Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
The Credit Insight team consists of highly skilled and passionate data scientists who are committed to staying current with the latest advancements in data science, machine learning, and artificial intelligence. Our team tackles a wide range of areas including credit scoring, fraudulent activity detection, profit optimization, and developing advanced technologies such as automatic speech recognition (ASR), large language models (LLM), and text- to- speech (TTS) to facilitate voice communication with customers. By analyzing extensive datasets that capture daily customer behavior, we continuously uncover unique and intriguing machine learning and business challenges. Our goal is to build robust machine learning models that enhance user experience and optimize the profitability of our financial products.
Top Salary, Awesome Benefits
Premium healthcare for 3 members in family
Responsibilities
The Job
Top 3 Reasons To Join Us
Grab to work, Lunch allowance for all employee
Develop Other ML Models: Design and implement various types of machine learning models to address diverse business needs.
Build Evaluation Frameworks: Establish comprehensive evaluation frameworks to assess the performance and effectiveness of LLM agents.
Train and Fine- tune LLM Models: Develop and refine large language models to follow instructions, comprehend customer inquiries, and communicate naturally and effectively.
Design and Develop LLM Agents: Create and tailor LLM agents to meet specific business needs and objectives.
Develop other ML models.
Collaboration and Consultation: Work closely with peers, colleagues, and managers to resolve issues and achieve shared goals.
Feedback Collection and Model Improvement: Develop systems for collecting user feedback and iteratively improving model performance based on this feedback.
Your Skills and Experience
Post Graduate degree (Masters or Ph.D.) in Quantitative field such as Statistics, Mathematics, Computer Science, Economics, or equivalent experience preferred
Strong knowledge and hands- on experience on machine learning, or statistics and experimentation
3 to 6 years of professional working experience in applying applying statistical and ML solutions to business problems
The ability to communicate results clearly to technical and non- technical audiences
Results oriented with strong analytical and problem solving skills
Good business acumen with strong ability to solve business problems through data driven quantitative methodologies
Demonstrated ability to research and innovate solutions to solve business problems
Strong proficiency in programming languages such as Python, R, or Java.
Experience in bank related products such as unsecured personal loans and credit card is preferred
Why You&039;ll Love Working Here
An opportunity to make a social impact by helping to democratize credit access in emerging markets.
Comprehensive health care coverage for you and your dependents
Grab for work allowance and fully equipped workstations
Onsite lunch with multiple options, including vegetarian
Competitive compensation package, including 13th- month salary and performance bonuses
Fun and engaging team building activities, sponsored sports clubs, and happy hour every Thursday
Unlimited free coffee, tea, snacks, and fruit to keep you energized
Generous leave policies, including annual leave, sick leave, and flexible work hours
Convenient central district 1 office location, next to a future metro station
Yêu cầu công việc
Python, Java
Quyền lợi
Onsite lunch with multiple options, including vegetarian
An opportunity to make a social impact by helping to democratize credit access in emerging markets.
Fun and engaging team building activities, sponsored sports clubs, and happy hour every Thursday
Competitive compensation package, including 13th- month salary and performance bonuses
Grab for work allowance and fully equipped workstations
Unlimited free coffee, tea, snacks, and fruit to keep you energized
Generous leave policies, including annual leave, sick leave, and flexible work hours
Comprehensive health care coverage for you and your dependents
Convenient central district 1 office location, next to a future metro station
Cập nhật gần nhất lúc: 2024-07-24 02:45:03
Trusting Social là một công ty fintech tiên phong trong lĩnh vực Alternative Credit Scoring – hệ thống chấm điểm tín dụng. Trusting Social được (TS) thành lập vào năm 2013 bởi nhà khoa học dữ liệu, tiến sĩ Nguyễn An Nguyên. Bằng công nghệ Big Data (dữ liệu lớn) và AI (trí tuệ nhân tạo), Trusting Social sẽ xây dựng nên một cơ sỡ dữ liệu điểm tín dụng (credit score) của mỗi cá nhân, từ đó giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Science là gì?
Data science là ngành khoa học dữ liệu, liên quan đến các công việc như tìm tòi, khai thác, thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Để từ đó tìm ra những insights và thông tin có giá trị, sau đó chuyển hóa các insights này thành hành động.
Mô tả công việc của Data Science
- Làm việc với các bên liên quan trong toàn tổ chức để xác định các cơ hội tận dụng dữ liệu của công ty nhằm thúc đẩy các giải pháp kinh doanh.
- Khai thác và phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty để thúc đẩy tối ưu hóa và cải tiến việc phát triển sản phẩm, kỹ thuật tiếp thị và chiến lược kinh doanh.
- Đánh giá tính hiệu quả và chính xác của các nguồn dữ liệu mới và kỹ thuật thu thập dữ liệu.
- Phát triển các mô hình và thuật toán dữ liệu tùy chỉnh 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.
- Phát triển các quy trình và công cụ để giám sát và phân tích hiệu suất mô hình cũng như độ chính xác của 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 vị trí Data Science
- Kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ, tập trung vào phát triển sản phẩm.
- Có kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ máy tính thống kê (R, Python, SLQ, v.v.) để thao tác dữ liệu và rút ra thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn.
- Có kinh nghiệm làm việc và tạo kiến trúc dữ liệu.
- Kiến thức về nhiều kỹ thuật học máy (phân cụm, học cây quyết định, mạng thần kinh nhân tạo, v.v.) và những ưu điểm/nhược điểm trong thế giới thực của chúng.
- Kiến thức về các khái niệm và kỹ thuật thống kê nâng cao (hồi quy, tính chất của phân phối, kiểm tra thống kê và cách sử dụng hợp lý, v.v.) và kinh nghiệm với các ứng dụng.
- Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói xuất sắc để điều phối giữa các nhóm.
- Kiến thức và kinh nghiệm mã hóa với một số ngôn ngữ: C, C++, Java,
- JavaScript, v.v.
- 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.
- Có kinh nghiệm truy vấn cơ sở dữ liệu và sử dụng các ngôn ngữ máy tính thống kê: R, Python, SLQ, v.v.
- Kinh nghiệm sử dụng các dịch vụ web: Redshift, S3, Spark, DigitalOcean, v.v.
- Có kinh nghiệm tạo và sử dụng các thuật toán và thống kê học máy nâng cao: hồi quy, mô phỏng, phân tích kịch bản, mô hình hóa, phân cụm, cây quyết định, mạng lưới thần kinh, v.v.
- Kinh nghiệm phân tích dữ liệu từ các nhà cung cấp bên thứ 3: Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, Adwords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, v.v.
- Có kinh nghiệm với các công cụ tính toán/dữ liệu phân tán: Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, v.v.
- Trải nghiệm trực quan hóa/trình bày dữ liệu cho các bên liên quan bằng cách sử dụng: Periscope, Business Object, D3, ggplot, v.v.
Lộ trình sự nghiệp của Data Science
Mức lương trung bình của Data Science tại Việt Nam khoảng từ 20 triệu - 30 triệu VND/tháng. Mức lương của intern Data Science ở Việt Nam cũng thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm vị trí, công ty, địa điểm làm việc, và mức độ kỹ năng của intern.
- Đối với Lập trinh viên: 9.000.000 - 14.000.000 VNĐ (1 tháng)
- Đối với SQL Developer: 15.000.000 -25.000.000 VNĐ (1 tháng)
Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data Science có thể khác nhau tùy thuộc vào công ty, ngành công nghiệp và mục tiêu cá nhân. Dưới đây là một lộ trình thường gặp để phát triển sự nghiệp trong Data Science:
Intern Data Analyst (Intern Nhân viên Phân tích Dữ liệu)
Giai đoạn đầu tiên thường làm việc như một intern Data Analyst. Trải nghiệm này giúp bạn làm quen với môi trường làm việc và các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản. Trách nhiệm chính thường liên quan đến thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, và hỗ trợ các dự án phân tích dữ liệu đang diễn ra.
Intern Data Scientist (Intern Nhà Khoa học Dữ liệu)
Nếu bạn có kiến thức cơ bản về Machine Learning và thống kê, bạn có thể được thăng tiến lên vị trí intern Data Scientist. Trong vai trò này, bạn có thể tham gia vào các dự án phức tạp hơn, xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán đơn giản, và tham gia vào quá trình phân tích dữ liệu chi tiết hơn.
Junior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Junior hoặc Nhân viên Khoa học Dữ liệu Junior)
Sau giai đoạn intern, bạn có thể ứng tuyển vào vị trí Junior Data Scientist hoặc tương đương. Bạn sẽ tham gia vào các dự án Data Science thực tế hơn, có trách nhiệm lớn hơn trong việc phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, và thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.
Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)
Khi có kinh nghiệm và kiến thức đầy đủ, bạn có thể trở thành một Data Science chính thức. Ở vị trí này, bạn sẽ đảm nhiệm trách nhiệm chính trong việc phân tích dữ liệu phức tạp, xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Senior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Cao cấp)
Thăng tiến lên vị trí Senior Data Scientist đòi hỏi kinh nghiệm và thành tựu đáng kể trong lĩnh vực. Trách nhiệm mở rộng để bao gồm việc chỉ đạo dự án, đào tạo nhân viên mới, và tham gia vào quản lý dự án lớn hơn.
Data Science Manager
Bạn có thể thăng tiến thành Trưởng Nhóm Khoa học Dữ liệu hoặc Data Science Manager, có trách nhiệm lãnh đạo và quản lý một nhóm Data Science.
Data Science Director (Giám Đốc Khoa học Dữ liệu)
Đây là vị trí cấp cao hơn trong lĩnh vực Data Science, thường có vai trò quản lý toàn bộ bộ phận Khoa học Dữ liệu của tổ chức.
Chief Data Officer (CDO) hoặc Chief Analytics Officer (CAO) (Giám Đốc Dữ liệu hoặc Giám Đốc Phân Tích)
Đây là vị trí cấp cao nhất trong lĩnh vực Data Science và thường có thẩm quyền lớn trong việc định hình chiến lược dữ liệu của tổ chức.