Các trách nhiệm chính

1/ Hỗ trợ triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong ngân hàng

- Thực hiện các tác vụ thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu phục vụ các phân tích nâng cao và mô hình học máy, học sâu, và ứng dụng genAI

- Hỗ trợ chuyên gia và nhóm triển khai các phân tích dữ liệu cơ bản, thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.

- Tham gia học hỏi và thực hành kỹ thuật phân tích dữ liệu, mô hình hóa dưới sự hướng dẫn để từng bước phát triển năng lực xây dựng mô hình (gen)AI/ML/DL/

- Tham gia vào các hoạt động thử nghiệm hoặc kiểm thử các giải pháp học máy, học sâu, GenAI do nhóm phát triển, đóng góp ý kiến cải tiến từ góc độ thực thi kỹ thuật hoặc dữ liệu đầu vào. 

2/ Nghiên cứu & cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới

- Tích cực học hỏi, nghiên cứu kiến thức cơ bản và xu hướng công nghệ liên quan đến phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và GenAI theo hướng dẫn của cấp trên.

- Thực hành áp dụng các kỹ thuật mới vào bài toán đơn giản hoặc thử nghiệm mô hình mẫu để nâng cao kỹ năng và khả năng áp dụng thực tế.

- Tham gia các buổi chia sẻ kiến thức nội bộ, các khoá đào tạo kỹ thuật để cập nhật công nghệ và tích lũy kinh nghiệm.

- Góp phần hỗ trợ thu thập, tổng hợp tài liệu hoặc nghiên cứu sơ bộ phục vụ thử nghiệm kỹ thuật, mô hình, công cụ trong nhóm. 

3/ Thực hiện các công việc khác theo phân công của cấp thẩm quyền 

Trình độ đào tạo

Các yêu cầu khác

- Tốt nghiệp Đại học trở lên trong các lĩnh vực liên quan như: Khoa học Máy tính (Computer Science), Toán học/Toán ứng dụng (Mathematics/Applied Mathematics), Thống kê (Statistics), Kỹ thuật (Engineering), Khoa học Dữ liệu (Data Science), Kinh tế lượng, Tài chính định lượng (Econometrics, Quantitative Finance), hoặc các ngành liên quan; ưu tiên ứng viên có định hướng phát triển trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. 

- Có kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, kỹ thuật phân tích dữ liệu, và các khái niệm cơ bản về học máy.

- Có khả năng thực hiện phân tích dữ liệu mô tả và tiền xử lý dữ liệu với sự hướng dẫn.

- Biết sử dụng Python và một số thư viện cơ bản như Pandas, NumPy để thao tác và trực quan hóa dữ liệu.

- Bắt đầu làm quen với quy trình triển khai mô hình học máy hoặc GenAI, có khả năng hỗ trợ các bước đơn giản trong dự án phân tích dữ liệu. 

- Có ít nhất 6-12 tháng kinh nghiệm tham gia vào các công việc phân tích dữ liệu, phát triển hoặc hỗ trợ phát triển mô hình học máy/học sâu, hoặc ứng dụng AI/GenAI.

- Có kỹ năng xử lý dữ liệu cơ bản, sử dụng SQL và Excel để hỗ trợ phân tích và báo cáo.

- Có khả năng làm việc nhóm, hỗ trợ các đồng nghiệp trong dự án.

- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm thực tập hoặc làm việc tại các tổ chức lớn.