Kỹ sư Khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Đơn vị: Công ty VNPT AI

Mô tả công việc

• Thiết kế, thực hiện các thí nghiệm hỗ trợ ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Nhiệm vụ này gắn với nhu cầu kinh doanh các mảng cốt lõi của công ty như di động, băng thông rộng, và các dịch vụ gia tăng.
• Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analysis) tối ưu vận hành hệ thống mạng lõi tăng trải nghiệm người dùng. Các hệ thống xây dựng phải có khả năng phục vụ hàng triệu khách hàng hàng ngày.
• Tham gia các dự án chuyển số quốc gia, kết quả góp phần rất lớn đổi mới sáng tạo, phát triển chính phủ số và cải cách, cắt giảm thủ tục hành chín, phát triển kinh tế - xã hội.   
• Đề xuất ý tưởng mới cải thiện sản phẩm của công ty VNPT.
• Phối hợp với thành viên nhóm dự án, nhóm QA, Test, khách hàng.
• Xây dựng kế hoạch công việc, báo cáo, đánh giá công việc của cá nhân.
• Đóng góp các sáng kiến nâng cao chất lượng, năng suất công việc.
• Nâng cao kiến thức mới qua các khóa học online hoặc qua các cuộc thi online.

Yêu cầu công việc

• Yêu cầu bắt buộc: Ứng viên gửi kèm bằng tốt nghiệp và bảng điểm trong đơn ứng tuyển.
• Tốt nghiệp Đại học trở lên các ngành đào tạo sau đây: Công nghệ thông tin, An toàn thông tin, Bảo mật thông tin, Khoa học máy tính, Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm, Phát triển phần mềm, Công nghệ phần mềm, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ kỹ thuật máy tính, Khoa học dữ liệu, IoT, Quản lý Công nghệ thông tin hoặc các ngành tương đương phù hợp với vị trí công việc
• Có 1 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực về phân tích và xử lý dữ liệu, thống kê, AI 
•  Có kiến thức chắc, hiểu biết sâu, và kinh nghiệm thực tế, thực hành trong mảng data science và machine learning
• Có kiến thức chắc, hiểu biết sâu, và kinh nghiệm thực tế, thực hành, tư duy thống kê
• Thành thạo ngôn ngữ Python. Thành thạo xử lý dữ liệu dạng bảng sử dụng thư viện Pandas hoặc tương đương
• Thành thạo quy trình CRISP/TDSP; có kinh nghiệm tối thiểu 2 loại phân tích (mô tả, nguyên nhân, chẩn đoán, đề xuất); nắm vững thống kê và A/B testing; phân nhóm dữ liệu (K-means, DBSCAN, RFM…); tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và báo cáo.
• Hiểu và triển khai các bài toán regression, classification, clustering bằng ML/Deep Learning; đọc hiểu research papers; đánh giá mô hình (độ chính xác, công bằng, thiên lệch); xử lý đa dạng dữ liệu (timeseries, bảng, text); huấn luyện và tối ưu mô hình hiệu năng cao, tận dụng HW (song song, phân tán, GPU), tối ưu inference.
• Thành thạo SQL (IBM Db2, Big SQL, SingleStore); sử dụng tốt TensorFlow/Keras hoặc PyTorch; xử lý dữ liệu với NumPy, Pandas/Polars/Modin, Spark; xây dựng mô hình với Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Prophet, AutoML.
• Khả năng truyền đạt hiệu quả thông tin chi tiết về dữ liệu cho nhóm dự án và ban lãnh đạo
• Khả năng mô hình hóa bài toán ở dạng tối ưu
• Xây dựng các kịch bản, thí nghiệm để chứng minh hiệu quả của giải pháp đã đề xuất 
• Tư duy phản biện 
• Ưu tiên có chứng chỉ hoặc bằng cấp liên quan tới Trí tuệ nhân tạo (machine learning, deep learning) , khoa học máy tính hoặc khoa học dữ liệu
• Ưu tiên có chứng chỉ Tiếng Anh  (tương đương TOEIC 600)