Phân tích dữ liệu lớn, phát triển và triển khai các mô hình học máy phục vụ ra quyết định kinh doanh.
Yêu cầu
Kinh nghiệm trong các dự án phân tích dữ liệu, machine learning hoặc data science
Lập trình Python tốt, thao tác thành thạo với Pandas, NumPy, Scikit-learn
Nắm vững thuật toán machine learning, phân tích thống kê và mô hình dự đoán
Kinh nghiệm làm việc với SQL, cơ sở dữ liệu quan hệ và công cụ trực quan hóa dữ liệu
Tốt nghiệp Đại học ngành Khoa học máy tính, Data Science, Thống kê hoặc liên quan
Trách nhiệm
Thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn để tìm insight
Phát triển, đánh giá và triển khai các mô hình Machine Learning
Tạo dashboard, báo cáo trực quan hóa dữ liệu để trình bày kết quả cho các bên
Phối hợp với Data Engineer để đảm bảo chất lượng và khả năng mở rộng dữ liệu
Có thì tốt
Kinh nghiệm với framework deep learning như TensorFlow, PyTorch
Kiến thức về cloud (AWS, Azure, GCP), MLOps hoặc công nghệ Big Data
Hiểu biết về Generative AI, LLM hoặc các ứng dụng NLP
Lương và phúc lợi
Chế độ 14 tháng lương/năm theo KPI
Gói phúc lợi bổ sung 16 triệu VND/năm (du lịch công ty, ngày lễ...)
Bảo hiểm sức khỏe CMC care và khám sức khỏe định kỳ hàng năm
Tóm tắt bằng AI từ JD gốc, đọc JD gốc trước khi ứng tuyển.
JOB DESCRIPTION
Job Overview
We are looking for a Data Scientist who is passionate about turning data into actionable insights and building data-driven solutions. You will work closely with business stakeholders, data engineers, and technical teams to analyze complex datasets, develop predictive models, and support decision-making through advanced analytics and machine learning techniques.
Key Responsibilities
Data Analysis & Insights
Collect, clean, and analyze large volumes of structured and unstructured data.
Identify trends, patterns, and opportunities to support business objectives.
Translate analytical findings into actionable recommendations for stakeholders.
Machine Learning & Modeling
Develop, validate, and deploy machine learning models for prediction, classification, clustering, and recommendation systems.
Perform feature engineering, model selection, hyperparameter tuning, and performance evaluation.
Monitor model performance and continuously improve accuracy and reliability.
Data Visualization & Reporting
Create dashboards, reports, and visualizations to communicate insights effectively.
Present analytical results to technical and non-technical audiences.
Collaboration
Work with Data Engineers to ensure data quality, accessibility, and scalability.
Partner with business teams to understand requirements and define analytical approaches.
Contribute to data science best practices, experimentation frameworks, and knowledge sharing.
REQUIREMENTS
Technical Skills
Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics, Engineering, or a related field.
Experience in data analysis, machine learning, or data science projects.
Strong programming skills in Python.
Hands-on experience with data analysis libraries such as Pandas, NumPy, and Scikit-learn.
Knowledge of machine learning algorithms, statistical analysis, and predictive modeling.
Experience working with SQL and relational databases.
Familiarity with data visualization tools such as Power BI, Tableau, or Matplotlib.
Preferred Qualifications
Experience with deep learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch.
Knowledge of cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP.
Experience with MLOps practices and model deployment.
Familiarity with Big Data technologies such as Spark, Hadoop, or Databricks.
Understanding of Generative AI, LLMs, or NLP applications is a plus.
BENEFITS
Package: Package 14 salary months based on KPI + Extra package: 16M/year
Full benefit with social insurance.
Annual health check and CMC care insurance under the company’s
Young and dynamic working environment.
Opportunity to approach the newest technology trends
Exciting leisure: sports and art events (football club, family day…)
The company’s labor policy is entirely pursuant to Vietnamese labor legislation plus other benefits offered by the company (Company trips, holidays, etc.)
* Please send your application via email: the email on the job page
