CHUYÊN VIÊN CAO CẤP VẬN HÀNH MÔ HÌNH - TRUNG TÂM QUẢN TRỊ DỮ LIỆU - KHỐI CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Mục đích chức danh

Phụ trách việc chuyển đổi những mô hình AI/ Machine Learning (ML) đã được phát triển, bàn giao bởi các nhóm Khoa học dữ liệu trong nội bộ Ngân hàng hoặc đối tác bên ngoài thành những sản phẩm đáng tin cây, có khả năng mở rộng, tích hợp trên môi trường vận hành và phù hợp với nhu cầu sử dụng của đơn vị thụ hưởng;

Mô tả công việc

Phối hợp với team Data Scientist trong NH để lên kế hoạch thực hiện hiệu chỉnh, bảo dưỡng mô hình ML trong trường hợp hiệu năng mô hình xuống dưới ngưỡng cho phép;
Phát triển hoặc triển khai các công cụ, dịch vụ, nền tảng phù hợp cho việc xây dựng, huấn luyện (train) và sử dụng mô hình cho việc dự đoán;
Ứng dụng những kinh nghiệm, kỹ thuật software engineering thực tiễn tốt nhất vào tất các các khâu trong vòng đời của hệ thống ML bao gồm CI/CD, automation, data and code version control…
Phụ trách việc triển khai, theo dõi, và bảo đảm hiệu năng các sản phẩm PTDL (AI/ML) trên môi trường vận hành trong toàn bộ vòng đời sản phẩm, phù hợp với nhu cầu sử dụng của đơn vị thụ hưởng;
Nghiên cứu và phát triển các hệ thống theo dõi, đánh giá hiệu năng của mô hình, chủ động lên phương án đối phó với các vấn đề lớn đối với các hệ thống ML như thay đổi dữ liệu đầu vào (data drift) và suy giảm chất lượng mô hình (model drift);
Phối hợp chặt chẽ với các đơn vị phát triển trong NH (team Data Engineer, DevOps, Kiến trúc) trong việc thiết kế và xây dựng các luồng xử lý dữ liệu (data pipeline) nhằm thu thập, chuẩn hóa và xây dựng biến đầu vào (feature engineering) cho mô hình;
Tìm hiểu và đánh giá các công nghệ mới trong việc cải thiện khả năng đáp ứng, độ tin cậy và khả năng vận hành của hệ thống ML;

Kinh nghiệm
- CV: Có kinh nghiệm dưới 6 tháng; hoặc chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực vận hành mô hình (ML Ops) nhưng có nền tảng, kinh nghiệm dưới một năm ở một trong vị trí như: Data Scientist, Kỹ sư DevOps / Kỹ sư phần mềm (Software Engineer) / Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) và có định hướng chuyển sang lĩnh vực vận hành mô hình (ML Ops).
- CVC: Ưu tiên có kinh nghiệm 1 năm trở lên trong lĩnh vực vận hành mô hình (ML Ops); hoặc có kinh nghiệm 2 năm trở lên ở một trong lĩnh vực sau: Kỹ sư DevOps / Kỹ sư phần mềm (Software Engineer) / Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) và có hứng thú tìm hiểu, chuyển hướng nghề nghiệp sang lĩnh vực vận hành mô hình (ML Ops);
Yêu cầu chuyên môn
Y
êu cầu tối thiểu:
+ Thành thạo việc lập trình bằng Python và các thư viện chuyên dụng cho Data Science như: scikit-learn, Keras, TensorFlow hay PyTorch;
+ Có kinh nghiệm thực tế xây dựng mô hình ML từ đầu đến cuối (end-to-end) hoặc tham gia các cuộc thi trên Kaggle hoặc các nền tảng tương đương.
Ưu tiên các ứng viên:
+ Có khả năng sử dụng các công cụ như Git, các nền tảng ảo hóa như Docker, Kubernetes và các công cụ phụ vụ cho CI/CD như Jenkins, Gitlab hoặc tương tự;
+ Có kinh nghiệm làm việc tại các tổ chức tài chính/ngân hàng/các công ty công nghệ.
+ Có kinh nghiệm thực tế việc phát triển, vận hành và theo dõi mô hình trên nền tảng IBM Cloud Paks for Data;
+ Có kinh nghiệm trong việc phát triển ứng dụng, web hoặc API sử dụng Python hoặc các ngôn ngữ khác;
+ Đã triển khai, vận hành và theo dõi mô hình ML trong thực tế và có kinh nghiệm trong việc sử dụng các công cụ phục vụ cho các mục đích trên như Weights & Biases, MLflow, Kubeflow hoặc tương đương.
+ Có kinh nghiệm thực tế hoặc tiếp xúc với các công cụ như Hadoop, Spark, Airflow hoặc Kafka phục vụ việc xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu (data pipeline);
Các kỹ năng/yêu cầu khác
- Có khả năng tự tìm hiểu / tự nghiên cứu tốt;
- Chủ động, sáng tạo, sẵn sàng chịu trách nhiệm trong việc biến ý tưởng ban đầu thành những sản phẩm hoàn chỉnh.
- Cẩn thận, tỉ mỉ, làm việc tốt dưới áp lực; có khả năng làm việc nhóm tốt;

Chế độ bảo hiểm, Du Lịch, Chế độ thưởng, Chăm sóc sức khỏe, Đào tạo, Tăng lương

Cập nhật gần nhất lúc: 2022-06-21 04:22:04