Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- 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
Mô tả Công việc
- Nhóm xử lý dữ liệu Text yêu cầu kỹ năng lập trình 1 trong các ngôn ngữ Python/Scala/java với các stack công nghệ Spark processing framework, Jupiter Notebook, Numpy, Pandas, Pyspark, PyClustering, Transformer, Fast-Bert, Anaconda, Tableau, ect.
- Có kiến thức cơ bản về Hadoop eco-system/ Image-Processing Eco-System
- Kiến thức cơ bản về Machine Learning, Deep Machine Learning, Data mining.
Yêu Cầu Công Việc
1. Đang theo học hoặc tốt nghiệp Đại học chuyên nghành liên quan trong và ngoài nước.
2. Chuyên nghành: CNTT, Điện tử-Viễn thông, Toán Tin, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu,….
3. Ngoại ngữ: Đọc hiểu tài liệu tiếng Anh tốt. Ưu tiên có thể làm việc trực tiếp với các đối tác nước ngoài.
4. Kinh nghiệm:
Yêu cầu tối thiểu 3 năm làm việc đối với ứng viên có kinh nghiệm.
Ưu tiên:
- Đã tham gia các dự án thực tế tại các công ty
- Tốt nghiệp nghành data science, có kiến thức tốt về thuật toán và giải thuật và kỹ năng phân tích data tốt
- Khả năng làm việc độc lập tốt: xác định vấn đề, giải quyết vấn đề, khả năng chịu áp lực
- Kỹ năng làm việc nhóm tốt: kỹ năng giao tiếp, trình bày, thuyết phục,…
- Sôi nổi, nhiệt tình, đam mê công việc
- Background về Banking Business
- Có khả năng đọc hiểu tiếng anh tốt
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MB Bank là ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam, là một doanh nghiệp trực thuộc Bộ Quốc phòng. MB Bank được thành lập vào ngày 04 tháng 11 năm 1994, với số vốn điều lệ ban đầu lúc mới thành lập chỉ 20 tỷ đồng cùng với 25 cán bộ nhân viên.
Trải qua gần 25 năm xây dựng và trưởng thành, MB ngày càng phát triển lớn mạnh, trở thành một tập đoàn tài chính đa năng với ngân hàng mẹ MB tại Việt Nam & nước ngoài (Lào, Campuchia) và các công ty thành viên (trong lĩnh vực chứng khoán, bảo hiểm, tài chính tiêu dùng, quản lý quỹ, quản lý tài sản, bảo hiểm nhân thọ). Với các mặt hoạt động kinh doanh hiệu quả, MB đã khẳng định được thương hiệu, uy tín trong ngành dịch vụ tài chính tại Việt Nam. MB có các hoạt động dịch vụ và sản phẩm đa dạng trên nền tảng quản trị rủi ro vượt trội, hạ tầng CNTT hiện đại, phát triển mạnh mẽ mở rộng hoạt động trên các phân khúc thị trường mới bên cạnh thị trường truyền thống của một NHTM. Sau hơn 25 năm xây dựng và trưởng thành, hiện nay MB được đánh giá là một định chế tài chính vững vàng, tin cậy, phát triển an toàn bền vững, có uy tín cao.
Chính sách bảo hiểm
- Bảo hiểm nhóm cho nhân viên MB Bank
- Bảo hiểm nhân thọ MB Ageas Life
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch
- Team Building
- Thể dục thể thao
Lịch sử thành lập
- Vào ngày 04 tháng 11 năm 1994, Ngân hàng TMCP Quân Đội (MB) chính thức khai trương với 25 cán bộ nhân viên và vốn điều lệ ban đầu là 20 tỷ đồng.
- Năm 2000, MB thành lập Công ty TNHH Chứng khoán Thăng Long (nay là Công ty CP Chứng khoán Ngân hàng TMCP Quân Đội MBS) và Công ty Quản lý nợ và Khai thác tài sản Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBAMC).
- Năm 2003, MB triển khai cải tổ toàn diện về hệ thống và nhân lực
- Năm 2004, trở thành ngân hàng đầu tiên phát hành cổ phần thông qua đấu giá ra công chúng với tổng mệnh giá là 20 tỷ đồng.
- MB tiếp tục đạt những bước phát triển quan trọng như ký kết thỏa thuận ba bên với Vietcombank và tập đoàn viễn thông quân đội Viettel về việc thanh toán cước viễn thông của Viettel, đạt thỏa thuận hợp tác với Citibank, thành lập công ty quản lý quỹ Đầu tư chứng khoán Hà Nội HFM (nay là Công ty CP Quản lý quỹ Đầu tư Ngân hàng Quân Đội MB Capital), triển khai thành công dự án hiện đại hóa công nghệ thông tin CoreT24 của tập đoàn Temenos (Thụy Sĩ).
- Năm 2008, MB tái cơ cấu tổ chức và tập đoàn viễn thông quân đội Viettel chính thức trở thành cổ đông chiến lược.
- Năm 2009, MB ra mắt Trung tâm Dịch vụ Khách hàng 247
- Nawm 2010, khai trương chi nhánh đầu tiên tại nước ngoài tại Lào
- Ngày 1/11/2011, MB thực hiện thành công việc niêm yết cổ phiếu trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HSX), khai trương chi nhánh thứ hai tại nước ngoài tại Campuchia trong cùng năm.
- Năm 2019, MB nâng cấp thành công hệ thống CoreT24 từ R5 lên R10 và ra mắt logo và bộ nhận diện thương hiệu mới.
- Năm 2020, MB được vinh danh là "Ngân hàng Tiêu biểu Việt Nam"
- Năm 2021, nhận giải thưởng "Nơi làm việc tốt nhất Châu Á"
Mission
Vì sự phát triển của đất nước, vì lợi ích của khách hàng
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.
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.
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.
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.