CVCC/CV Quản trị danh mục & Decision Engine
Miền Bắc
Nơi làm việc:Hà Nội (Phường Ngọc Hà)
Cấp bậc:Nhân viên
Bằng cấp:Đại học
Kinh nghiệm:1 năm
Mức lương:Thỏa thuận
Ngành nghề:Ngân hàng
Hạn chót nhận hồ sơ:30/9/2026
Hướng dẫn ứng tuyển
- Điền file Thông tin ứng viên theo mẫu của MBV. Vui lòng tải mẫu tại đây
- Chọn nút NỘP ĐƠN bên trên để ứng tuyển.
- Hồ sơ hợp lệ là hồ sơ theo mẫu của MBV.....
- Lưu ý:
+ Ngân hàng chỉ thông báo đến ứng viên đủ điều kiện tham gia các vòng tuyển chọn.
+ Tùy theo chất lượng hồ sơ ứng tuyển và ưu tiên các ứng viên ứng tuyển sớm, Ngân hàng có thể bố trí phỏng vấn và kết thúc tuyển dụng bất cứ thời điểm nào.
+ Hãy theo dõi LinkedIn Page MBV để cập nhật thông tin về Ngân hàng, giúp ứng viên ứng tuyển hiệu quả tại đây
Phúc lợi
Bảo hiểm
Nghỉ mát hàng năm
Phụ cấp
Du lịch nước ngoài
Đồng phục
Thưởng
Bảo hiểm sức khỏe
Đào tạo
Tăng lương
Công tác phí
Phụ cấp thâm niên
Chế độ nghỉ phép
Team Building
Mô tả công việc
- Mục tiêu công việc
Thực hiện quản trị, giám sát và tối ưu danh mục các sản phẩm tín dụng số; tham gia xây dựng, vận hành và tối ưu Decision Engine, Credit Rule và Risk Strategy, đảm bảo cân bằng giữa tăng trưởng kinh doanh, tỷ lệ phê duyệt, chất lượng danh mục và hiệu quả tài chính.
Phối hợp với các đơn vị liên quan để liên tục cải tiến chính sách, rule và mô hình ra quyết định trên cơ sở dữ liệu thực tế của khách hàng và danh mục. - Trách nhiệm chính
2.1. Quản trị danh mục tín dụng số
• Theo dõi và phân tích chất lượng danh mục các sản phẩm Digital Lending, PayLater, Credit Card và các sản phẩm tín dụng qua kênh đối tác.
• Theo dõi các chỉ số trọng yếu như: Approval Rate; Disbursement/Activation Rate; Vintage; DPD; NPL/Bad Rate; Roll Rate; First Payment Default; Prepayment; Fraud Rate; Yield/NIM và hiệu quả tài chính danh mục.
• Phân tích biến động danh mục theo đối tác, sản phẩm, cohort/vintage, phân khúc khách hàng, score band, hạn mức, khu vực và các chiều dữ liệu liên quan.
• Phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường, xu hướng suy giảm chất lượng danh mục và đề xuất biện pháp xử lý.
• Thực hiện đánh giá định kỳ hiệu quả chính sách tín dụng và các thay đổi rule/model sau triển khai.
2.2. Quản trị và tối ưu Decision Engine
• Tham gia thiết kế, xây dựng và vận hành Decision Engine cho các sản phẩm tín dụng số.
• Xây dựng và quản lý: Credit policy rule; Eligibility rule; Limit assignment; Pricing rule; Fraud rule; Risk-based segmentation; Các rule liên quan đến phê duyệt và quản trị khách hàng.
• Chuyển đổi chính sách kinh doanh/rủi ro thành business rule, decision flow và requirement để triển khai trên hệ thống.
• Theo dõi hiệu quả từng rule và đề xuất điều chỉnh nhằm tối ưu đồng thời Approval Rate – Risk – Conversion – Profitability.
• Quản lý version rule, lịch sử thay đổi và đánh giá tác động trước/sau khi áp dụng.
• Phối hợp triển khai cơ chế Champion–Challenger/A-B Testing đối với các rule hoặc chiến lược mới.
2.3. Phân tích dữ liệu và tối ưu chính sách
• Khai thác dữ liệu khách hàng, dữ liệu giao dịch và dữ liệu đối tác để phân tích hành vi và hiệu quả danh mục.
• Phân tích hiệu quả theo score band, customer segment và risk segment để đề xuất điều chỉnh cutoff, hạn mức, pricing hoặc chính sách phê duyệt.
• Phối hợp với QTRR/Data để đánh giá hiệu quả các mô hình Credit Scoring/PD/Fraud Model.
• Xây dựng các phân tích phục vụ việc mở rộng hoặc thu hẹp chính sách tín dụng.
• Đề xuất các sáng kiến giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi nhưng vẫn đảm bảo chất lượng danh mục trong khẩu vị rủi ro được phê duyệt.
2.4. Triển khai và phối hợp đa bên
• Làm việc với QTRR, CNTT, Data, Vận hành, Tài chính và đối tác để triển khai các thay đổi policy/rule trên hệ thống.
• Tham gia xây dựng BRD, business rule, decision flow và tài liệu yêu cầu nghiệp vụ.
• Tham gia UAT, kiểm tra kết quả Decision Engine và nghiệm thu trước khi go-live.
• Theo dõi hiệu quả sau triển khai và đề xuất điều chỉnh khi có biến động bất thường.
• Phối hợp xây dựng dashboard/cơ chế cảnh báo phục vụ quản trị danh mục.
2.5. Báo cáo và cảnh báo danh mục
• Xây dựng báo cáo định kỳ về chất lượng và hiệu quả danh mục tín dụng số.
• Thiết lập ngưỡng cảnh báo đối với các chỉ số trọng yếu của danh mục.
• Thực hiện phân tích nguyên nhân khi các chỉ số vượt ngưỡng hoặc có diễn biến bất thường.
• Đề xuất phương án xử lý và theo dõi hiệu quả sau khi triển khai biện pháp khắc phục.
Yêu cầu công việc
- Trình độ học vấn
• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng; Kinh tế; Toán kinh tế/Thống kê; Data Analytics/Data Science; Hệ thống thông tin hoặc các ngành liên quan. - Kinh nghiệm
Đối với CVCC:
• Tối thiểu 3–5 năm kinh nghiệm trong một hoặc nhiều lĩnh vực: Quản trị danh mục tín dụng; Credit Risk; Credit Policy; Decision Engine; Risk Analytics; Digital Lending/Fintech.
• Ưu tiên ứng viên từng quản trị danh mục tín dụng số có quy mô lớn hoặc triển khai sản phẩm qua đối tác.
Đối với Chuyên viên:
• Từ 1–3 năm kinh nghiệm trong Credit Risk, Portfolio Management, Data Analytics hoặc sản phẩm tín dụng.
• Có nền tảng tốt về dữ liệu và phân tích định lượng. - Kiến thức chuyên môn
• Hiểu về vòng đời tín dụng và các chỉ số quản trị chất lượng danh mục.
• Hiểu nguyên lý Credit Scoring, PD, credit policy và risk segmentation.
• Có hiểu biết về Decision Engine/Rule Engine là lợi thế.
• Hiểu các sản phẩm Digital Lending, PayLater, Credit Card hoặc Embedded Finance.
• Có kiến thức về hoạt động ngân hàng và quản trị rủi ro tín dụng. - Kỹ năng
• Khả năng phân tích dữ liệu và tư duy logic tốt.
• Thành thạo SQL hoặc các công cụ khai thác dữ liệu tương đương.
• Có khả năng sử dụng Python/R/BI Tools là lợi thế.
• Kỹ năng phân tích nguyên nhân và đưa ra khuyến nghị dựa trên dữ liệu.
• Kỹ năng xây dựng business rule, workflow và tài liệu nghiệp vụ.
• Khả năng phối hợp nhiều đơn vị và quản lý công việc theo dự án. - Năng lực ưu tiên (Advantage)
Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm:
• Quản trị danh mục Digital Lending/PayLater/Credit Card.
• Trực tiếp xây dựng hoặc vận hành Decision Engine/Rule Engine.
• Xây dựng hoặc tối ưu: Credit Policy; Cut-off Score; Credit Limit; Risk-based Pricing; Fraud Rule; Champion–Challenger.
• Làm việc tại ngân hàng, công ty tài chính, fintech hoặc ví điện tử.
• Phân tích dữ liệu quy mô lớn và xây dựng dashboard quản trị danh mục.
• Có khả năng kết nối giữa Business – Risk – Data – Technology để chuyển dữ liệu thành quyết định kinh doanh.
Mọi người cũng xem
Chuyên viên/Chuyên viên cao cấp Tài chính kế toán - Khối Tài chính kế toán
Hà Nội
2026-09-10