CHUYÊN GIA KHOA HỌC DỮ LIỆU

1. Dựa trên yêu cầu của bộ phận nghiệp vụ, thực hiện các phân tích hoặc xây dựng các mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo cần thiết, hỗ trợ các sáng kiến kinh doanh.

2. Hiểu ứng dụng của các mô hình, từ đó phối hợp với bộ phận nghiệp vụ để xác định cách thức triển khai hiệu quả.

3. Nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật nâng cao về phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mô hình mới có tác động thay đổi hoạt động kinh doanh và tạo ra các cơ hội mới cho VCB; xác định giá trị, đề xuất và thực hiện triển khai sau khi được phê duyệt.

4. Thực hiện các CNNV khác của Phòng Khoa học dữ liệu theo quy định liên quan của pháp luật, quy định nội bộ của VCB.

5. Đề xuất nhu cầu đào tạo; phối hợp xây dựng và tham gia triển khai kế hoạch đào tạo.

6. Nhiệm vụ khác

    a) Tham gia triển khai các dự án chuyển đổi, nâng cao năng lực của VCB

    b) Các công việc khác theo phân công của Lãnh đạo phòng/Trung tâm

I. Yêu cầu về trình độ và kinh nghiệm làm việc:

1. Trình độ:

- Trình độ chuyên môn: Tốt nghiệp Đại học loại Khá trở lên, hệ đào tạo chính quy dài hạn thuộc các chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Toán học, Toán tin, Khoa học máy tính, Vật lý, Xác suất, Thống kê, Kinh tế, Tài chính ngân hàng hoặc các chuyên ngành có liên quan thuộc các trường Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia TP HCM, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Bách khoa TP HCM, Đại học Kinh tế Quốc dân, Đại học Ngoại thương (cơ sở Hà Nội và cơ sở TP HCM), Học viện Tài chính, Học viện Ngân hàng và các trường Đại học có uy tín tại nước ngoài. (Không nhận hồ sơ của thí sinh tốt nghiệp hệ liên kết, liên thông, văn bằng 2, tại chức, vừa học vừa làm)

- Trình độ ngoại ngữ: Có khả năng giao tiếp và đọc hiểu tiếng Anh các tài liệu liên quan đến công việc phụ trách.

- Trình độ tin học: Thành thạo tin học văn phòng   

Ưu tiên: 

- Ứng viên đạt các giải thưởng tại các cuộc thi về xây dựng mô hình, Toán, Tin, Vật lý, Thống kê, Kinh tế lượng , …

- Ứng viên có chứng chỉ quốc tế như CFA, FRM, PRM, …

- Ứng viên có trình độ Thạc sĩ trở lên tại các lĩnh vực liên quan

2. Kinh nghiệm:

- Có ít nhất 3-5 năm kinh nghiệm xây dựng mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu thực, có ứng dụng thực tế (đặc biệt là các mô hình ứng dụng trong ngân hàng). 

- Sử dụng thành thạo các phần mềm về dữ liệu và phân tích như Python, SQL, R, SAS, Matlab,...

Ưu tiên: ứng viên có kinh nghiệm

- Tự nghiên cứu và triển khai xây dựng các mô hình sử dụng kỹ thuật mới/nâng cao

- Triển khai các dự án, đặc biệt dự án ứng dụng trong kinh doanh tài chính ngân hàng,

- Làm việc với nhiều loại dữ liệu, dữ liệu lớn phức tạp, dữ liệu ngân hàng, quản lý cơ sở dữ liệu lớn

- Xây dựng/triển khai các hệ thống nền tảng phục vụ việc xây dựng/triển khai mô hình học máy, các hệ thống tự động hóa tại Ngân hàng

3. Kiến thức:

- Có kiến thức nền tảng tốt về khoa học dữ liệu, xác suất, thống kê.

Ưu tiên:

- Có kiến thức về tài chính ngân hàng

- Có khả năng nghiên cứu các kỹ thuật mới liên quan đến mô hình phân tích dữ liệu

4. Độ tuổi: Không quá 40 tuổi.

II. Yêu cầu về kỹ năng và Phẩm chất cá nhân:

1. Kỹ năng:

- Kỹ năng phân tích dữ liệu.

- Kỹ năng nghiên cứu, tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới và liên tục tìm cách cải tiến, đề xuất các phương pháp mới.

- Kỹ năng làm việc theo nhóm /tổ chức.

- Kỹ năng giao tiếp, đàm phán.

- Kỹ năng tổ chức thực hiện, sắp xếp công việc.

2. Khả năng:

- Phân tích/phán đoán.

- Tư duy Logic.

3. Phẩm chất cá nhân:

- Tinh thần trách nhiệm cao

- Chủ động trong công việc

- Trung thực, kỷ luật

- Có ý chí quyết tâm hoàn thành mục tiêu công việc được giao