I. TRÁCH NHIỆM VÀ NHIỆM VỤ CHÍNH

1. Phân tích & Giám sát Gian lận

• Phân tích hành vi gian lận trên toàn sản phẩm (vay tiêu dùng, thẻ tín dụng, BNPL): identity fraud, application fraud, card fraud, account takeover

• Theo dõi chỉ số KRI, phát hiện sớm pattern bất thường qua dữ liệu lịch sử và real-time

• Phân tích xu hướng fraud theo kênh, sản phẩm, vùng địa lý và nhân khẩu học

2. Báo cáo & Dashboard

• Xây dựng và duy trì BI dashboard các chỉ số fraud (tổn thất, tỷ lệ phát hiện, false positive rate) theo từng sản phẩm

• Lập báo cáo định kỳ trình Trưởng bộ phận và CRO; thực hiện các phân tích theo yêu cầu

3. Hỗ trợ Mô hình & Hợp tác Liên phòng ban

• Đánh giá và đề xuất cải tiến rule engine và mô hình phát hiện gian lận

• Phối hợp với IT/Data Engineering đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu đầu vào phân tích

• Phối hợp với Bộ phận Điều tra Gian lận trong xác minh, phân loại và theo dõi xử lý case

• Làm việc với Tuân thủ & Kiểm soát Nội bộ cung cấp số liệu và thông tin cho các báo cáo định kỳ

• Hỗ trợ đào tạo nội bộ: chia sẻ các phát hiện về xu hướng và thủ đoạn gian lận mới với các đội ngũ liên quan

II. YÊU CẦU NĂNG LỰC

Học vấn & Kinh nghiệm

• Tốt nghiệp Đại học: Toán – Thống kê, Khoa học Dữ liệu, CNTT, Tài chính – Ngân hàng hoặc tương đương

• 2–4 năm kinh nghiệm phân tích dữ liệu, ưu tiên fintech/tài chính tiêu dùng/ngân hàng

• Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu gian lận, tín dụng hoặc hành vi khách hàng là lợi thế

Kiến thức chuyên môn

• Hiểu biết các loại hình fraud trong vay tiêu dùng, thẻ tín dụng và BNPL: card fraud, chargeback, account takeover, synthetic identity,..

• Nắm các chỉ số KRI trong quản lý rủi ro tín dụng và gian lận

• Hiểu quy trình cho vay, phát hành thẻ, thẩm định tín dụng tại công ty tài chính

Kỹ năng kỹ thuật

• Thành thạo SQL

• Thành thạo Python hoặc R cho phân tích dữ liệu và thống kê

• Kinh nghiệm với ít nhất 1 công cụ BI: Power BI, Tableau hoặc tương đương

• Hiểu biết về các phương pháp thống kê: phân phối, hồi quy, phân tích chuỗi thời gian

• Excel nâng cao là lợi thế

Tố chất cá nhân

• Tư duy phân tích logic, chặt chẽ; chú trọng chi tiết và độ chính xác của số liệu

• Chủ động, tự quản lý tốt; có thể diễn giải kết quả phân tích cho người phi kỹ thuật

• Ham học hỏi, sẵn sàng cập nhật công nghệ và phương pháp phân tích mới

III. CHẾ ĐỘ ĐÃI NGỘ:

Thu nhập:

• Lương cứng:  trao đổi

• Phụ cấp ăn trưa: 500,000 VNĐ

• Thưởng hiệu suất theo kết quả công việc

Chế độ bảo hiểm:

• Bảo hiểm y tế, bảo hiểm xã hội theo quy định của Nhà nước

• Bảo hiểm sức khỏe  dành cho nhân viên

Chính sách phúc lợi khác:

• Chi tặng hiếu, hỷ theo quy định của công ty

• Chế độ nghỉ phép: Phép năm, phép thâm niên theo quy định

• Thưởng (quà/tiền mặt) vào các dịp lễ,Tết & dịp quan trọng theo chính sách công ty ( 8/3, 30/4, 1/5,1/6, Trung thu, 20/10, 19/11...)

• Tài trợ các hoạt động: YEP, Văn hóa, thể thao như CLB Cầu Lông, chạy bộ, du lịch, Teambuilding 2 lần/năm

• Tham gia các khóa đào tạo nhằm nâng cao kỹ năng chuyên môn & phát triển đường dài