WINCOMMERCE ★ 3.4

• Đây là vị trí có vai trò quan trọng trong việc xây dựng nền tảng công nghệ và dữ liệu cho Fraud Detection, kết nối giữa năng lực Big Data/Data Engineering và bài toán quản trị rủi ro trong môi trường Retail.
• Vị trí có cơ hội tham gia trực tiếp vào các bài toán dữ liệu lớn, xây dựng Detection Engine/Model và triển khai các use case thực tế cùng đội ngũ Retail Fraud Analytics.

1. Mục tiêu vị trí

• Chịu trách nhiệm thiết kế và hiện thực hóa nền tảng dữ liệu phục vụ Fraud Detection, từ kiến trúc dữ liệu, xây dựng Data Pipeline đến phát triển Detection Engine, Detection Model và Risk Scoring; đồng thời phối hợp với đội ngũ Retail Fraud Analytics để triển khai các Detection Use Case phục vụ hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro.

2. Trách nhiệm chính

2.1. Data Architecture & Data Engineering

• Thiết kế và xây dựng Data Architecture phục vụ các bài toán Fraud Detection và Risk Analytics.
• Xây dựng, vận hành và tối ưu Data Pipeline, đảm bảo dữ liệu được thu thập, xử lý và cung cấp ổn định, chính xác và có khả năng mở rộng.
• Thiết kế các luồng dữ liệu phục vụ xử lý và phân tích dữ liệu lớn theo yêu cầu của các bài toán Detection.

2.2. Detection Engine & Detection Model

• Thiết kế và phát triển Detection Engine phục vụ phát hiện các dấu hiệu/giao dịch/hành vi bất thường.
• Phát triển và triển khai Detection Model, các logic/rule detection và Risk Scoring.
• Nghiên cứu, tối ưu và cải thiện hiệu quả của các mô hình/giải pháp detection dựa trên dữ liệu thực tế và yêu cầu nghiệp vụ.

2.3. Dashboard & Alert

• Thiết kế hệ thống Dashboard & Alert phục vụ theo dõi, cảnh báo và giám sát các dấu hiệu rủi ro/gian lận.
• Phối hợp với các bên liên quan để đảm bảo kết quả detection được hiển thị và cảnh báo kịp thời, hỗ trợ quá trình ra quyết định.

2.4. Triển khai Fraud Detection Use Case

• Phối hợp chặt chẽ với Retail Fraud Analytics để phân tích yêu cầu và triển khai các Fraud Detection Use Case.
• Chuyển hóa yêu cầu nghiệp vụ/rủi ro thành giải pháp dữ liệu, detection logic, model và risk scoring phù hợp.
• Đồng hành trong quá trình triển khai, đánh giá và tối ưu các use case sau khi đưa vào vận hành.

3. Kết quả kỳ vọng

• Data Pipeline – Nền tảng dữ liệu phục vụ Fraud Detection.
• Detection Engine – Hệ thống phát hiện hành vi/giao dịch bất thường.
• Detection Model – Các mô hình/giải pháp phát hiện gian lận.
• Risk Scoring – Cơ chế chấm điểm và phân loại mức độ rủi ro.
• Dashboard & Alert – Hệ thống theo dõi và cảnh báo rủi ro.

Trình độ & kinh nghiệm

• Tốt nghiệp Đại học trở lên, ưu tiên các chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu, Toán tin hoặc các chuyên ngành liên quan.
• Tối thiểu 03 năm kinh nghiệm trong Big Data/Data Engineering.
• Có kinh nghiệm xây dựng hệ thống dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn ở quy mô doanh nghiệp.

Kiến thức & kỹ năng chuyên môn

• Thành thạo Python và SQL.
• Có kinh nghiệm thực tế với một hoặc nhiều công nghệ/nền tảng: Spark, Kafka, Airflow, Databricks hoặc các công nghệ tương đương.
• Có khả năng thiết kế Data Architecture và xây dựng Data Pipeline có tính ổn định, mở rộng và đáp ứng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn.
• Có tư duy tốt về Data Engineering, Detection và Risk Scoring.

Ưu tiên

• Có kinh nghiệm trong Fraud Detection, Risk Analytics.
• Có kinh nghiệm trong lĩnh vực Retail, Banking/Financial Services hoặc các môi trường có yêu cầu cao về quản trị rủi ro.
• Có kinh nghiệm triển khai các bài toán phát hiện gian lận/bất thường từ giai đoạn thiết kế dữ liệu đến triển khai thực tế.