EDA-68_CG Khoa học dữ liệu_JG 09

Các trách nhiệm chính 1

• Tham mưu cho Trưởng phòng. hỗ trợ quản lý và định hướng phòng Khoa học dữ liệu trong việc áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu nhằm tìm ra hành vi khách hàng, giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế/ Consult for Head of Data Science department, support managing and direct Data science department in applying advanced analytics and data science techniques to find customers’ behaviors, by which solving real business problems
• Làm việc trực tiếp với trưởng phòng khoa học dữ liệu, hỗ trợ định hướng các bài toán phân tích nâng cao, dự báo trong các hoạt động của ngân hàng/ Work directly with the head of Data Science department, head of AI Center to give direction for advanced analytics, predictive modeling in the bank’s operations
• Chủ động đề xuất triển khai và dẫn dắt các dự án phân tích dữ liệu phục vụ hoạt động kinh doanh dưới sự định hướng của trưởng phòng khoa học dữ liệu/ Proactively propose, execute and lead analytics projects to support business units under the head of Data science department
• Áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu nhằm đưa ra các hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng, qua đó giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế./Apply data science and analytics techniques to get insights so as to help business to solve real business problems.
• Tìm kiếm các hiểu biết sâu sắc về hành vi khách hàng bằng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau / Get insights from customers’ behaviors using various data mining techniques
• Phát triển mô hình học máy, trí tuệ nhân tạo giúp các đơn vị kinh doanh dự báo các vấn đề kinh doanh khác nhau như dự báo khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ, bán chéo sản phẩm cho khách hàng hiện tại… / Develop machine learning models to help business units in various problems including customer churn, cross-selling products to existing customers….
• Hướng dẫn, đào tạo các thành viên trong phòng/ Coach & train team members
• Tự động hóa quy trình phân tích /Automate analytics process

Các trách nhiệm chính 2

2. Lead việc triển khai nghiên cứu, cập nhật và ứng dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao mới/ Lead to conduct research, update and apply new advanced analytics, data science techniques

• Nghiên cứu các phương pháp mới trong lĩnh vực phân tích, khai phá dữ liệu và dự báo & ứng dụng / Conduct research on modern methods for data analysis, data mining & predictive modelling with its applications
• Chủ động nghiên cứu và tận dụng các nguồn dữ liệu sẵn có/ mới trong ngân hàng phục vụ quá trình phân tích/ Proactively analyze and utilize existing/new data sources to for better analyses

Các trách nhiệm chính 3

3. Lead việc triển khai, hỗ trợ các trung tâm/phòng ban khác thuộc EDA trong các bài toán liên quan đến phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu / Lead of implementing, working with other centers / departments of EDA on advanced analytics, data science-related problems

• Lead việc triển khai, hỗ trợ các phòng ban khác thuộc EDA trong các phân tích chuyên sâu và dự báo khi cần thiết/ Lead of supporting other centers / departments of EDA on diagnostic or predictive analytics when needed
• Lead việc triển khai, hỗ trợ đào tạo thành viên khác trong lĩnh vực phân tích dữ liệu / Leading of planning and training other EDA team members on data analytics

Trình độ đào tạo
Đại học in Khoa học máy tính

Các yêu cầu khác

• Ít nhất 5-6 năm kinh nghiệm trong linh vực phân tích nâng cao, khoa học dữ liệu/ Min 5-6 years of solid experience in advanced analytics, data science
• Có kinh nghiệm quản lý đối tác là một lợi thế/ Experience in stakeholder management a plus
• Có nhiều kinh nghiệm trong việc đọc hiểu và biên dịch ý nghĩa của dữ liệu thành các hành động cụ thể, không chỉ là báo cáo/ Lots of experience in interpreting data and translate them into actionable insights, not just data extraction and reporting
• Hiểu biết rõ và có nhiều kinh nghiệm làm việc với các khái niệm, kỹ thuật phân tích thông kê, kiểm định, phân tích dữ liệu phức và đưa ra các khuyến nghị cần thiết/ Good understanding of and lots of experience using analytical concept and statistical techniques, hypothesis development, analyzing complex data set and drawing conclusions
• Hiểu biết rõ về các mô hình thống kê, dự báo, các thuật toán học máy, phân lớn và phân loại/ Good knowledge of statistical and predictive modeling concepts, machine learning approaches, clustering and classification techniques
• Có kiến thức và kinh nghiệm làm việc với Cloud/ Knowledge of and experience using Cloud
• Có kinh nghiệm vận hành các mô hình dự báo / Experience with MLOps
• Có kiến thức về ngân hàng bán lẻ/ Knowledge of retail banking
• Có kiến thức về hệ thống dữ liệu, hệ thống báo cáo phân tích kinh doanh / Knowledge of data system, Business intelligence system
• Khám phá dữ liệu, dự báo/ Data Mining, predictive modelling