Nhận diện và giải quyết các bài toán phân tích nâng cao (PTNC) có tiềm năng ứng dụng trong quy trình tác nghiệp để nâng cao hiệu quả ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích dữ liệu (PTDL).
Phối hợp giám sát hiệu năng của các mô hình đã được vận hành trong thực tế để đưa ra quyết định về việc huấn luyện lại mô hình nếu cần thiết.
Chịu trách nhiệm đánh giá, kiểm định về mặt kỹ thuật đối với các mô hình PTNC do các đơn vị khác phát triển.
Hỗ trợ xây dựng chương trình và tổ chức đào tạo để nâng cao kỹ năng phân tích và hiểu biết về dữ liệu cho nhân sự phân tích dữ liệu tại các đơn vị nghiệp vụ trong Ngân hàng.
Mô tả công việc
a) Nhận diện và giải quyết các bài toán khoa học dữ liệu (KHDL) có tiềm năng ứng dụng trong quy trình tác nghiệp để nâng cao hiệu quả ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích dữ liệu
Tìm hiểu quy trình tác nghiệp của các đơn vị, trao đổi và lên ý tưởng về các bài toán có tiềm năng triển khai, đánh giá về mức độ quan trọng và tính khả thi của từng bài toán để đánh giá mức độ ưu tiên và phân bổ nguồn lực triển khai tương ứng;
Tham gia trực tiếp trong việc triển khai giải quyết các bài toán được đánh giá có tác động và khả thi, bảo đám quá trình phát triển mô hình tuân thủ đúng theo quy định và quy trình triển khai phát triển dự án khoa học dữ liệu;
Phối hợp với bộ phận Vận hành mô hình trong quá trình đưa mô hình đã xây dựng lên môi trường vận hành.
b) Phối hợp giám sát hiệu năng của các mô hình đã được vận hành trong thực tế để đưa ra quyết định về việc huấn luyện lại mô hình nếu cần thiết
Thiết lập ngưỡng cảnh báo và phối hợp giám sát thường xuyên các mô hình PTNC trong quá trình vận hành.
Phối hợp với đơn vị vận hành mô hình thực hiện hiệu chỉnh, bảo dưỡng mô hình PTNC trong trường hợp hiệu năng thấp hơn ngưỡng cho phép.
Đề xuất về việc huấn luyện lại mô hình trong trường hợp phát hiện các dấu hiệu data drift, model drift
c) Chịu trách nhiệm đánh giá, kiểm định về mặt kỹ thuật đối với kết quả của các mô hình phân tích nâng cao do các đơn vị khác phát triển
Tiếp nhận các sản phẩm mô hình PTNC, thực hiện kiểm định, đánh giá tính chính xác của các mô hình PTNC do các đơn vị khác phát triển (bao gồm cả các mô hình PTNC do đối tác bên ngoài xây dựng) và tính hợp lý trong các bước triển khai xây dựng mô hình và các quyết định được đưa ra từ lúc chọn mẫu, làm sạch dữ liệu, xây dựng biến, lựa chọn thuật toán và huấn luyện mô hình
Đưa ra tư vấn, đề xuất về mặt kỹ thuật để cải thiện hiệu năng mô hình (nếu cần)
d) Nâng cao kỹ năng phân tích và hiểu biết về dữ liệu của nhân sự PTDL trong Ngân hàng, đảm bảo năng lực chủ động giải quyết các bài toán nghiệp vụ của các đơn vị/ bộ phận dựa trên việc phân tích dữ liệu
Xây dựng khung và thực hiện đánh giá năng lực nhân sự PTDL hiện hữu tại các khối nghiệp vụ, lên chương trình/lộ trình đào tạo để nâng cao năng lực nhân sự PTDL theo từng giai đoạn;
Trực tiếp đánh giá kết quả của từng nhân sự tham gia chương trình đào tạo nhân sự PTDL; chịu trách nhiệm tổng thể về kết quả đầu ra của các nhân sự tham gia chương trình đào tạo.
Yêu Cầu Công Việc
Ưu tiên các trường đại học quốc tế hoặc ĐH BKHN/ ĐHQGHN (trong trường hợp đào tạo trong nước); chuyên ngành Khoa học dữ liệu/Khoa học máy tính/Lập trình ứng dụng,...
Đã có kinh nghiệm làm việc trong mảng phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu tại các tổ chức tài chính/ngân hàng/các công ty công nghệ.
Sử dụng thành thạo ít nhất một phần mềm phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình như Python/ Docker / Kubernetes / Hadoop/Spark/Kafka
Cẩn thận, tỉ mỉ, làm việc tốt dưới áp lực;
Ưu tiên các ứng viên có kinh nghiệm tham gia triển khai các dự án liên quan tới phân tích dữ liệu/ phân tích nâng cao tại các ngân hàng thương mại;
Sử dụng thành thạo ít nhất một công cụ BI và trực quan hóa dữ liệu là một lợi thế;
Có kỹ năng, tư duy lập trình là một lợi thế;
Kỹ năng ngôn ngữ và diễn đạt văn bản tốt; sử dụng thành thạo tiếng Việt và có khả năng giao tiếp bằng tiếng Anh.
