Các trách nhiệm chính
1. Tham mưu cho Trưởng phòng, hỗ trợ quản lý (lead team nhỏ) và định hướng phòng Khoa học dữ liệu trong việc áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu nhằm tìm ra hành vi khách hàng, giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.
• Làm việc trực tiếp với trưởng phòng khoa học dữ liệu, hỗ trợ định hướng các bài toán phân tích nâng cao, dự báo trong các hoạt động của ngân hàng.
• Chủ động đề xuất triển khai và dẫn dắt các dự án phân tích dữ liệu phục vụ hoạt động kinh doanh dưới sự định hướng của trưởng phòng khoa học dữ liệu.
• Áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu nhằm đưa ra các hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng, qua đó giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.
• Tìm kiếm các hiểu biết sâu sắc về hành vi khách hàng bằng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau.
• Phát triển mô hình học máy, trí tuệ nhân tạo giúp các đơn vị kinh doanh dự báo các vấn đề kinh doanh khác nhau như dự báo khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ, bán chéo sản phẩm cho khách hàng hiện tại...
• Hướng dẫn, đào tạo các thành viên trong phòng.
• Tự động hóa quy trình phân tích.
2. Lead việc triển khai nghiên cứu, cập nhật và ứng dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao mới.
• Nghiên cứu các phương pháp mới trong lĩnh vực phân tích, khai phá dữ liệu và dự báo & ứng dụng.
• Chủ động nghiên cứu và tận dụng các nguồn dữ liệu sẵn có.
3. Lead việc triển khai, hỗ trợ các trung tâm/phòng ban khác thuộc EDA trong các bài toán liên quan đến phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu.
• Lead việc triển khai, hỗ trợ các phòng ban khác thuộc EDA trong các phân tích chuyên sâu và dự báo khi cần.
Trình độ đào tạo
Các yêu cầu khác
• Ít nhất 5-6 năm kinh nghiệm trong linh vực phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu.
• Có kinh nghiệm quản lý đối tác là một lợi thế.
• Có nhiều kinh nghiệm trong việc đọc hiểu và biên dịch ý nghĩa của dữ liệu thành các hành động cụ thể, không chỉ là báo cáo.
• Hiểu biết rõ và có nhiều kinh nghiệm làm việc với các khái niệm, kỹ thuật phân tích thông kê, kiểm định, phân tích dữ liệu phức và đưa ra các khuyến nghị cần thiết.
• Hiểu biết rõ về các mô hình thống kê, dự báo, các thuật toán học máy, phân lớn và phân loại/ Good knowledge of statistical and predictive modeling concepts, machine learning approaches, clustering and classification techniques
• Có kiến thức và kinh nghiệm làm việc với Cloud/ Knowledge of and experience using Cloud
• Có kinh nghiệm vận hành các mô hình dự báo / Experience with MLOps
• Có kiến thức về ngân hàng bán lẻ/ Knowledge of retail banking
• Có kiến thức về hệ thống dữ liệu, hệ thống báo cáo phân tích kinh doanh / Knowledge of data system, Business intelligence system
• Khám phá dữ liệu, dự báo/ Data Mining, predictive modelling
Mối quan hệ trong công việc
Làm việc với các đơn vị kinh doanh nội bộ trong VPBank & EDA
- Quan hệ Bên ngoài Tổ chức
Làm việc với các đối tác cung cấp giải pháp phân tích dữ liệu khi cần thiết
- Mục đích:
Trao đổi thông tin, tiếp nhận yêu cầu và hỗ trợ các hoạt động kinh doanh bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu
Làm việc với các đối tác, tìm hiểu mức độ phù hợp với các bài toán cụ thể của VPBank
Giá trị cốt lõi
1. KHÁT VỌNG
2. CHÍNH TRỰC
3. HIỆU QUẢ
4. KỶ CƯƠNG
5. SÁNG TẠO