MỤC ĐÍCH CỦA CHỨC DANH

Tham gia triển khai và hỗ trợ Trưởng phòng và/hoặc các chuyên gia trong việc phối hợp với các đơn vị kinh doanh, đơn vị hỗ trợ kinh doanh, cùng các trung tâm/phòng ban khác trong nội bộ khối EDA; Thực hiện các nhiệm vụ được phân công liên quan đến việc ứng dụng các phương pháp phân tích nâng cao, học máy, học sâu và/hoặc GenAI để xây dựng các ứng dụng AI/phân tích dữ liệu, khai thác hệ thống dữ liệu phức tạp, hoặc hỗ trợ tìm kiếm các hiểu biết chuyên sâu về hành vi khách hàng nhằm đưa ra các đề xuất, khuyến nghị phù hợp.

CÁC HOẠT ĐỘNG CHÍNH

1. Tham gia và phối hợp triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong ngân hàng
- Phối hợp với các đơn vị kinh doanh, vận hành và chuyên gia AI/Data Science để phân tích yêu cầu, xác định bài toán và thiết kế các giải pháp AI/ML/GenAI đáp ứng nhu cầu nghiệp vụ, đảm bảo tính khả thi và hiệu quả khi triển khai thực tế.
- Tham gia phát triển, tích hợp và triển khai các mô hình AI/ML/GenAI vào các hệ thống và quy trình nghiệp vụ của ngân hàng; phối hợp với các nhóm kỹ thuật để đảm bảo giải pháp hoạt động ổn định, có khả năng mở rộng và đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng, bảo mật và vận hành.
- Ứng dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu, học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), GenAI và Agentic AI để xây dựng các mô hình, dịch vụ và ứng dụng AI nhằm khai thác dữ liệu, tạo ra insight và nâng cao khả năng ra quyết định cho hoạt động kinh doanh và vận hành.
- Tham gia phát triển các ứng dụng và sản phẩm AI/ML/GenAI nhằm tự động hóa quy trình nghiệp vụ của ngân hàng, bao gồm xử lý hồ sơ, hỗ trợ thẩm định, chăm sóc khách hàng, trợ lý AI, khai thác tri thức doanh nghiệp, xử lý tài liệu và các quy trình vận hành nội bộ.
- Tham gia xây dựng, đánh giá và tối ưu các thành phần của hệ thống AI như Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agent Workflow, Tool Calling, Knowledge Base và Model Evaluation nhằm nâng cao chất lượng và độ tin cậy của các ứng dụng GenAI.
- Phối hợp triển khai, kiểm thử, đánh giá hiệu quả và giám sát các giải pháp AI trong môi trường vận hành; theo dõi chất lượng mô hình, đề xuất cải tiến và tối ưu liên tục để đáp ứng yêu cầu kinh doanh.
2. 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 phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và/hoặc GenAI theo định hướng từ cấp quản lý hoặc chuyên gia nội bộ.
- 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 tại ngân hàng.
- Tích cực tham gia các diễn đàn chuyên môn, hội thảo nội bộ/ngoại bộ, seminar nhằm mở rộng kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn với đội nhóm.
3. Thưc hiện các công việc khác theo phân công của cấp thẩm quyền.

CÁC KẾT QUẢ

- Triển khai thành công các giải pháp AI/ML/GenAI vào vận hành thực tế, đảm bảo đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng, tính ổn định, khả năng mở rộng và mang lại giá trị cho các đơn vị kinh doanh và vận hành.
- Nâng cao hiệu quả kinh doanh và vận hành thông qua ứng dụng AI, góp phần cải thiện các chỉ số như tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ, giảm thời gian xử lý (SLA/TAT), tăng năng suất, tối ưu chi phí vận hành và gia tăng hiệu quả kinh doanh.
- Xây dựng và phát triển các năng lực AI dùng chung (AI Platform/AI Services) thông qua việc chuẩn hóa, tái sử dụng các thành phần AI (model, prompt, workflow, API, knowledge base...), rút ngắn thời gian triển khai các use case mới và thúc đẩy mở rộng ứng dụng AI trên toàn Ngân hàng.
- Các phương pháp và kỹ thuật mới được áp dụng thực tế trong EDA
- Hoàn thành các công việc theo phân công.

CÁC YÊU CẦU ĐỐI VỚI CÔNG VIỆC

1. Trình độ đào tạo
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.
2. Kiến thức/ Chuyên môn có liên quan
- Nắm chắc kiến thức về các mô hình thống kê, kỹ thuật dự báo, thuật toán học máy, học sâu và/hoặc GenAI; có khả năng lựa chọn và áp dụng phù hợp với bài toán thực tế.
- Có khả năng vận dụng các kỹ thuật phân tích thống kê, kiểm định giả thuyết và phân tích dữ liệu phức tạp; có khả năng đưa ra các phân tích và khuyến nghị mang tính thực tiễn cao.
- Thành thạo Python và các thư viện phổ biến phục vụ cho phân tích nâng cao, học máy, học sâu (như Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) và GenAI (Transformers, LangChain...).
- Hiểu và có thể tuân thủ quy trình phát triển dự án phân tích dữ liệu nâng cao – từ xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá đến triển khai ứng dụng AI/ML/GenAI vào thực tế.
3. Các kỹ năng
- Kỹ năng thuyết trình.
- Kỹ năng làm việc nhóm.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề.
4. Các kinh nghiệm liên quan
- Tối thiểu 1-3 năm kinh nghiệm làm việc về phân tích nâng cao/ phát triển mô hình học máy/ học sâu, và/hoặc ứng dụng AI/GenAI.
- Kinh nghiệm phát triển các phân tích nâng cao, xây dựng và triển khai mô hình dự báo/mô hình học máy/ học sâu và/hoặc ứng dụng AI/GenAI trên các nền tảng cloud phổ biến như AWS, Azure, Google Cloud, và/hoặc Databricks,..
- Kinh nghiệm phân tích dữ liệu và báo cáo; có khả năng diễn giải dữ liệu và đưa ra các gợi ý hành động cụ thể, phục vụ các mục tiêu kinh doanh.
- Kinh nghiệm phối hợp và làm việc nhóm (bao gồm các nhóm kỹ thuật và kinh doanh) để triển khai giải pháp.
- Kinh nghiệm làm việc với SQL và Excel để xử lý và phân tích dữ liệu.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm việc tại các tổ chức lớn.
5. Các năng lực cần có
- Khả năng chịu áp lực cao trong công việc.
- Khả năng thích nghi với sự thay đổi và tự nghiên cứu.
- Năng lực tự học.

CÁC QUYỀN LỢI CỦA ỨNG VIÊN

- Thu nhập hấp dẫn, lương thưởng cạnh tranh theo năng lực, gói thu nhập 15-18 tháng lương/năm
- Thưởng các Ngày lễ, Tết (theo chính sách ngân hàng)
- Được vay ưu đãi theo chính sách ngân hàng từng thời kỳ
- Chế độ ngày phép hấp dẫn theo cấp bậc công việc
- Bảo hiểm theo luật lao động + Bảo hiểm VPBank care cho CBNV theo cấp bậc và thời gian công tác
- Cơ hội làm việc tại một Ngân hàng tiên phong ứng dụng AI & ML trong thúc đẩy giá trị kinh doanh với hệ sinh thái đa dạng: Ngân hàng, Tài chính, Chứng khoán, Bảo hiểm,...
- Cơ hội phát triển tại môi trường dẫn đầu thị trường ngân hàng về khối lượng dữ liệu; tham gia nhiều dự án, sáng kiến dữ liệu lớn, không ngừng tạo ra giá trị gia tăng cho khách hàng
- Được tham gia các khóa đào tạo tùy thuộc vào Khung đào tạo cho từng vị trí
- Môi trường làm việc chuyên nghiệp với cơ hội làm việc trực tiếp cùng ban lãnh đạo ngân hàng lớn, mở ra nhiều cơ hội học hỏi và phát triển sự nghiệp.