Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Laptop
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- Đồng phục
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Công tác phí
- Phụ cấp thâm niên
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Mô tả Công việc
Job Purpose
- The job holder proposes, initiates and manages mutliple ML projects together with business in order to address problems raised before linked to company OKRs and product enhancements using DS methods, processes and systems on unstructured, diverse Big Data sources.
- The job holder also participates in strategic deicion circles and contributes to guiding business high level and
providing strategic data guidance
- The job holder is required to allocate resources, decide strategically on projects and then cascade down to leads
Key Accountabilities (1)
Data Solutioning
- Evaluate effectiveness of proposed models and track business performance KPIs against data model.
- Build cutting-edge algorithms and work with machine learning and deep learning tools to deliver advance analytics solutions across the firm including recommendation engines, customized data models, etc.
- Drive application of machine learning and big data techniques across different journeys and squads.
- Manage, execute, and review complex data science projects in an agile manner and in compliance with internal regulatory requirements.
Key Accountabilities (2)
Data Insighting
- Lead the identification and interpretation of meaningful and actionable insights from large data and metadata sources together with business partners.
- Review processes and tools designed to monitor and analyze model performance and prediction accuracy.
- Proactively lead discussions in 3+ squads to identify questions and issues for data science
- Collaborate with Data Engineers to build complex, technical algorithms in data analytics software applications to improve work efficiency.
- Know at all times your data (size, average, distributions, outliers, CR, etc) and be able to estimate model output, impact and come up with sanity checks to detect bugs (discrepancies between expectations and results)
Key Accountabilities (3)
Project Management
- Own the project, manage POs, keep everyone on track from distractions, aligned towards lowest hanging fruit and KPI
- Manage project conflicts, challenges and dynamic business requirements to keep operations running at high performance.
- Work with team leads to resolve people problems and project roadblocks, conduct post mortem and root cause analysis to help squads continuously improve their practices to ensure maximum productivity. Talent Development
- Manage allocated team, focus on retention and growth of the scientists, personal development and KPI
- Mentor and coach junior fellows into fully competent Data Scientists.
- Identify and encourage areas for growth and improvement within the team.
Yêu Cầu Công Việc
Success Profile - Qualification and Experiences
Qualifications
- Master’s degree (or higher) in Statistics, Mathematics, Quantitative Analysis, Computer Science, Software Engineering, Information Technology or other Numerical Disciplines
Work Experience
- 10+ years of relevant experience in areas of data analysis, machine learning, deep learning model development on large amount of data, implementing and deploying various statistical models
- English proficiency requirements are pursuant to Techcombank's policy
- Deep experience in querying databases and coding (e.g. Python, R, Spark, Scala, SQL, Java, C, C++)
- Extensive experience in building data and analytics solutions and products, data mining and statistical analysis
- Experience in application of machine learning and AI to questions related to the financial markets
- Strategic decision taking and thinking, able to deal with very senior management, translate tech to business and vice versa
- Deep experience in Agile Software Development and has mastery of Agile principles, practices and Scrum methodologies
- Management experience, leading projects in the past, building and mentoring scientists, leading them towards success
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) là một ngân hàng thương mại cổ phần của Việt Nam, được thành lập năm 1993 với số vốn ban đầu 20 tỷ đồng. Sau 30 năm không ngừng phát triển đi lên, Techcombank đang có chỗ đứng vững chắc trong ngành Ngân hàng nói chung, và trong nền kinh tế Việt Nam nói riêng với doanh thu 27.000 tỷ đồng và hơn 10.000 nhân viên (năm 2020)
Chính sách bảo hiểm
- Đóng BHXH theo mức cơ bản
- Tham gia vào Techcombank Care với gói bảo hiểm Bảo Việt
Các hoạt động ngoại khóa
- Team building
- Du lịch hàng năm
- Thứ 7 năng động
- Party thường niên
Lịch sử thành lập
- Năm 1993: Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) được thành lập tại Hà Nội với vốn điều lệ 20 tỷ đồng
- Năm 1995: Tăng vốn điều lệ lên 51,495 tỷ đồng. Thành lập Chi nhánh Techcombank Hồ Chí Minh
- Năm 1996: Thành lập Chi nhánh Techcombank Thăng Long cùng Phòng Giao dịch Nguyễn Chí Thanh tại Hà Nội. Thành lập Phòng Giao dịch Thắng Lợi trực thuộc Techcombank Hồ Chí Minh.Tăng vốn điều lệ tiếp tục lên 70 tỷ đồng.
- Năm 1998: Trụ sở chính được chuyển sang Tòa nhà Techcombank, 15 Đào Duy Từ, Hà Nội. Thành lập Chi nhánh Techcombank Đà Nẵng tại Đà Nẵng.
- Năm 1999: Tăng Techcombank tăng vốn điều lệ lên 80,020 tỷ đồng. Khai trương Phòng giao dịch số 3 tại phố Khâm Thiên, Hà Nội.
- Năm 2000: Thành lập Phòng Giao dịch Thái Hà tại Hà Nội. Tăng vốn điều lệ lên: 102,345 tỷ đồng
- Năm 2002: Thành lập Chi nhánh Chương Dương, Chi nhánh Hoàn Kiếm tại Hà Nội và các chi nhánh tại Hải Phòng, Đà Nẵng, Thành phố Hồ Chí Minh. Tăng vốn điều lệ lên 104,435 tỷ đồng
- Năm 2003: Chính thức phát hành thẻ thanh toán F@stAccess-Connect 24 (hợp tác với Vietcombank) vào ngày 05/12/2003
- Năm 2004: Khai trương biểu tượng mới của Ngân hàng
- Năm 2005: Thành lập các chi nhánh cấp 1 tại: Lào Cai, Hưng Yên, Vĩnh Phúc, Bắc Ninh, T.P Nha Trang (tỉnh Khánh Hòa), Vũng Tàu..
- Năm 2006: Thẻ thanh toán quốc tế Techcombank Visa được ra mắt
- Năm 2007: Trở thành ngân hàng ngân hàng có mạng lưới giao dịch lớn thứ hai trong khối ngân hàng thương mại cổ phần với gần 130 chi nhánh và phòng giao dịch
- Năm 2008: Ra mắt thẻ tín dụng Techcombank Visa Credit
- Năm 2012: phát hành thẻ đồng thương hiệu Techcombank – Vietnam Airlines – Visa
- Năm 2018: Techcombank được niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.
- Năm 2020: tổng tài sản doanh nghiệp ước tính đạt 439,6 nghìn tỷ đồng[10] với gần 11.882 nhân viên. Techcombank sở hữu 3 công ty con phụ trách các nhiệm vụ khác nhau bao gồm Công ty cổ phần Chứng khoán Kỹ thương, Công ty TNHH một thành viên Quản lý nợ, và Công ty TNHH Quản lý quỹ Kỹ thương.
Mission
Dẫn dắt hành trình số hóa của ngành tài chính, tạo động lực cho mỗi cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức phát triển bền vững và bứt phá thành công.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Senior Data Analyst là gì?
Senior Data Analyst là một vị trí công việc cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Người nắm giữ vị trí này thường có nhiều kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu.
Mô tả công việc của Senior Data Analyst
Một nhà phân tích dữ liệu làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể. Senior Data Analyst phải dành nhiều thời gian cho dữ liệu, nhưng đồng thời cũng phải biết cách truyền đạt lại các phát hiện của mình một cách rõ ràng.
Đây là những công việc mà một nhà phân tích dữ liệu làm hàng ngày:
- Phân tích dữ liệu: Họ sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để hiểu dữ liệu, tìm ra thông tin hữu ích và xu hướng.
- Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ trực quan hóa như biểu đồ và biểu đồ để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.
- Đưa ra dự đoán và khuyến nghị: Dựa vào dữ liệu và phân tích, họ có thể đưa ra dự đoán về sự kiện tương lai và đề xuất các hành động cần thực hiện.
- Quản lý dự án phân tích dữ liệu: Nếu có, họ có thể tham gia vào quản lý các dự án phân tích dữ liệu, đảm bảo rằng dự án được thực hiện đúng hạn và theo kế hoạch.
- Tư vấn cho quyết định kinh doanh: Senior Data Analyst thường cung cấp thông tin quan trọng cho các quyết định kinh doanh bằng cách tư vấn và đưa ra phân tích.
- Làm việc với dữ liệu lớn: Họ có thể làm việc với dữ liệu lớn và sử dụng các công cụ và kỹ thuật phù hợp để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
Senior Data Analyst có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
291 - 454 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Senior Data Analyst
Tìm hiểu cách trở thành Senior Data Analyst, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Senior Data Analyst?
Yêu cầu tuyển dụng vị trí Senior Data Analyst
- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành về Toán, Công nghệ thông tin hay Kinh tế, Tài chính, Khoa học máy tính hoặc các chuyên ngành khác có liên quan.
- Có kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan
- Có kinh nghiệm tạo báo cáo, trang tổng quan và bản trình bày để hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt
- Có kinh nghiệm sử dụng toán học, công cụ trực quan hóa dữ liệu, chuyển đổi khối lượng lớn dữ liệu phức tạp thành giải pháp
- Nâng cao trong MS Excel
- Trải nghiệm với SQL, VBA và các công cụ trực quan hóa như Qlik, Qlikview, QuickSight…
Lộ trình sự nghiệp của Senior Data Analyst
Mức lương trung bình của Senior Data Analyst ở Việt Nam thường phản ánh sự tăng cường và quan trọng của vai trò này trong quá trình đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các yếu tố như kinh nghiệm, kỹ năng phân tích dữ liệu, địa điểm làm việc, và loại công ty đều ảnh hưởng đến mức lương.
Mức lương trung bình của ngành Data Analyst theo kinh nghiệm như sau:
- Data Analys: 13.000.000 - 19.000.000 VNĐ (1 tháng)
- Senior Data Analyst: 22.000.000 - 35.000.000 VNĐ (1 tháng)
Tùy theo năng lực làm việc trên thực tế cũng như các thành quả tạo ra cho công ty, doanh nghiệp mà mức lương này sẽ có sự chênh lệch mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, để có thông tin chính xác và cập nhật, việc tham khảo từ nguồn tin đáng tin cậy và thảo luận với cộng đồng người làm trong lĩnh vực Data Analysis là quan trọng.
Intern Data Analyst (dưới 2 năm kinh nghiệm)
Intern Data Analyst là vị trí nhân viên không yêu cầu quá nhiều về kinh nghiệm làm việc. Họ thường là những sinh viên năm 3, 4 có những kiến thức cơ bản về nghề Data Analyst và cần tìm nơi thực tập, trau dồi thêm các kinh nghiệm thực tế cho bản thân
Junior Data Analyst (Từ 1 - 2 năm kinh nghiệm)
Đây là vị trí yêu cầu Nhân viên Data Analyst có những kiến thức cơ bản về dữ liệu và nghề Data Analyst. Junior Data Analyst thường làm các công việc:
-
Thu thập dữ liệu từ các nguồn và tham gia vào các dự án đơn giản.
-
Xử lý dữ liệu cơ bản và sử dụng công cụ phân tích đơn giản như Excel.
-
Học cách trình bày thông tin cơ bản từ dữ liệu.
Senior Data Analyst ( Từ 3 - 4 năm kinh nghiệm)
Lúc này, Senior Data Analyst đã có thêm kinh nghiệm và tham gia vào các dự án phức tạp hơn. Họ chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu và tìm kiếm thông tin chi tiết hơn và. Sử dụng các công cụ phức tạp hơn như Python hoặc R để phân tích dữ liệu. Điều đó yêu cầu Nhân viên data analyst cần có khả năng làm việc độc lập hơn và giám sát dự án.
Lead Data Scientist hoặc Data Manager (Từ 5 - 7 năm kinh nghiệm)
Nếu bạn có kinh nghiệm quản lý dự án và dẫn dắt đội ngũ, bạn có thể thăng tiến lên vị trí quản lý. Lead Data Scientist hoặc Data Manager có trách nhiệm quản lý các dự án, phát triển chiến lược dữ liệu của công ty, và hướng dẫn nhân viên dưới quyền
Data Director hoặc Chief Data Officer ( Từ 8 năm trở lên)
Trong một số trường hợp, sau khi có nhiều năm kinh nghiệm và thành công trong vai trò quản lý, bạn có thể thăng tiến lên vị trí cấp cao hơn như Data Director hoặc Chief Data Officer. Trong vai trò này, bạn có thể tham gia vào quyết định chiến lược của công ty liên quan đến dữ liệu và định hình cách dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ quyết định kinh doanh.