Chuyên viên Phân tích dữ liệu (Tín dụng và Thu hồi nợ)

Mcredit tìm kiếm Collections Data Analyst có nền tảng tốt về Data Analytics, tham gia phân tích dữ liệu danh mục tín dụng, xây dựng các mô hình dự báo và phát triển các giải pháp dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động Thu hồi nợ.

Vị trí phù hợp với các ứng viên yêu thích bài toán Data Analytics trong lĩnh vực tài chính, muốn phát triển sâu hơn về Credit/Collection Analytics và ứng dụng mô hình dữ liệu, automation, AI/ML vào các bài toán thực tế.

MÔ TẢ CÔNG VIỆC CHI TIẾT:

• Phân tích dữ liệu danh mục và hiệu quả thu hồi nợ; theo dõi các chỉ số, nhận diện xu hướng và tìm kiếm insight phục vụ tối ưu hoạt động Collection.
• Tham gia xây dựng và tối ưu chiến lược thu hồi nợ dựa trên dữ liệu theo từng phân khúc khách hàng, DPD/bucket và đặc điểm danh mục.
• Xây dựng/phát triển các mô hình phân tích và dự báo như Roll-rate, ROR, PTP Prediction, Propensity-to-pay và các mô hình liên quan.
• Xây dựng dashboard, hệ thống báo cáo và công cụ phân tích tự động, hỗ trợ theo dõi hiệu quả và ra quyết định.
• Thực hiện customer segmentation, testing và phân tích hiệu quả chiến lược, từ đó đề xuất các phương án cải tiến.
• Nghiên cứu và tham gia triển khai các ứng dụng Machine Learning/AI và automation trong phân tích, dự báo và tối ưu hoạt động Thu hồi nợ.
• Phân tích năng suất và hiệu quả của lực lượng Collection, cung cấp cơ sở dữ liệu phục vụ xây dựng KPI và cơ chế ghi nhận hiệu quả.
• Phối hợp cùng các đơn vị Thu hồi nợ, Quản trị rủi ro, Data, CNTT và các bên liên quan để triển khai các sáng kiến dữ liệu vào thực tế.

• Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Toán – Thống kê, Kinh tế lượng, Công nghệ thông tin, Tài chính – Ngân hàng, Quản trị rủi ro hoặc các ngành liên quan.
• Có từ 03 năm kinh nghiệm trở lên trong một hoặc nhiều lĩnh vực: Data Analytics, Risk Analytics, Portfolio Analytics, Decision Science, Business Intelligence, Collection Analytics hoặc các mảng phân tích tương đương.
• Có khả năng sử dụng SQL tốt để khai thác, xử lý và phân tích dữ liệu.
• Có kinh nghiệm sử dụng Python trong phân tích dữ liệu; ưu tiên ứng viên đã làm việc với Pandas, Scikit-learn, PySpark hoặc các thư viện/công cụ tương đương.
• Có kinh nghiệm xây dựng dashboard/data visualization bằng Power BI, Tableau hoặc công cụ tương đương.
• Có tư duy phân tích và logic tốt, khả năng đi từ data → insight → đề xuất giải pháp cho bài toán kinh doanh.
• Có khả năng làm việc với nhiều bên liên quan và chủ động tìm hiểu các bài toán nghiệp vụ mới.

ƯU TIÊN CÁC ỨNG VIÊN:

• Có kinh nghiệm tại Ngân hàng, Công ty tài chính, Fintech, Consumer Lending hoặc các doanh nghiệp có lượng dữ liệu khách hàng lớn.
• Có hiểu biết về Credit Lifecycle, Credit Portfolio hoặc Collection và các chỉ số như DPD, Roll/Flow Rate, Cure Rate, Recovery Rate, PTP...
• Đã tham gia xây dựng predictive model, scoring, segmentation, propensity model hoặc các bài toán Machine Learning tương tự.
• Có kinh nghiệm triển khai A/B Testing, Champion–Challenger, automation hoặc decision engine.
• Có kinh nghiệm ứng dụng AI/ML vào các bài toán kinh doanh thực tế.