Chuyên gia, Khoa học Dữ liệu (TP. Hà Nội, VN)

- Người đảm nhận vị trí đề xuất, khởi xướng và quản lý nhiều dự án ML khác nhau cùng với việc kinh doanh để giải quyết các vấn đề đặt ra trước khi liên kết với OKR của công ty và cải tiến sản phẩm bằng cách sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống DS trên các nguồn Dữ liệu lớn đa dạng, phi cấu trúc.

- Người đảm nhận vị trí cũng tham gia vào vòng kết nối chiến lược và góp phần hướng dẫn kinh doanh cấp cao và cung cấp hướng dẫn dữ liệu chiến lược

- Người đảm nhận vị trí được yêu cầu phân bổ nguồn lực, quyết định chiến lược về các dự án và sau đó phân cấp xuống các khách hàng tiềm năng

- Đánh giá hiệu quả của các mô hình đề xuất và theo dõi KPI hiệu quả kinh doanh so với mô hình dữ liệu.

- Xây dựng các thuật toán tiên tiến và làm việc với các công cụ học máy và học sâu để cung cấp các giải pháp phân tích tiên tiến trong toàn công ty bao gồm công cụ đề xuất, mô hình dữ liệu tùy chỉnh, v.v.

- Thúc đẩy ứng dụng công nghệ máy học và dữ liệu lớn trên các hành trình và đội khác nhau.

- Quản lý, thực hiện và xem xét các dự án khoa học dữ liệu phức tạp một cách nhanh nhẹn và tuân thủ các yêu cầu quy định nội bộ.

- Đánh giá hiệu quả của các mô hình đề xuất và theo dõi KPI hiệu quả kinh doanh so với mô hình dữ liệu.

- Xây dựng các thuật toán tiên tiến và làm việc với các công cụ học máy và học sâu để cung cấp các giải pháp phân tích tiên tiến trong toàn công ty bao gồm công cụ đề xuất, mô hình dữ liệu tùy chỉnh, v.v.

- Thúc đẩy ứng dụng công nghệ máy học và dữ liệu lớn trên các hành trình và đội khác nhau.

- Quản lý, thực hiện và xem xét các dự án khoa học dữ liệu phức tạp một cách nhanh nhẹn và tuân thủ các yêu cầu quy định nội bộ.

- Sở hữu dự án, quản lý PO, giúp mọi người luôn theo dõi khỏi bị sao nhãng, phù hợp với mục tiêu và KPI thấp nhất

- Quản lý các xung đột, thách thức của dự án và các yêu cầu kinh doanh năng động để giữ cho các hoạt động luôn hoạt động ở hiệu suất cao.

- Làm việc với các trưởng nhóm để giải quyết các vấn đề về con người và các rào cản của dự án, tiến hành khám nghiệm tử thi và phân tích nguyên nhân gốc rễ để giúp các nhóm liên tục cải tiến thực hành của họ để đảm bảo năng suất tối đa.

- Quản lý nhóm được phân bổ, tập trung vào việc giữ chân và phát triển các nhà khoa học, phát triển cá nhân và KPI

- Cố vấn và huấn luyện nghiên cứu sinh cấp dưới trở thành các Nhà Khoa học Dữ liệu có đủ năng lực.

- Xác định và khuyến khích các lĩnh vực phát triển và cải tiến trong nhóm.

Giám đốc Khoa học Dữ liệu

Bằng cấp
- Bằng Thạc sĩ (hoặc cao hơn) về Thống kê, Toán học, Phân tích Định lượng, Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Phần mềm, Công nghệ Thông tin hoặc các ngành Kỹ thuật số khác
Kinh nghiệm
- Tối thiểu 10 năm kinh nghiệm liên quan trong các lĩnh vực phân tích dữ liệu, học máy, phát triển mô hình học sâu trên lượng dữ liệu lớn, thực hiện và triển khai các mô hình thống kê khác nhau
- Yêu cầu về trình độ tiếng Anh theo chính sách của Techcombank
- Có kinh nghiệm chuyên sâu về truy vấn cơ sở dữ liệu và mã hóa (ví dụ: Python, R, Spark, Scala, SQL, Java, C, C ++)
- Có nhiều kinh nghiệm trong việc xây dựng các giải pháp và sản phẩm dữ liệu và phân tích, khai thác dữ liệu và phân tích thống kê
- Có kinh nghiệm ứng dụng máy học và AI cho các câu hỏi liên quan đến thị trường tài chính
- Tư duy và quyết định chiến lược, có khả năng đối phó với quản lý cấp cao, chuyển dịch công nghệ sang kinh doanh và ngược lại
- Có kinh nghiệm chuyên sâu về Phát triển Phần mềm Agile và nắm vững các nguyên tắc, thực hành Agile và phương pháp luận Scrum
- Kinh nghiệm quản lý, các dự án hàng đầu trong quá khứ, xây dựng và cố vấn các nhà khoa học, dẫn dắt họ đến thành công