Khoa học dữ liệu - Chuyên viên chính Khoa học Dữ liệu

Định hướng giải pháp tổng thể và thực hiện đánh giá, phản biện các kết quả mô hình, đảm bảo kết quả use-case hiệu quả trong hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.

Mô tả công việc

Theo dõi và định hướng triển khai xây dựng các mô hình

• Nghiên cứu, thưc hiện cài đặt và triển khai xây dựng các mô hình áp dụng các thuật toán ML / DL mới
• Tư vấn, định hướng về giải pháp chung trong các sản phẩm hoặc dự án / use case Phân tích Dữ liệu
• Đề xuất các hướng phân tích và định hướng giải pháp xây dựng mô hình cho các use case Phân tích Dữ liệu
• Đánh giá và phản biện kết quả model, phương pháp cải thiện hiệu năng / tốc độ
• Xác định và đề xuất các giải pháp giải quyết các vấn đề tồn tại trong kiến trúc dữ liệu, quy trình, phương pháp thu thập, lưu trữ, phân phối và khai thác dữ liệu

Nghiên cứu tri thức

• Nghiên cứu và tìm hiểu tri thức ngành (domain knowledge) và định hướng tổng thể về kỹ thuật xây dựng mô hình và giải pháp tổng thể cho các use case theo ngành

Hướng dẫn đào tạo nghiệp vụ

• Tổ chức đào tạo các kỹ năng các kỹ thuật xây dựng mô hình nâng cao chuyên môn cho các level junior / experienced.

Yêu cầu

1. Khi nhận được một bộ dữ liệu, bạn sẽ bắt đầu như thế nào?
2. Trong trường hợp dữ liệu imbalanced trong bài toán binary classification, bạn đánh giá hiệu năng mô hình như thế nào?
3. Một số thuật toán cần thực hiện tiền xử lý dữ liệu so với các thuật toán khác. Bạn hãy đưa ra ví dụ để củng cố nhận định trên?
4. Sau khi có 1 base model của 1 bài toán binary classfication, bạn hãy mô tả các phương pháp bạn sử dụng để cải thiện performance của model?
5. Bạn hãy giới thiệu về 1 domain knowledge và các use-case ứng dụng Phân tích Dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực đó?

Kỹ năng

Big Data Analytics, Big Data Processing Platforms, Data Analysis, Deep Learning, Machine Learning, Mathematics, Predictive Analytics, Programming/Scripting, Statistics, Structured Query Language