Tổng hợp việc làm cho sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội theo ngành nghề. Nơi sinh viên tìm việc phù hợp và định hướng nghề nghiệp.
- Tiếp nhận, phân tích và mô tả yêu cầu nghiệp vụ liên quan đến dữ liệu, bao gồm thu thập dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu, báo cáo và phân tích dữ liệu từ nhiều hệ thống và phòng ban khác nhau.
- Làm việc trực tiếp với các bên liên quan (Business Owner, Data Engineer, Solution Architect, BI Developer, Tester…) để làm rõ yêu cầu, phạm vi và mục tiêu nghiệp vụ đối với dự án dữ liệu.
- Thiết kế và phát triển tài liệu yêu cầu chi tiết (BRD, FRD) kèm theo các giả định, ràng buộc, trường dữ liệu (data fields), quy tắc nghiệp vụ và logic tính toán KPI/metrics.
- Xây dựng Data Mapping Document, định nghĩa mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu, chuẩn hóa định nghĩa chỉ tiêu, định nghĩa dữ liệu (data definition), các quy tắc chuyển đổi và xử lý dữ liệu (transformation rules).
- Phối hợp với Solution Architect trong việc làm rõ yêu cầu phục vụ thiết kế mô hình dữ liệu (conceptual, logical, physical data model) và kiến trúc pipeline.
- Phối hợp với Data Engineer để đảm bảo logic ETL/ELT, nguồn dữ liệu, hệ thống tích hợp, luồng dữ liệu và xử lý dữ liệu phù hợp với yêu cầu nghiệp vụ và chuẩn chất lượng.
- Phối hợp với Tester / QA trong việc xác định tiêu chí kiểm thử, xây dựng test case cho UAT/SIT, tham gia kiểm thử và đối soát dữ liệu nhằm đảm bảo tính đầy đủ, chính xác và chất lượng của dữ liệu.
- Hỗ trợ người dùng (business user) trong UAT, giải đáp logic dữ liệu, xử lý lỗi liên quan đến quy tắc nghiệp vụ, hướng dẫn sử dụng báo cáo/dashboards, bàn giao tài liệu hướng dẫn.
- Tham gia chuẩn hóa tài liệu phân tích, quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu, metadata, data dictionary và các tiêu chuẩn về quản trị dữ liệu của tổ chức.
- Đề xuất cải tiến trong quy trình quản lý – khai thác dữ liệu, đề xuất hợp lý hóa nguồn dữ liệu, cải thiện chất lượng dữ liệu và tối ưu mô hình dữ liệu.
- Mentor và hỗ trợ các BA/Data Analyst cấp dưới, review tài liệu, training quy trình phân tích nghiệp vụ và tiêu chuẩn hóa tài liệu dự án.
Tham gia cố vấn và xây dựng chiến lược, định hướng phát triển AI cho Ban lãnh đạo
Giám sát, điều phối và phát triển các dự án, sản phẩm hoặc dịch vụ AI trong ngân hàng.
Nhiệm vụ chính:
1. Trực tiếp tham gia phát triển các dự án AI trọng điểm
2. Tham gia xây dựng và triển khai chiến lược, định hướng cho các dự án AI
3. Lập kế hoạch chi tiết và quản lý các dự án phát triển và ứng dụng AI.
4. Giám sát và hỗ trợ đội ngũ phát triển trong việc phát triển và triển khai các giải pháp AI, đảm bảo chất lượng và hiệu suất cao nhất.
5. Làm việc với các đơn vị tại Trung tâm AI (LLM, NLP, Computer Vision, Chatbot, R&D) và các đơn vị liên quan (khối Dữ liệu, các Trung tâm phát triển phần mềm, Kiểm thử, BA và khách hàng) để đảm bảo sự phối hợp nhịp nhàng và tối ưu hóa nguồn lực.
6. Cập nhật và nghiên cứu các công nghệ AI mới nhất, áp dụng vào các dự án thực tế.
7. Đảm bảo chất lượng và hiệu suất cho các dự án AI, thực hiện kiểm tra và đánh giá định kỳ.
8. Tham gia tuyển dụng nhân tài, huấn luyện và phát triển đội ngũ
Vai trò: Thiết lập, quản trị, và vận hành các hệ thống cơ sở dữ liệu và ứng dụng ngân hàng.
Nhiệm vụ trọng tâm:
1. Triển khai và vận hành hệ thống
2. Theo dõi và xử lý các sự cố liên quan đến ứng dụng
3. Nghiên cứu và phát triển
4. Xây dựng các môi trường phục vụ cho việc phát triển ứng dụng
5. Bảo trì, cập nhật và nâng cấp hệ thống ứng dụng
6. Phối hợp bộ phận hạ tầng CNTT và hỗ trợ người dùng để xử lý các vấn đề liên quan đến truy cập và sử dụng phần mềm ứng dụng
7. Tổng hợp và báo cáo lãnh đạo tình hình hoạt động hệ thống
1. Phân tích dữ liệu, phân tích kết quả bằng các kỹ thuật thống kê và cung cấp báo cáo định kỳ tại phòng Điều tra và Phòng chống Gian lận
2. Phát triển và triển khai cơ sở dữ liệu, hệ thống thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và các chiến lược khác nhằm tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng thống kê
3. Thu thập dữ liệu từ các nguồn chính hoặc phụ và duy trì cơ sở dữ liệu/hệ thống dữ liệu
4. Thực hiện báo cáo và phân tích theo yêu cầu của lãnh đạo hoặc các phòng/ban liên quan
5. Phát triển hệ thống quản lý dữ liệu và cơ chế kiểm tra, giám sát dữ liệu
6. Xác định, phân tích và diễn giải các xu hướng hoặc mô hình trong các tập dữ liệu phức tạp
7. Tìm kiếm và đề xuất các cơ hội cải tiến quy trình
8. Thực hiện các nhiệm vụ khác theo chỉ đạo của lãnh đạo