Mô Tả Công Việc
Trách Nhiệm Chính
- Dẫn dắt việc đánh giá hệ thống các quy trình kinh doanh để phát hiện các lỗ hổng và mối đe dọa tiềm ẩn thông qua phân tích chuyên sâu.
- Thiết kế và thực hiện các khung đánh giá rủi ro, bao gồm mô hình hóa tình huống, phân tích tác động và lập kế hoạch giảm thiểu.
- Giám sát và xác minh hiệu quả kiểm soát rủi ro thông qua cơ chế phân tích dữ liệu liên tục và báo cáo.
- Tạo điều kiện tích hợp các thực hành quản lý rủi ro vào hoạt động hàng ngày, đảm bảo nhận diện và giải quyết vấn đề chủ động.
- Hỗ trợ phát triển tài liệu kiểm soát rủi ro, bao gồm sổ đăng ký rủi ro, kế hoạch giảm thiểu và báo cáo tuân thủ.
- Hợp tác với các nhóm CNTT và khoa học dữ liệu để nâng cao năng lực quản lý rủi ro thông qua đổi mới công nghệ.
Yêu Cầu Công Việc
- Thành thạo các phương pháp đánh giá rủi ro và khung quản lý rủi ro với ít nhất 3 năm kinh nghiệm liên quan.
- Kỹ năng phân tích mạnh để diễn giải các tập dữ liệu phức tạp và xác định các mẫu chỉ ra rủi ro tiềm ẩn.
- Khả năng giao tiếp xuất sắc để trình bày phát hiện rủi ro và chiến lược giảm thiểu cho các bên liên quan ở mọi cấp độ.
- Khả năng làm việc độc lập và hợp tác trong môi trường năng động, nhịp độ nhanh với thời hạn chặt chẽ.
- Hiểu biết về kỹ thuật mô hình hóa rủi ro và công cụ phân tích thống kê để hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Kinh nghiệm với ngôn ngữ lập trình Python và cơ sở dữ liệu SQL để thao tác và phân tích dữ liệu.
- Thành thạo các thư viện học máy như Scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch để mô hình hóa rủi ro dự đoán.
- Hiểu biết về tối ưu hóa quy trình kinh doanh và nguyên tắc quản lý rủi ro hoạt động.
- Khả năng phát triển và duy trì hệ thống quản lý rủi ro tích hợp với cơ sở hạ tầng kinh doanh hiện có.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ để xử lý các tình huống rủi ro phức tạp và phát triển giải pháp sáng tạo.
Kỹ Năng Kỹ Thuật
- Thành thạo nâng cao Python để xử lý dữ liệu, tự động hóa và phát triển thuật toán.
- Chuyên môn về SQL để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.
- Kinh nghiệm với các thư viện học máy (ví dụ: Pandas, NumPy, Scikit-learn) để phân tích thống kê và mô hình hóa dự đoán.
- Hiểu biết về phần mềm và công cụ quản lý rủi ro để mô phỏng tình huống và trực quan hóa rủi ro.
- Khả năng làm việc với các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Power BI) để trình bày kết quả phân tích rủi ro.
- Hiểu biết về nguyên tắc quản trị dữ liệu và yêu cầu tuân thủ cho các hoạt động quản lý rủi ro.
- Kinh nghiệm với nền tảng điện toán đám mây (ví dụ: AWS, Azure) cho các giải pháp phân tích rủi ro có thể mở rộng.
- Thành thạo lập trình để tích hợp API nhằm kích hoạt giám sát và phân tích dữ liệu thời gian thực.
- Khả năng phát triển tập lệnh tùy chỉnh để tự động hóa quy trình đánh giá rủi ro và nhiệm vụ xử lý dữ liệu.
- Hiểu biết về công nghệ dữ liệu lớn (ví dụ: Hadoop, Spark) để xử lý các tập dữ liệu rủi ro quy mô lớn.
