MÔ TẢ CÔNG VIỆC

Phối hợp với các nhóm dữ liệu và phân tích để triển khai mô hình vào hệ thống báo cáo hoặc thông qua API đơn giản; đề xuất hợp tác với các đối tác bên ngoài trong phát triển các use case phân tích kinh doanh.
Tham gia phát triển các sản phẩm AI ứng dụng, như chatbot nội bộ, hệ thống gợi ý báo cáo; theo dõi hiệu suất mô hình sau triển khai và thực hiện tinh chỉnh định kỳ.
Làm việc cùng khối kinh doanh để đề xuất hướng phân tích và dữ liệu phục vụ các bài toán machine learning như phân khúc khách hàng, dự báo rời bỏ (churn prediction), gợi ý sản phẩm (cross-sell).
Có khả năng huấn luyện và đánh giá mô hình với các thuật toán phổ biến như logistic regression, decision tree, random forest, XGBoost, clustering,...
Soạn thảo tài liệu kỹ thuật, trình bày kết quả mô hình một cách đơn giản, dễ hiểu cho các đơn vị kinh doanh.

YÊU CẦU CÔNG VIỆC

1. Trình độ học vấn:

Tốt nghiệp đại học trở lên các chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Toán thống kê, Công nghệ thông tin, Machine Learning hoặc các ngành liên quan.

2. Kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm:

Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm làm việc với các mô hình học máy thực tế.
Ưu tiên ứng viên từng triển khai thành công các dự án ML trong lĩnh vực Ngân hàng Bán lẻ, có kinh nghiệm với AutoML, chatbot nội bộ, hoặc hệ thống gợi ý sản phẩm.
Thành thạo Python và các thư viện dữ liệu – học máy: scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib,...
Có khả năng nghiên cứu, đề xuất hợp tác với các đối tác công nghệ để triển khai ML trên thị trường là một lợi thế.

3. Kỹ năng chuyên môn:

Có khả năng trình bày kết quả mô hình bằng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu cho khối nghiệp vụ.
Hiểu quy trình triển khai mô hình ML: từ xử lý dữ liệu đầu vào đến đầu ra, theo dõi hiệu suất mô hình (model monitoring).
Biết cách đóng gói mô hình hoặc tích hợp với hệ thống báo cáo hiện có.

4. Kỹ năng mềm:

Giao tiếp tốt, biết lắng nghe yêu cầu từ kinh doanh và phản hồi bằng các giải pháp đơn giản, dễ triển khai.
Có tư duy phản biện, hiểu rõ bối cảnh ứng dụng ML trong thực tế.
Tinh thần học hỏi, sáng tạo, nhanh nhạy trong việc cập nhật công nghệ mới.