Senior Data Analyst(Banking/Fintech/Data Platform)

• Phân tích yêu cầu nghiệp vụ, xây dựng tài liệu BRD/SRS và phối hợp triển khai các dự án dữ liệu (CRs, Data Products) theo đúng kiến trúc hệ thống.
• Thu thập, xử lý, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn (Data Ingestion & Preparation), đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích.
• Thiết kế, phát triển và tối ưu các Dashboard, báo cáo quản trị trên Power BI, Tableau hoặc các nền tảng BI tương đương.
• Thực hiện các phân tích chuyên sâu nhằm tìm kiếm insight về hành vi khách hàng, hiệu quả sản phẩm, chiến dịch marketing và các chỉ số kinh doanh.
• Chuyển hóa dữ liệu thành các đề xuất hành động (Actionable Insights), hỗ trợ Ban Lãnh đạo và các phòng ban ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Phối hợp với Business, Product, Data Engineer và các bên liên quan để xác định KPI/KRI và xây dựng các mô hình đo lường.
• Tham gia quản lý, điều phối các Change Request (CR) và dự án dữ liệu; đảm bảo tiến độ và chất lượng triển khai.
• Thực hiện kiểm thử UAT, giám sát chất lượng dữ liệu và hỗ trợ vận hành sau Go-live.
• Hỗ trợ xử lý sự cố hệ thống dữ liệu (Level 3 Support) theo SLA.
• Nghiên cứu và ứng dụng AI/GenAI nhằm nâng cao hiệu quả phân tích và tự động hóa quy trình làm việc.
• Hướng dẫn, đào tạo và chia sẻ kiến thức chuyên môn cho các thành viên trong nhóm.
• Thực hiện các công việc khác theo phân công của Quản lý trực tiếp.

Yêu cầu ứng viên

Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin, Khoa học dữ liệu, Toán thống kê, Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế hoặc các chuyên ngành liên quan.

Kinh nghiệm

• Có tối thiểu 03 - 05 năm kinh nghiệm ở vị trí Data Analyst, BI Analyst hoặc các vị trí tương đương.
• Có kinh nghiệm thiết kế, xây dựng và tối ưu Dashboard trên Power BI, Tableau, Looker hoặc Qlik.
• Thành thạo SQL, có khả năng tối ưu truy vấn và xử lý dữ liệu lớn.
• Có kinh nghiệm sử dụng Python (Pandas, NumPy) hoặc R để xử lý, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình.
• Có kinh nghiệm phân tích dữ liệu khách hàng, hành vi người dùng, conversion funnel, marketing performance hoặc business performance.
• Có kinh nghiệm làm việc với Data Warehouse, Data Lake hoặc các nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực Ngân hàng, Tài chính, Fintech, Loyalty hoặc E-commerce.

Kiến thức chuyên môn

• Am hiểu về Data Warehouse, Data Lake, Data Mart và Data Integration.
• Thành thạo SQL, có kiến thức về NoSQL và mô hình dữ liệu (Data Modeling).
• Có kiến thức về thiết kế Dashboard, Data Visualization và Data Storytelling.
• Hiểu về KPI, Business Metrics và các mô hình đo lường hiệu quả kinh doanh.
• Có khả năng phân tích yêu cầu nghiệp vụ và xây dựng tài liệu BRD, SRS.
• Có kiến thức về AWS Cloud hoặc các nền tảng Cloud là một lợi thế.
• Hiểu biết về AI, GenAI hoặc Agentic AI là điểm cộng.

Kỹ năng

• Kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy logic tốt.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling).
• Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình và làm việc với nhiều bên liên quan.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện.
• Cẩn thận, chủ động và có trách nhiệm trong công việc.
• Có khả năng làm việc dưới áp lực và quản lý nhiều đầu việc cùng lúc.
• Tinh thần học hỏi, cập nhật các xu hướng AI và công nghệ dữ liệu mới.

Quyền lợi được hưởng

• Thu nhập cạnh tranh, gói lương 16–18 tháng/năm (gross).
• Thưởng hiệu suất và thưởng theo kết quả kinh doanh.
• Bảo hiểm sức khỏe cao cấp LynkiD Care ngay sau khi ký Hợp đồng lao động chính thức.
• Làm việc Thứ Hai – Thứ Sáu, thời gian linh hoạt (check-in từ 8:00 – 9:00), nghỉ trưa 1,5 giờ.
• Thưởng các dịp lễ lớn: 30/4, 2/9, Tết Dương lịch, Tết Âm lịch và các chương trình ghi nhận thành tích theo chính sách Công ty.
• Phụ cấp ăn trưa hàng ngày và hỗ trợ chi phí gửi xe hàng tháng.
• Nhiều ưu đãi và quà tặng hấp dẫn từ hệ sinh thái đối tác như Shopee, Highlands Coffee, KFC, Phê La và nhiều thương hiệu khác.
• Cơ hội tham gia các dự án Data Platform, Big Data và AI quy mô lớn với lượng dữ liệu thực tế.
• Được làm việc cùng đội ngũ Data Engineer, Data Scientist và Product Manager giàu kinh nghiệm trong môi trường Agile hiện đại.
• Cơ hội phát triển lên các vị trí Lead Data Analyst, Analytics Manager hoặc Data Product Manager.
• Teambuilding hàng quý, du lịch thường niên, khám sức khỏe định kỳ và nhiều hoạt động gắn kết nội bộ.
• Môi trường làm việc cởi mở, trao quyền, khuyến khích đổi mới sáng tạo và phát triển nghề nghiệp bền vững.