1. Học vấn:
- Cử nhân hoặc Thạc sĩ về Toán thống kê, Kinh tế lượng, Khoa học dữ liệu hoặc Tài chính định lượng
- Chứng chỉ FRM/CFA/PRM là lợi thế
2. Kinh nghiệm:
- Từ 5 năm kinh nghiệm trong phát triển mô hình định lượng hoặc tín dụng
- Tham gia trực tiếp các dự án xây dựng scorecard hoặc risk model
3. Kỹ năng:
Kỹ năng và kiến thức:
- Thành thạo Python, R và các thư viện ML (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM)
- Kiến thức sâu về tín dụng, quản trị rủi ro và các chỉ số PD, LGD, EAD
- Khả năng phân tích định lượng, chú ý chi tiết và giải thích mô hình phức tạp cho non-technical stakeholders
Ưu tiên:
- Kinh nghiệm áp dụng Explainable AI (SHAP, LIME) trong tín dụng
- Hiểu biết xu hướng mới như synthetic data hoặc federated learning
