Data Scientist

1. Nội dung chi tiết:

1.1. Phân tích yêu cầu nghiệp vụ

• Làm rõ, diễn giải chính xác và tư vấn các yêu cầu nghiệp vụ của đối tác trong các dự án
• Định hướng, tư vấn giải pháp phân tích dữ liệu theo các yêu cầu đối với mảng kinh doanh và vận hành của công ty
• Xác định/hỗ trợ xác định các giải pháp phân tích dữ liệu nâng cao hoặc báo cáo BI đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ

1.2. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

• Phối hợp với bộ phận Quản trị dữ liệu trong việc thu thập, làm sạch dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu về nghiệp vụ
• Xây dựng luồng truy vấn dữ liệu để xây dựng báo cáo dashboard, phân tích dữ liệu theo yêu cầu của các phòng/ban/trung tâm và các dự án
• Nghiên cứu và áp dụng các khuôn khổ về Máy học (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) có liên quan giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh như: phân khúc khách hàng, đề xuất sản phẩm, v.v...
• Phụ trách phần Máy học (ML) và Học sâu (DL) của các dự án quản trị và thu thập dữ liệu giúp tự động hóa quy trình nhập dữ liệu từ hình ảnh để giảm thời gian thao tác cho các chuyên viên kinh doanh
• Sử dụng các công cụ nâng cao (Python, R, các thuật toán phân tích dữ liệu...) để phân tích và nhận diện xu hướng, pattern và những mối quan hệ của dữ liệu để hỗ trợ việc đưa ra quyết định kinh doanh hoặc vận hành

2. Thời gian làm việc: 08h30 - 17h30 (Thứ Hai - Thứ Sáu; nghỉ Thứ Bảy + Chủ nhật)

3. Địa điểm làm việc: Tòa nhà N01A - 275 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội

• Tốt nghiệp các trường Đại học/Cao đẳng về chuyên ngành CNTT; có bằng cấp/chứng chỉ liên quan đến Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính là một lợi thế 
• Kinh nghiệm: Từ 1-3 năm kinh nghiệm (Tùy theo chức danh) làm về mảng Khoa học dữ liệu (Data Scientist)
• Từ 1-3 năm kinh nghiệm (Tùy theo chức danh) đối với các ngôn ngữ khoa học dữ liệu như Python, R hoặc Julia cũng như kiểm soát phiên bản CI như GitHub hoặc GitLab...
• Có kinh nghiệm trong việc xây dựng đường dẫn dữ liệu, mô hình đào tạo và suy luận trên môi trường bị ô nhiễm như Docker hoặc tích hợp các mô hình máy học (ML) với API để dự đoán theo thời gian thực
• Có kinh nghiệm với hệ sinh thái Cloud AWS như S3, RedShift, Lambda, EC2 là một lợi thế

• Bằng cấp: Đại học
• Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
• Hình thức: Nhân viên chính thức