1. Mô tả công việc

• Dẫn dắt việc thiết kế, xây dựng và kiểm định các mô hình học máy để giải quyết các bài toán kinh doanh.
• Phân tích dữ liệu phức tạp, khám phá insight và đề xuất các giải pháp dựa trên dữ liệu.
• Giám sát, gỡ lỗi và tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình đang chạy trên môi trường production.
• Hợp tác chặt chẽ với các bên liên quan để tích hợp thành công các giải pháp dữ liệu, đóng góp vào hệ thống dữ liệu,
• Đối với Senior: Cố vấn và hướng dẫn kỹ thuật cho các thành viên trong nhóm, thực hiện đánh giá mã nguồn (code review) và chia sẻ kiến thức.

2. Yêu cầu ứng viên

• Tốt nghiệp Cử nhân/Thạc sĩ/Tiến sĩ các ngành Khoa học Máy tính, Thống kê, Toán học, Kinh tế Lượng hoặc lĩnh vực định lượng liên quan.
• Từ 3 năm kinh nghiệm thực chiến trong vai trò Data Scientist hoặc tương đương.
• Có hồ sơ dự án thành công trong việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy vào môi trường production, tạo ra tác động kinh doanh có thể đo lường được.
• Kinh nghiệm với toàn bộ vòng đời dự án khoa học dữ liệu, từ khâu làm sạch, khám phá dữ liệu, feature engineering đến giám sát và tái huấn luyện mô hình.
• Kinh nghiệm làm việc với các hệ thống dữ liệu lớn (big data) sử dụng các công nghệ như Spark, BigQuery, Hadoop hoặc tương tự.
• Lập trình thành thạo bằng Python và các thư viện khoa học dữ liệu cốt lõi (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
• Sử dụng SQL chuyên sâu để truy vấn và xử lý các cơ sở dữ liệu phức tạp, tối ưu hóa hiệu suất trên các bộ dữ liệu lớn.
• Kinh nghiệm sử dụng các nền tảng đám mây (ví dụ: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning) để xây dựng và triển khai mô hình.
• Nắm vững các nguyên tắc và thực hành tốt nhất về MLOps (CI/CD cho mô hình, quản lý phiên bản, giám sát hiệu suất và tự động hóa quy trình).
• Kỹ năng trình bày và diễn giải các khái niệm kỹ thuật phức tạp một cách rõ ràng cho các đối tượng phi kỹ thuật (non-technical stakeholders).
• Chủ động, luôn tò mò và ham học hỏi các công nghệ và phương pháp luận mới.
• Tiếng Anh đọc hiểu tài liệu kỹ thuật và giao tiếp được là một lợi thế.

3. Quyền lợi của ứng viên

• Mức lương thỏa thuận dựa trên năng lực và kinh nghiệm thực tế.
• Thưởng hiệu suất hấp dẫn lên đến 3 tháng lương/năm cùng nhiều khoản thưởng hấp dẫn khác (thưởng nhân viên xuất sắc, thưởng Quý, thưởng Dự Án, thưởng nóng, thưởng Lễ, Tết, thưởng Performance…).
• Chế độ nâng lương linh hoạt theo vị trí và hiệu suất công việc.
• Cơ hội tiếp cận và tìm hiểu về các công nghệ, kiến thức mới và làm việc cùng các chuyên gia đầu ngành, dày dạn kinh nghiệm về AI, Game, Metaverse.
• Môi trường làm việc cởi mở, đề cao sáng tạo và tinh thần chủ động học hỏi.
• Văn phòng hạng A+ với nhiều tiện ích giải trí, khu vực Pantry tiện nghi với tủ lạnh, lò vi sóng, máy pha cafe, cafe miễn phí,…
• Được cung cấp đầy đủ trang thiết bị hiện đại, cấu hình cao phục vụ công việc.
• Du lịch và teambuilding hàng năm.
• Các chế độ bảo hiểm, nghỉ phép, lễ tết theo quy định của pháp luật.

Các sự kiện nội bộ đa dạng:

• Tiệc sinh nhật CBNV hàng tháng
• Hoạt động mừng ngày thành lập công ty và các ngày lễ, tết: ngày Quốc Tế Phụ Nữ 8/3, ngày Phụ Nữ Việt Nam 20/10, ngày Lễ Giáng Sinh, Tết Dương Lịch, Tết Trung Thu, Tết Thiếu Nhi 1/6…
• Giải bóng đá, giải đấu game và hoạt động tình nguyện thường niên

Địa chỉ làm việc: Unit 5, Tầng 14 Tòa Nhà Century Tower, 458 phố Minh Khai, Phường Vĩnh Tuy, Quận Hai Bà Trưng, Thành phố Hà Nội, Việt Nam.

Hình thức làm việc: Full time 

Thời gian làm việc: Từ 8h30 đến 12h và 13h30 đến 18h từ thứ 2 đến thứ 6. 

Liên hệ:

• Email: [email protected] 
• SĐT: (+84) 2588889999 

Nộp CV tại đây