Bỏ qua điều hướng
Vietcombank
Vietcombank

[TT KT&KHDL]_Phó Trưởng phòng Kỹ thuật dữ liệu

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

Mô tả công việc

[TT KT&KHDL]_Phó Trưởng phòng Kỹ thuật 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 Kỹ thuật 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, hỗ trợ cho Trưởng phòng trong việc xác định, xây dựng, quản lý và phát triển nền tảng dữ liệu để đáp ứng mục tiêu khai thác dữ liệu, đồng thời đảm bảo hiệu suất và năng lực đáp ứng của nền tảng dữ liệu

  1. Hỗ trợ Trưởng phòng trong công tác chì đạo chung: a) Xây dựng, tổ chức và giám sát thực hiện các kể hoạch, chương trình công tác trong mảng 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 phu trach.
  2. Chỉ đạo, tố chức thực hiện và giám sát việc thực hiện các nhiệm vụ theo phân công của Trưởng phòng: a) Nghiên cứu, để xuất và hỗ trợ Trưởng phòng xây dựng sơ đồ thiết kế kiến trúc cho nền tảng dữ liệu:
  • Giám sát việc xác định năng lực kỹ thuật phát triển liên tục của Khối Dữ liệu dựa trên các nguyên tắc dữ liệu đã được thống nhất.
  • Xây dựng sơ đồ thiết kế kiến trúc đảm bảo phù hợp các mục tiêu kinh doanh của ngân hàng trong từng thời kỳ.
  • Chuyền dịch sang kiến trúc với nguồn cung ứng duy nhất để chuyển dữ liệu từ các hệ thống vận hành sang các môi trường phân tích hiện tại và tương lai.
  • Quản lý tính nhất quán của dữ liệu trên các nên tảng phân tích. b) Tổ chức thực hiện xây dựng và duy trì nền tảng dữ liệu:
  • Thiết lập và duy trì năng lực dữ liệu từ giai đoạn phân tích, nghiên cứu dữ liệu đền sử dụng dữ liệu; xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng để chuyển đổi dữ liệu từ các hệ thống vận hành sang môi trường phân tích.
  • Tổ chức thực hiện mở rộng năng lực trong môi trường phân tích tương ứng để đảm bảo hiệu quả triên khai cho bộ phận nghiệp vụ dựa trên yêu cầu nghiệp vụ.
  • Quản lý nên tăng vận hành Nhà máy dữ liệu đề đảm bảo dòng dữ liệu (data lineage) và siêu dữ liệu (meta data) được văn bản hóa rõ ràng và cụ thể.
  • Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật để đàm bảo nền tảng được hiện đại hóa liên tục, đáp ứng yêu câu và kỳ vọng của bộ phận nghiệp vụ.
  • Tô chức triên khai cơ chế quản lý hiệu quả chi phí cho các cầu phần thuộc nền tảng dữ liệu dưới sự quản lý của Trung tâm, Khối Dữ liệu.
  • Phôi hợp với các đơn vị liên quan trực thuộc Khối CNTT&CĐS thiết kế nền tảng vận hành Nhà máy dữ liệu để đảm bảo tính an toàn bảo mật dữ liệu ngay trong thiết kế.
  • Phối hợp với các Phòng/đơn vị trực thuộc Khối Dữ liệu xây dựng và duy trì nền tảng công nghệ dữ liệu nhằm đáp ứng yêu cầu kinh doanh được xác định theo nhu cầu sử dụng dữ liệu (use case), đồng thời nâng cao khả năng tái sử dụng nền tảng vận hành Nhà máy dữ liệu.
  • Tổ chức thực hiện nghiên cứu, đánh giá, xác định giá trị mang lại và đề xuất áp dụng các công nghệ, cách làm việc mới như: mạng lưới dữ liệu/kết cầu dữ liệu (data mesh/fabric), vận hành khuôn khổ thử nghiệm (sandbox) cho phép trải nghiệm những phương thức làm việc mới.

  1. Chỉ đạo, tổ chức thực hiện và giám sát việc thực hiện các nhiệm vụ theo phân công của Trường phòng: c) Phối hợp với Phòng Quản trị dữ liệu (Trung tâm Quản trị và ứng dụng dữ liệu) trong việc triển khai các tiêu chuẩn và chính sách về nền tảng dữ liệu:
  • Xác định các tiêu chuẩn cho việc sử dụng nền tăng vận hành Nhà máy dữ liệu và triển khai quy trình giám sát đàm bảo tuân thủ, bao gồm các chế tài đối với việc không tuân thủ..
  • Phối hợp với Phòng Quản trị dữ liệu xây dựng cơ chế quản lý hiệu quả và tuân thủ các tiêu chuẩn nhằm đảm bảo tuân thủ việc sử dụng dữ liệu có chất lượng.
  • Xây dựng cơ chế theo dõi hiệu quà để nắm bắt mức độ tuân thủ với các tiêu chuẩn đã phê duyệt. d) Tổ chức thực hiện nội dung về công cụ cho nền tảng dữ liệu:
  • Xác định công cụ tiêu chuẩn cho nền tảng và tiến hành các thủ tục phê duyệt để đảm bảo công cụ sẵn sàng cho triển khai.
  • Thực hiện công tác đào tạo để đảm bảo các bên liên quan có thể sử dụng công cụ dữ liệu cần thiết.
  • Duy trì tính toàn vẹn của các công cụ và kỹ thuật được sử dụng. e) Quản lý triển khai dữ liệu mới vào nền tảng dữ liệu:
  • Phối hợp với Phòng Phân tích và Sản phẩm dữ liệu (Trung tâm Quản trị và ứng dụng dữ liệu) để hiểu rõ các yêu cầu mới và yêu cầu thay đổi, đồng thời xây dựng kế hoạch triển khai hiệu quả.
  • Theo dõi hiệu quả quá trình triển khai đối với các loại yêu cầu dữ liệu khác nhau để hiểu tốc độ hoàn thành, chất lượng công việc và khả năng đáp ứng yêu cầu.
  • Xác định các kể hoạch cải tiến để rút ngắn thời gian triển khai, tăng chất lượng công việc và phù hợp với yêu cầu kinh doanh.
  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 hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu của nghiệp vụ ngân hàng.
  • Có nền tảng kiến thức sâu rộng về xác suất thống kê, khoa học dữ liệu và máy học.
  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 Kỹ thuật dữ liệu tại Vietcombank

Đây là vị trí lãnh đạo cấp cao trong Trung tâm Kỹ thuật và Khoa học dữ liệu — đầu não dữ liệu của một trong những ngân hàng lớn nhất Việt Nam. Ứng viên cần có sự kết hợp giữa chuyên môn kỹ thuật sâu và tư duy quản lý.

🎯 Hard Skills (Kỹ năng chuyên môn)

1. Kiến trúc dữ liệu & Nền tảng (Data Architecture & Platform)

  • Thiết kế kiến trúc Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse (kiến trúc Medallion: Bronze – Silver – Gold)
  • Hiểu biết sâu về các mô hình dữ liệu: Kimball (dimensional modeling), Inmon (3NF), Data Vault
  • Chuyển đổi từ hệ thống on-premise sang cloud (hybrid architecture) — xu hướng bắt buộc của ngân hàng
  • Kiến trúc Data Mesh, single-source-of-truth, domain-driven design trong dữ liệu

2. Big Data & ETL/ELT

Công nghệMức độ yêu cầuGhi chú
Apache Spark / HadoopNâng caoXử lý dữ liệu quy mô petabyte
Apache Kafka / FlinkNâng caoStreaming data, real-time
Airflow / dbt / TalendTrung – Nâng caoOrchestration & transformation
Snowflake / DatabricksNâng caoData warehouse/lakehouse hiện đại
Informatica PowerCenterTrungHệ thống legacy phổ biến tại ngân hàng VN
Oracle Exadata / TeradataTrungHạ tầng truyền thống ngân hàng

3. Data Governance & Quality

  • Data lineage (truy xuất nguồn gốc dữ liệu): Collibra, Alation, Informatica EDC, Unity Catalog
  • Metadata management, Master Data Management (MDM)
  • Data quality framework: completeness, accuracy, consistency, timeliness
  • Hiểu biết về data contract, data observability

4. Cloud & DevOps

  • AWS (S3, Glue, Redshift, EMR) hoặc Azure (ADLS, Synapse, Data Factory) hoặc GCP (BigQuery, Dataflow)
  • Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)
  • CI/CD cho data pipeline, GitOps
  • Container & orchestration (Docker, Kubernetes)

5. Bảo mật & Tuân thủ (rất quan trọng trong ngân hàng)

  • Data security by design: encryption at rest & in transit, masking, tokenization
  • Kiến thức về Luật An toàn thông tin, Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân
  • Quy định NHNN về an toàn, bảo mật trong hoạt động ngân hàng điện tử

🤝 Soft Skills (Kỹ năng mềm)

  • Tư duy chiến lược: Cân bằng giữa mục tiêu kinh doanh dài hạn và khả năng kỹ thuật
  • Quản lý nhân sự: Phân công, đánh giá hiệu quả, mentoring đội ngũ data engineer
  • Kỹ năng giao tiếp liên phòng: Phối hợp với Khối CNTT&CĐS, Khối Dữ liệu, khối nghiệp vụ (Rủi ro, Tín dụng, Thẻ…)
  • Quản lý chi phí (FinOps): Đề xuất cơ chế quản lý chi phí hiệu quả cho nền tảng dữ liệu
  • Tư duy phản biện & ra quyết định: Ưu tiên hóa use case, đánh giá ROI các dự án dữ liệu

🎓 Chứng chỉ gợi ý

Chứng chỉTổ chứcĐộ phù hợp
AWS Certified Data Analytics – SpecialtyAWS⭐⭐⭐⭐⭐
Google Professional Data EngineerGoogle⭐⭐⭐⭐⭐
Azure Data Engineer Associate (DP-203)Microsoft⭐⭐⭐⭐⭐
DAMA CDMPDAMA International⭐⭐⭐⭐⭐ (rất phù hợp ngân hàng)
TOGAF 9 / 10The Open Group⭐⭐⭐⭐ (kiến trúc doanh nghiệp)
SnowPro Advanced — Data EngineerSnowflake⭐⭐⭐⭐
Databricks Certified Data EngineerDatabricks⭐⭐⭐⭐
PMP / Agile/ScrumPMI/Scrum.org⭐⭐⭐ (quản lý dự án)

📊 Bảng so sánh mức độ quan trọng theo nhóm kỹ năng

NhómTrọng số cho vị trí nàyLý do
Kiến trúc dữ liệu30%Trọng tâm JD: "xây dựng sơ đồ thiết kế kiến trúc"
Quản lý nền tảng Big Data25%"Nhà máy dữ liệu", hiện đại hóa liên tục
Data Governance20%Data lineage, metadata, nhất quán dữ liệu
Quản lý & lãnh đạo15%"Phân công, đánh giá hiệu quả cán bộ"
Bảo mật & tuân thủ10%Đặc thù ngân hàng, yêu cầu bắt buộc

Chuẩn bị phỏng vấn

Hướng dẫn phỏng vấn chi tiết cho vị trí Phó Trưởng phòng Kỹ thuật dữ liệu — VCB

Vị trí lãnh đạo cấp Phó phòng tại Trụ sở chính VCB (Hà Nội) thường trải qua 4–5 vòng tuyển chọn, mỗi vòng sàng lọc rất kỹ. Quy trình có thể khác nhau tùy thời điểm, nhưng thường theo cấu trúc dưới đây.

📋 Quy trình các vòng dự kiến

Vòng 1: Sơ tuyển hồ sơ (CV Screening)

  • HR kiểm tra bằng cấp, kinh nghiệm, chứng chỉ
  • Lưu ý: Chỉ nộp DUY NHẤT 1 vị trí trong 4 vị trí lãnh đạo của Trung tâm — vi phạm bị hủy kết quả

Vòng 2: Phỏng vấn HR / Trưởng đơn vị (60–90 phút)

  • Xác nhận thông tin, đánh giá mức độ phù hợp văn hóa VCB
  • Tìm hiểu động cơ, kỳ vọng, mức lương

Vòng 3: Phỏng vấn chuyên môn kỹ thuật sâu (90–120 phút)

  • Hội đồng: Trưởng Trung tâm + Trưởng phòng + chuyên gia cao cấp
  • Câu hỏi về kiến trúc, giải pháp, xử lý tình huống kỹ thuật

Vòng 4: Phỏng vấn Hội đồng cấp cao (60 phút)

  • Ban lãnh đạo Khối CNTT&CĐS hoặc Trung tâm
  • Đánh giá tư duy chiến lược, khả năng lãnh đạo

Vòng 5: Phỏng vấn cuối — Phó Tổng / Tổng Giám đốc (tùy case)

  • Vòng cuối cùng, quyết định cuối cùng

❓ Câu hỏi phỏng vấn thường gặp theo từng vòng

Vòng HR:

  1. "Tại sao anh/chị muốn rời vị trí hiện tại?"
  2. "Mức thu nhập mong muốn là bao nhiêu?"
  3. "Anh/chị có thể chuyển đến Hà Nội làm việc trong bao lâu?"
  4. "Tầm nhìn 3–5 năm tới của anh/chị là gì?"
  5. "Điểm mạnh/yếu lớn nhất khi quản lý team data?"

Vòng chuyên môn kỹ thuật:

  1. Hãy mô tả kiến trúc data platform bạn đã thiết kế cho ngân hàng/tổ chức tài chính. Quy mô dữ liệu? Công nghệ chính?
  2. So sánh Data Lakehouse (Delta Lake/Iceberg) vs Data Warehouse truyền thống trong bối cảnh ngân hàng?
  3. Làm thế nào để đảm bảo data lineage trên một hệ thống có hàng trăm nguồn dữ liệu?
  4. Chiến lược di chuyển từ on-premise (Oracle/Teradata) sang cloud? Những rủi ro lớn nhất?
  5. Khi có 1 use case AI/analytics cần real-time, bạn thiết kế pipeline như thế nào?
  6. Cách bạn đánh giá và tối ưu chi phí vận hành nền tảng dữ liệu (FinOps)?
  7. Phân biệt batch processing, micro-batch và stream processing — khi nào dùng loại nào?
  8. Bạn đã xử lý thế nào khi data pipeline bị lỗi ảnh hưởng đến báo cáo tín dụng hoặc phát hiện gian lận?

Vòng lãnh đạo:

  1. Phong cách quản lý của bạn với team 15–20 kỹ sư dữ liệu?
  2. Bạn xử lý xung đột giữa yêu cầu business và giới hạn kỹ thuật như thế nào?
  3. Đề xuất chiến lược hiện đại hóa nền tảng dữ liệu VCB trong 3 năm tới?
  4. Khi một dự án AI/data thất bại, bạn rút ra bài học gì?
  5. Làm sao xây dựng văn hóa data-driven trong một tổ chức lớn như VCB?

👔 Dress code & Chuẩn bị

  • Trang phục: Vest, sơ mi trắng/xanh nhạt, thắt lưng, giày tây — chỉn chu, lịch sự. Đối với vòng kỹ thuật có thể smart-casual (sơ mi, quần âu)
  • Tóc, râu: Gọn gàng, chuyên nghiệp
  • Phụ kiện: Hạn chế, đơn giản

💡 Tips chuẩn bị quan trọng

  1. Nghiên cứu VCB trước 2–3 ngày: VCB đang chuyển đổi số mạnh (app VCB Digibank, VCB CashUp, dự án Core Banking mới). Hiểu chiến lược số hóa giúp bạn đề xuất có chiều sâu
  2. Mang theo portfolio: Sơ đồ kiến trúc dự án đã làm (có thể che thông tin nhạy cảm), số liệu về data volume, throughput, ROI
  3. Chuẩn bị STAR: Cho mỗi tình huống, dùng format Situation – Task – Action – Result (có số liệu cụ thể)
  4. Hỏi ngược: "Cấu trúc team hiện tại như thế nào?", "Công nghệ chính đang dùng?", "Thách thức lớn nhất trong 6 tháng tới?"
  5. Không nói xấu công ty cũ: Dù điều kiện nào, luôn thể hiện sự trưởng thành
  6. Mang CV in sẵn 3–5 bản: Phong cách nhà ngoại giao, chỉn chu

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.