Chứng khoán VPBank - VPBankS ★ 3.0

Responsibilities

1. Xây dựng, triển khai:

• Xây dựng, vận hành các components trong MLOps platform / Develop and operate components within the MLOps platform.
• Phối hợp cùng data scientist để xây dựng, vận hành Feature Store / Partner with data scientists to build and operate Feature Store.
• Phối hợp cùng các đơn vị liên quan để thực hiện phát triển dữ liệu mới cho trung tâm AIC, phục vụ phát triển use-case mới / Collaborate with relevant units to develop/acquire new data sources for AIC to facilitate developing new use-case.
• Hỗ trợ thực hiện kiểm định mô hình / Support the validation of machine learning models.
• Hỗ trợ xây dựng kiến trúc triển khai cho use-case. Tận dụng Cloud Services và nền tảng dữ liệu lớn để tái cấu trúc và tối ưu hóa code trong môi trường tích hợp / Develop deployment architecture for machine learning model, leverage on premise and cloud based big data platforms to refactor and optimize code for production.
• Xây dựng các pipelines phục vụ tự động hóa đóng gói và triển khai mô hình / Automate data and machine learning engineering processes.
• Theo dõi chất lượng mô hình sau triển khai; hỗ trợ cải thiện chất lượng mô hình / Monitor model quality post-deployment; support initiatives to improve model quality.

2. Nghiên cứu và học hỏi các kỹ thuật phân tích nâng cao mới

• Nghiên cứu các phương pháp hiện đại trong học máy/AI (machine learning/AI) / Conduct research on modern methods for machine learning/AI and engineering.
• Chủ động phân tích và khai thác các nguồn dữ liệu hiện có/mới để hỗ trợ các phân tích mang lại hiệu quả/tác động cao hơn / Proactively analyze and utilize existing/new data sources to support more impactful analyses.

3. Phối hợp với các Đơn vị trong VPBtrong các bài toán phân tích nâng cao

• Phối hợp với các trung tâm/phòng ban khác trong EDA cũng như các Đơn vị K để hiểu rõ nghiệp vụ, từ đó hỗ trợ họ khai thác/ứng dụng học máy hiệu quả hơn / Working with other centers/departments in EDA as well as Business Units to understand business problems to support them in better utilizing machine learning.
• Hỗ trợ các trung tâm/phòng ban khác trong việc cung cấp/thực hiện các phân tích dự đoán và mô tả khi cần thiết / Support other centers/departments in providing predictive and prescriptive analyses when needed.

4. Đào tạo

• Đào tạo các thành viên khác trong nhóm EDA về học máy / Training other EDA team members on machine learning.

Qualifications

1. Trình độ Học vấn

• Đại học hoặc cao hơn chuyên nghành toán, thống kê, kinh tế, ngân hàng hoặc các chuyên nghành phân tích dữ liệu / Bachelor’s degree in mathematics, Statistics, Engineering, Computer Science or other Quantitative discipline

2. Kiến thức/ Chuyên môn Có Liên Quan

• Thành thạo với SQL và chuyển đổi dữ liệu / Familiar with SQL and experience with data transformation.
• Thành thạo ngôn ngữ phân tích dữ liệu Python hoặc R / Strong proficiency in at least one programming language Python/R.
• Thành thạo công nghệ dữ liệu lớn, tính toán phân tán, phát triển phần mềm và trực quan hóa, học máy/AI, bao gồm Hadoop và Spark / Proficiency in big data technologies, distributed computing, software and visualization development, machine learning/AI tech stack including Hadoop and Spark.

3. Các Kinh nghiệm Liên quan

• Tối thiểu 3-5 năm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, mô hình học máy, làm việc với dữ liệu lớn. / Min 4-5 years of solid experience in data science, machine learning or big data engineering.
• Dày dặn kinh nghiệm thực hiện triển khai mô hình học máy lên môi trường production / Strong hands-on experiences in deploying machine learning model to production.
• Có kinh nghiệm làm việc với môi trường cloud / Hands-on experience with cloud platforms.
• Có kinh nghiệm diễn giải dữ liệu, làm việc với các mô hình thống kê, dự báo, các thuật toán học máy, các kỹ thuật phân tích nâng cao / Related experiences in interpreting/exploring data, working with statistical models, forecasting, machine learning algorithms, and advanced analytical techniques.
• Các mảng kinh nghiệm liên quan đến phân tích, khám phá dữ liệu / Data mining related fields area.
• Các công việc liên quan đến xây dựng mô hình dự báo/ Predictive modelling related jobs.
• Các mảng kinh nghiệm liên quan kĩ sư dữ liệu lớn, kĩ sư phát triển phần mềm / Big data engineering and software development.