Chuyên viên Khoa học dữ liệu (DS)

Vị trí làm việc: Tòa nhà Thăng Long, 98A Ngụy Như Kon Tum, Phường Thanh Xuân, Thành phố Hà Nội

Mô tả công việc:

1. Xây dựng & Vận hành ML Platform
   • Tham gia triển khai và vận hành hệ thống ML Platform (Data ingestion, Feature engineering, Model training/serving).
   • Xây dựng và duy trì các ML Pipeline tự động sử dụng các công cụ như Prefect/Airflow và MLflow.
   • Thực hiện đóng gói mô hình bằng Docker và phối hợp triển khai vào môi trường production.
   • Theo dõi hiệu năng mô hình (accuracy, drift) và thực hiện các báo cáo đánh giá định kỳ
2. Xây dựng Mô hình Dự báo Kinh doanh
   • Phát triển và triển khai mô hình dự báo rời bỏ (Churn Model) để nhận diện sớm khách hàng có nguy cơ ngừng giao dịch.
   • Xây dựng các mô hình xu hướng (Propensity Model): xác suất nộp tiền, xác suất mở tài khoản margin, v.v. để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.
   • Thực hiện phân lớp khách hàng (Customer Segmentation) để hỗ trợ các chiến dịch Marketing cá nhân hóa.
3. Ứng dụng AI & Phát triển Chatbot
   • Nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Prompt Engineering để cải thiện chất lượng Chatbot và trợ lý ảo nội bộ.
   • Hỗ trợ xây dựng các luồng công việc tự động (Agentic Workflow) đơn giản để tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ.
   • Thiết kế và triển khai hệ thống Agentic Workflow tối ưu hóa công việc nội bộ: tự động hóa các luồng xử lý lặp lại, kết nối đa hệ thống và giảm thiểu thao tác thủ công.
   • Tích hợp AI vào hệ thống CRM để nâng cao hiệu quả quản lý khách hàng, cá nhân hóa tương tác và hỗ trợ đội ngũ kinh doanh.
   • Tối ưu luồng xử lý ngôn ngữ và logic phản hồi cho hệ thống Chatbot hiện tại; ứng dụng Prompt Engineering để cải thiện chất lượng tương tác với khách hàng.

Yêu cầu chung

1. Học vấn & Kinh nghiệm
   • Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Toán – Tin, Công nghệ thông tin, Kinh tế lượng hoặc các ngành kỹ thuật liên quan (Bách Khoa, Công Nghệ, Ngoại Thương, KTQD…).
   • Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm thực tế tại vị trí Data Scientist hoặc AI Engineer.
   • Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực Tài chính, Chứng khoán hoặc Ngân hàng.
2. Kiến thức chuyên môn
   • Nắm chắc kiến thức về thống kê, xác suất và các thuật toán ML phổ biến (Regression, Tree-based, Clustering).
   • Thành thạo Python và các thư viện: Scikit-learn, XGBoost/LightGBM, Pandas.
   • SQL tốt: Có khả năng viết các câu lệnh truy vấn phức tạp để trích xuất dữ liệu.
   • Hiểu biết về LLMs: Có kinh nghiệm làm việc với OpenAI API hoặc các framework như LangChain / LlamaIndex là một điểm cộng lớn.
   • Có kinh nghiệm cơ bản với Docker và các công cụ MLOps (MLflow, Airflow).
3. Kỹ năng Kỹ thuật
   • Thành thạo Python và hệ sinh thái ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch/TensorFlow.
   • SQL thành thạo – khả năng viết truy vấn phức tạp trên nhiều engine: Oracle, ClickHouse, Trino (MSSQL, StarRocks, PostgreSQL).
   • Kinh nghiệm với MLOps toolchain: MLflow (experiment tracking, model registry), Prefect/Airflow (pipeline orchestration), Docker (containerization), MinIO (artifact storage).
   • Có hiểu biết về triển khai mô hình vào production (Model Deployment): REST API serving, batch inference, model versioning và giám sát hiệu năng.
   • Có kinh nghiệm làm việc với LLMs, Prompt Engineering hoặc các framework LangChain / LlamaIndex / LangGraph là một lợi thế lớn.
   • Hiểu biết về Apache Spark cho xử lý dữ liệu lớn là một điểm cộng.
4. Tư duy & Kỹ năng mềm
   • Product Mindset – tập trung tạo ra các sản phẩm dữ liệu có giá trị sử dụng thực tế cho kinh doanh thay vì chỉ nghiên cứu lý thuyết.
   • Tư duy phân tích sắc bén, khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo.
   • Khả năng làm việc độc lập và quản lý dự án hiệu quả.
   • Chủ động học hỏi và cập nhật các công nghệ AI mới nhất.

Ưu tiên

• Kinh nghiệm thiết kế và triển khai AI Agent / Agentic Workflow (LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen hoặc tương đương) cho các bài toán tự động hóa và tối ưu hóa quy trình.
• Kinh nghiệm xây dựng hệ thống AutoML phục vụ nhu cầu nội bộ (internal ML platform), cho phép người dùng Business tự xây dựng và triển khai mô hình.
• Có kinh nghiệm tích hợp AI vào hệ thống CRM, hệ thống Marketing Automation, hoặc Customer Data Platform (CDP); từng triển khai các ứng dụng AI giúp tối ưu hóa quy trình quản lý khách hàng.
• Kinh nghiệm làm việc với LLM APIs (OpenAI, Claude, Gemini) và các kỹ thuật fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT).
• Hiểu biết về ngành Chứng khoán: sản phẩm tài chính, hành vi nhà đầu tư, quy trình KYC/AML.
• Có kinh nghiệm với Kubernetes cho container orchestration trên on-premise.
• Tiếng Anh đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tốt; khả năng giao tiếp tiếng Anh là lợi thế.

Quyền lợi

• Thời gian làm việc 5 ngày/tuần (từ thứ Hai đến thứ Sáu).
• Cơ hội thăng tiến, phát triển nghề nghiệp công bằng.
• Được đào tạo bài bản và làm việc trực tiếp với các chuyên gia dữ liệu có kinh nghiệm.
• Tham gia vào các dự án dữ liệu lớn, hiện đại hoá hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.
• Được hưởng chế độ BHXH, BHYT, BHTN, Bảo hiểm sức khỏe theo quy định của Công ty.
• Được tham gia các chương trình đào tạo, huấn luyện của Công ty.
• Môi trường làm việc chuyên nghiệp, thân thiện, năng động
• Mức lương: Thỏa thuận

Hồ sơ yêu cầu: Bản Thông tin ứng viên theo mẫu của MBS.

Thời hạn nhận hồ sơ: Phỏng vấn cuốn chiếu ngay khi nhận được hồ sơ đến khi tuyển được ứng viên phù hợp.

Nơi nhận hồ sơ:

Nộp Bản Thông tin ứng viên theo mẫu của MBS theo hình thức sau:

• Nộp hồ sơ Online trên website tuyển dụng/Gửi qua email: tuyendung.mbs@mbs.com.vn
• Nộp hồ sơ trực tiếp tại Công ty theo địa chỉ :
  • Khối Nhân sự – Bộ phận Tuyển dụng
  • Công Ty Cổ Phần Chứng Khoán MB
  • Địa chỉ: Tầng 5, tòa nhà Thăng Long, 98A Ngụy Như Kon Tum, Thanh Xuân, Hà Nội
  • Điện thoại: 024 73045688