Tuyển dụng LPBank 2026: CV/CVC/CVCC Kế Hoạch Chiến Lược Và Chuyển Đổi Số (AI) tại Hà Nội

LPBank đang tuyển dụng CV/CVC/CVCC Kế Hoạch Chiến Lược Và Chuyển Đổi Số (AI) — vị trí làm việc tại Hà Nội.


:clipboard: Thông tin tuyển dụng LPBank

Thông tin Chi tiết
Vị trí CV/CVC/CVCC Kế Hoạch Chiến Lược Và Chuyển Đổi Số (AI)
Ngân hàng LPBank
Đơn vị Hội sở
Địa điểm Hà Nội
Số lượng 20 người
Mức lương Thỏa thuận
Hạn nộp hồ sơ 2026-04-18

:memo: Mô tả công việc

Bằng cấp:

  • Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Kỹ thuật Phần mềm, hoặc lĩnh vực liên quan.
  • Ưu tiên có chứng chỉ liên quan đến AI/ML (ví dụ: Google Cloud AI, AWS Machine Learning) hoặc chứng chỉ về tài chính/AI (như CFA với trọng tâm AI hoặc Certified AI in Finance).

Kinh nghiệm:

  • Ít nhất 3 - 5 năm kinh nghiệm thực chiến trong lĩnh vực AI/ML, với ít nhất 1 năm làm việc với Generative AI.
  • Kinh nghiệm xây dựng trợ lý ảo hoặc chatbot là lợi thế lớn. Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong ngành tài chính/ngân hàng hoặc lĩnh vực liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, bao gồm phát triển AI cho financial modeling, risk assessment, hoặc predictive analytics.
  • Kinh nghiệm với n8n (công cụ tự động hóa workflow low-code để kết nối app và tự động hóa quy trình) và Dify (nền tảng phát triển ứng dụng AI dựa trên LLM với RAG và workflow automation) sẽ là lợi thế, đặc biệt trong việc xây dựng và triển khai trợ lý ảo tích hợp.
  • Kinh nghiệm xây dựng cơ sở tri thức cho RAG (Retrieval-Augmented Generation) và triển khai AI Gateway (middleware quản lý AI services) là yêu cầu quan trọng.

Kỹ năng kỹ thuật:

  • Thành thạo lập trình Python, và các thư viện AI như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers. Kiến thức về các ngôn ngữ khác như R hoặc Java là lợi thế cho phân tích tài chính.
  • Kiến thức vững chắc về NLP, Generative Models (GANs, VAEs, Diffusion Models), và các công cụ xử lý dữ liệu lớn (Big Data tools như Spark hoặc Hadoop là lợi thế).
  • Kinh nghiệm với cloud platforms như AWS, Google Cloud, hoặc Azure để triển khai mô hình AI.
  • Hiểu biết về DevOps cho AI (MLOps), bao gồm CI/CD, Docker, Kubernetes.
  • Kinh nghiệm sử dụng n8n để thiết kế và triển khai workflow tự động hóa, tích hợp các dịch vụ bên thứ ba, và hỗ trợ AI agents.
  • Kinh nghiệm với Dify để xây dựng ứng dụng AI native, quản lý LLM, RAG pipelines, và agentic workflows.
  • Kinh nghiệm xây dựng RAG: Xử lý dữ liệu, embedding (sử dụng Sentence Transformers hoặc OpenAI embeddings), lưu trữ và truy vấn vector databases như Pinecone, FAISS, ChromaDB, hoặc Weaviate để tích hợp tri thức bên ngoài vào LLM.
  • Kinh nghiệm với AI Gateway: Thiết lập và quản lý middleware như Cloudflare AI Gateway, Kong AI Gateway, hoặc Azure AI Gateway để routing, bảo mật (rate limiting, authentication), monitoring, và logging các yêu cầu AI.
  • Kỹ năng prompt engineering để tối ưu hóa tương tác với LLM trong các ứng dụng tài chính.
  • Kiến thức về AI ethics, bias detection, và governance, đặc biệt trong ngữ cảnh ngân hàng để đảm bảo tính công bằng và tuân thủ.

Kỹ năng mềm: Khả năng làm việc nhóm tốt, giao tiếp rõ ràng với các bên liên quan không kỹ thuật (như bộ phận kinh doanh và tuân thủ), và giải quyết vấn đề sáng tạo. Khả năng làm việc độc lập, quản lý dự án nhỏ, và tư duy chiến lược về AI (AI strategy thinking).

Ngôn ngữ: Tiếng Anh tốt (đọc hiểu tài liệu kỹ thuật và giao tiếp).

Ưu tiên: Kinh nghiệm với các dự án AI trong lĩnh vực tài chính, như fraud detection, customer service automation, hoặc personalized banking, bao gồm sử dụng n8n, Dify, RAG knowledge base, và AI Gateway để tối ưu hóa quy trình. Hiểu biết về quy định ngân hàng Việt Nam (từ Ngân hàng Nhà nước) và kiến thức domain về sản phẩm tài chính.

Quyền lợi

  1. Chế độ đãi ngộ hấp dẫn, xứng tầm
  • Lương hàng tháng và các chế độ phụ cấp cạnh tranh trên thị trường

  • Thưởng cuối năm hấp dẫn theo đánh giá hiệu quả công việc

  • Thưởng sinh nhật, Lễ/Tết,Chế độ thăm hỏi ốm đau…

  • Chăm sóc sức khoẻ toàn diện: Khám sức khoẻ hàng năm, gói bảo hiểm độc quyền dảnh riêng cho LPBanker

  • Các hoạt động teambuilding, nhiều chương trình văn hóa - thể thao gắn kết nội bộ

  1. Môi trường làm việc hiện đại, tiên phong đổi mới sáng tạo
  • Không gian làm việc trẻ trung, hiện đại, đề cao sự sáng tạo

  • Làm việc với tinh thần tự chủ, linh hoạt và tiên phong

  1. Đào tạo
  • Các chương trình đào tạo, phát triển năng lực chuyên môn đa dạng cho cán bộ nhân viên và các cấp quản lý

  • Cơ hội học hỏi và giao lưu với các đồng nghiệp xuất sắc và các chuyên gia đầu ngành

  1. Các chế độ khác như chế độ nghỉ phép, đồng phục,…

:white_check_mark: Yêu cầu ứng viên

Bằng cấp:

  • Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Kỹ thuật Phần mềm, hoặc lĩnh vực liên quan.
  • Ưu tiên có chứng chỉ liên quan đến AI/ML (ví dụ: Google Cloud AI, AWS Machine Learning) hoặc chứng chỉ về tài chính/AI (như CFA với trọng tâm AI hoặc Certified AI in Finance).

Kinh nghiệm:

  • Ít nhất 3 - 5 năm kinh nghiệm thực chiến trong lĩnh vực AI/ML, với ít nhất 1 năm làm việc với Generative AI.
  • Kinh nghiệm xây dựng trợ lý ảo hoặc chatbot là lợi thế lớn. Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong ngành tài chính/ngân hàng hoặc lĩnh vực liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, bao gồm phát triển AI cho financial modeling, risk assessment, hoặc predictive analytics.
  • Kinh nghiệm với n8n (công cụ tự động hóa workflow low-code để kết nối app và tự động hóa quy trình) và Dify (nền tảng phát triển ứng dụng AI dựa trên LLM với RAG và workflow automation) sẽ là lợi thế, đặc biệt trong việc xây dựng và triển khai trợ lý ảo tích hợp.
  • Kinh nghiệm xây dựng cơ sở tri thức cho RAG (Retrieval-Augmented Generation) và triển khai AI Gateway (middleware quản lý AI services) là yêu cầu quan trọng.

Kỹ năng kỹ thuật:

  • Thành thạo lập trình Python, và các thư viện AI như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers. Kiến thức về các ngôn ngữ khác như R hoặc Java là lợi thế cho phân tích tài chính.
  • Kiến thức vững chắc về NLP, Generative Models (GANs, VAEs, Diffusion Models), và các công cụ xử lý dữ liệu lớn (Big Data tools như Spark hoặc Hadoop là lợi thế).
  • Kinh nghiệm với cloud platforms như AWS, Google Cloud, hoặc Azure để triển khai mô hình AI.
  • Hiểu biết về DevOps cho AI (MLOps), bao gồm CI/CD, Docker, Kubernetes.
  • Kinh nghiệm sử dụng n8n để thiết kế và triển khai workflow tự động hóa, tích hợp các dịch vụ bên thứ ba, và hỗ trợ AI agents.
  • Kinh nghiệm với Dify để xây dựng ứng dụng AI native, quản lý LLM, RAG pipelines, và agentic workflows.
  • Kinh nghiệm xây dựng RAG: Xử lý dữ liệu, embedding (sử dụng Sentence Transformers hoặc OpenAI embeddings), lưu trữ và truy vấn vector databases như Pinecone, FAISS, ChromaDB, hoặc Weaviate để tích hợp tri thức bên ngoài vào LLM.
  • Kinh nghiệm với AI Gateway: Thiết lập và quản lý middleware như Cloudflare AI Gateway, Kong AI Gateway, hoặc Azure AI Gateway để routing, bảo mật (rate limiting, authentication), monitoring, và logging các yêu cầu AI.
  • Kỹ năng prompt engineering để tối ưu hóa tương tác với LLM trong các ứng dụng tài chính.
  • Kiến thức về AI ethics, bias detection, và governance, đặc biệt trong ngữ cảnh ngân hàng để đảm bảo tính công bằng và tuân thủ.

Kỹ năng mềm: Khả năng làm việc nhóm tốt, giao tiếp rõ ràng với các bên liên quan không kỹ thuật (như bộ phận kinh doanh và tuân thủ), và giải quyết vấn đề sáng tạo. Khả năng làm việc độc lập, quản lý dự án nhỏ, và tư duy chiến lược về AI (AI strategy thinking).

Ngôn ngữ: Tiếng Anh tốt (đọc hiểu tài liệu kỹ thuật và giao tiếp).

Ưu tiên: Kinh nghiệm với các dự án AI trong lĩnh vực tài chính, như fraud detection, customer service automation, hoặc personalized banking, bao gồm sử dụng n8n, Dify, RAG knowledge base, và AI Gateway để tối ưu hóa quy trình. Hiểu biết về quy định ngân hàng Việt Nam (từ Ngân hàng Nhà nước) và kiến thức domain về sản phẩm tài chính.


:bulb: Cách thức ứng tuyển

:point_right: Xem chi tiết và ứng tuyển tại: LPBank


:date: Ngày đăng: 25/03/2026
:pushpin: Nguồn: LPBank
:owl: Đăng bởi: UB Job Crawler

Chủ đề này đã tự động đóng sau 25 ngày. Bạn không thể trả lời.