Data Analyst (SuperSet, SQL, Data Visualization)

• o Phân tích và trực quan hóa dữ liệu phục vụ cho báo cáo và ra quyết định, sử dụng SuperSet và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác.
• o Xây dựng báo cáo, dashboard và các chỉ số KPI cho hệ thống Data Warehouse.
• o Phối hợp với Data Engineer để đảm bảo dữ liệu đầy đủ và chính xác cho phân tích.
• o Tư vấn và hỗ trợ các bộ phận liên quan trong việc sử dụng và diễn giải dữ liệu.
• o Thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn như database, API, file dữ liệu (Excel, CSV, JSON…), log hệ thống, dữ liệu vận hành doanh nghiệp, dữ liệu IoT/Camera/Sensor, dữ liệu nền tảng số và dữ liệu không gian mạng.
• o Xây dựng báo cáo phân tích dữ liệu phục vụ vận hành và ra quyết định; phân tích xu hướng dữ liệu, hành vi người dùng, mô hình hoạt động và các chỉ số hiệu suất của sản phẩm/hệ thống.
• o Phân tích bất thường trong dữ liệu, phát hiện dấu hiệu rủi ro, đề xuất cảnh báo sớm và xác định các cơ hội tối ưu vận hành.
• o Xây dựng KPI Dashboard, dashboard giám sát dữ liệu và báo cáo trực quan phục vụ lãnh đạo, khách hàng và các nhóm vận hành.
• o Phối hợp chuẩn hóa dữ liệu phục vụ Machine Learning/AI; tham gia xây dựng Data Mart, Data Model, đánh giá Data Quality và hỗ trợ xây dựng Feature Dataset phục vụ huấn luyện mô hình AI.
• o Phân tích hiệu quả vận hành của hệ thống AI theo các chỉ số như accuracy, precision/recall, latency và chi phí sử dụng/vận hành; hỗ trợ đo lường hiệu quả các hệ thống AI Chatbot, RAG System, Recommendation Engine, AI Monitoring, Fraud Detection, Trend Analysis và Demand Forecast.
• o Làm việc với BA, Product Manager, AI Engineer, Data Engineer, Presale và QA/QC để chuyển đổi yêu cầu nghiệp vụ thành chỉ số đo lường, dashboard, insight phân tích và đề xuất cải tiến dựa trên dữ liệu.
• o Tham gia xây dựng chiến lược dữ liệu cho sản phẩm AI/Data và đề xuất các chỉ số đo lường hiệu quả sản phẩm AI.

Yêu cầu ứng viên

• o Trên 3 năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu.
• o Kỹ năng tốt với SQL, công cụ trực quan hóa như SuperSet.
• o Hiểu biết về các quy trình xử lý dữ liệu và các hệ thống Data Warehouse.
• o Khả năng làm việc nhóm, tự học hỏi và chịu được áp lực công việc.
• o Kinh nghiệm tham gia vào các dự án Data Warehouse là một lợi thế.
• Các kỹ năng khác:
• o Kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao: Khả năng phân tích dữ liệu với SQL ở mức độ cao, đặc biệt là các truy vấn phức tạp và tối ưu hóa cho dữ liệu lớn.
• o Data Visualization: Thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu như SuperSet, Tableau, hoặc Power BI để tạo báo cáo và dashboard. Kỹ năng về thiết kế trực quan hóa dữ liệu để thể hiện các chỉ số quan trọng.
• o Kỹ năng lập trình: Kinh nghiệm sử dụng Python hoặc R cho phân tích và xử lý dữ liệu. Có kỹ năng với các thư viện như Pandas, Matplotlib, Seaborn cho phân tích thống kê và biểu đồ.
• o Thống kê và phân tích dữ liệu: Kiến thức sâu về các phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích hồi quy, phân tích phương sai (ANOVA), và phân tích chuỗi thời gian.
• o Kinh nghiệm về Business Intelligence (BI): Hiểu biết về quy trình BI và khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành các insights hỗ trợ ra quyết định.
• o Data Cleansing: Kỹ năng làm sạch và xử lý dữ liệu chất lượng, bao gồm xử lý dữ liệu thiếu, trùng lặp và dữ liệu sai lệch để đảm bảo tính chính xác của phân tích.
• Thành thạo Excel nâng cao; có khả năng sử dụng Python với Pandas, NumPy phục vụ xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu.
• Có hiểu biết về ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake và API Data Integration ở mức phục vụ khai thác, phân tích và phối hợp với đội dữ liệu.
• Có kinh nghiệm sử dụng một hoặc nhiều công cụ BI/Visualization như Power BI, Tableau, Metabase, Superset, Grafana hoặc các công cụ tương đương.
• Có hiểu biết về thống kê và phân tích dữ liệu như Descriptive Statistics, Correlation Analysis, Trend Analysis, Time Series cơ bản, Hypothesis Testing cơ bản và KPI Framework.
• Có khả năng phân tích yêu cầu nghiệp vụ, thiết kế chỉ số đo lường, xây dựng dashboard/báo cáo và trình bày insight rõ ràng cho các bên liên quan.
• Có tư duy logic, cẩn thận với dữ liệu, chủ động kiểm tra chất lượng dữ liệu và phối hợp hiệu quả với các team BA/Product/AI/Data/QA.

Quyền lợi được hưởng

• - Lương: hấp dẫn
• - Thời gian làm việc: thứ 2 đến thứ 6, 08h30 đến 17h30.
• - Đánh giá nhân sự và điều chỉnh lương: định kỳ 1 năm 1 lần.
• - Làm việc onsite tại ngân hàng số 1 Việt Nam, trực tiếp tham gia vào các dự án tiên phong về chuyển đổi số.
• - Nghỉ phép: 12 ngày/năm
• - Nghỉ lễ, nghỉ thai sản, nghỉ ốm, nghỉ hiếu hỉ: theo quy định chung của luật Lao động.
• - BHXH, BHYT, BHTN, Bảo hiểm Bảo Việt cho 100% cán bộ sau thời gian thử việc.
• - Chính sách thu hút và đãi ngộ nhân tài.
• - Chính sách ưu đãi đối với nhân viên có thâm niên làm việc tại công ty.
• - Thu nhập: lương tháng 13; thưởng theo dự án, thưởng theo kết quả kinh doanh và mức độ đóng góp; thưởng theo năng lực và mức độ hoàn thành công việc của từng thành viên đánh giá hàng tháng và trả thưởng theo quý; thưởng các ngày lễ lớn.
• - Chế độ nghỉ mát, du xuân, liên hoan cuối năm cho nhân viên và gia đình.
• - Các hoạt động giao lưu bóng đá, golf, văn nghệ...
• - Chính sách đào tạo về chuyên môn, nghiệp vụ và kỹ năng cho nhân viên. Hỗ trợ 100% kinh phí học và thi các chứng chỉ chuyên môn.