạo của Trung tâm. Đọc kỹ JD để chọn vị trí phù hợp nhất, đừng tham lam nộp nhiều sẽ bị loại ngay từ vòng hồ sơ. Mình thấy vị trí Phó TP Khoa học dữ liệu này thiên về kỹ thuật ML/AI nhiều hơn so với các vị trí khác.

Ẩ
Ẩn danh 2025-02-03

VCB tuyển Phó Trưởng phòng thì mức lương chắc phải 100 triệu trở lên đúng không mn? Tính cả thưởng Tết với KPI nữa. So với Techcombank có khi còn hơn vì VCB có thương hiệu và dữ liệu khổng lồ để làm việc.

b
banker2024 2025-02-08

Ai đang làm ở khối dữ liệu VCB cho mình hỏi môi trường làm việc thực tế thế nào? Có thực sự đầu tư cho AI không hay vẫn chủ yếu báo cáo Excel truyền thống? Đọc trên báo thì nghe hay nhưng thực tế thì hơi hoài nghi.

H
Hoa N*** 2025-02-15

Mình có bạn là Senior Data Scientist ở VCB, chia sẻ rằng dữ liệu của VCB rất lớn và đa dạng - đây là điểm cộng lớn nhất. Nhưng quy trình phê duyệt mô hình mới khá chậm, đôi khi mất 6 tháng mới đưa vào production. Cần kiên nhẫn. Bù lại team khá mạnh, nhiều người từ chương trình AI quốc gia về.

Ẩ
Ẩn danh 2025-02-22

Cảnh báo: vị trí này tuyển 1 người duy nhất mà chắc chắn sẽ có hàng trăm hồ sơ từ khắp nơi gửi về. Mình thấy các bạn nên build profile thật mạnh trước: GitHub, Kaggle, LinkedIn, có bài báo/paper thì càng tốt. Ngoài ra cần networking với người trong VCB để hiểu văn hóa và được giới thiệu.

t
timviec_hn 2025-03-01

Vòng phỏng vấn tâm đắc: nên chuẩn bị kỹ phần câu hỏi 'Tại sao anh/chị muốn làm việc tại VCB?' - đừng trả lời chung chung kiểu 'vì VCB là ngân hàng lớn nhất'. Câu trả lời tốt phải thể hiện sự hiểu biết về chiến lược chuyển đổi số của VCB, các dự án AI cụ thể đang làm, và cách bạn contribute được gì.

Ứng tuyển ngay

Ứng tuyển trên website gốc

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

Chuẩn bị thi tuyển

Luyện đề thi tuyển dụng Vietcombank trên thithu.com

Luyện thi Vietcombank

Chuyên môn / Từ khoá

Data / AI CNTT / IT vietcombank
T
thithu.com

Miễn trừ trách nhiệm: Nội dung câu hỏi trên thithu.com chỉ mang tính chất luyện tập và tham khảo, không đại diện cho đề thi chính thức của bất kỳ tổ chức nào. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về kết quả thi thực tế của người dùng.