Data Engineer/ Data Scientist (Big Data, Python, SQL)

Làm một trong các mảng công việc sau:

Data Engineer

• Tham gia phát triển và triển khai các dịch vụ sử dụng các công nghệ Big Data: Hadoop ecosystem, Kafka, Spark, Airflow, …
• Nghiên cứu, xây dựng, tối ưu các Job ETL có khả năng mở rộng linh hoạt với độ tin cậy cao, phục vụ cho việc khai thác/ingest, tổng hợp các loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau; 
• Quy hoạch, thiết kế các công cụ nền tảng, công cụ giám sát, cảnh báo KPI chất lượng số liệu… để tự động giám sát hiện trạng của hệ thống, chất lượng dữ liệu giúp đưa ra các cảnh báo kịp cho team
• Nghiên cứu và quy hoạch các công cụ khai thác, phân tích số liệu (Big Data OLAP, Notebook …)

Data Scientist

• Phối hợp với nghiệp vụ phân tích vấn đề kinh doanh, phân tích khám phá (EDA), mô hình hóa dữ liệu để tìm ra xu hướng kinh doanh, hình mẫu, bản chất của hiện tượng, hành vi người dùng,…và đưa ra các nhận định trong việc ứng dụng khai thác dữ liệu vào hoạt động kinh doanh tạo ra giá trị. Tư vấn cho nghiệp vụ, đội ngũ BA/DA về hướng triển khai ứng dụng học máy, học sâu vào hoạt động kinh doanh.
• Xây dựng mô hình học máy giải quyết các bài toàn phát triển kinh doanh.
• Xây dựng luồng ETL tổng hợp dữ liệu, tiền xử lý, trích xuất đặc trưng với định dạng phù hợp với mục đích xây dựng từng loại mô hình.
• Nghiên cứu công cụ, giải pháp, thuật toán nhằm xây dựng mô hình học máy, học sâu trên quy mô dữ liệu lớn với Pyspark, Tensorflow/Pytorch,… ứng dụng triển khai các chương trình kinh doanh, marketing, ứng dụng xây dựng hệ thống khuyến nghị, tích hợp gia tăng hiệu quả app/web…
• Nghiên cứu thiết kế, cài đặt, tối ưu các thuật toán, công nghệ học máy, học sâu triển khai hiệu quả các bài toán.

Analytics Translator

• Hiểu biết về nghiệp vụ ngân hàng: Cần hiểu về ngành ngân hàng, các quy trình kinh doanh
• Kiến thức về dữ liệu và phân tích dữ liệu: Có hiểu biết về các nguồn dữ liệu trong ngân hàng, cách làm sạch và biến đổi dữ liệu, và cách áp dụng phân tích dữ liệu để giải quyết vấn đề và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
• Kỹ năng giao tiếp: Có khả năng giao tiếp một cách hiệu quả với các bên liên quan kỹ thuật và kinh doanh. Có khả năng biên dịch thông tin kỹ thuật thành ngôn ngữ kinh doanh dễ hiểu.
• Kiến thức về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Hiểu về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đặc biệt là trong ngành ngân hàng, và tuân thủ các quy định liên quan đến nó.
• Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu: Có kiến thức về các công cụ, hoặc công cụ phân tích dữ liệu do ngân hàng sử dụng