Tweet
Facebook
Copy Link
Responsibilities
- Collaborate with tech consultants and business analysts to shape the product backlog and influence sprint content
- Ensure solutions align with official corporate security policies, standards and best practices
- Lead research and Proof of Concept (PoC) activities for adopting new technologies
- Clearly communicate the technical risks and benefits of solutions, making well-informed decisions
- Oversee solution development and share codebase responsibilities with the development lead
- Provide thought leadership, spearheading brainstorming sessions to craft potential solutions for identified business needs
- Meticulously review integration points, ensuring all are analyzed and documented
- Over 10 years of experience in software engineering, specializing in data and analytics
- Strong practical expertise in Python and Spark, with at least 5 years of Python and 3-4 years of Spark experience
- Demonstrated ability to implement AI and machine learning solutions, including model development and deployment
- Proficiency in big data technologies and cloud services, particularly with AWS, Hadoop and Spark
- Experience with CI/CD tools such as Jenkins and Airflow, and familiarity with container orchestration using Kubernetes
- Fluency in both written and spoken English (B2)
- Knowledge of the retail domain, especially in areas like pricing, demand forecasting and recommendations, is preferred
- By choosing EPAM Vietnam, you're getting a job at a Vietnam Best Workplace™ certified company (2022-23 and 2023-24)
- You'll work with the latest and most advanced technologies on exciting global projects with a supportive multicultural team where your voice matters
- We prioritize a healthy work-life balance with a flexible hybrid working model and generous annual leave of up to 19 days
- We offer a transparent career path and an individual roadmap to engineer your future & accelerate your journey
- At EPAM, you can find vast opportunities for self-development: access to over 25,000 online courses and libraries from industry leaders, English classes, mentoring programs, partial grants of certification, and experience exchange with colleagues around the world. You will learn, contribute, and grow with us
- EPAM Systems Inc. (EPAM) is a leading digital transformation services and product engineering company. Since 1993, we have used our software engineering expertise to become a leading global provider of digital engineering, cloud and AI-enabled transformation services, as well as a leading business and experience consulting partner for global enterprises and ambitious startups. Added to the S&P 500 and the Forbes Global 2000 in 2021 and recognized by Glassdoor as a Best Workplace in 2023 and 2024, our multidisciplinary teams of 52,650+ employees serve customers in 55 countries and regions, across six continents (*Data as of Q2 2024).
- Established in 2019, EPAM Vietnam has about 150 employees and is still expanding rapidly. We offer a multicultural environment where our tech talents can proactively develop world-class solutions directly with international clients. We adopt a global growth strategy, thinking and acting like start-ups, working in multi-disciplinary teams, and delivering results. You’ll find the interesting challenges typically dealt with at a start-up, yet you’ll be in a highly professional corporate setting.
How We Hire
- Here, we summarize the typical journey to finding a job within EPAM.
- Apply and tell us about yourself!
- Go through some standard interviews:
- - General interview with a recruiter
- - Technical interview with our technology experts
- - Manager interview or Offer interview with a hiring manager
- Get ready to join the team!
- Not sure if you meet all the requirements? No problem. Let’s talk anyway and find out more!
- It takes 1 min of application to start the journey with us. Apply now!
Thành lập vào năm 1993, tận dụng lợi thế về chuyên môn kỹ thuật phần mềm, EPAM Systems, Inc. (NYSE: EPAM) đã vươn lên trở thành công ty phát triển sản phẩm, lập trình nền tảng kỹ thuật số và cơ quan thiết kế và lập trình sản phẩm hàng đầu thế giới. Thông qua 'DNA Lập trình' và chiến lược sáng tạo, khả năng tư vấn và thiết kế, EPAM hợp tác với khách hàng của mình để cung cấp các giải pháp tân tiến, biến những thách thức kinh doanh phức tạp thành kết quả kinh doanh thực tế. Các chi nhánh toàn cầu của EPAM phục vụ khách hàng tại hơn 35 quốc gia trên khắp Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á và Úc.
Công ty TNHH Hệ thống EPAM (Việt Nam) mang đến một môi trường đa văn hóa, nơi các tài năng công nghệ của chúng tôi có thể chủ động phát triển các giải pháp đẳng cấp thế giới trực tiếp với các khách hàng quốc tế. Điều này được hỗ trợ bởi sự phát triển bền vững của nhân viên, thông qua chuyên môn nghiệp vụ và nâng cao kỹ năng mềm với các giải pháp học tập nội bộ và nguồn giáo dục bên ngoài.
Chính sách bảo hiểm
- Bảo hiểm chăm sóc sức khỏe cao cấp cho nhân viên và 2 người nhà của họ
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch
- Teambuilding
- Party
- Thể thao
Lịch sử thành lập
- Năm 1993, Arkadiy Dobkin và Leo Lozner thành lập EPAM, một công ty dịch vụ kỹ thuật phần mềm toàn cầu, tại New Jersey , Hoa Kỳ và Minsk, Belarus .
- Năm 2004, EPAM mua lại Fathom Technology, một công ty dịch vụ phát triển phần mềm có trụ sở tại Budapest , Hungary, mở rộng các dịch vụ ra nước ngoài của mình ngoài Bắc Mỹ.
- Năm 2006, EPAM đã nhận được khoản đầu tư vốn cổ phần từ Siguler Guff để tài trợ cho các kế hoạch tăng trưởng cạnh tranh của mình.
- Vào cuối năm 2012, EPAM đã thực hiện hai vụ mua lại – Thoughtcorp, công ty đã mở rộng các dịch vụ của mình trong Agile, kinh doanh thông minh và di động, và Empathy Lab, công ty đã thiết lập một phương pháp tương tác kỹ thuật số tập trung vào trải nghiệm của khách hàng, thiết kế và Thương mại điện tử.
- Năm 2018, EPAM đã thực hiện hai vụ mua lại để mở rộng các dịch vụ của mình: Continuum (nay là EPAM Continuum) và TH_NK để bổ sung khả năng tư vấn và phát triển các phương pháp thiết kế dịch vụ và kỹ thuật số của mình.
- Vào tháng 8 năm 2021, EPAM đã mở rộng sự hiện diện của mình ở Châu Mỹ Latinh thông qua việc mua lại S4N có trụ sở tại Colombia, một công ty dịch vụ phát triển phần mềm chuyên thiết kế và phát triển các sản phẩm phần mềm hiện đại và nền tảng doanh nghiệp.
- Vào năm 2022, EPAM đã công bố một số thương vụ mua lại và đầu tư chiến lược, bao gồm phần lớn cổ phần trong công ty phần mềm Contino của Hoa Kỳ và một phần cổ phần thiểu số trong công ty phân tích dữ liệu dựa trên AI của Vương quốc Anh, Noodle.io.
Mission
“Sứ mệnh của EPAM là giúp các đối tác của mình tạo ra những trải nghiệm số đặc biệt cho khách hàng của họ.”
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Machine learning Engineerr là gì?
Machine Learning Engineer là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và khoa học máy tính, chuyên về việc phát triển và triển khai các hệ thống thông minh và các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư máy học sử dụng các thuật toán và phương pháp máy học để xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại, và tối ưu hóa dữ liệu. Họ làm việc trên nhiều lĩnh vực, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến thị giác máy tính và tự động hóa. Bên cạnh đó, những vị trí như Kỹ sư sửa chữa máy, Nhân viên vận hành máy cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
Mô tả công việc của vị trí Machine Learning Engineer
Tạo và triển khai các mô hình máy học
Các kỹ sư máy học phát triển các mô hình bằng nhiều thuật toán và kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như học có giám sát, học tập không giám sát, và học kĩ càng, để dự đoán kết quả hoặc phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Làm việc chặt chẽ với nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và các bên liên quan khác để đảm bảo tích hợp liền mạch và triển khai hiệu quả các mô hình máy học trong các ứng dụng khác nhau.
Tiền xử lý dữ liệu và các tính năng kỹ thuật
Các kỹ sư xử lý trước dữ liệu thô để làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng thích hợp cho các thuật toán máy học. Họ cũng tiến hành kỹ thuật tính năng để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu.
Đánh giá và tối ưu hóa các mô hình
Các kỹ sư máy học đánh giá hiệu suất của các mô hình của họ bằng cách sử dụng các số liệu như độ chính xác, độ chính xác và khả năng thu hồi. Họ tối ưu hóa các mô hình bằng cách tinh chỉnh các siêu tham số, sử dụng các kỹ thuật như xác thực chéo và tìm kiếm dạng lưới.
Mở rộng quy mô và triển khai các mô hình máy học
Các kỹ sư đảm bảo rằng các mô hình có thể xử lý dữ liệu quy mô lớn và dễ dàng tích hợp vào môi trường sản xuất. Họ thường sử dụng nền tảng đám mây, công nghệ vùng chứa và API để triển khai và quản lý các mô hình.
Machine learning Engineerr có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
130 - 325 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Machine learning Engineerr
Tìm hiểu cách trở thành Machine learning Engineerr, 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 Machine learning Engineerr?
Yêu cầu tuyển dụng của Machine Learning Engineer
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Kỹ sư máy học 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
-
Kiến thức chuyên môn: Cử nhân về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Một số vị trí có thể yêu cầu bằng thạc sĩ hoặc thậm chí bằng tiến sĩ, đặc biệt là trong các vai trò tập trung vào nghiên cứu. Có được kiến thức về các thư viện và khuôn khổ máy học, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learning.
-
Kiến thức về Machine Learning: Ứng viên nên có kiến thức cơ bản về các khái niệm, các thuật toán và phương pháp trong Machine Learning. Điều này bao gồm hiểu biết về học máy giám sát và học máy không giám sát, cũng như khả năng đánh giá và cải tiến các mô hình Machine Learning.
-
Chứng chỉ chuyên ngành: Có các chứng chỉ nhà phát triển TensorFlow của Google, Cộng tác viên kỹ sư Azure AI của Microsoft hoặc Chuyên gia về máy học của AWS, để thể hiện kiến thức chuyên môn và cam kết của bạn đối với lĩnh vực này.
-
Kiến thức về dữ liệu: Kỹ sư máy học dự kiến sẽ có nhiều năng lực giống như Nhà khoa học dữ liệu, bao gồm lập mô hình dữ liệu, thành thạo kỹ thuật với các ngôn ngữ lập trình như Python và Java cũng như hiểu cách đánh giá các thuật toán, toán học và mô hình dự đoán.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng phân tích vấn đề tốt: Các kỹ sư máy học thường phải đối mặt với những thách thức phức tạp đòi hỏi các giải pháp sáng tạo. Một kỹ sư thành công phải có kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề xuất sắc để xác định các mẫu trong dữ liệu, hiểu cấu trúc cơ bản của vấn đề và phát triển các chiến lược hiệu quả để giải quyết chúng.
-
Giao tiếp và hợp tác hiệu quả: Các kỹ sư máy học thường làm việc trong các nhóm đa ngành, cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu. Kỹ năng cộng tác và giao tiếp mạnh mẽ là điều cần thiết để truyền đạt hiệu quả các ý tưởng và khái niệm phức tạp cho các thành viên trong nhóm với các cấp độ chuyên môn kỹ thuật khác nhau.
-
Chú ý đến chi tiết và chất lượng: Việc phát triển các mô hình học máy hiệu quả đòi hỏi độ chính xác cao và chú ý đến từng chi tiết. Một kỹ sư thành công phải kỹ lưỡng trong công việc của họ, đảm bảo rằng các mô hình của họ chính xác, hiệu quả và đáng tin cậy.
-
Kỹ năng làm việc với data: Dữ liệu dạng số đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trong xã hội hiện đại. Do đó, kỹ năng làm việc với dữ liệu, đặc biệt là các dữ liệu khổng lồ (big data) rất quan trọng nếu bạn muốn phát triển trong nghề Kỹ sư máy học.
Yêu cầu khác
-
Kinh nghiệm với deep learning framework
Để tự giải quyết cho mình các vấn đề bằng Machine Learning, giờ là lúc bạn cần tới sức mạnh của Framework. Bản thân các ML framework cũng như framework trong các lĩnh vực khác, bản thân nó hỗ trợ rất nhiều công cụ, thư viện để làm việc nhanh chóng, thuận tiện và an toàn hơn.
-
Sử dụng thông thạo công cụ trong Machine learning
Kỹ sư máy học không chỉ phải có kiến thức về cách viết mã và phát triển bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C ++, nhiều kỹ sư học máy cũng thấy hữu ích khi sử dụng thành thạo các công cụ và tài nguyên sau: TensorFlow, Spark và Hadoop, R Programming, Apache Kafka, Amazon Machine Learning,....
Lộ trình thăng tiến của Machine Learning Engineer
Lộ trình thăng tiến của Kỹ sư máy học 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 Machine Learning
Mức lương: 4 - 8 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Machine Learning là một công việc thực tập trong lĩnh vực Học Máy, một phần quan trọng của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI). Người làm Intern Machine Learning thường là sinh viên hoặc người mới bắt đầu trong lĩnh vực này, họ tham gia vào các dự án để học hỏi và áp dụng các thuật toán máy học để giải quyết các vấn đề thực tế.
>> Đánh giá: Công việc của một Intern Machine Learning yêu cầu khả năng học hỏi liên tục, bởi vì lĩnh vực này luôn thay đổi nhanh chóng. Interns cần phải tự học và nghiên cứu các tiến bộ mới trong Machine Learning để cải thiện kỹ năng của họ.
Đọc thêm: Việc làm Intern Machine Learning tuyển dụng
2. Kỹ sư máy học
Mức lương: 10 - 25 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 2 - 6 năm
Kỹ sư máy học là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và khoa học máy tính, chuyên về việc phát triển và triển khai các hệ thống thông minh và các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư máy học sử dụng các thuật toán và phương pháp máy học để xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại, và tối ưu hóa dữ liệu. Họ làm việc trên nhiều lĩnh vực, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến thị giác máy tính và tự động hóa.
>> Đánh giá: Machine Learning là một lĩnh vực tương đối mới. Vẫn còn nhiều giải pháp, công cụ, thuật toán và ứng dụng đang chờ được tạo ra và khám phá. Tương tự như kỹ sư phần mềm, kỹ sư máy học về bản chất phải coi trọng việc học. Và điều cần thiết là sử dụng các khóa học, blog, hướng dẫn và podcast để luôn dẫn đầu trong một lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng.
Đọc thêm: Việc làm Kỹ sư máy học mới cập nhật
5 bước giúp Machine Learning Engineer thăng tiến nhanh trong trong công việc
Tò mò và không ngừng học hỏi
Lĩnh vực học máy không ngừng phát triển với các kỹ thuật, công cụ mới và các phương pháp hay nhất thường xuyên xuất hiện. Một kỹ sư máy học thành công phải sở hữu trí tò mò bẩm sinh và mong muốn học hỏi không ngừng. Điều này bao gồm cập nhật những nghiên cứu mới nhất, tham dự các hội nghị và hội thảo, đồng thời tham gia vào các cộng đồng trực tuyến nơi họ có thể học hỏi và cộng tác với các chuyên gia khác.
Rèn luyện khả năng thích ứng linh hoạt
Các dự án học máy thường yêu cầu các kỹ sư thích ứng với các công nghệ, công cụ và phương pháp mới. Một kỹ sư thành công phải có khả năng thích ứng và linh hoạt, sẵn sàng học các kỹ năng mới và xoay chuyển cách tiếp cận của họ khi cần thiết. Sự linh hoạt này cho phép họ luôn dẫn đầu và duy trì sự phù hợp trong thế giới AI có nhịp độ nhanh.
Chuyên môn lập trình và kỹ thuật phần mềm
Các kỹ sư máy học phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc Java, vì những ngôn ngữ này thường được sử dụng để phát triển các mô hình học máy. Ngoài ra, họ phải thành thạo các nguyên tắc công nghệ phần mềm, bao gồm kiểm soát phiên bản, thử nghiệm và tối ưu hóa mã. Kiến thức này cho phép họ tạo mã hiệu quả, có thể mở rộng và có thể bảo trì, có thể tích hợp liền mạch vào môi trường sản xuất.
Kết nối với các chuyên gia
Kết nối với các chuyên gia trong ngành bằng cách tham dự các sự kiện, tham gia cộng đồng trực tuyến và kết nối với đồng nghiệp trên các nền tảng như LinkedIn. Mạng có thể giúp bạn khám phá các cơ hội việc làm và học hỏi từ những người khác trong lĩnh vực này.
Tăng năng suất lao động
Tăng năng suất làm việc là yếu tố quan trọng giúp bạn thăng tiến trong sự nghiệp. Nếu bạn muốn lên một nhà lãnh đạo, tăng năng suất doanh nghiệp có thể giúp cải thiện kết quả kinh doanh và giúp doanh nghiệp đón đầu, dự báo những thăng trầm trong kinh doanh tốt hơn các doanh nghiệp khác. Dù bạn là ai, năng suất làm việc là vấn đề hàng đầu bạn cần quan tâm nếu muốn đạt được những mục tiêu dài hạn trong công việc và cuộc sống.
Đọc thêm: