Tweet
Facebook
Copy Link
In this role, you will work at the forefront of artificial intelligence, focusing on building and enhancing solutions using Generative AI techniques. Your primary responsibilities will include developing Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, extracting insights from large datasets, and integrating AI capabilities into enterprise workflows. You will collaborate with cross-functional teams to deliver scalable AI solutions that transform business processes and generate actionable insights.
Key Accountabilities (1)
AI Development
- Design and implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems to improve document search, summarization, and knowledge retrieval.
- Fine-tune and deploy large language models (LLMs) for specific use cases, ensuring high performance and accuracy.
- Develop APIs for seamless integration of generative AI solutions into existing platforms.
Data Insights & Analytics
- Analyze large, complex datasets to uncover patterns and actionable insights using AI-powered tools.
- Build predictive models and algorithms to support data-driven decision-making.
- Collaborate with stakeholders to translate business challenges into AI solutions.
Solution Deployment
- Collaborate with engineering teams to ensure robust deployment of AI models in production environments.
- Optimize AI systems for scalability, performance, and cost-efficiency.
- Monitor and maintain AI models, addressing issues related to accuracy, drift, and user feedback.
Collaboration & Innovation
- Work closely with data scientists, software engineers, and domain experts to design and implement cutting-edge AI solutions.
- Stay updated on the latest advancements in generative AI and LLM technologies, recommending innovative approaches.
- Contribute to knowledge-sharing sessions and team growth in AI best practices.
Key Relationships - Internal Stakeholders
Teams within the Transformation Office and relevant departments in the Bank
Key Relationships - External Stakeholders
Partners providing professional services
Success Profile - Qualification and Experiences
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Science, AI, or a related field. PhD preferred.
- Proven experience with large language models (e.g., GPT, LLaMA) and related frameworks (e.g., Hugging Face, LangChain).
- Strong proficiency in Python and relevant libraries (e.g., PyTorch, TensorFlow).
- Hands-on experience with Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques.
- Expertise in natural language processing (NLP), deep learning, and data analytics.
- Familiarity with cloud platforms (e.g., AWS, Databricks) and containerization tools (e.g., Docker, Kubernetes).
- Excellent problem-solving and communication skills, with the ability to work collaboratively in a team environment.
- Experience with vector databases for knowledge retrieval.
- Knowledge of MLOps tools and best practices.
- Background in business intelligence or working with financial, banking, or enterprise datasets.
- Familiarity with building and deploying chatbot solutions and integrating them with APIs.
Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) là một ngân hàng thương mại cổ phần của Việt Nam, được thành lập năm 1993 với số vốn ban đầu 20 tỷ đồng. Sau 30 năm không ngừng phát triển đi lên, Techcombank đang có chỗ đứng vững chắc trong ngành Ngân hàng nói chung, và trong nền kinh tế Việt Nam nói riêng với doanh thu 27.000 tỷ đồng và hơn 10.000 nhân viên (năm 2020)
Chính sách bảo hiểm
- Đóng BHXH theo mức cơ bản
- Tham gia vào Techcombank Care với gói bảo hiểm Bảo Việt
Các hoạt động ngoại khóa
- Team building
- Du lịch hàng năm
- Thứ 7 năng động
- Party thường niên
Lịch sử thành lập
- Năm 1993: Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) được thành lập tại Hà Nội với vốn điều lệ 20 tỷ đồng
- Năm 1995: Tăng vốn điều lệ lên 51,495 tỷ đồng. Thành lập Chi nhánh Techcombank Hồ Chí Minh
- Năm 1996: Thành lập Chi nhánh Techcombank Thăng Long cùng Phòng Giao dịch Nguyễn Chí Thanh tại Hà Nội. Thành lập Phòng Giao dịch Thắng Lợi trực thuộc Techcombank Hồ Chí Minh.Tăng vốn điều lệ tiếp tục lên 70 tỷ đồng.
- Năm 1998: Trụ sở chính được chuyển sang Tòa nhà Techcombank, 15 Đào Duy Từ, Hà Nội. Thành lập Chi nhánh Techcombank Đà Nẵng tại Đà Nẵng.
- Năm 1999: Tăng Techcombank tăng vốn điều lệ lên 80,020 tỷ đồng. Khai trương Phòng giao dịch số 3 tại phố Khâm Thiên, Hà Nội.
- Năm 2000: Thành lập Phòng Giao dịch Thái Hà tại Hà Nội. Tăng vốn điều lệ lên: 102,345 tỷ đồng
- Năm 2002: Thành lập Chi nhánh Chương Dương, Chi nhánh Hoàn Kiếm tại Hà Nội và các chi nhánh tại Hải Phòng, Đà Nẵng, Thành phố Hồ Chí Minh. Tăng vốn điều lệ lên 104,435 tỷ đồng
- Năm 2003: Chính thức phát hành thẻ thanh toán F@stAccess-Connect 24 (hợp tác với Vietcombank) vào ngày 05/12/2003
- Năm 2004: Khai trương biểu tượng mới của Ngân hàng
- Năm 2005: Thành lập các chi nhánh cấp 1 tại: Lào Cai, Hưng Yên, Vĩnh Phúc, Bắc Ninh, T.P Nha Trang (tỉnh Khánh Hòa), Vũng Tàu..
- Năm 2006: Thẻ thanh toán quốc tế Techcombank Visa được ra mắt
- Năm 2007: Trở thành ngân hàng ngân hàng có mạng lưới giao dịch lớn thứ hai trong khối ngân hàng thương mại cổ phần với gần 130 chi nhánh và phòng giao dịch
- Năm 2008: Ra mắt thẻ tín dụng Techcombank Visa Credit
- Năm 2012: phát hành thẻ đồng thương hiệu Techcombank – Vietnam Airlines – Visa
- Năm 2018: Techcombank được niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh.
- Năm 2020: tổng tài sản doanh nghiệp ước tính đạt 439,6 nghìn tỷ đồng[10] với gần 11.882 nhân viên. Techcombank sở hữu 3 công ty con phụ trách các nhiệm vụ khác nhau bao gồm Công ty cổ phần Chứng khoán Kỹ thương, Công ty TNHH một thành viên Quản lý nợ, và Công ty TNHH Quản lý quỹ Kỹ thương.
Mission
Dẫn dắt hành trình số hóa của ngành tài chính, tạo động lực cho mỗi cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức phát triển bền vững và bứt phá thành công.
Review Techcombank
Đánh giá môi trường làm việc cho frontend tại TCB
HR techcombank được cái ép giá, và dìm lương ác lắm, không lương tháng 13, không chế độ gì cả.
Review khối IT của Techcombak
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Senior Data Analyst là gì?
Senior Data Analyst là một vị trí công việc cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Người nắm giữ vị trí này thường có nhiều kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu. Họ sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để hiểu dữ liệu, tìm ra thông tin hữu ích và xu hướng. Trong lĩnh vực này cơ hội việc làm với các công việc liên quan như Trưởng phòng Công nghệ Thông tin, Trưởng phòng phân tích dữ liệu cũng rất đa dạng.
Mô tả công việc của vị trí Senior Data Analyst
Xây dựng và quản lý các mô hình dữ liệu
Vai trò của Senior Data Analyst là rất quan trọng trong các tổ chức và doanh nghiệp hiện đại. Senior Data Analyst là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và hiểu các dữ liệu của tổ chức để đưa ra những thông tin quan trọng và chiến lược cho quyết định kinh doanh.
Làm việc với dữ liệu lớn
Họ có thể làm việc với dữ liệu lớn và sử dụng các công cụ và kỹ thuật phù hợp để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Họ tiến hành phân tích và xử lý dữ liệu. Vì dữ liệu thu thập về đang ở dạng thô, sẽ bảo gồm cả những dữ liệu không cần thiết. Quá trình xử lý dữ liệu sẽ cần đến các công cụ thống kê như SQL, SPSS, STATA. Kết quả sẽ cho ra con số thống kê cho từng câu hỏi.
Dự báo xu hướng
Qua các con số thống kế được trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, nhiệm vụ tiếp theo của Senior Data Analyst là đưa ra dự báo, nắm bắt các xu hướng trong tương lai. Các dự báo đưa ra càng thực tế càng có lợi cho doanh nghiệp và khách hàng. Bởi lẽ, các nhà phân tích dữ liệu dựa vào các dự đoán để đưa ra những phương án tối ưu nhất dành cho từng kết quả.
Hỗ trợ và hướng dẫn cấp dưới
Hỗ trợ các Junior Data Analyst trong việc phát triển phần mềm, chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm với các thành viên khác trong nhóm và tham gia vào các hoạt động cải tiến quy trình và phát triển công nghệ.
Senior Data Analyst có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
291 - 454 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Senior Data Analyst
Tìm hiểu cách trở thành Senior Data Analyst, 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 Senior Data Analyst?
Yêu cầu tuyển dụng của Senior Data Analyst
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Senior Data Analyst 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: Để trở thành một Senior Data Analyst, bạn cần có tối thiểu bằng đại học trong các lĩnh vực như công nghệ thông tin, toán ứng dụng, hệ thống thông tin, quản trị kinh doanh hoặc thống kê. Ngoài ra, Senior Data Analyst có bằng thạc sĩ trở lên trong lĩnh vực tương ứng sẽ được đánh giá cao hơn.
-
Trang bị kiến thức về HTML, CSS, JS: Là cần thiết cho bất cứ lập trình viên phát triển ứng dụng Web nào, và .NET Developer cũng không phải ngoại lệ. Các thư viện nâng cao khác như bootstrap hay jquery cũng là cần thiết.
-
Thành thạo SQL: Trong thực tế, SQL là ngôn ngữ chuẩn được sử dụng hầu hết cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS) như MySQL, MS Access, Oracle, Postgres và SQL Server… đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng thống kê: Kỹ năng thống kê được hiểu là quá trình thu thập, phân tích, khám phá những xu hướng, quy luật vận động, các mối quan hệ của những đối tượng nghiên cứu, .v.v.Trực quan hóa dữ liệu, trình bày các kết quả phân tích sao cho người dùng, người đọc, người xem dễ dàng hiểu được cũng là một phần quan trọng của thống kê.
-
Kỹ năng giao tiếp, trình bày: Không phải bất cứ ai cũng hiểu chính xác những con số thống kê từ kết quả nghiên cứu của chuyên viên phân tích dữ liệu Senior Data Analyst. Vì thế, Senior Data Analyst cần phải trình bày, giao tiếp tốt để giải thích kỹ các phát hiện mang tính hữu ích cho việc dự báo, đưa ra quyết định.
-
Kỹ năng tập trung cao: Do khối lượng dữ liệu là khổng lồ nên đòi hỏi chuyên viên phân tích phải có khả năng tập trung cao độ trong quá trình xử lý để tránh sai sót, dẫn đến kết quả đánh giá không chính xác.
-
Kỹ năng phân tích logic: Với cùng một lượng dữ liệu giống nhau, người có tư duy logic, sắp xếp tốt sẽ dễ dàng tìm ra ý nghĩa, insight ẩn sau đó.
Yêu cầu khác
-
Kinh nghiệm: Senior Data Analyst phải có tối thiểu 3 năm kinh nghiệm, kỹ năng phân tích thống kê và kinh nghiệm thực tế với phần mềm phân tích thống kê, đặc biệt là Excel. Kinh nghiệm làm việc với cơ sở dữ liệu lớn. Kinh nghiệm trong việc dự báo xu hướng, lập mô hình (modeling) và tạo báo cáo
Lộ trình thăng tiến của Senior Data Analyst
Lộ trình thăng tiến của Senior Data Analyst 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. Data Analyst Intern
Mức lương: 3 - 6 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Data analyst Intern là những nhân sự học việc tại bộ phận IT tùy theo sự sắp xếp của mỗi công ty. Họ chưa được gọi là nhân viên chính thức của doanh nghiệp, có nhiệm vụ hỗ trợ nhân viên Data analyst chính thức. Thông qua đó, thực tập sinh sẽ tích lũy thêm kiến thức về chuyên môn và kỹ năng làm việc thực tế mà không chắc trường lớp đã dạy.
>> Đánh giá: Dù chưa được xem là nhân viên chính thức của doanh nghiệp nhưng Data Analyst Intern bước đầu được tiếp xúc với các công việc cần thiết để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ sẽ tích lũy kiến thức chuyên môn và cả kinh nghiệm thực tế thông qua việc hỗ trợ nhân viên Data Analyst chính thức.
>> Đọc thêm: Việc làm Data Analyst Intern đang tuyển dụng
2. Data Analyst
Mức lương: 15 - 20 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 3 năm
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể.
>> Đánh giá: Hiện nay, nhu cầu về nhân lực trong ngành phân tích dữ liệu đang ngày càng tăng, đặc biệt là nhân lực có kỹ năng phân tích tốt. Sự thiếu hụt về nhân lực trong ngành này không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà là hầu hết các quốc gia trên thế giới. Dù data analyst là một trong những ngành khát nhân lực nhất hiện nay nhưng hiện tại vẫn còn trống rất nhiều vị trí đo kỹ năng chưa đủ đáp ứng. Đây chính là cơ hội cho bạn.
>> Đọc thêm: Việc làm Data Analyst đang tuyển dụng
3. Senior Data Analyst
Mức lương: 20 - 35 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 3 - 8 năm
Senior Data Analyst là một vị trí công việc cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Người nắm giữ vị trí này thường có nhiều kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu. Họ sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để hiểu dữ liệu, tìm ra thông tin hữu ích và xu hướng.
>> Đánh giá: Khi bạn có kinh nghiệm với tư cách là một Senior Data Analyst, bạn có thể có cơ hội để thăng tiến sự nghiệp của mình theo một vài hướng khác nhau. Tùy thuộc vào mục tiêu và sở thích của mình, bạn có thể tiến bộ trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, quản lý, tư vấn hoặc với nhiều vai trò dữ liệu chuyên biệt hơn.
>> Đọc thêm: Việc làm Senior Data Analyst đang tuyển dụng
5 bước giúp Senior Data Analyst thăng tiến nhanh trong trong công việc
Có tư duy logic
Đây là kỹ năng quan trọng nếu muốn trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu Senior Data Analyst. Khả năng tư duy đóng vai trò trong việc khai thác và phân tích dữ liệu hay tìm kiếm các lỗ hổng trong tệp dữ liệu. Qua đó, Senior Data Analyst mới có thể dễ dàng phân tích và diễn giải các biểu đồ, dữ liệu số đã phân tích một cách chính xác và thực tế.
Rèn luyện sự cẩn thận, tỉ mỉ
Với khối lượng dữ liệu thô khổng lồ, việc nắm chắt tổng thể và không bỏ sót bất kỳ thông tin nào là yêu cầu bắt buộc với Senior Data Analyst. Chỉ cần một sai sót nhỏ trong phân tích, báo cáo đều có thể ảnh hưởng tới hiệu quả vận hành của doanh nghiệp. Vì thế, kỹ năng cẩn thận, tỉ mỉ rất cần thiết để trở thành Data Analyst giỏi.
Có khả năng bảo mật dữ liệu
Đây là yêu cầu của bất kỳ doanh nghiệp nào khi làm việc. Các chuyên viên phân tích dữ liệu cần thể hiện sự chuyên nghiệp, giữ kín dữ liệu và thông tin quan trọng. Tuyệt đối không tự tiện chia sẻ thông tin cho bất cứ đối tượng nào khác (ngoài công ty).
Tư duy chiến lược và kỹ năng lập kế hoạch
Lập kế hoạch và tư duy chiến lược sẽ giúp các Senior Data Analyst vạch ra những công việc cần phải làm để phát triển. Vì vậy, bên cạnh việc tập trung vào nhiệm vụ hiện tại, bạn cần lên kế hoạch cho tương lai. Điều này có nghĩa là bạn sẽ phải đặt các ưu tiên phù hợp với mục tiêu kinh doanh của mình, xem xét các chính sách và tham gia khóa đào tạo để quản lý hoạt động của nhóm.
Tinh thần đồng đội
Không thể phủ nhận tầm quan trọng của tinh thần đồng đội đối với các Senior Data Analyst. Nó giúp họ đạt được mục tiêu nhanh hơn và hiệu quả hơn, đồng thời giao tiếp được đơn giản hóa. Ngoài ra, tinh thần đồng đội hiệu quả dựa trên ý thức hợp tác và tin tưởng mạnh mẽ. Đây là lý do tại sao các thành viên trong nhóm thường được hưởng lợi khi làm việc cùng nhau.
Đọc thêm: