Data Analyst (Digital Banking)

• Tham gia vào quá trình thiết kế và phát triển các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng số cho KHCN, SME và KHDN. Đề xuất các phương án sử dụng phân tích dữ liệu để am hiểu khách hàng, nhằm cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, đồng thời tăng cường mức độ tương tác của khách hàng với các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng
• Tiếp nhận các yêu cầu phân tích dữ liệu từ các đơn vị liên quan, đánh giá tính khả thi và thống nhất mục tiêu cũng như phạm vi của dự án 
• Xây dựng báo cáo/dashboard, phân tích theo định kỳ hoặc khi có yêu cầu. Đảm bảo tính kịp thời, chính xác và tuân thủ của các báo cáo/Dashboard
• Thường xuyên kiểm tra, cập nhật, bổ sung dữ liệu để phục vụ công tác báo cáo, phân tích hoạt động kinh doanh của digital banking, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để xây dựng bảng dashboard, báo cáo, thuyết trình, và đưa ra những insight am hiểu khách hàng nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định.

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Toán tin, Thống kê, Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin quản lý, Kinh tế, Tài chính — Ngân hàng hoặc liên quan.
• Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm ở vị trí phân tích dữ liệu (Data Analyst), BI hoặc khoa học dữ liệu. Ưu tiên ngành Tài chính — Ngân hàng, Fintech, Chứng khoán, Viễn thông, Thương mại điện tử, Bán lẻ.
• Thành thạo SQL và Python cho phân tích dữ liệu (Pandas, NumPy, Matplotlib).
• Có kỹ năng tiền xử lý, biến đổi và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn — tự chuẩn bị được dataset sạch, đúng cấu trúc cho phân tích.
• Thành thạo Excel và công cụ BI — ưu tiên Power BI (Power Query, DAX cơ bản) hoặc Tableau.
• Nắm vững xác suất thống kê ứng dụng; có kinh nghiệm phân tích khách hàng: phân khúc (segmentation), phễu chuyển đổi (funnel), cohort, churn/retention là lợi thế.
• Kỹ năng trực quan hóa: trình bày xu hướng, insight và khuyến nghị hành động 
• Kỹ năng thuyết trình, giải quyết vấn đề tốt; chủ động trong công việc

ƯU TIÊN ỨNG VIÊN

• Có kinh nghiệm và thành thạo phát triển ETL job / data pipeline: xây dựng luồng dữ liệu tự động, lập lịch chạy định kỳ, kiểm soát chất lượng dữ liệu (Airflow, KNIME hoặc Python/SQL).
• Thành thạo DuckDB và định dạng dữ liệu phân tích Parquet — hoặc kinh nghiệm với công cụ xử lý dữ liệu hiệu năng cao tương đương (Spark, Polars...).
• Hiểu nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ (tiền gửi/CASA, thẻ, tín dụng, kênh số).
• Có kiến thức mô hình hóa dữ liệu (data modeling, star schema) hoặc từng làm việc với kho dữ liệu.
• Biết ứng dụng công cụ AI/GenAI (ChatGPT, Claude, Copilot...) để tăng năng suất phân tích.
• Tiếng Anh đọc hiểu tốt tài liệu chuyên môn