Bank Salad làm cho cuộc sống của người dùng trở nên tốt đẹp và phong phú hơn thông qua các dịch vụ dữ liệu.
Sứ mệnh của Bank Salad là tạo ra một môi trường mà người dùng có thể sử dụng thông tin của họ bất kỳ lúc nào và ở đâu, thiết kế trải nghiệm kỹ thuật số tối đa hóa lợi ích cho người dùng. Chúng tôi đặc biệt tập trung vào những giá trị quan trọng nhất của con người, đó là 'tiền' và 'sức khỏe'.
Tôi nghĩ rằng một công ty là startup nếu họ liên tục sản xuất các sản phẩm đổi mới. Chúng tôi đã chứng minh sự đổi mới của mình bằng cách ra mắt những sản phẩm đầu tiên tại Hàn Quốc như sổ ghi chép tự động (2017), truy vấn tài chính tích hợp (2018), khuyến nghị thẻ dựa trên tiêu dùng (2018), dịch vụ so sánh cho vay (2019), nâng cao điểm tín dụng (2019), trợ lý tài chính (2020), dữ liệu của tôi (2022), xét nghiệm di truyền miễn phí (2023), phân tích bảo đảm theo chỉ định sức khỏe (2024), trò chơi salad (2025), và thông báo tỷ lệ lãi suất thấp nhất (2025).
Trong hai năm qua, doanh thu hàng tháng đã tăng 800% và chúng tôi đã vượt qua lợi nhuận điều hành hàng tháng (BEP) để đảm bảo tính bền vững và ổn định. Bằng cách mở rộng vào lĩnh vực tài chính dựa trên sự tương tác dữ liệu bao gồm cả tài chính và sức khỏe, chúng tôi nhắm đến việc trở thành một công ty nắm giữ tài chính kỹ thuật số trong năm năm và trong mười năm tới, trở thành một công ty nắm giữ dữ liệu mở rộng nhiều doanh nghiệp với thông tin là tài sản cốt lõi của mình.
Chúng tôi muốn làm việc cùng những đồng nghiệp tràn đầy tinh thần thách thức, những người muốn tạo ra một văn hóa giải quyết vấn đề không biên giới, tạo ra các quy trình sử dụng dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả nhất, và đạt được những kết quả thực tế trong sản phẩm và kinh doanh.
PFM PA làm việc theo cách này.
Sứ mệnh của PFM (Quản lý Tài chính Cá nhân) PA là giúp người dùng quản lý và gia tăng tài sản của họ một cách dễ dàng và hiệu quả, vượt qua việc chỉ xem dữ liệu tài sản và tiêu dùng thông qua Dữ liệu của tôi.
Chúng tôi cung cấp phân tích tài sản tùy chỉnh, thiết lập mục tiêu gia tăng tài sản, và các dịch vụ quản lý tài sản tham gia để thúc đẩy người dùng tham gia quản lý tài sản.
1. Bạn có thể dễ dàng và trực quan kiểm tra thông tin tài sản bị phân mảnh.
Chúng tôi cung cấp một cách trực quan các yếu tố chính của quản lý tài sản, chẳng hạn như sổ hiếu hạch toán, truy vấn và phân tích tài sản, tích lũy tiền vốn, và quản lý lịch tài chính, để ngay cả khi bạn có nhiều sản phẩm tài chính, bạn vẫn có thể nắm bắt một cách dễ dàng và giúp bạn thực hiện quản lý tài sản.
2. Chúng tôi cung cấp động lực trực tiếp cho việc quản lý tài sản.
Chúng tôi đang biến trải nghiệm quản lý tài sản khó khăn và tẻ nhạt thành một trải nghiệm tham gia tích cực thông qua sự vui vẻ và phần thưởng. Dịch vụ 'Trò chơi Salad' với bạn bè không chỉ giúp giảm chi tiêu mà còn mang lại niềm vui và kỷ niệm, cũng như cảm giác hoàn thành. Tương tự, chúng tôi cũng dự định mở rộng các cách dịch vụ mới để quản lý tài sản một cách tự nhiên trong cuộc sống hàng ngày.
3. Chúng tôi chịu trách nhiệm về chất lượng và khả năng mở rộng dữ liệu để phát triển dịch vụ một cách sáng tạo hơn.
Trong khi liên tục nâng cao chất lượng dữ liệu của tôi, chúng tôi cũng tối ưu hóa hồ sơ chi tiêu gia đình và mở rộng các nguồn dữ liệu tài sản và thông tin sản phẩm tài chính để dịch vụ trở nên tinh vi hơn. Để làm điều này, chúng tôi đang tìm kiếm một đồng nghiệp có khả năng quản lý dữ liệu và giải quyết vấn đề.
Nhà phân tích dữ liệu (PFM) cụ thể thực hiện các công việc sau:
Kết nối dữ liệu hành vi người dùng và dữ liệu tài sản tài chính để rút ra những hiểu biết về sản phẩm và đề xuất cải tiến.
• Định lượng giá trị người dùng (LTV, đóng góp doanh thu, yếu tố giữ chân/xuất hiện) bằng cách kết hợp dữ liệu hành vi người dùng và dữ liệu tài sản tài chính.
• Đưa ra những hiểu biết có thể hành động và trình bày chiến lược thông qua phân tích và kiểm tra giả thuyết về doanh nghiệp/sản phẩm.
• Tăng cường hiểu biết về sản phẩm thông qua phân tích và lập mô hình dựa trên dữ liệu đa dạng từ người dùng của Bank Salad.
Thiết kế một hệ thống đo lường, xác định các chỉ số chính và dẫn dắt các thử nghiệm để cho phép nhóm sản phẩm đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
• Thiết kế và triển khai các chỉ số chính liên quan đến sự phát triển của sản phẩm.
• Thiết kế nhật ký sự kiện và đo lường trải nghiệm người dùng.
• Xử lý và trực quan hóa dữ liệu để giúp các thành viên trong nhóm dễ dàng hiểu và sử dụng các chỉ số.
• Thiết kế và xây dựng một kho dữ liệu để nâng cao hiệu quả phân tích.
• Thiết kế và thực hiện A/B testing và xác minh tính hợp lệ thống kê của kết quả thử nghiệm.
Các công cụ (stack công nghệ) chủ yếu được sử dụng như sau:
• Công cụ xử lý và phân tích dữ liệu: Snowflake, Metabase, Amplitude
• Ngôn ngữ: Python, SQL
Chúng tôi muốn đi cùng những người có kinh nghiệm này.
• Bạn phải có ít nhất 4 năm kinh nghiệm phân tích dữ liệu hoặc kinh nghiệm dự án phân tích sản phẩm tương đương.
• Cần có kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn bằng SQL và chủ động thực hiện phân tích funnel/cohort/retention/segmentation.
• Bạn cần có khả năng hiểu hoặc nhanh chóng học cấu trúc dữ liệu tài chính để phân tích kết hợp với dữ liệu hành vi.
• Cần phải hiểu về A/B testing và kiểm định giả thuyết kèm theo kinh nghiệm ứng dụng thực tiễn (định nghĩa chỉ số, thiết kế thử nghiệm, diễn giải kết quả).
• Bạn cần có khả năng giao tiếp để cấu trúc vấn đề dựa trên dữ liệu và ảnh hưởng đến quyết định khi hợp tác với nhiều vai trò khác nhau.
Chúng tôi ưu tiên những ứng viên có kinh nghiệm sau đây.
• Ưu tiên dành cho những người có kinh nghiệm tự động hóa phân tích, báo cáo và mô hình thống kê bằng Python, v.v.
• Ưu tiên cho các cá nhân có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ trong các lĩnh vực khoa học máy tính, toán học, thống kê hoặc khai thác dữ liệu.
• Nếu bạn có kinh nghiệm phân tích dữ liệu và ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau (nền tảng ứng dụng và tài chính), đó sẽ là một lợi thế.
• Nếu bạn có kinh nghiệm tạo ra tác động kinh doanh/người dùng thông qua phân tích dữ liệu hoặc lập mô hình, đó sẽ là một lợi thế hơn nữa.
• Tốt hơn nữa, nếu bạn có kinh nghiệm xây dựng kho dữ liệu và thiết kế ống dẫn dữ liệu dựa trên sự hiểu biết về kho dữ liệu (DW).
• Ưu tiên những người đã lãnh đạo thiết kế thử nghiệm hệ thống (như A/B testing) và kiểm định giả thuyết dựa trên kiến thức thống kê.
