[Hanoi_Banking] Data Analyst_Credit Risk & Portfolio Analytics

Mô tả công việc

Sứ Mệnh Vị Trí (Role Mission) - Thu thập, mô hình hóa và đảm bảo chất lượng dữ liệu danh mục, tài sản bảo đảm, nợ quá hạn và dữ liệu hành vi khách hàng cho squad quản lý danh mục; phân nhóm quy mô khách hàng (customer segments) và thực hiện các phân tích cốt lõi — bounce-back và cure, roll-forward, tái phát sinh nợ quá hạn (repeat delinquency), trả nợ trước hạn và xói mòn quan hệ khách hàng sau tất toán, cùng với việc xử lý tài sản bảo đảm (collateral surrender). - Xây dựng dashboard, hệ thống báo cáo cảnh báo sớm (early warning reporting) và các insight giúp Squad Lead, Product Owner và Business Analyst kiểm chứng các giả thuyết POC, theo dõi KPI và ra quyết định ưu tiên dựa trên dữ liệu. Trách Nhiệm & Cách Thức Làm Việc - Phát triển và duy trì dữ liệu danh mục đáng tin cậy, bao gồm danh mục cho vay thế chấp (mortgage portfolio), tài sản bảo đảm, các khoản thanh toán quá hạn và dữ liệu hành vi khách hàng, đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và nhất quán. - Phân tích dữ liệu khách hàng và danh mục để hiểu các yếu tố dẫn đến vỡ nợ (default), khó khăn tài chính (distress) và rời bỏ của khách hàng (attrition), cũng như thời điểm các hiện tượng này bắt đầu xuất hiện. - Nhận diện các tín hiệu rủi ro, phân khúc khách hàng và những thời điểm then chốt mà việc can thiệp chủ động có thể ngăn ngừa hệ quả bất lợi hoặc cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng. - Xây dựng và duy trì dashboard và báo cáo cung cấp bức tranh rõ ràng về hiệu quả danh mục, sự dịch chuyển rủi ro của khách hàng (customer risk migration), tiến độ xử lý khắc phục (remediation progress) và các KPI vận hành trọng yếu. - Đánh giá hiệu quả của các chiến lược danh mục thông qua phân tích kết quả khách hàng, ví dụ như tỷ lệ cure, tỷ lệ tái vỡ nợ (redefault rate) và sự dịch chuyển nợ xấu (NPL migration), từ đó đề xuất cải tiến dựa trên insight thu được. - Phối hợp với Data Scientist và đội Credit Risk bằng việc cung cấp dữ liệu sẵn sàng cho mô hình (model-ready data), hỗ trợ kiểm định mô hình (model validation) và báo cáo hiệu năng của mô hình đã triển khai. - Hỗ trợ Business Analyst thông qua việc xác thực tính khả dụng của dữ liệu, đánh giá tính khả thi của các yêu cầu nghiệp vụ và cung cấp bằng chứng phân tích cho business case, kiểm thử và triển khai giải pháp. Trách Nhiệm Đo Lường (Ví Dụ Về KPI) - Chất lượng danh mục: Tỷ lệ NPL, roll rate, dịch chuyển nhóm rủi ro (risk-tier migration), cure rate, redefault rate, tỷ lệ thu hồi và xử lý khắc phục thành công. - Trải nghiệm & Giữ chân khách hàng: NPS, tỷ lệ rời bỏ sớm (early exit rate), tỷ lệ duy trì quan hệ sau tất toán, tỷ lệ giữ chân khách hàng sử dụng đa sản phẩm (cross-holding retention). - Chất lượng & Độ tin cậy dữ liệu: Tỷ lệ đầy đủ dữ liệu, tỷ lệ chính xác dữ liệu, tính kịp thời của báo cáo, thời gian xử lý sự cố dữ liệu.

Yêu cầu công việc

Kinh nghiệm - Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (data analytics), phân tích rủi ro (risk analytics) hoặc portfolio MIS tại ngân hàng, dịch vụ tài chính hoặc ngành có cường độ dữ liệu cao. - Kinh nghiệm thực chiến với SQL, Python hoặc R và mô hình hóa dữ liệu trên các tập dữ liệu lớn. - Kinh nghiệm thực chiến với Power BI, Tableau hoặc các công cụ tương tự, bao gồm xây dựng và tự động hóa dashboard. - Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm với dữ liệu rủi ro cho vay hoặc danh mục như LTV, DTI, roll rate và trích lập dự phòng (provisioning). (Nice to have) Kiến thức & Kỹ năng - Thành thạo kiến thức sản phẩm: Am hiểu các sản phẩm cho vay, các chỉ số danh mục, quản lý nợ quá hạn và các khái niệm rủi ro tín dụng; kiến thức chuyên sâu về cho vay thế chấp có thể được đào tạo. (Nice to have) - Có năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu: Kỹ năng SQL và truy vấn dữ liệu vững vàng, có kinh nghiệm quản lý và tích hợp các tập dữ liệu lớn; có kinh nghiệm xây dựng dashboard tương tác và báo cáo tự động bằng các công cụ như Power BI hoặc Tableau. - Mức khá trong triển khai Agile: Hiểu về khái niệm Agile, làm việc theo nhịp sprint cùng squad, ước lượng khối lượng công việc phân tích và bàn giao các phần dữ liệu, báo cáo theo từng sprint. (Nice to have) - Mức khá trong giải quyết vấn đề: Có khả năng đánh giá hiệu quả danh mục, hành vi khách hàng và xu hướng rủi ro, từ đó đưa ra các insight kinh doanh có thể hành động được. - Mức khá trong quản lý rủi ro & kiểm soát: Hiểu về chất lượng dữ liệu, quy trình xác thực, lập tài liệu và quản trị dữ liệu (governance) nhằm đảm bảo báo cáo đáng tin cậy và có thể kiểm toán. Tố chất (Attributes) - Mức khá về tư duy chiến lược: Có khả năng ưu tiên các phân tích phù hợp với ưu tiên và yêu cầu kinh doanh. - Thành thạo trong việc lấy khách hàng làm trọng tâm: Hiểu được các điểm khó khăn của khách hàng và vận hành thông qua dữ liệu để nhận diện các điểm nghẽn và cơ hội cải thiện. - Mức khá trong cân bằng các bên liên quan: Xây dựng mối quan hệ tin cậy với các đội Rủi ro, Tài chính, Công nghệ và Dữ liệu về định nghĩa dữ liệu, thứ tự ưu tiên và chuẩn báo cáo. - Mức khá trong định hướng kết quả: Chuyển hóa kết quả phân tích thành các khuyến nghị thực tiễn, giúp doanh nghiệp hành động kịp thời. - Mức khá trong phối hợp: Hợp tác với Business Analyst, Credit Risk, Tài chính và các đội Dữ liệu để cùng đạt được kết quả chung.

Quyền lợi

13th monthly salary, Performance Bonus , Healthcare Plan and Insurance package , Professional FDI working environment

Kỹ năng từ nguồn