Data Scientist

Thiết kế và triển khai các giải pháp phân lớp/dự báo đáp ứng mục tiêu kinh doanh.
Nghiên cứu, thiết kế, cài đặt và tối ưu các thuật toán, công nghệ học máy.
Xây dựng, phát triển các công cụ biến đổi dữ liệu, làm sạch dữ liệu.
Đề xuất bài toán cho các đơn vị, nghiệp vụ, kinh doanh để khai thác tối đa "giá trị" từ dữ liệu.
Lựa chọn phương pháp tối ưu, xây dựng thuật toán, kiểm tra và triển khai các mô hình để đáp ứng được các mục tiêu kinh doanh.
Tham gia xử lý rủi ro công nghệ theo phân công.
Kiểm tra hiệu năng, độ chính xác của các mô hình học máy.
Xây dựng báo cáo tổng quan về xu thế dữ liệu, dữ liệu Exception, dữ liệu bất thường (outliTham gia các dự án công nghệ theo phân công.
Xác định các phương pháp phù hợp để xây dựng nguồn cung cấp dữ liệu cho các bài toán học máy bao gồm các phương pháp mô phỏng (bootstrap, monte carlo, bagging methods), học máy và xác suất thống kê.
Sử dụng các kĩ thuật học máy (cluster analysis, decision trees, random forest, neural networks, logistics regression) để xây dựng các mô hình toán học phục vụ các bài toán kinh doanh.

Kinh nghiệm: tối thiểu 7 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ phần mềm, phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu
Bằng cấp: Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin/Toán tin/Khoa học máy tính/Điện tử viễn thông hoặc các lĩnh vực liên quan
Kỹ năng:
Có kỹ năng thuyết trình, khả năng xây dựng báo cáo phân tích chi tiết, trong đó trình bày các xu hướng, hiểu biết và khuyến nghị hành động dựa trên dữ liệu.
Có kiến thức và kinh nghiệm lựa chọn, tối ưu, kiểm định và triển khai các mô hình học máy (machine learning), học máy chuyên sâu (deep learning), các kỹ thuật học máy (gradient boosted trees, random forest, ....), AI tạo sinh (Generative AI)
Có năng lực về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật, lý thuyết đồ thị
Kỹ năng sử dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình (R, Python, Java, Scala, ...), SQL
Am hiểu về phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis- EDA)
Am hiểu về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, Elastic Search...)
Có kỹ năng tư duy chiến lược, phân tích, xây dựng quy trình, sản phẩm công nghệ số
Kỹ năng sử dụng thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu, đánh giá mô hình
Thành thạo các loại CSDL (RDBMS, Graph Databases, NoSQL Products, ...)
Am hiểu về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
Kỹ năng giải quyết vấn đề tốt
Nhiệt tình, trách nhiệm với công việc
Có năng lực xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và các mô hình phân tích khác nhau.
Lập kế hoạch và quản lý thời gian hiệu quả

Lương và phúc lợi hấp dẫn:

Bảo hiểm đầy đủ theo luật lao động, cùng với ABBANK CARE- chương trình phúc lợi bổ sung đặc biệt dành cho ABBankers
13 ngày nghỉ phép linh hoạt, bao gồm ngày sinh nhật và các dịp quan trọng khác
Lãi suất vay ưu đãi- Quyền lợi đặc biệt dành cho nhân viên ABBANK
Mức lương cạnh tranh, phản ánh trực tiếp kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên (chi tiết sẽ được thảo luận trong buổi phỏng vấn)

Cơ hội phát triển nghề nghiệp hấp dẫn:

Gia nhập các dự án chuyển đổi quy mô lớn, cộng tác cùng các chuyên gia hàng đầu để áp dụng công nghệ mới nhất trong ngành ngân hàng
Hỗ trợ đào tạo và chứng chỉ trong lĩnh vực IT, ngân hàng/tài chính
Lộ trình phát triển sự nghiệp rõ ràng, được tạo điều kiện cho cả sự phát triển kỹ thuật và quản lý

Môi trường làm việc năng động:

Tổ chức thường xuyên các hoạt động ngoại khóa (team building, hội thảo, và các sự kiện văn nghệ), tạo điều kiện cho nhân viên gắn kết và phát triển.
Văn phòng được trang bị hiện đại, kèm theo các thiết bị tiên tiến nhất dành cho nhân viên
Mô hình làm việc linh hoạt, trẻ trung, khuyến khích đổi mới và sáng tạo

Cập nhật gần nhất lúc: 2024-08-27 07:10:02