Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Đồng phục
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Công tác phí
- Phụ cấp thâm niên
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Mô tả Công việc
- Thực hiện công tác xây dựng, vận hành các mô hình trên Data Platform, đảm bảo nền tảng cho các mô hình phân tích dữ liệu kinh doanh
- Thực hiện cung cấp công cụ cho việc xây dựng mô hình để đưa vào ứng dụng thực tế
- Thực hiện thu thập và cung cấp thông tin đầu vào phục vụ xây dựng các hệ thống data mart phục vụ kiểm định và theo dõi kết quả ứng dụng mô hình phân tích kinh doanh
- Thực hiện thu thập và cung cấp thông tin phục vụ xây dựng kho lưu trữ dữ liệu đặc điểm làm nguồn đầu vào cho các mô hình phân tích dữ liệu kinh doanh
Yêu Cầu Công Việc
- Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, Thống kê, Toán tin, Công nghệ thông tin... hoặc các chuyên ngành liên quan,
- Có tối thiểu 1 năm kinh nghiệm làm việc tại các lĩnh vực triển khai các sản phầm AI/ML; triển khai, vận hành, bảo trì hạ tầng BigData; Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Ngân hàng.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm sử dụng công cụ Containerization (như Docker), Software Orchestration (như Kubernetes); có kinh nghiệm sử dụng CI/CD tool như Jenkins, Gitlab.
- Ưu tiên ứng viên có chứng chỉ hoặc có kinh nghiệm sử dụng thành thạo công cụ lập trình và truy vấn dữ liệu: Python, R, SQL, …
- Ưu tiên ứng viên có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ như Hadoop, Spark, Airflow, Kafka và các nền tảng opensource Kubeflow, MLFlow để xây dựng luồng xử lý dữ liệu (data pipeline) phục vụ vận hành mô hình ML.
- TOEIC 450 hoặc chứng chỉ tương đương
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MB Bank là ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam, là một doanh nghiệp trực thuộc Bộ Quốc phòng. MB Bank được thành lập vào ngày 04 tháng 11 năm 1994, với số vốn điều lệ ban đầu lúc mới thành lập chỉ 20 tỷ đồng cùng với 25 cán bộ nhân viên.
Trải qua gần 25 năm xây dựng và trưởng thành, MB ngày càng phát triển lớn mạnh, trở thành một tập đoàn tài chính đa năng với ngân hàng mẹ MB tại Việt Nam & nước ngoài (Lào, Campuchia) và các công ty thành viên (trong lĩnh vực chứng khoán, bảo hiểm, tài chính tiêu dùng, quản lý quỹ, quản lý tài sản, bảo hiểm nhân thọ). Với các mặt hoạt động kinh doanh hiệu quả, MB đã khẳng định được thương hiệu, uy tín trong ngành dịch vụ tài chính tại Việt Nam. MB có các hoạt động dịch vụ và sản phẩm đa dạng trên nền tảng quản trị rủi ro vượt trội, hạ tầng CNTT hiện đại, phát triển mạnh mẽ mở rộng hoạt động trên các phân khúc thị trường mới bên cạnh thị trường truyền thống của một NHTM. Sau hơn 25 năm xây dựng và trưởng thành, hiện nay MB được đánh giá là một định chế tài chính vững vàng, tin cậy, phát triển an toàn bền vững, có uy tín cao.
Chính sách bảo hiểm
- Bảo hiểm nhóm cho nhân viên MB Bank
- Bảo hiểm nhân thọ MB Ageas Life
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch
- Team Building
- Thể dục thể thao
Lịch sử thành lập
- Vào ngày 04 tháng 11 năm 1994, Ngân hàng TMCP Quân Đội (MB) chính thức khai trương với 25 cán bộ nhân viên và vốn điều lệ ban đầu là 20 tỷ đồng.
- Năm 2000, MB thành lập Công ty TNHH Chứng khoán Thăng Long (nay là Công ty CP Chứng khoán Ngân hàng TMCP Quân Đội MBS) và Công ty Quản lý nợ và Khai thác tài sản Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBAMC).
- Năm 2003, MB triển khai cải tổ toàn diện về hệ thống và nhân lực
- Năm 2004, trở thành ngân hàng đầu tiên phát hành cổ phần thông qua đấu giá ra công chúng với tổng mệnh giá là 20 tỷ đồng.
- MB tiếp tục đạt những bước phát triển quan trọng như ký kết thỏa thuận ba bên với Vietcombank và tập đoàn viễn thông quân đội Viettel về việc thanh toán cước viễn thông của Viettel, đạt thỏa thuận hợp tác với Citibank, thành lập công ty quản lý quỹ Đầu tư chứng khoán Hà Nội HFM (nay là Công ty CP Quản lý quỹ Đầu tư Ngân hàng Quân Đội MB Capital), triển khai thành công dự án hiện đại hóa công nghệ thông tin CoreT24 của tập đoàn Temenos (Thụy Sĩ).
- Năm 2008, MB tái cơ cấu tổ chức và tập đoàn viễn thông quân đội Viettel chính thức trở thành cổ đông chiến lược.
- Năm 2009, MB ra mắt Trung tâm Dịch vụ Khách hàng 247
- Nawm 2010, khai trương chi nhánh đầu tiên tại nước ngoài tại Lào
- Ngày 1/11/2011, MB thực hiện thành công việc niêm yết cổ phiếu trên sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HSX), khai trương chi nhánh thứ hai tại nước ngoài tại Campuchia trong cùng năm.
- Năm 2019, MB nâng cấp thành công hệ thống CoreT24 từ R5 lên R10 và ra mắt logo và bộ nhận diện thương hiệu mới.
- Năm 2020, MB được vinh danh là "Ngân hàng Tiêu biểu Việt Nam"
- Năm 2021, nhận giải thưởng "Nơi làm việc tốt nhất Châu Á"
Mission
Vì sự phát triển của đất nước, vì lợi ích của khách hàng
Review MB Bank
Văn phòng đẹp, rộng rãi, công việc không nhiều, HR thiếu kinh nghiệm, thỉnh thoảng golive đêm, lương thấp hơn mặt bằng chung (RV)
Phúc lợi tốt, khó cân bằng giữa công việc và cuộc sống(GL)
Thời gian làm việc kéo dài, Đồng nghiệp tốt, môi trường làm việc thân thiện (GL)
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Machine learning Engineerr là gì?
Machine Learning Engineer là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và khoa học máy tính, chuyên về việc phát triển và triển khai các hệ thống thông minh và các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư máy học sử dụng các thuật toán và phương pháp máy học để xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại, và tối ưu hóa dữ liệu. Họ làm việc trên nhiều lĩnh vực, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến thị giác máy tính và tự động hóa. Bên cạnh đó, những vị trí như Kỹ sư sửa chữa máy, Nhân viên vận hành máy cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
Mô tả công việc của vị trí Machine Learning Engineer
Tạo và triển khai các mô hình máy học
Các kỹ sư máy học phát triển các mô hình bằng nhiều thuật toán và kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như học có giám sát, học tập không giám sát, và học kĩ càng, để dự đoán kết quả hoặc phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Làm việc chặt chẽ với nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và các bên liên quan khác để đảm bảo tích hợp liền mạch và triển khai hiệu quả các mô hình máy học trong các ứng dụng khác nhau.
Tiền xử lý dữ liệu và các tính năng kỹ thuật
Các kỹ sư xử lý trước dữ liệu thô để làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng thích hợp cho các thuật toán máy học. Họ cũng tiến hành kỹ thuật tính năng để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu.
Đánh giá và tối ưu hóa các mô hình
Các kỹ sư máy học đánh giá hiệu suất của các mô hình của họ bằng cách sử dụng các số liệu như độ chính xác, độ chính xác và khả năng thu hồi. Họ tối ưu hóa các mô hình bằng cách tinh chỉnh các siêu tham số, sử dụng các kỹ thuật như xác thực chéo và tìm kiếm dạng lưới.
Mở rộng quy mô và triển khai các mô hình máy học
Các kỹ sư đảm bảo rằng các mô hình có thể xử lý dữ liệu quy mô lớn và dễ dàng tích hợp vào môi trường sản xuất. Họ thường sử dụng nền tảng đám mây, công nghệ vùng chứa và API để triển khai và quản lý các mô hình.
Machine learning Engineerr có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
130 - 325 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Machine learning Engineerr
Tìm hiểu cách trở thành Machine learning Engineerr, 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 Machine learning Engineerr?
Yêu cầu tuyển dụng của Machine Learning Engineer
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Kỹ sư máy học 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
-
Kiến thức chuyên môn: Cử nhân về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Một số vị trí có thể yêu cầu bằng thạc sĩ hoặc thậm chí bằng tiến sĩ, đặc biệt là trong các vai trò tập trung vào nghiên cứu. Có được kiến thức về các thư viện và khuôn khổ máy học, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learning.
-
Kiến thức về Machine Learning: Ứng viên nên có kiến thức cơ bản về các khái niệm, các thuật toán và phương pháp trong Machine Learning. Điều này bao gồm hiểu biết về học máy giám sát và học máy không giám sát, cũng như khả năng đánh giá và cải tiến các mô hình Machine Learning.
-
Chứng chỉ chuyên ngành: Có các chứng chỉ nhà phát triển TensorFlow của Google, Cộng tác viên kỹ sư Azure AI của Microsoft hoặc Chuyên gia về máy học của AWS, để thể hiện kiến thức chuyên môn và cam kết của bạn đối với lĩnh vực này.
-
Kiến thức về dữ liệu: Kỹ sư máy học dự kiến sẽ có nhiều năng lực giống như Nhà khoa học dữ liệu, bao gồm lập mô hình dữ liệu, thành thạo kỹ thuật với các ngôn ngữ lập trình như Python và Java cũng như hiểu cách đánh giá các thuật toán, toán học và mô hình dự đoán.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng phân tích vấn đề tốt: Các kỹ sư máy học thường phải đối mặt với những thách thức phức tạp đòi hỏi các giải pháp sáng tạo. Một kỹ sư thành công phải có kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề xuất sắc để xác định các mẫu trong dữ liệu, hiểu cấu trúc cơ bản của vấn đề và phát triển các chiến lược hiệu quả để giải quyết chúng.
-
Giao tiếp và hợp tác hiệu quả: Các kỹ sư máy học thường làm việc trong các nhóm đa ngành, cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu. Kỹ năng cộng tác và giao tiếp mạnh mẽ là điều cần thiết để truyền đạt hiệu quả các ý tưởng và khái niệm phức tạp cho các thành viên trong nhóm với các cấp độ chuyên môn kỹ thuật khác nhau.
-
Chú ý đến chi tiết và chất lượng: Việc phát triển các mô hình học máy hiệu quả đòi hỏi độ chính xác cao và chú ý đến từng chi tiết. Một kỹ sư thành công phải kỹ lưỡng trong công việc của họ, đảm bảo rằng các mô hình của họ chính xác, hiệu quả và đáng tin cậy.
-
Kỹ năng làm việc với data: Dữ liệu dạng số đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trong xã hội hiện đại. Do đó, kỹ năng làm việc với dữ liệu, đặc biệt là các dữ liệu khổng lồ (big data) rất quan trọng nếu bạn muốn phát triển trong nghề Kỹ sư máy học.
Yêu cầu khác
-
Kinh nghiệm với deep learning framework
Để tự giải quyết cho mình các vấn đề bằng Machine Learning, giờ là lúc bạn cần tới sức mạnh của Framework. Bản thân các ML framework cũng như framework trong các lĩnh vực khác, bản thân nó hỗ trợ rất nhiều công cụ, thư viện để làm việc nhanh chóng, thuận tiện và an toàn hơn.
-
Sử dụng thông thạo công cụ trong Machine learning
Kỹ sư máy học không chỉ phải có kiến thức về cách viết mã và phát triển bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C ++, nhiều kỹ sư học máy cũng thấy hữu ích khi sử dụng thành thạo các công cụ và tài nguyên sau: TensorFlow, Spark và Hadoop, R Programming, Apache Kafka, Amazon Machine Learning,....
Lộ trình thăng tiến của Machine Learning Engineer
Lộ trình thăng tiến của Kỹ sư máy học 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. Intern Machine Learning
Mức lương: 4 - 8 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Machine Learning là một công việc thực tập trong lĩnh vực Học Máy, một phần quan trọng của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI). Người làm Intern Machine Learning thường là sinh viên hoặc người mới bắt đầu trong lĩnh vực này, họ tham gia vào các dự án để học hỏi và áp dụng các thuật toán máy học để giải quyết các vấn đề thực tế.
>> Đánh giá: Công việc của một Intern Machine Learning yêu cầu khả năng học hỏi liên tục, bởi vì lĩnh vực này luôn thay đổi nhanh chóng. Interns cần phải tự học và nghiên cứu các tiến bộ mới trong Machine Learning để cải thiện kỹ năng của họ.
Đọc thêm: Việc làm Intern Machine Learning tuyển dụng
2. Kỹ sư máy học
Mức lương: 10 - 25 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 2 - 6 năm
Kỹ sư máy học là một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và khoa học máy tính, chuyên về việc phát triển và triển khai các hệ thống thông minh và các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các kỹ sư máy học sử dụng các thuật toán và phương pháp máy học để xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại, và tối ưu hóa dữ liệu. Họ làm việc trên nhiều lĩnh vực, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến thị giác máy tính và tự động hóa.
>> Đánh giá: Machine Learning là một lĩnh vực tương đối mới. Vẫn còn nhiều giải pháp, công cụ, thuật toán và ứng dụng đang chờ được tạo ra và khám phá. Tương tự như kỹ sư phần mềm, kỹ sư máy học về bản chất phải coi trọng việc học. Và điều cần thiết là sử dụng các khóa học, blog, hướng dẫn và podcast để luôn dẫn đầu trong một lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng.
Đọc thêm: Việc làm Kỹ sư máy học mới cập nhật
5 bước giúp Machine Learning Engineer thăng tiến nhanh trong trong công việc
Tò mò và không ngừng học hỏi
Lĩnh vực học máy không ngừng phát triển với các kỹ thuật, công cụ mới và các phương pháp hay nhất thường xuyên xuất hiện. Một kỹ sư máy học thành công phải sở hữu trí tò mò bẩm sinh và mong muốn học hỏi không ngừng. Điều này bao gồm cập nhật những nghiên cứu mới nhất, tham dự các hội nghị và hội thảo, đồng thời tham gia vào các cộng đồng trực tuyến nơi họ có thể học hỏi và cộng tác với các chuyên gia khác.
Rèn luyện khả năng thích ứng linh hoạt
Các dự án học máy thường yêu cầu các kỹ sư thích ứng với các công nghệ, công cụ và phương pháp mới. Một kỹ sư thành công phải có khả năng thích ứng và linh hoạt, sẵn sàng học các kỹ năng mới và xoay chuyển cách tiếp cận của họ khi cần thiết. Sự linh hoạt này cho phép họ luôn dẫn đầu và duy trì sự phù hợp trong thế giới AI có nhịp độ nhanh.
Chuyên môn lập trình và kỹ thuật phần mềm
Các kỹ sư máy học phải thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc Java, vì những ngôn ngữ này thường được sử dụng để phát triển các mô hình học máy. Ngoài ra, họ phải thành thạo các nguyên tắc công nghệ phần mềm, bao gồm kiểm soát phiên bản, thử nghiệm và tối ưu hóa mã. Kiến thức này cho phép họ tạo mã hiệu quả, có thể mở rộng và có thể bảo trì, có thể tích hợp liền mạch vào môi trường sản xuất.
Kết nối với các chuyên gia
Kết nối với các chuyên gia trong ngành bằng cách tham dự các sự kiện, tham gia cộng đồng trực tuyến và kết nối với đồng nghiệp trên các nền tảng như LinkedIn. Mạng có thể giúp bạn khám phá các cơ hội việc làm và học hỏi từ những người khác trong lĩnh vực này.
Tăng năng suất lao động
Tăng năng suất làm việc là yếu tố quan trọng giúp bạn thăng tiến trong sự nghiệp. Nếu bạn muốn lên một nhà lãnh đạo, tăng năng suất doanh nghiệp có thể giúp cải thiện kết quả kinh doanh và giúp doanh nghiệp đón đầu, dự báo những thăng trầm trong kinh doanh tốt hơn các doanh nghiệp khác. Dù bạn là ai, năng suất làm việc là vấn đề hàng đầu bạn cần quan tâm nếu muốn đạt được những mục tiêu dài hạn trong công việc và cuộc sống.
Đọc thêm: