• Chủ động đề xuất, thiết kế, chịu trách nhiệm chính triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu cùng chuyên gia và phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh/vận hành để giải quyết các bài toán thực tế có tính ứng dụng cao.

• Phân tích chuyên sâu và khám phá dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật xác suất thống kê, học máy và học sâu để phát hiện các xu hướng, hành vi ẩn và các yếu tố thúc đẩy hành động của khách hàng; từ đó xây dựng insight giá trị và hỗ trợ đề xuất chiến lược kinh doanh, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp.

• Phối hợp với ML Engineer / Data Engineer để đóng gói và triển khai mô hình. Thiết lập cơ chế monitoring, drift detection và cảnh báo suy giảm hiệu năng. Tham gia A/B testing và đánh giá tác động thực tế sau triển khai. Hỗ trợ cải tiến mô hình theo vòng đời MLOps.

• Làm việc chặt chẽ với chuyên gia phân tích đầu tư, tư vấn đầu tư và Product Owner để chuyển đổi bài toán kinh doanh thành bài toán dữ liệu. Giải thích kết quả mô hình một cách rõ ràng, có logic và phù hợp với ngữ cảnh đầu tư. Đảm bảo mô hình phản ánh đúng thực tiễn thị trường và hành vi khách hàng.

• Tốt nghiệp đại học, cao học các chuyên ngành Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính, Toán/Thống kê, Tài chính định lượng, Kinh tế lượng hoặc các ngành liên quan.

• Có hiểu biết sâu và vận dụng thành thạo các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm kiểm định giả thuyết, phân tích nhân quả, xử lý mất cân bằng dữ liệu, phân tích chuỗi thời gian, mô hình suy diễn, vector embeddings.

• Có kinh nghiệm triển khai các mô hình hoặc giải pháp phân tích phục vụ một hoặc nhiều mục tiêu như tăng trưởng kinh doanh, cá nhân hóa, tối ưu hóa vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng...

• Có tối thiểu 1-3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích nâng cao, phát triển mô hình học máy/học sâu hoặc ứng dụng AI vào bài toán thực tiễn.

• Có khả năng phối hợp hiệu quả với các đơn vị kinh doanh/vận hành để hiểu bài toán, chuyển đổi thành giải pháp phân tích dữ liệu cụ thể, có giá trị ứng dụng cao và đo lường được hiệu quả. Có kinh nghiệm xử lý, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu một cách sâu sắc, kết nối với nhu cầu kinh doanh và gợi ý hành động cụ thể. Thành thạo Python và các thư viện: Scikit-learn, XGBoosst, LightGBM, PyTorch/ TensorFlow...

• Hiểu rõ và có khả năng tham gia triển khai các quy trình phát triển và vận hành mô hình (MLOps/LangOps), bao gồm xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, kiểm thử, triển khai và giám sát mô hình.

• Có chứng chỉ tiếng Anh TOEIC 700 trở lên hoặc các chứng chỉ tương đương

• Ưu tiên ứng viên có có kinh nghiệm sử dụng: Mlflow, Docker, Git, AWS, Azure, Databricks... Có hiểu biết về drift detection, monitoring. Có khả năng làm việc với dữ liệu quy mô lớn. Có tư duy hệ thống và nhạy cảm với rủi ro mô hình. Có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính/chứng khoán, đã từng triển khai mô hình vào môi trường thực tế.