Data Scientist

1. Xây dựng, quản lý và tổ chức các hoạt động nghiệp vụ:
- Đề xuất bài toán cho các đơn vị, nghiệp vụ, kinh doanh để khai thác tối đa "giá trị" từ dữ liệu.
- Nghiên cứu, thiết kế, cài đặt và tối ưu các thuật toán, công nghệ học máy.
- Thiết kế và triển khai các giải pháp phân lớp/dự báo đáp ứng mục tiêu kinh doanh.
- Lựa chọn phương pháp tối ưu, xây dựng thuật toán, kiểm tra và triển khai các mô hình để đáp ứng được các mục tiêu kinh doanh.
- Sử dụng các kĩ thuật học máy (cluster analysis, decision trees, random forest, neural networks, logistics regression) để xây dựng các mô hình toán học phục vụ các bài toán kinh doanh.
- Xác định các phương pháp phù hợp để xây dựng nguồn cung cấp dữ liệu cho các bài toán học máy bao gồm các phương pháp mô phỏng (bootstrap, monte carlo, bagging methods), học máy và xác suất thống kê.
- Kiểm tra hiệu năng, độ chính xác của các mô hình học máy.
- Xây dựng, phát triển các công cụ biến đổi dữ liệu, làm sạch dữ liệu.
- Xây dựng báo cáo tổng quan về xu thế dữ liệu, dữ liệu Exception, dữ liệu bất thường (outlier).
- Tham gia các dự án công nghệ theo phân công.
- Tham gia xử lý rủi ro công nghệ theo phân công.
2. Học tập và phát triển:
- Đề xuất với lãnh đạo trực tiếp về nhu cầu đào tạo của cá nhân và đơn vị để nâng cao kiến thức, kinh nghiệm.
- Thực hiện quản lý hiệu suất làm việc của cá nhân theo quy trình và quy định của ABBANK.
- Xây dựng môi trường thuận lợi giúp nâng cao hiệu suất làm việc của bản thân và của toàn đơn vị.
- Sẵn sàng ứng dụng cái mới và quản lý sự thay đổi.
3. Các công việc khác:
- Báo cáo công việc định kỳ và đột xuất theo yêu cầu.
- Thực hiện các công việc khác theo phân công của Cán bộ quản lý trực tiếp
- Tuân thủ các quy định, quy trình, quy chế liên quan đến công việc thực hiện.