03 Chuyên viên phân tích dữ liệu

Phối hợp với đồng nghiệp thực hiện một hoặc một số nhóm công việc sau:

• Thu thập và làm sạch dữ liệu: 
  • Tìm hiểu nắm bắt hệ thống thông tin quản lý MIS tại BIDV và các hệ thống cấp dữ liệu gốc như corebanking, các chương trình ngoài corebanking.
  • Nghiên cứu đề xuất thu thập dữ liệu, dữ liệu lớn từ các nguồn dữ liệu khác ngoài dữ liệu sẵn có kể cả dữ liệu bên ngoài BIDV để phục vụ cho phân tích dữ liệu.
  • Xử lý và làm sạch dữ liệu từ các nguồn cung cấp dữ liệu. 
  • Thu thập các thông tin qua các kênh mạng xã hội (Bao gồm thông tin tài chính và phi tài chính).
• Tham gia xây dựng và quản lý hệ thống báo cáo cho Trung tâm ngân hàng số
  • Tham gia các dự án, nhóm làm việc liên quan đến phân tích dữ liệu ứng dụng vào các giải pháp, sáng kiến ngân hàng số.
  • Khai thác các hệ thống dữ liệu sẵn có để phục vụ nhu cầu báo cáo, phân tích, ra quyết định quản lý của Trung tâm Ngân hàng số.
  • Thực hiện các báo cáo đột xuất.
  • Nghiên cứu, đề xuất và tự động hóa công tác báo cáo.
• Xây dựng và phát triển các mô hình dữ liệu 
  • Đề xuất xây dựng, lựa chọn, ứng dụng các mô hình phân tích dữ liệu cho các hoạt động nghiệp vụ. Các mô hình phân tích dữ liệu tập trung vào lĩnh vực phân nhóm khách hàng để xác định khách hàng mục tiêu cho các chiến dịch marketing, chiến dịch bán chéo sản phẩm, chào bán sản phẩm dịch vụ ngân hàng cho khách hàng có nhu cầu. Các sản phẩm dịch vụ chính cần chào bán hoặc quảng bá: tài khoản thanh toán, cho vay, huy động vốn, dịch vụ ngân hàng điện tử, bảo hiểm, thẻ.
  • Sử dụng các mô hình thống kê vào việc phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các đề xuất nhằm cải thiện chất lượng và làm giàu dữ liệu.
  • Kiểm định, đánh giá và cải tiến mức độ hiệu quả, ổn định của các mô hình (Thực hiện các A/B testing, kiểm định, đánh giá).
  • Đề xuất các sáng kiến cho Trung tâm Ngân hàng số dựa trên các nội dung phát hiện được trong quá trình phân tích dữ liệu.
  • Nghiên cứu đề xuất cách thức khai thác, phát triển các mô hình phân tích phù hợp với các loại hình dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu âm thanh. 
  • Nghiên cứu các phương pháp áp dụng dữ liệu lớn vào chấm điểm tín dụng. 

Tiêu chuẩn chung:

• Là công dân Việt Nam, có hộ khẩu thường trú tại Việt Nam. Tuổi đời không quá 35 tuổi.
• Có sức khoẻ để đảm nhiệm công tác.
• Có phẩm chất đạo đức tốt, không có tiền án, tiền sự; không trong thời gian bị truy cứu trách nhiệm hình sự, chấp hành án phạt tù, án treo, cải tạo không giam giữ, quản chế, đang chịu biện pháp giáo dục tại địa phương, đang chữa bệnh, cai nghiện…

Tiêu chuẩn cụ thể:

• Trình độ chuyên môn
  • Tốt nghiệp Đại học trở lên tại các trường Đại học trong nước hoặc Đại học tại nước ngoài.
  • Chuyên ngành: Công nghệ thông tin, toán tin hoặc chuyên ngành phù hợp khác...
• Ngoại ngữ:
  • Cung cấp chứng chỉ tiếng Anh bất kỳ thuộc nhóm chứng chỉ sau (TOEIC, IELTS, TOEFL, chứng chỉ A1, A2, B1, B2, C1, C2 của các đơn vị được phép cấp chứng chỉ). Trường hợp ứng viên thiếu chứng chỉ tiếng Anh, ứng viên sẽ bắt buộc phải bổ sung trong vòng 1 năm kể từ ngày được tuyển dụng.
• Kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm: 
  • Có ít nhất 03 năm kinh nghiệm về CNTT liên quan đến phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn, các bài toán phân tích khách hàng. Có kinh nghiệm làm việc với Big Data, Data Mining, Machine Learning, AI là một lợi thế.
  • Nắm bắt, hiểu và sử dụng các kiến thức về toán học và thống kê, các mô hình thống kê (ARIMA, ARCH,....), các mô hình Machine Learning (Logistic, Decision Trees, Ensemble Models, Radom Forests, ...),  các giao tiếp lập trình phân tích dữ liệu (Data APIs) trong quá trình khai thác và phân tích dữ liệu. 
  • Có kinh nghiệm và hiểu biết sâu về kiến trúc kho dữ liệu, dữ liệu lớn và các công nghệ quản lý thông tin của IBM như PureData System for Analytic, IBM Cognos, IBM Datastage hoặc tương đương khác; nắm được các công nghệ về Hadoop, MapReduce, Apache Spark, các ngôn ngữ lập trình SQL, NoSQL, Python, R, IBM SPSS, KNIME hoặc tương đương phục vụ phát triển, phân tích dữ liệu.
  • Có kiến thức về ngân hàng (đặc biệt trong hành vi khách hàng và các nghiệp vụ liên quan ngân hàng như tiền gửi, tiền vay, thanh toán, ngân hàng điện tử, thẻ), hiểu dữ liệu Ngân hàng  và có kinh nghiệm xây dựng các công cụ thu thập thông tin  từ các mạng xã hội là một lợi thế