Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- 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
Our vision at VPBank is to revolutionize our capabilities with AI, cementing our place among Vietnam's top three banks and the top 100 in Asia. Within the Enterprise Data and Analytics (EDA) Division, a high-energy team of experts is on a mission to bring advanced AI and machine learning to the core of our operations. By leveraging cutting-edge AI, we aim to deliver predictive insights, automate processes, enhance customer experiences, and drive smart decision-making across all functions.
As an AI Engineer, you will be instrumental in building and deploying AI models and solutions that transform data into a strategic asset. Working closely with Business Units and EDA teams, you’ll help shape the future of intelligent banking at VPBank.
Key responsibilities:
- Support the management and provide direction for the Data Science department (with potential to lead a small team) in applying advanced analytics, data science techniques, AI solutions, and large language models (LLMs) to uncover customer behaviors and solve business and operational challenges.
- Work directly with the Head of the Data Science Department to provide guidance on advanced analytics, predictive modeling, and AI solutions within the bank's operations.
- Proactively propose, execute, and lead analytics projects to support business units
- Apply data science and analytics techniques to get insights so as to help business to solve real business problems
- Extract insights from customer behaviors using a variety of data mining techniques
- Develop machine learning/AI models to help business units in various problems including customer churn, cross-selling products to existing customer, etc. and develop AI solutions to deliver AI products for supporting operational activities effectively, e.g. smart document, CV Parsing, chat bot, call bot, VirtualQC, GenAI, etc.
- Coach & train team members
- Automate analytics process
Yêu Cầu Công Việc
Who We're Looking For:
- A Bachelor’s degree in Mathematics, Statistics, Engineering, Computer Science, or another quantitative discipline, or a related field
- A minimum of 4-6 years of solid experience in advanced analytics and data science
- Strong understanding and practical experience with advanced analytical concepts and statistical techniques, including hypothesis development, complex data analysis, and deriving actionable insights, with a focus on Natural Language Processing (NLP) and Generative AI applications.
- Deep knowledge of statistical and predictive modeling, with hands-on experience applying machine learning algorithms, particularly in deep learning and NLP domains. Proficiency in using techniques like neural networks, transformers, and recurrent networks for tasks such as text classification, sentiment analysis, entity recognition, and language generation.
- Experience with cloud technologies and MLOps
- Expertise in data mining and predictive modeling techniques, with a particular focus on extracting meaningful insights from large-scale unstructured datasets (e.g., text, audio, or image data) and leveraging those insights for innovative Generative AI applications (e.g., text generation, summarization, machine translation).
- Proficiency with deep learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, or similar, with experience in training, fine-tuning, and deploying NLP models like GPT, BERT, or custom generative models to solve complex business problems.
- Experience with business intelligence (BI) tools (e.g., Tableau, Power BI, etc.) and data management practices is preferred, including the ability to integrate AI-generated insights into BI dashboards and reports to facilitate data-driven decision-making.
- A problem-solving mindset with a commitment to self-directed learning
- Leadership and management skills are a plus
What We Offer:
- An attractive compensation package, including a competitive salary and bonuses based on performance (15-18 month package).
- Holiday and New Year bonuses in accordance with banking policies.
- Access to preferential loan options based on the bank’s policies.
- Generous leave policy based on job rank, with 12-18 paid leave days per year.
- Mandatory insurance in compliance with labor laws, along with VPBank care insurance tailored to employee rank and tenure.
- Opportunities to participate in training courses aligned with the training framework for each position.
- Working hours: Monday to Friday, with Saturday mornings off (two Saturday mornings per month).
- A dynamic and friendly work environment offering numerous opportunities for training, learning, and professional development, along with engaging cultural activities such as sports events, talent showcases, and team-building activities.
Địa điểm làm việc
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) được thành lập ngày 12 tháng 8 năm 1993, là một trong những ngân hàng thương mại cổ phần có lịch sử lâu đời ở Việt Nam. Sau 28 năm hoạt động, VPBank đã phát triển mạng lưới lên 233 chi nhánh/phòng giao dịch với đội ngũ gần 25.000 cán bộ nhân viên tại thời điểm ngày 30 tháng 6 năm 2021. Hết năm 2020, tổng thu nhập hoạt động của VPBank đạt 39.000 tỷ đồng. Lợi nhuận trước thuế của VPBank năm 2020 đạt mức 13.019 tỷ đồng, hoàn thành 127,5% kế hoạch và tăng 26,1% so với năm 2019, xếp thứ 4 trong các ngân hàng tại Việt Nam. Năm 2023 VPBank đạt lợi nhuận đạt 24.000 tỷ đồng.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng BHXH, BHYT, BHTN theo Luật lao động
- Được hưởng Bảo hiểm VPBank care
Các hoạt động ngoại khóa
- Team Building
- Du lịch hàng năm
- Câu lạc bộ: thiện nguyện, nhiếp ảnh VP Zòm…
Lịch sử thành lập
- Ngày 12/08/1993, Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) được thành lập.
- Hết năm 2019, tổng thu nhập hoạt động đạt 36.356 tỷ đồng, tăng 20,3% so với cùng kỳ. Lợi nhuận trước thuế đạt mức cao nhất trong lịch sử 10.324 tỷ đồng, vượt 9% kế hoạch và tăng 12,3% so với năm 2018.
- Ngày 19/1/2021, VPBank 5 năm liên tiếp nằm trong top 50 công ty kinh doanh hiệu quả nhất Việt Nam
- Ngày 27/1/2021, củng cố nền tảng, sẵn sàng sức bật cho 2022
- Ngày 17/2/2022, giá trị thương hiệu VPBank đạt gần 900 triệu USD, tăng 38 bậc trong BXH 500 ngân hàng giá trị nhất toàn cầu
- Ngày 4/4/2022, VPBank tái định vị thương hiệu, tuyến bố sứ mệnh mới “Vì một Việt Nam thịnh vượng”
- Ngày 20/4/2022 VPBank trên đà bứt phá, tăng trưởng mạnh về quy mô và lợi nhuận trong quý 1
- Ngày 1/5/2022, VPBank và SMBC ký MoU về hợp tác kinh doanh trong chuyến thăm của Thủ tướng Nhật Bản đến Việt Nam
Mission
Tiên phong đổi mới, nâng tầm chất lượng dịch vụ tài chính vượt trội cho khách hàng và đối tác, phát triển hiệu quả mang lại các giá trị thịnh vượng bền vững cho cổ đông, cộng đồng và xã hội.
Review VPBANK
Ot có trả lương theo quy định. Ot không quá nhiều.
Môi trường làm việc năng động, nhiều hoạt động nội bộ (ID)
Môi trường làm việc có nhiều cơ hội phát triển(IT)
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của AI Engineer là gì?
AI Engineer tiếng Việt là Kỹ sư AI, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo - là những người có trình độ cao, chịu trách nhiệm phát triển, lập trình và đào tạo mạng lưới thuật toán phức tạp tạo nên AI để chúng có thể hoạt động giống như não người. Vai trò này đòi hỏi kiến thức chuyên môn tổng hợp về phát triển phần mềm, lập trình, khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu.
Mô tả công việc của AI Engineer
Phát triển và triển khai mô hình AI
AI Engineer chịu trách nhiệm thiết kế và phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo, từ việc chọn lựa các thuật toán học máy phù hợp cho đến việc xây dựng và triển khai các mô hình học sâu phức tạp. Công việc này đòi hỏi kỹ năng trong việc áp dụng các phương pháp học máy như hồi quy, phân loại, clustering và học sâu để giải quyết các bài toán cụ thể. AI Engineer cần đảm bảo rằng các mô hình không chỉ đạt được hiệu suất tối ưu trên tập dữ liệu huấn luyện mà còn có khả năng tổng quát tốt khi áp dụng vào các tình huống thực tế. Họ cũng cần phải tối ưu hóa mô hình để giảm thiểu chi phí tính toán và thời gian phản hồi trong môi trường sản xuất.
Phân tích và xử lý dữ liệu
Một phần quan trọng của công việc là thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để sử dụng trong đào tạo và kiểm tra các mô hình AI. AI Engineer cần có khả năng xử lý dữ liệu lớn, sử dụng các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện. Họ cần phải thực hiện các bước tiền xử lý như loại bỏ dữ liệu bị thiếu, xử lý dữ liệu không đồng nhất và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào là chính xác và phù hợp.
Đánh giá hiệu suất và tinh chỉnh mô hình
Sau khi các mô hình AI được phát triển, AI Engineer phải thực hiện các đánh giá hiệu suất để đo lường chất lượng của các mô hình bằng các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và F1-score. Họ cần phân tích kết quả từ các thử nghiệm và điều chỉnh các tham số của mô hình để cải thiện hiệu suất. Việc tinh chỉnh mô hình có thể bao gồm việc thử nghiệm với các phương pháp huấn luyện khác nhau, điều chỉnh cấu trúc của mô hình, và thử nghiệm các kỹ thuật giảm thiểu quá khớp. AI Engineer cũng cần theo dõi hiệu suất mô hình trong môi trường sản xuất và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để duy trì và nâng cao hiệu suất.
Tích hợp và triển khai giải pháp
Khi các mô hình AI đã được phát triển và kiểm tra, AI Engineer sẽ làm việc để tích hợp chúng vào các hệ thống và ứng dụng hiện tại của tổ chức. Điều này yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ với các kỹ sư phần mềm khác để đảm bảo rằng các mô hình hoạt động trơn tru trong môi trường sản xuất và có thể được truy cập qua các API hoặc giao diện người dùng. AI Engineer cần phải giải quyết các vấn đề liên quan đến hiệu suất và khả năng mở rộng, cũng như đảm bảo rằng các mô hình AI không gây ra các vấn đề về bảo mật và bảo mật dữ liệu.
Nghiên cứu và cập nhật công nghệ
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, với nhiều công nghệ và phương pháp mới liên tục xuất hiện. AI Engineer cần phải duy trì sự cập nhật với các xu hướng và phát triển mới nhất trong ngành AI bằng cách đọc các bài báo khoa học, tham gia các hội thảo và khóa học, và nghiên cứu các công nghệ mới. Họ cần phải áp dụng các phương pháp và công cụ tiên tiến để cải thiện các giải pháp hiện tại và phát triển các sáng kiến mới. Việc này không chỉ giúp AI Engineer duy trì sự cạnh tranh trong nghề mà còn tạo điều kiện để họ đóng góp những ý tưởng đổi mới cho tổ chức.
AI Engineer có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
195 - 260 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp AI Engineer
Tìm hiểu cách trở thành AI Engineer, 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 AI Engineer?
Yêu cầu tuyển dụng của AI Engineer
Yêu cầu về bằng cấp và kiến thức
- Bằng cấp: Ứng viên cần có bằng cử nhân hoặc cao hơn trong các lĩnh vực liên quan như Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính, Toán học, hoặc Kỹ thuật Điện tử. Các bằng cấp này cung cấp nền tảng lý thuyết và kỹ thuật vững chắc, đồng thời giúp ứng viên phát triển các kỹ năng phân tích và lập trình cần thiết cho công việc.
- Kiến thức chuyên môn: Để thực hiện vai trò AI Engineer hiệu quả, ứng viên cần có kiến thức vững vàng về các thuật toán học máy và học sâu. Kiến thức về các phương pháp học máy không giám sát và học tăng cường cũng là điều cần thiết, tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án. Thêm vào đó, việc hiểu biết về các công nghệ xử lý dữ liệu và khai thác dữ liệu như khai thác dữ liệu lớn (big data) và phân tích dữ liệu (data mining) giúp ứng viên có khả năng làm việc hiệu quả với dữ liệu đa dạng và phức tạp.
Yêu cầu về kỹ năng
- Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là cốt lõi trong công việc của một AI Engineer. Ứng viên cần thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình chính được ưa chuộng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ vào các thư viện mạnh mẽ hỗ trợ các mô hình học máy và học sâu. Sự thành thạo trong việc viết mã hiệu quả, có tổ chức và dễ bảo trì không chỉ giúp xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ mà còn tạo điều kiện cho việc triển khai và tích hợp các giải pháp AI vào hệ thống hiện có.
- Kỹ năng phân tích dữ liệu: Khả năng phân tích và xử lý dữ liệu là một yếu tố then chốt. Ứng viên cần có kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu, loại bỏ dữ liệu bị thiếu, và chuẩn hóa dữ liệu. Kỹ năng phân tích dữ liệu không chỉ giúp hiểu và chuẩn bị dữ liệu cho việc huấn luyện mô hình mà còn là công cụ quan trọng trong việc khai thác thông tin và xu hướng từ dữ liệu, giúp các mô hình AI hoạt động hiệu quả hơn.
- Kỹ năng tinh chỉnh mô hình: Sau khi phát triển các mô hình AI, việc đánh giá và tinh chỉnh mô hình để đạt hiệu suất tối ưu là rất quan trọng. Ứng viên cần có khả năng thực hiện các phương pháp đánh giá mô hình, và phân tích các chỉ số hiệu suất như độ chính xác, độ nhạy, và F1-score. Kỹ năng tinh chỉnh mô hình bao gồm việc điều chỉnh các tham số, áp dụng các kỹ thuật và thử nghiệm các cấu trúc mô hình khác nhau để cải thiện hiệu suất.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề: AI Engineer cần có kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ, đặc biệt trong việc xử lý các thách thức kỹ thuật và giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình phát triển và triển khai mô hình. Khả năng phân tích và xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề, cùng với việc phát triển và thử nghiệm các giải pháp sáng tạo là rất quan trọng. Kỹ năng này không chỉ giúp ứng viên giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp mà còn giúp đảm bảo rằng các giải pháp AI hoạt động hiệu quả trong các điều kiện thực tế.
Các yêu cầu khác
Tinh thần học hỏi: Ngành trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, do đó, ứng viên cần có tinh thần học hỏi liên tục và sự ham mê nghiên cứu. Khả năng cập nhật các xu hướng và công nghệ mới là cần thiết để duy trì sự cạnh tranh trong ngành. Ứng viên nên thể hiện sự chủ động trong việc nghiên cứu và áp dụng các phương pháp mới nhất, tham gia vào các hội thảo và khóa học nâng cao để không ngừng cải thiện kỹ năng và kiến thức.
Lộ trình thăng tiến của AI Engineer
1. Intern AI Engineer
Mức lương: 6 - 10 triệu đồng/tháng
Kinh nghiệm làm việc: 0 - 1 năm
Vị trí Intern AI Engineer thường dành cho các sinh viên hoặc người mới tốt nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các nhiệm vụ chính của họ bao gồm hỗ trợ các kỹ sư AI trong việc phát triển và triển khai các mô hình học máy, phân tích dữ liệu và thực hiện các thử nghiệm để cải thiện hiệu suất của hệ thống. Intern AI Engineer có cơ hội học hỏi từ các chuyên gia trong ngành, tham gia vào các dự án thực tế và tích lũy kinh nghiệm quý báu trong môi trường làm việc chuyên nghiệp.
>> Đánh giá: Vị trí Intern AI Engineer là lựa chọn lý tưởng cho những người mới bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là sinh viên năm cuối hoặc người mới tốt nghiệp trong ngành công nghệ thông tin, toán học, hoặc các lĩnh vực liên quan. Ứng viên cần có nền tảng cơ bản về lập trình, sự ham học hỏi và khả năng làm việc nhóm. Kỹ năng giải quyết vấn đề, khả năng học hỏi nhanh chóng và sự chủ động trong công việc là những yếu tố quan trọng giúp intern thành công trong vai trò này.
2. AI Engineer
Mức lương: 20 - 40 triệu đồng/tháng
Kinh nghiệm làm việc: 2 - 5 năm
AI Engineer là người chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề thực tiễn. Họ làm việc với các thuật toán học máy, khai thác dữ liệu, và các công nghệ học sâu để xây dựng các mô hình AI hiệu quả. Công việc của một AI Engineer thường bao gồm việc phân tích yêu cầu của dự án, phát triển và kiểm tra các mô hình học máy, tối ưu hóa hiệu suất và tích hợp các giải pháp AI vào hệ thống hiện tại của tổ chức. Kỹ năng phân tích dữ liệu, lập trình và hiểu biết về các công nghệ AI là rất quan trọng để thành công trong vị trí này.
>> Đánh giá: AI Engineer cần có khả năng thiết kế và triển khai các mô hình AI phức tạp, đồng thời phải có kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng làm việc độc lập cũng như trong nhóm. Sự sáng tạo, khả năng tư duy logic và kinh nghiệm thực tiễn trong việc áp dụng công nghệ AI vào các bài toán cụ thể là rất quan trọng để thành công trong vai trò này.
>> Xem thêm:
Việc làm AI Engineer tuyển dụng
Việc làm Intern AI Engineer tuyển dụng
Việc làm Web Developer mới cập nhật
Việc làm Java Developer đang tuyển dụng