Luvina 3.2 ★

Tốt nghiệp ĐH trở lên chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, CNTT, Toán học ứng dụng, hoặc chuyên ngành khác liên quan;
Thành thạo các ngôn ngữ truy vấn CSDL như SQL và NoSQL .
Kiến thức về lập trình lưu trữ, xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, ElasticSearch, Kafka, ...)
Kiến thức xây dựng, tối ưu luồng xử lý dữ liệu (batch processing, stream procesing, ...);
Có chứng chỉ quốc tế về Data Enginner (AWS, CCA, CCP, IBM Certified Data Engineer, Google Professional Data Engineer ...) là một lợi thế
Hoặc có các kiến thức sau
Kiến thức về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật, lý thuyết đồ thị, cơ sở dữ liệu, mô hình học máy decision trees, linear regression, ensemble (random forest, boosting tree), k-means, SVM, PCA...;
Kiến thức về phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA);
Kỹ năng sử dụng thành thạo một trong các package học máy (scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Pyspark MLlib, ...);
Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình (Python, Java, Scala, R, ...), SQL, các thư viện Pandas, Numpy
Kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu, đánh giá mô hình.
Có kiến thức về học sâu, mạng neural nhân tạo, các kiểu mạng MLP, CNN, LSTM, RNN là một lợi thế
Có kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, ...) là một lợi thế;

Thời gian làm việc: 8 - 17h từ thứ 2 - thứ 6
Mức lương cạnh tranh
Mua bảo hiểm VBI