Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
1. Xây dựng, quản lý và tổ chức các hoạt động nghiệp vụ:
- Đề xuất bài toán cho các đơn vị, nghiệp vụ, kinh doanh để khai thác tối đa 'giá trị' từ dữ liệu.
- Nghiên cứu, thiết kế, cài đặt và tối ưu các thuật toán, công nghệ học máy.
- Thiết kế và triển khai các giải pháp phân lớp/dự báo đáp ứng mục tiêu kinh doanh.
- 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.
- 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.
- 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.
- Kiểm tra hiệu năng, độ chính xác của các mô hình học máy.
- Xây dựng, phát triển các công cụ biến đổi dữ liệu, làm sạch dữ liệu.
- Xây dựng báo cáo tổng quan về xu thế dữ liệu, dữ liệu Exception, dữ liệu bất thường (outlier).
- Tham gia các dự án công nghệ theo phân công.
- Tham gia xử lý rủi ro công nghệ theo phân công.
2. Học tập và phát triển:
- Đề xuất với lãnh đạo trực tiếp về nhu cầu đào tạo của cá nhân và đơn vị để nâng cao kiến thức, kinh nghiệm.
- Thực hiện quản lý hiệu suất làm việc của cá nhân theo quy trình và quy định của ABBANK.
- Xây dựng môi trường thuận lợi giúp nâng cao hiệu suất làm việc của bản thân và của toàn đơn vị.
- Sẵn sàng ứng dụng cái mới và quản lý sự thay đổi.
3. Các công việc khác:
- Báo cáo công việc định kỳ và đột xuất theo yêu cầu.
- Thực hiện các công việc khác theo phân công của Cán bộ quản lý trực tiếp
- Tuân thủ các quy định, quy trình, quy chế liên quan đến công việc thực hiện.
Yêu cầu công việc
Bằng cấp:
- Tốt nghiệp hệ chính quy các Trường Đại học trong nước hoặc nước ngoài.
- Chuyên ngành đào tạo: Công nghệ thông tin, Toán tin, Điện tử Viễn thông, Kỹ thuật ứng dụng, Khoa học Máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan.
- Chứng chỉ đào tạo về các công cụ, hệ thống liên quan đến Data Scientist.
Kinh nghiệm: Ít nhất 5 năm kinh nghiệm làm việc về Data Scientist, phân tích dữ liệu.
Hình thức: Không yêu cầu
Kỹ năng:
- Kỹ năng phân tích và xử lý các vấn đề kỹ thuật phức tạp, cung cấp các giải pháp khả thi và kịp thời.
- Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm hiệu quả khi làm việc với nhiều nhóm chức năng khác nhau.
- giao tiếp tốt và khả năng trình bày ý tưởng một cách rõ ràng và dễ hiểu.
- Chú trọng triển khai theo Agile với sự sẵn sàng học hỏi và phát triển từ kinh nghiệm.
- Tiếng Anh: theo chuẩn của ABBANK từng thời kỳ.
QUYỀNLỢI
Lương và phúc lợi hấp dẫn:
- 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)
- 13 ngày nghỉ phép linh hoạt, bao gồm ngày sinh nhật và các dịp quan trọng khác
- Bảo hiểm đầy đủ theo luật lao động, cùng với ABBANK CARE - chương trình phúc lợi bổ sung đặc biệt dành cho ABBankers
- Lãi suất vay ưu đãi - Quyền lợi đặc biệt dành cho nhân viên ABBANK
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
- Lộ trình phát triển sự nghiệp rõ ràng, được tạo điều kiện cho cả sự phát triển kỹ thuật và quản lý
- Hỗ trợ đào tạo và chứng chỉ trong lĩnh vực IT, ngân hàng/tài chính
Môi trường làm việc năng động:
- Mô hình làm việc linh hoạt, trẻ trung, khuyến khích đổi mới và sáng tạo
- Văn phòng được trang bị hiện đại, kèm theo các thiết bị tiên tiến nhất dành cho nhân viên
- 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
Quyền lợi được hưởng
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- Xe đưa đón
- Du lịch nước ngoài
- Đồng phục
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Công tác phí
- Phụ cấp thâm niên
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Được thành lập từ năm 1993, cho đến nay Ngân hàng TMCP An Bình (ABBANK) đã và đang đóng góp cho thị trường tài chính Việt Nam một thương hiệu Ngân hàng bán lẻ thân thiện, uy tín và hiệu quả.
Cùng với sự phát triển uy tín thương hiệu, chất lượng môi trường làm việc tại ABBANK cũng liên tục được các tổ chức uy tín trong và ngoài nước đánh giá cao những năm gần đây: Năm 2021, ABBANK lọt vào danh sách 25 Thương hiệu Tài chính dẫn đầu tại Việt Nam theo công bố của Tạp chí Tài chính Forbes Việt Nam với giá trị thương hiệu ước đạt 39,4 triệu USD; ABBANK là 1 trong 10 ngân hàng ngoài quốc doanh có Chỉ số thương hiệu tốt nhất và Top 13 Ngân hàng có chỉ số thương hiệu tốt nhất (Theo báo cáo xếp hạng của Mibrand năm 2021); ABBANK cũng được tạp chí HR Asia chứng nhận là một trong những Nơi làm việc tốt nhất Châu Á kể từ năm 2020.
Ở cột mốc 30 năm thành lập, ABBANK sở hữu một nền tảng công nghệ thông tin hiện đại; đội ngũ nhân sự tâm huyết và am hiểu nghiệp vụ, cùng với đó là hệ thống sản phẩm dịch vụ giải pháp tài chính tiện ích, hiệu quả và linh hoạt với mạng lưới điểm giao dịch rộng khắp trên toàn quốc nhằm phục vụ phương châm “Khách hàng là trọng tâm”.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng chế độ Bảo hiểm theo luật lao động
- Chương trình ABBANK CARE (chế độ đãi ngộ, phúc lợi bổ sung dành cho toàn thể cán bộ nhân viên ABBANK).
Các hoạt động ngoại khóa
- Team Building
- Các chương trình hội thao văn nghệ
Lịch sử thành lập
- Năm 1993, Ngân hàng TMCP An Bình (ABBANK) được thành lập theo giấy phép số 535/GP-UB
- Năm 2004, Nâng cấp thành ngân hàng quy mô đô thị có vốn điều lệ 70,04 tỷ đồng
- Năm 2005, Tập đoàn điện lực Việt Nam (EVN) trở thành cổ đông chiến lược của ABBANK
- Năm 2006, ABBANK đã phát hành công trái phiếu của EVN cùng với ngân hàng Deutsche Bank và quỹ đầu tư Vinacapital
- Năm 2007, ABBANK ký hợp đồng liên kết chiến lược với Agribank; trở thành thành viên của mạng thanh toán PAYNET; tăng vốn điều lệ lên 2300 tỷ đồng
- Năm 2008, ABBANK phát triển và trưởng thành, đã có sự bứt phá mạnh mẽ về lượng từ năm 2008 đến nay. Cùng thời điểm đó, ABBANK ký kết hợp tác chiến lược với Maybank – Ngân hàng lớn nhất Malaysia; ABBANK được trao giải "Ngân hàng thanh toán quốc tế xuất sắc 2007" do Wachoviabank – một trong bốn ngân hàng lớn nhất của Mỹ trao tặng
Mission
Với sứ mệnh cung cấp các giải pháp tài chính thân thiện, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu khách hàng, tôn chỉ hoạt động của ABBANK chính là:
- Phục vụ khách hàng với sản phẩm, dịch vụ an toàn, hiệu quả và linh hoạt.
- Tăng trưởng lợi ích cho cổ đông.
- Hướng đến sự phát triển toàn diện, bền vững của ngân hàng.
- Đầu tư vào yếu tố con người làm nền tảng cho sự phát triển lâu dài.
Review ABBANK
Môi trường làm việc tốt, học tập được nhiều kinh nghiệm
Môi trường làm việc ổn, lương không cao
Chế độ lương thấp, thiếu chuyên nghiệp
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Science là gì?
Data science làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn. Nghiên cứu và phân tích những dữ liệu đã được cấu trúc lại để ra những thông tin giả thuyết và những mô hình hiệu quả. Bên cạnh đó, những vị trí như Data Engineer, Data Analyst cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
Mô tả công việc của vị trí Data Science
Trình bày kết quả và báo cáo
Data Science cần có khả năng trình bày kết quả và báo cáo các phân tích và mô hình hóa một cách rõ ràng và logic. Công việc này bao gồm việc viết báo cáo kỹ thuật, thuyết trình kết quả cho các đồng nghiệp và quản lý, đồng thời có thể phải giải thích các phương pháp và quyết định đã được thực hiện. Kỹ năng viết lách và trình bày là rất quan trọng để intern có thể truyền đạt thông tin một cách hiệu quả và dễ hiểu.
Phát triển các mô hình và thuật toán dữ liệu
Để áp dụng cho các tập dữ liệu, sử dụng mô hình dự đoán để tăng và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng, tạo doanh thu, nhắm mục tiêu quảng cáo và các kết quả kinh doanh khác, phát triển khung thử nghiệm A/B của công ty và chất lượng mô hình thử nghiệm, phối hợp với các nhóm chức năng khác nhau để thực hiện các mô hình và giám sát kết quả.
Lọc và xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc
Những dữ liệu phi cấu trúc là những dữ liệu thô, những dữ liệu bị lỗi mà máy tính không đọc được. Data scientist phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại những dữ liệu đó để xây dựng nên một bộ dữ liệu có cấu trúc và có ý nghĩa.
Dự đoán xu hướng
Sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán những xu hướng, cơ hội cũng như dự đoán các sự kiện có thể xảy ra hoặc đưa ra được những vấn đề mà công ty đang gặp phải. Họ còn sử nhiều công cụ khác như SQL, Weka, Python,... để triển khai và thực tiễn hóa từ đó nhận ra những mẫu dư thừa trong dữ liệu.
Data Science có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
130 - 169 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Science
Tìm hiểu cách trở thành Data Science, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Science?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Science
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Science cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn
-
Bằng cấp và chuyên ngành: Data Science thường yêu cầu ứng viên có bằng cử nhân hoặc sắp tốt nghiệp trong các ngành liên quan như Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Thống kê, Toán học hoặc các ngành có liên quan. Bằng cấp này không chỉ cung cấp cho ứng viên kiến thức nền tảng mà còn cho phép họ áp dụng các kiến thức này vào thực tiễn trong các dự án và nghiên cứu khoa học dữ liệu.
-
Kiến thức quản trị cơ sở dữ liệu: Nắm vững một hoặc nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) phổ biến như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, hoặc SQLite. Nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho công việc Data Science, chẳng hạn như Python hoặc Java, để tạo ứng dụng kết hợp với cơ sở dữ liệu.
-
Kiến thức công nghệ: Ứng viên cần có kiến thức vững và áp dụng được các ngôn ngữ lập trình (C/C++, Java/Javascript,...), các kiến thức nền tảng về phần mềm, hệ điều hành, cơ sở dữ liệu (database) cơ bản để trở thành nhân viên IT chuyên nghiệp.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Có khả năng định lượng dữ liệu: Kết quả làm việc của data scientist chính là đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá được xu hướng có thể xảy. Vì vậy, việc bạn có kỹ năng định lượng dữ liệu là một kỹ năng tốt giúp bạn nâng cao tay nghề.
-
Kỹ năng phân tích và đánh giá: Mỗi ngôn ngữ lập trình khác nhau sẽ đảm nhiệm từng phần khác nhau khi phát triển một ứng dụng hay phần mềm. Điều này đòi hỏi các Data Science phải có kỹ năng phân tích để nhận biết đâu là ngôn ngữ phù hợp nhất
-
Kỹ năng về phương pháp thống kê: Đây chính là một trong những kỹ năng đòi hỏi một data scientist cần phải có. Việc biết sử dụng các phương pháp thống kê giúp bạn giải quyết công việc tốt hơn và vững chãi để phát triển hơn. Các môn học như xác suất thống kê, thống kê mô tả,... sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức về kỹ năng này.
Yêu cầu khác
-
Kinh nghiệm
Data Science cần có kiến thức và kinh nghiệm về các kỹ thuật thống kê và khai thác dữ liệu: GLM/Regression, Random Forest, Boosting, Trees, text mining, phân tích mạng xã hội, v.v. Phải có tối thiểu 1 năm kinh nghiệm, thành thạo SQL, Python, C++,... để thực hiện các công việc như nhập liệu, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu,... Những ngôn ngữ lập trình này tuy khô khan nhưng đó chính là công cụ hỗ trợ đắc lực cho một data scientist.
Lộ trình thăng tiến của Data Science
Lộ trình thăng tiến của Data Science có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
1. Intern Data Science
Mức lương: 4 - 8 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Data Science là một vị trí thực tập trong lĩnh vực phát triển ứng dụng di động sử dụng framework React Native. Người nắm giữ vị trí này là những người mới bắt đầu hoặc đang trong giai đoạn thực tập để học hỏi và phát triển kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Science chuyên nghiệp.
>> Đánh giá: Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá. Các tổ chức cần có những người có khả năng thu thập, phân tích dữ liệu để đưa ra những quyết định mang tính khách quan. Đó là lý do vị trí Data science ngày càng được quan tâm. Đây là một tín hiệu tích cực cho các bạn sinh viên, người mới ra trường muốn theo đuổi sự nghiệp Data science.
>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh Data Science cho người mới
2. Data science
Mức lương: 14 - 33 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 4 năm
Data science làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn. Nghiên cứu và phân tích những dữ liệu đã được cấu trúc lại để ra những thông tin giả thuyết và những mô hình hiệu quả.
>> Đánh giá: Data Science được đánh giá là ngành có mức lương hấp dẫn hàng đầu trên thế giới, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí trong ngành cũng rất cao. Những người giỏi thường được các công ty săn đón với mức lương cao ngất ngưởng cùng nhiều quyền lợi đi kèm.
>> Xem thêm: Việc làm Data Science dang tuyển dụng
5 bước giúp Data Science thăng tiến nhanh trong trong công việc
Nâng cao kỹ năng và kiến thức
Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, do đó bạn cần thường xuyên cập nhật kiến thức mới nhất về các kỹ thuật, công cụ và phần mềm Khoa học Dữ liệu. Bạn có thể tham gia các khóa học online, hội thảo, workshop, hoặc đọc sách, báo, tài liệu chuyên ngành để cập nhật kiến thức, tập trung phát triển các kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực Data Science mà bạn quan tâm, chẳng hạn như học máy, trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Big Data,..
Tích lũy kinh nghiệm
Hãy tích cực tìm kiếm cơ hội làm việc trong lĩnh vực Data Science. Bạn có thể tham khảo các trang web tuyển dụng uy tín như VietnamWorks, TopCV, Glints,..Hoặc bạn có thể liên hệ trực tiếp với các công ty quan tâm để ứng tuyển, tham gia các dự án thực tế là cách tốt nhất để bạn tích lũy kinh nghiệm và áp dụng kiến thức vào thực tế.
Có khả năng thu thập, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ
Khi làm việc với một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi data scientist phải có khả năng thu thập và xử lý chúng để máy tính có thể đọc được. Do vậy, đây chính là tố chất quan trọng để giúp bạn có thể làm việc hiệu quả hơn.
Tư duy như một Data Scientist thực thụ
Khả năng tư duy là yếu tố phân biệt một người giỏi hay bình thường. Đối với một Data Scientist, bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề và tự tìm cho mình lời giải đáp từ nhiều góc độ khác nhau. Ngoài ra bạn cũng nên có tính tiểu tiết, ghi chép lại đầy đủ các phát hiện của mình và phải có óc sáng tạo để đưa ra giải pháp mới mẻ, hiệu quả.
Kỹ năng trình bày tốt
30% công việc của một Data Science là phải trao đổi với ban lãnh đạo, các phòng ban liên quan như Marketing, Phát triển sản phẩm,... để hiểu được vấn đề chung. Ngoài ra ở bước cuối cùng của chuỗi công việc, bạn sẽ phải trình bày các kết quả với ban lãnh đạo sao cho trực quan và dễ hiểu nhất. Chính vì thế, kỹ năng thuyết trình tốt là một điểm vô cùng quan trọng và cần được trau dồi thường xuyên.
Đọc thêm: