MB Bank 3.3 ★

Lựa chọn phương pháp tối ưu, xây dựng thuật toán, kiểm tra và triển khai các mô hình để đáp ứng được các mục tiêu kinh doanh.
Đề xuất bài toán cho các đơn vị, nghiệp vụ, kinh doanh để khai thác tối đa "giá trị" từ dữ liệu.
Thiết kế và triển khai các giải pháp phân lớp/dự báo đáp ứng mục tiêu kinh doanh.
Xác định các phương pháp phù hợp để xây dựng nguồn cung cấp dữ liệu cho các bài toán học máy bao gồm các phương pháp mô phỏng (bootstrap, monte carlo, bagging methods), học máy và xác suất thống kê.
Kiểm tra hiệu năng, độ chính xác của các mô hình học máy.
Sử dụng các kĩ thuật học máy (cluster analysis, decision trees, random forest, neural networks, logistics regression) để xây dựng các mô hình toán học phục vụ các bài toán kinh doanh.

Yêu cầu công việc

Bằng cấp:

Chứng chỉ đào tạo về các công cụ, hệ thống liên quan đến Data Scientist.
Chuyên ngành đào tạo: Công nghệ thông tin, Toán tin, Điện tử Viễn thông, Kỹ thuật ứng dụng, Khoa học Máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan.
Tốt nghiệp hệ chính quy các Trường Đại học

Kinh nghiệm:

Kỹ năng sử dụng thành thạo một trong các package học máy (scikit- learn, Caffe, Theano, Pylearn2, DeepPy, TensorFlow, Keras, H2O, ...)
Kiến thức về học máy (machine learning), học máy chuyên sâu (deep learning), các kỹ thuật học máy (gradient boosted trees, random forest, ....)
Kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu, đánh giá mô hình
Kiến thức về phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis- EDA)
Ít nhất 05 năm kinh nghiệm làm việc về Data Scientist, phân tích dữ liệu.
Kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, Elastic Search...)
Kiển thức về các loại CSDL (RDBMS, Graph Databases, NoSQL Products, ...)
Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình (R, Python, Java, Scala, ...), SQL
Kiến thức về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
Kiến thức về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật, lý thuyết đồ thị

Kỹ năng khác:

Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm hiệu quả khi làm việc với nhiều nhóm chức năng khác nhau.
Xây dựng báo cáo tổng quan về xu thế dữ liệu, dữ liệu Exception, dữ liệu bất thường (outlier).
Kỹ năng phân tích và xử lý các vấn đề kỹ thuật phức tạp, cung cấp các giải pháp khả thi và kịp thời.
Chú trọng triển khai theo Agile với sự sẵn sàng học hỏi và phát triển từ kinh nghiệm.
Kỹ năng giao tiếp tốt và khả năng trình bày ý tưởng một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Xây dựng, phát triển các công cụ biến đổi dữ liệu, làm sạch dữ liệu.
Nghiên cứu, thiết kế, cài đặt và tối ưu các thuật toán, công nghệ học máy.

Lương và phúc lợi hấp dẫn:

13 ngày nghỉ phép linh hoạt, bao gồm ngày sinh nhật và các dịp quan trọng khác
Mức lương cạnh tranh, phản ánh trực tiếp kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên (chi tiết sẽ được thảo luận trong buổi phỏng vấn)
Lãi suất vay ưu đãi- Quyền lợi đặc biệt dành cho nhân viên ABBANK
Bảo hiểm đầy đủ theo luật lao động, cùng với ABBANK CARE- chương trình phúc lợi bổ sung đặc biệt dành cho ABBankers

Cơ hội phát triển nghề nghiệp hấp dẫn:

Gia nhập các dự án chuyển đổi quy mô lớn, cộng tác cùng các chuyên gia hàng đầu để áp dụng công nghệ mới nhất trong ngành ngân hàng
Lộ trình phát triển sự nghiệp rõ ràng, được tạo điều kiện cho cả sự phát triển kỹ thuật và quản lý
Hỗ trợ đào tạo và chứng chỉ trong lĩnh vực IT, ngân hàng/tài chính

Môi trường làm việc năng động:

Văn phòng được trang bị hiện đại, kèm theo các thiết bị tiên tiến nhất dành cho nhân viên
Mô hình làm việc linh hoạt, trẻ trung, khuyến khích đổi mới và sáng tạo
Tổ chức thường xuyên các hoạt động ngoại khóa (team building, hội thảo, và các sự kiện văn nghệ), tạo điều kiện cho nhân viên gắn kết và phát triển

Cập nhật gần nhất lúc: 2024-06-27 02:55:02