Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Laptop
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Mô tả Công việc
1. Áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu nhằm đưa ra các đề xuất giúp tối ưu hóa Bảng cân đối
- Phát triển mô hình nâng cao và công cụ để phân tích tác động và dự báo số dư huy động, cho vay của đơn vị kinh doanh
- Xây dựng mô hình/ công cụ để mô phỏng và tính toán các chỉ số rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất & lợi nhuận theo các kịch bản theo các kịch bản cho Bảng cân đối
- Áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu nhằm hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng, qua đó đề xuất các chính sách trong Quản lý Rủi ro thanh khoản, Rủi ro lãi suất và Giá điều chuyển vốn nội bộ.
2. Áp dụng các kỹ thuật AI nhằm tối ưu hóa báo cáo và vận hành
- Tự động hóa các báo cáo BAU hỗ trợ cho quá trình vận hành kinh doanh và ra quyết định
- Chủ động thiết kế và tối ưu các luồng dữ liệu liên quan
- Tối ưu hóa các công việc liên quan đến vận hành chính sách
3. Cập nhật các kỹ thuật AI áp dụng vào Quản lý Bảng cân đối
- Nghiên cứu các mô hình hành vi, kỹ thuật AI để áp dụng trong Quản lý Bảng cân đối
- Đào tạo và hỗ trợ các thành viên khác trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và AI
Yêu Cầu Công Việc
- Đại học hoặc cao hơn chuyên nghành toán, thống kê, kinh tế, ngân hàng hoặc các chuyên nghành phân tích dữ liệu
- Ít nhất 3-4 năm kinh nghiệm trong linh vực phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu
- Kinh nghiệm/ hiểu biết về các sản phẩm ngân hàng/ Quản trị rủi ro/ Quản lý Bảng cân đối là một lợi thế
- Hiểu biết về các mô hình thống kê, dự báo, các thuật toán học máy, phân lớp và phân loại, mô hình AI
- Có kiến thức và kinh nghiệm làm việc với Cloud
- Báo cáo, xây dựng báo cáo trên các công cụ BI
- Thành thạo SQL Server và Excel
- Thành thạo ngôn ngữ phân tích dữ liệu nâng cao: R hoặc Python
- Kỹ năng giải quyết vấn đề
- Kỹ năng làm việc nhóm
- Kỹ năng tiếng Anh
QUYỀN LỢI
- Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực
- Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ)
- Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ
- Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc, được hưởng chế độ du lịch hè
- Bảo hiểm bắt buộc theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV tùy theo cấp bậc và thời gian công tác
- Được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí
- Thời gian làm việc: từ thứ 2 – thứ 6 & sáng thứ 7
- Môi trường làm việc năng động, thân thiện, có nhiều cơ hội học đào tạo, học hỏi và phát triển; được tham gia nhiều hoạt động văn hóa thú vị (cuộc thi về thể thao, tài năng, hoạt động teambuiding...)
Thông tin khác
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Intern Data Science là gì?
Intern Data Science là một cách để sinh viên hoặc người mới tốt nghiệp thực hành và tích luỹ kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Science và phân tích dữ liệu trong môi trường làm việc thực tế. Đây là một cơ hội cho họ áp dụng kiến thức đã học trong trường học vào các dự án thực tế và làm việc cùng với các chuyên gia hoặc nhóm làm việc chuyên về khoa học dữ liệu.
Mô tả công việc của Intern Data Science
- Thu thập và làm sạch dữ liệu từ các nguồn khác nhau và làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình phân tích.
- Phân tích dữ liệu cơ bản, xây dựng biểu đồ và báo cáo dữ liệu.
- Tham gia vào việc xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán sử dụng dữ liệu thực tế.
- Hỗ trợ các dự án dữ liệu đang diễn ra trong công ty hoặc tổ chức.
- Làm việc cùng với các chuyên gia trong lĩnh vực Data Science, từ đó họ có thể học hỏi kiến thức và kỹ năng thực tế từ những người có kinh nghiệm.
Intern Data Science có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
26 - 39 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Intern Data Science
Tìm hiểu cách trở thành Intern Data Science, 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 Intern Data Science?
Yêu cầu tuyển dụng vị trí Data Science
- Sinh viên đang theo học hoặc mới tốt nghiệp các chương trình liên quan đến Data Science, Khoa học Máy tính, Toán học, Kỹ thuật, hoặc các ngành tương tự.
- Hiểu biết cơ bản về Machine Learning, Thống kê, và xử lý dữ liệu.
- Có kiến thức về một hoặc một số ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc R.
- Khả năng tư duy logic và phân tích để giải quyết các vấn đề phức tạp.
- Sự nhiệt tình và đam mê về lĩnh vực Data Science.
- Có khả năng viết mã và làm việc với các thư viện và framework Data Science cơ bản như NumPy, pandas, scikit-learn (Python), hoặc dplyr, ggplot2 (R).
- Khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và tổ chức.
- Khả năng giao tiếp cơ bản để làm việc trong nhóm và trình bày kết quả cho các đồng nghiệp.
- Khả năng học hỏi nhanh chóng và thích nghi với các công cụ và công nghệ mới.
- Khả năng làm việc độc lập và trong môi trường đa dạng.
- Hiểu biết về lĩnh vực công ty hoạt động, như tài chính, y tế, marketing, hoặc công nghệ.
Lộ trình sự nghiệp của Data Science
Mức lương trung bình của Intern Data Science tại Việt Nam khoảng từ 4 triệu - 8 triệu VND/tháng. Mức lương của iIntern Data Science ở Việt Nam cũng thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm vị trí, công ty, địa điểm làm việc, và mức độ kỹ năng của intern.
- Đối với Lập trinh viên: 9.000.000 - 14.000.000 VNĐ (1 tháng)
- Đối với SQL Developer: 15.000.000 -25.000.000 VNĐ (1 tháng)
Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data Science có thể khác nhau tùy thuộc vào công ty, ngành công nghiệp và mục tiêu cá nhân. Dưới đây là một lộ trình thường gặp để phát triển sự nghiệp trong Data Science:
Intern Data Science (Intern Nhân viên Phân tích Dữ liệu)
Giai đoạn đầu tiên thường làm việc như một v. Trải nghiệm này giúp bạn làm quen với môi trường làm việc và các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản. Trách nhiệm chính thường liên quan đến thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, và hỗ trợ các dự án phân tích dữ liệu đang diễn ra.
Intern Data Scientist (Intern Nhà Khoa học Dữ liệu)
Nếu bạn có kiến thức cơ bản về Machine Learning và thống kê, bạn có thể được thăng tiến lên vị trí Intern Data Science. Trong vai trò này, bạn có thể tham gia vào các dự án phức tạp hơn, xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán đơn giản, và tham gia vào quá trình phân tích dữ liệu chi tiết hơn.
Junior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Junior hoặc Nhân viên Khoa học Dữ liệu Junior)
Sau giai đoạn intern, bạn có thể ứng tuyển vào vị trí Junior Data Scientist hoặc tương đương. Bạn sẽ tham gia vào các dự án Data Science thực tế hơn, có trách nhiệm lớn hơn trong việc phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, và thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.
Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)
Khi có kinh nghiệm và kiến thức đầy đủ, bạn có thể trở thành một Data Scientist chính thức. Ở vị trí này, bạn sẽ đảm nhiệm trách nhiệm chính trong việc phân tích dữ liệu phức tạp, xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Senior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Cao cấp)
Thăng tiến lên vị trí Senior Data Scientist đòi hỏi kinh nghiệm và thành tựu đáng kể trong lĩnh vực. Trách nhiệm mở rộng để bao gồm việc chỉ đạo dự án, đào tạo nhân viên mới, và tham gia vào quản lý dự án lớn hơn.
Data Science Manager
Bạn có thể thăng tiến thành Trưởng Nhóm Khoa học Dữ liệu hoặc Data Science Manager, có trách nhiệm lãnh đạo và quản lý một nhóm Data Scientists.
Data Science Director (Giám Đốc Khoa học Dữ liệu)
Đây là vị trí cấp cao hơn trong lĩnh vực Data Science, thường có vai trò quản lý toàn bộ bộ phận Khoa học Dữ liệu của tổ chức.
Chief Data Officer (CDO) hoặc Chief Analytics Officer (CAO) (Giám Đốc Dữ liệu hoặc Giám Đốc Phân Tích)
Đây là vị trí cấp cao nhất trong lĩnh vực Data Science và thường có thẩm quyền lớn trong việc định hình chiến lược dữ liệu của tổ chức.