1. Trình độ học vấn & chứng chỉ
- Trình độ tối thiểu: Đại học.
- Chuyên ngành:
- Toán tài chính, Toán kinh tế, Toán thống kê
- Tài chính – Ngân hàng, Kế toán, Kiểm toán
- Công nghệ thông tin, Bách khoa
- Các ngành thuộc Khối Khoa học tự nhiên – Kỹ thuật – Công nghệ hoặc Kinh tế
- Chứng chỉ (ưu tiên):
- Data Science & Machine Learning
- FRM
- Quản trị cơ sở dữ liệu (Oracle, SQL)
2. Năng lực chuyên môn
2.1 Kiến thức
- Có kiến thức và kinh nghiệm chuyên sâu về:
- Xử lý dữ liệu lớn (Big Data)
- Phân tích thống kê – toán học
- Xây dựng mô hình AI / Machine Learning / Deep Learning
- Có hiểu biết vững về các mô hình đo lường rủi ro theo chuẩn mực quốc tế (Basel).
- Am hiểu hoạt động ngân hàng, quy trình tín dụng và quản lý rủi ro ngân hàng.
- Nắm được các quy định pháp luật liên quan đến hoạt động ngân hàng.
- Có kiến thức cơ bản về kinh tế vĩ mô, bối cảnh chính trị – xã hội.
2.2 Kỹ năng
- Thành thạo các công cụ và ngôn ngữ phân tích dữ liệu: Python, R, SQL.
- Kỹ năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả.
- Kỹ năng quản lý thời gian và sắp xếp công việc.
- Kỹ năng đọc hiểu và giao tiếp tiếng Anh tốt.
- Kỹ năng quản lý dự án.
- Kỹ năng quản lý, điều phối đội nhóm (đối với vị trí senior/lead).
3. Kinh nghiệm làm việc
- Tối thiểu 2–3 năm kinh nghiệm ở vị trí tương đương.
- Lĩnh vực kinh nghiệm:
- Xây dựng / triển khai / kiểm định các mô hình đo lường rủi ro
- Ngân hàng, công ty tài chính, bảo hiểm
- Công ty tư vấn (Risk, Quant, Data, Basel, IFRS 9…)