Nộp đơn dễ dàng
Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Laptop
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- 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
• Phân tích đầu bài nghiệp vụ:
- Phân tích quy trình nghiệp vụ, bóc tách vấn đề khó khăn mà các đơn vị đang gặp phải để từ đó tìm kiếm giải pháp dựa trên khoa học dữ liệu;
- Chủ động đề xuất các giải pháp khoa học dữ liệu (AI/ ML hoặc các mô hình thống kê truyền thống) để giải quyết các bài toán đã thực hiện phân tích nghiệp vụ;
- Đánh giá impact và mức độ khả thi của các đầu bài khoa học dữ liệu, từ đó xây dựng kế hoạch phát triển cho các đầu bài có mức độ impact và khả thi cao;
- Đề xuất các chỉ tiêu kĩ thuật (technical metric), các chỉ tiêu kinh doanh (business metric) sử dụng để đo lường hiệu quả sau khi phát triển xong.
• Phát triển mô hình AI/ ML:
- Dựa trên mức độ hiểu biết về nghiệp vụ, trực tiếp phát triển các feature có tính chất dự báo tốt để sử dụng cho các mô hình AI/ ML, chuẩn hóa cách thức đặt tên, code và logic để tích hợp vào feature store hiện hữu của ngân hàng;
- Trực tiếp phát triển và tối ưu các mô hình AI/ ML cho các bài toán phân tích nâng cao cho Khối Ngân hàng bán lẻ như dự báo khách hàng rời đi (churn prediction), bán chéo/sản phẩm (cross/up-sell), phân khúc khách hàng (segmentation)… và các khối nghiệp vụ khác trong ngân hàng (các bài toán tối ưu vận hành, phát hiện gian lận);
- Chịu trách nhiệm document các bước phát triển, các điểm ra quyết định trong quá trình phát triển để đảm bảo khả năng tái sử dụng và chia sẻ các tri thức có được trong mỗi dự án Khoa học Dữ liệu;
- Diễn giải kết quả mô hình AI/ ML và cách thức áp dụng vào quy trình cho các đơn vị nghiệp vụ.
• Thử nghiệm, theo dõi và đánh giá hiệu quả mô hình:
- Phối hợp với đơn vị nghiệp vụ để xây dựng kế hoạch thử nghiệm các mô hình AI/ ML trong luồng quy trình nghiệp vụ thông qua A/B test;
- Đánh giá các chỉ tiêu kĩ thuật (technical metric), các chỉ tiêu kinh doanh (business metric) trong quá trình thử nghiệm;
- Theo dõi các hiệu năng mô hình trong quá trình thử nghiệm, thực hiện phân tích kết quả thử nghiệm, đề xuất các điểm cần cải thiện (nếu có).
• Nghiên cứu & cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới:
- Thường xuyên nghiên cứu, cập nhật các xu hướng, kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu;
- Chủ động tìm hiểu và thử nghiệm các công nghệ, framework và mô hình mới để nâng cao hiệu quả triển khai giải pháp dữ liệu và AI/ ML tại ngân hàng;
- Tích cực tham gia và chia sẻ tại các seminar nội bộ để lan tỏa kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn với đội nhóm.
• Thực hiện các công việc khác theo yêu cầu và chỉ đạo của lãnh đạo cấp trên.
Yêu Cầu Công Việc
• Kĩ năng cứng:
- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ thông tin, Toán tài chính hocacwj các chuyên ngành có liên quan;
- Nắm vững các kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, các thuật toán học máy thông dụng (thuật toán cây, thuật toán hồi quy logistics, thuật toán phân cụm…);
- Thành thạo Python và các thư viện chuyên sâu phục vụ AI/ ML như: Scikit-learn, XGBoost, LGBM, TensorFlow, Optuna,..cùng các công cụ hỗ trợ triển khai như MLflow, Git;
- Thành thạo SQL;
- Am hiểu về genAI (các thư viện như PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers) là một lợi thế
- Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ BI như Power BI, Tableau, Superset… là một lợi thế;
• Kỹ năng mềm:
- Có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu từ 2 năm trở lên;
- Có khả năng phối hợp và làm việc nhóm hiệu quả;
- Cẩn thận, tỉ mỉ, có khả năng logic tốt và có khả năng làm việc trong áp lực;
- Kỹ năng thuyết trình, giao tiếp rõ ràng và mạch lạc, có thể trình bày kết quả phân tích, mô hình và insight cho đơn vị nghiệp vụ;
- Ưu tiên các ứng viên đã có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Đông được thành lập ngày 10 tháng 6 năm 1996 tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. Hiện tại, ngân hàng có 95 Chi nhánh/Phòng Giao Dịch có mặt tại 23 tỉnh, thành phố tại Việt Nam, với đội ngũ cán bộ nhân viên hơn 2.000 người tính đến năm 2012.
OCB niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HoSE) ngày 28/1/2021
Chính sách bảo hiểm
- Bảo hiểm xã hội
- Bảo hiểm y tế
- Khám sức khỏe định kỳ
Các hoạt động ngoại khóa
- Hoạt động văn, thể, mỹ
Lịch sử thành lập
- Ngày 10/06/1996, Ngân hàng TMCP Phương Đông chính thức đi vào hoạt động
- Năm 2007, Hợp tác chiến lược với BNP Paribas. Tăng tổng tài sản vốn lên 11.000 tỷ đồng.
- Năm 2008, Triển khai hệ thống ngân hàng lõi tốt nhất thế giới.
- Năm 2013, Nâng tổng giá trị tài sản lên 33.000 tỷ đồng
- Năm 2015, Khởi động dự án Basel II dưới sự tư vấn của DBS Singapore
- Năm 2017, Nâng tổng giá trị tài sản lên đến gần 85.000 tỷ đồng. Hoàn thành dự án Basel II đầu tiên
- Năm 2019, Đạt giải thưởng “ doanh nghiệp xuất sắc nhất Châu Á”
- Năm 2020, Đạt chứng nhận Thương hiệu quốc gia. Top 4 trong 10 Ngân hàng TMCP kinh doanh hiệu quả nhất trên thị trường. Chào đón nhà đầu tư chiến lược - Ngân hàng Aozora
- Năm 2021, OCB niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HoSE) ngày 28/1/2021
Mission
Hỗ trợ hiện thực hóa ước mơ và tham vọng của người tiêu dùng, doanh nhân và doanh nghiệp tại Việt Nam, giúp họ đạt được sự tăng trưởng, và hoài bão như kỳ vọng.
Review Ngân hàng Oricombank - OCB
Mọi người thường tìm kiếm thêm từ khoá
Tuyển dụng Data Scientist – AI Engineer là nhu cầu tìm kiếm nhân sự chuyên về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, phụ trách xây dựng mô hình phân tích dữ liệu, phát triển thuật toán machine learning và triển khai các hệ thống AI vào sản phẩm thực tế. Nhu cầu này ngày càng tăng tại các công ty công nghệ, fintech, thương mại điện tử, doanh nghiệp chuyển đổi số và các tổ chức nghiên cứu dữ liệu lớn.
Các vị trí phổ biến gồm: data scientist, AI engineer, machine learning engineer, data analyst (AI-focused), research scientist, computer vision engineer và NLP engineer. Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp còn tuyển nhân sự chuyên về xây dựng mô hình dự đoán, hệ thống gợi ý (recommendation system), chatbot AI hoặc các ứng dụng generative AI.
Kỹ năng yêu cầu: nền tảng vững về toán học và thống kê, đặc biệt là xác suất, đại số tuyến tính và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, ứng viên cần thành thạo Python hoặc R, hiểu các thư viện như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn và có kiến thức về machine learning, deep learning. Kỹ năng xử lý dữ liệu lớn (SQL, Spark), tư duy logic và khả năng nghiên cứu thuật toán cũng là yếu tố quan trọng.
Mức lương trung bình từ 15–30 triệu đồng/tháng đối với junior hoặc fresher có nền tảng tốt, từ 30–60 triệu đồng/tháng đối với AI engineer hoặc data scientist có kinh nghiệm. Với senior hoặc chuyên gia AI, mức thu nhập có thể cao hơn đáng kể, đặc biệt trong các dự án quốc tế hoặc lĩnh vực AI chuyên sâu.
Nơi tuyển dụng nhiều tập trung tại các công ty công nghệ, startup AI, ngân hàng, doanh nghiệp thương mại điện tử, trung tâm R&D và các tập đoàn lớn đang triển khai chuyển đổi số. Ngoài ra, hình thức làm việc remote hoặc hybrid cũng khá phổ biến trong lĩnh vực AI và khoa học dữ liệu, giúp ứng viên tham gia các dự án toàn cầu.
Những công ty tuyển dụng Data Scientist – AI Engineer đang tuyển tại Note8.vn:
Tại Note8.vn, bạn có thể tìm thấy những tin tuyển dụng Data Scientist – AI Engineer với mức lương vô cùng hấp dẫn. Những nhà tuyển dụng kết nối với Note8.vn đều là những doanh nghiệp uy tín hàng đầu tại Việt Nam. Bạn sẽ có cơ hội làm việc tại các môi trường chuyên nghiệp chuẩn quốc tế. Note8.vn với sứ mệnh trở thành nền tảng tuyển dụng hữu ích giúp các doanh nghiệp có nhu cầu tuyển dụng và ứng viên kết nối với nhau. Nhanh tay apply các bạn chắc chắn sẽ có được những cơ hội việc làm phù hợp với mức lương tốt nhất!