Machine Learning Engineer/Data Scientist

I. Vị trí Machine Learning Engineer

1. Mô tả công việc

• Triển khai mô hình Machine Learning/Deep Learning vào production

• Chuyển đổi các mô hình do Data Scientist phát triển thành sản phẩm hoàn chỉnh thông qua API/microservice sẵn sàng tích hợp với hệ thống nghiệp vụ.

• Xây dựng và vận hành hệ thống inference realtime hoặc batch, phù hợp với từng bài toán nghiệp vụ.

• Đảm bảo mô hình hoạt động ổn định trong môi trường production, đáp ứng yêu cầu về SLA, độ trễ và khả năng mở rộng.

• Quản lý vòng đời mô hình (MLOps)

• Thiết kế và vận hành các pipeline CI/CD cho ML, từ training, testing đến deploy và retrain.

• Tự động hoá toàn bộ vòng đời mô hình: huấn luyện - kiểm thử - triển khai - giám sát - tái huấn luyện.

• Quản lý model registry, versioning, rollback và kiểm soát thay đổi mô hình theo chuẩn MLOps.

• Giám sát và duy trì hiệu năng mô hình

• Theo dõi hiệu năng mô hình sau triển khai, phát hiện data drift, concept drift và các dấu hiệu suy giảm chất lượng.

• Thiết lập hệ thống monitoring và cảnh báo khi mô hình không còn đáp ứng yêu cầu chất lượng.

• Phối hợp với Data Scientist cải tiến mô hình dựa trên dữ liệu thực tế và phản hồi từ hệ thống.

• Tối ưu hiệu suất và hạ tầng AI

• Tối ưu tốc độ training và inference, đảm bảo hiệu năng trong môi trường production.

• Sử dụng hiệu quả CPU/GPU và tài nguyên hệ thống, góp phần tối ưu chi phí vận hành.

• Tham gia đánh giá và đề xuất phương án kiến trúc hạ tầng AI phù hợp với định hướng toàn hàng.

• Phối hợp kỹ thuật và nghiệp vụ

• Làm việc chặt chẽ với DE, DevOps, IT trong triển khai và vận hành giải pháp AI.

• Phối hợp với các đơn vị nghiệp vụ trong quá trình tích hợp mô hình AI vào hệ thống.

• Tham gia chuẩn hoá kiến trúc AI, nền tảng ML/MLOps trong toàn Ngân hàng.

2. Yêu cầu công việc

• Kinh nghiệm

• Tối thiểu 2-4 năm kinh nghiệm triển khai và vận hành mô hình ML/DL trong môi trường production (đối với CVC);

• 4–6 năm kinh nghiệm trở lên đối với vị trí CVCC, ưu tiên từng tham gia các dự án AI quy mô doanh nghiệp hoặc ngân hàng.

• Có kinh nghiệm thực tế trong việc đóng gói, triển khai, giám sát và cải tiến mô hình ML sau khi đưa vào vận hành.

• Trình độ chuyên môn & kỹ năng kỹ thuật

• Lập trình & DevOps: Python, REST API, Linux, Git, CI/CD (Jenkins, GitLab CI hoặc tương đương).

• ML/DL: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM; hiểu rõ các thuật toán Machine Learning và Deep Learning.

• MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, Kubeflow, Watsonx hoặc các nền tảng tương đương.

• Monitoring: Prometheus, Grafana hoặc các công cụ giám sát tương đương.

• Big Data / Streaming: Spark, Kafka, Hadoop ecosystem.

• Cloud / Hybrid: AWS SageMaker, GCP Vertex AI hoặc các nền tảng AI tương đương.

• Bảo mật: Có hiểu biết cơ bản về security, access control, logging và audit trong môi trường production.

• Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành: Công nghệ thông tin, Khoa học Dữ liệu, Hệ thống Thông tin, Toán ứng dụng, Thống kê, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành liên quan.

• Ưu tiên ứng viên có Thạc sĩ hoặc các chứng chỉ quốc tế (AWS ML, GCP ML, Azure ML Engineer…).

• Năng lực cá nhân

• Tư duy hệ thống, tư duy tối ưu hiệu năng và độ ổn định.

• Khả năng debug và xử lý sự cố production tốt.

• Giao tiếp hiệu quả và phối hợp tốt với nhiều nhóm kỹ thuật khác nhau.

• Chủ động, có khả năng hướng dẫn và dẫn dắt kỹ thuật (đặc biệt với vị trí CVCC).

• Thích nghi tốt với môi trường Agile / fast-paced.

II. Vị trí Data Scientist

1. Mô tả công việc

• Thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu nâng cao.
• Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu bằng các công cụ và thuật toán phù hợp.
• Xây dựng và đánh giá các mô hình, ứng dụng dữ liệu.
• Lập kế hoạch và triển khai các dự án phân tích dữ liệu quy mô vừa và nhỏ.
• Hỗ trợ nhóm và đơn vị kinh doanh khai thác dữ liệu để giải quyết các bài toán nghiệp vụ.
• Nghiên cứu, áp dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mới.
• Trình bày kết quả phân tích dữ liệu cho các bên liên quan.
• Hỗ trợ triển khai các phương pháp phân tích dưới sự hướng dẫn của thành viên cấp cao.
• Tham gia xây dựng giả thuyết và kỹ thuật đặc trưng (feature engineering).
• Tham gia các chương trình đào tạo và hội thảo về khoa học dữ liệu.

2. Yêu cầu công việc

• Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu hoặc các vị trí tương đương.

• Có khả năng áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu và học máy trên dữ liệu lớn (phân cụm, phân loại, hồi quy, phát hiện bất thường, tối ưu hóa, mô phỏng).

• Có khả năng khai thác, tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn để tạo ra các thông tin chuyên sâu phục vụ kinh doanh.

• Có kinh nghiệm triển khai, giám sát, bảo trì và tối ưu các mô hình dữ liệu.

• Có hiểu biết về các nền tảng cơ sở dữ liệu và điện toán đám mây (AWS, Azure, Google Cloud); ưu tiên có kinh nghiệm xây dựng giải pháp dữ liệu trên cloud.

• Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành: Công nghệ thông tin, Khoa học Dữ liệu, Hệ thống Thông tin, Toán ứng dụng, Thống kê, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành liên quan.

• Ưu tiên ứng viên có Thạc sĩ hoặc các chứng chỉ quốc tế (AWS ML, GCP ML, Azure ML Engineer…).

Đầu mối liên hệ:

• Ms. Nhung
• Email: nhungnth31@vietinbank.vn
• SĐT/Zalo: 0988127294