Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
Tóm tắt công việc
- Áp dụng chuyên môn về máy học (ML) và thống kê để thiết kế, xây dựng mẫu thử và xây dựng các công cụ và dịch vụ phân tích nâng cao
Nhiệm vụ chính
- Hỗ trợ các thành viên cấp cao trong nhóm và bộ phận kinh doanh trong việc sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề
- Tìm hiểu cách truyền đạt kết quả dữ liệu một cách hiệu quả cho các đối tác kinh doanh
- Tham gia các buổi đào tạo và hội thảo về khoa học dữ liệu
- Đánh giá hiệu quả của các mô hình và ứng dụng
- Hỗ trợ thực hiện các phương pháp phân tích với sự hướng dẫn của nhóm cấp cao
- Khám phá các kỹ thuật và công cụ mới để giải quyết vấn đề dữ liệu
- Xây dựng mô hình dữ liệu và ứng dụng
- Lập kế hoạch và thực hiện các dự án phân tích dữ liệu vừa và nhỏ
- Tiếp xúc với việc xây dựng giả thuyết và kỹ thuật tính năng
- Thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu nâng cao
- Phân tích dữ liệu bằng các công cụ và thuật toán tiên tiến
- Thu thập và làm sạch dữ liệu
Dẫn đầu thị trường
• Cơ hội được thử sức trong những lĩnh vực công nghệ tiên tiến, hiện đại nhất.
• Được tham gia vào các dự án lớn: Kho dữ liệu thô- VietinBank Data Lake, Hệ thống khách hàng VietinBank 360, VietinBank Cloud Data Lake...
• Cơ hội được làm việc tại một trong ngân hàng Big4.
Môi trường năng động sáng tạo
• Nơi hội tụ của các Machine Learning Engineer, Data Engineer, Software Engineer hàng đầu với nhiều năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực tài chính ngân hàng.
• Môi trường làm việc cởi mở và năng động, khuyến khích trao đổi ý tưởng ở mọi cấp, cho phép bạn làm việc, sáng tạo.
Chế ngộ đãi ngộ hấp dẫn, cạnh tranh
• Được thư giãn, khơi nguồn sáng tạo mỗi ngày.
• Được đào tạo, định hướng chuyên môn thường xuyên;
• Cơ hội tham gia gắn kết với tập thể, tổ chức với các hoạt động team building thú vị
• Chế độ chăm sóc y tế đặc biệt cho CBNV và người thân với trang thiết bị hiện đại.
Yêu cầu công việc
- Quen thuộc với các công nghệ cơ sở dữ liệu cloud (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud) và kinh nghiệm cơ bản về phát triển các giải pháp hạ tầng và dịch vụ điện toán đám mây trong miền dữ liệu và phân tích
- Thể hiện khả năng đúc kết thông tin chuyên sâu mới thông qua hợp nhất và biến đổi các tập dữ liệu nội bộ và bên ngoài
- Trước đây đã tham gia vào việc triển khai, giám sát, bảo trì và nâng cao các mô hình dữ liệu
- Khả năng áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu trên các tập dữ liệu quy mô lớn, bao gồm máy học để phân cụm, phân loại, hồi quy và phát hiện bất thường, cũng như các kỹ thuật tối ưu hóa hoặc mô phỏng cho các vấn đề quy định
- Khả năng áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu trên các tập dữ liệu quy mô lớn, bao gồm máy học để phân cụm, phân loại, hồi quy và phát hiện bất thường, cũng như các kỹ thuật tối ưu hóa hoặc mô phỏng cho các vấn đề quy định
- 1- 2 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc các vai trò liên quan
Trình độ chuyên môn
- Quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình tính toán khác (như Julia, C++, Rust ) là một điểm cộng
- Hiểu biết cơ bản và tiếp xúc với các khái niệm MLOps, bao gồm container hóa và quản lý pipeline (ví dụ: Airflow) và microservice (ví dụ: Docker, Kubernetes)
- Kiến thức về Machine Learning, Deep Learning, Generative AI
- Yêu cầu có bằng cử nhân, ưu tiên trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, khoa máy học tính, kỹ thuật, toán học, thống kê, hoặc các lĩnh vực liên quan. Bằng thạc sĩ là một điểm cộng
- Thể hiện khả năng học hỏi và giải quyết các lĩnh vực và vấn đề kinh doanh một cách hiệu quả
- Thể hiện khả năng triển khai trực quan hóa dữ liệu bằng công cụ (ví dụ: Dash, Shiny, Streamlit)
- Kinh nghiệm về thư viện nguồn mở phổ biến trong ML và Deep Learning (như TensorFlow, PyTorch, Keras, Numpy, Pandas)
- Kinh nghiệm áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu bằng Python hoặc R, Java, SQL
Tư duy & hành vi giao tiếp
- Kỹ năng tổ chức mẫu mực, tỉ mỉ và chính xác
- Sẵn sàng biết người biết ta để tận dụng chuyên môn của người khác và khiêm tốn
- Phát triển khả năng giỏi về con số; có khả năngphản biện về tính xác thực của dữ liệu và những thiên lệch vốn có của dữ liệu
- Thể hiện óc tò mò tìm hiểu và giải đáp các câu hỏi
- Nhấn mạnh khả năng triển khai agile với tư duy "thất bại nhanh, thành công sớm" và kết quả có thể đo lường được, 1- 2 năm kinh nghiệm làm việc trong môi trường agile
Quyền lợi
Python
R
Java
C++
Machine Learning
MS SQL
Docker
MS Azure
AWS
Microservices
Keras
Pandas
Kubernetes
Tensorflow
Deep Learning
GCP
MLOps
Rust
Apache Airflow
PyTorch
Numpy
Cập nhật gần nhất lúc: 2024-12-21 00:05:03
Được thành lập từ năm 1988 sau khi tách ra từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.Tên giao dịch ban đầu là IncomBank. Năm 2008, IncomBank đổi tên thành Vietinbank. VietinBank hiện có 1 Sở giao dịch, 150 Chi nhánh và trên 1000 Phòng giao dịch/ Quỹ tiết kiệm trải rộng trên toàn quốc.
Theo trang chủ của ngân hàng này:
- Có quan hệ đại lý với trên 900 ngân hàng, định chế tài chính tại hơn 90 quốc gia và vùng lãnh thổ trên toàn thế giới.
- Là ngân hàng đầu tiên của Việt Nam được cấp chứng chỉ ISO 9001:2000.
- Là thành viên của Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, Hiệp hội ngân hàng châu Á, Hiệp hội Tài chính viễn thông Liên ngân hàng toàn cầu (SWIFT), Tổ chức Phát hành và Thanh toán thẻ VISA, MASTERCARD quốc tế.
- Là ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam mở chi nhánh tại châu Âu, đánh dấu bước phát triển vượt bậc của nền tài chính Việt Nam trên thị trường khu vực và thế giới.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng BHXH.BHYT… theo quy định
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch
- Nghỉ dưỡng
- Team building hằng năm
- Câu lạc bộ thể thao
- Workshop
- Event
Lịch sử thành lập
- Ngày 26/03/1988, Thành lập các Ngân hàng Chuyên doanh, (theo Nghị định số 53/HĐBT của Hội đồng Bộ trưởng)
- Ngày 14/11/1990, Chuyển Ngân hàng chuyên doanh Công thương Việt Nam thành Ngân hàng Công thương Việt Nam, (theo Quyết định số 402/CT của Hội đồng Bộ trưởng).
- Ngày 27/03/1993, Thành lập Doanh nghiệp Nhà nước có tên Ngân hàng Công thương Việt Nam, (theo Quyết định số 67/QĐ-NH5 của Thống đốc NHNN Việt Nam).
- Ngày 21/09/1996, Thành lập lại Ngân hàng Công thương Việt Nam, (theo Quyết định số 285/QĐ-NH5 của Thống đốc NHNN Việt Nam).
- Ngày 15/04/2008, Đổi tên thành Vietinbank, thay thế tên cũ IncomBank.
- Ngày 23/09/2008, Thủ tướng Chính phủ phê duyệt phương án cổ phần hóa Ngân hàng Công thương Việt Nam, (theo Quyết định số 1354/QĐ-TTg).
- Ngày 25/12/2008, Tổ chức thành công đợt IPO trong nước.
- Ngày 04/06/2009, Nghị quyết của Đại hội Cổ đông lần thứ nhất Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam.
- Ngày 03/07/2009, Quyết định cấp giấy phép thành lập và hoạt động cho Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam, (theo Quyết định số 142/GP-NHNN của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam).
- Ngày 03/07/2009, Thống đốc NHNN chuẩn y Điều lệ tổ chức và hoạt động Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam, (theo Quyết định số 1573/GP-NHNN)
- Ngày 03/05/2017, Vietinbank chính thức công bố bộ nhận diện thương hiệu mới
- Năm 2018,Tăng cường hợp tác khu vực và hội nhập quốc tế, giá trị thương hiệu VietinBank tăng trưởng liên tục giai đoạn 2015-2018, trở thành ngân hàng thương mại hàng đầu tại Việt Nam.
- VietinBank Securities đưa vào vận hành hệ thống quản lý và giao dịch chứng khoán (UNICORE) và ứng dụng giao dịch chứng khoán qua thiết bị di động UniMobi.
Mission
Là ngân hàng tiên phong trong phát triển đất nước trên cơ sở mang lại giá trị tối ưu cho khách hàng, cổ đông, người lao động, đối tác và cộng đồng.
Review Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam Vietinbank
Môi trường làm việc(GL)
Lãi suất trung bình VietinBank(GL)
TỐT(GL)