Tập đoàn MISA, thành lập năm 1994, là doanh nghiệp CNTT với hơn 500.000 khách hàng đơn vị, tổ chức (trong đó: 44.500 đơn vị HCSN và 20.000 cơ sở giáo dục trên toàn quốc) và gần 3,5 triệu cá nhân, hiện diện tại 22 quốc gia. MISA tiên phong phát triển Agentic AI và nền tảng AIaaS, cung cấp giải pháp số hóa cho doanh nghiệp, hộ kinh doanh và chính phủ giúp tối ưu vận hành, nâng cao hiệu quả và giảm tải thủ công cho tổ chức. Sứ mệnh của MISA là đồng hành cùng chính phủ, doanh nghiệp và cá nhân trong hành trình chuyển đổi số, khẳng định vị thế công nghệ Việt Nam trên quốc tế.
Mô tả công việc
Trách nhiệm chính
- Xây dựng và triển khai các mô hình Credit Scoring (đánh giá rủi ro tín dụng), Fraud Detection (phát hiện gian lận hoặc thao túng dữ liệu) và Lead Scoring (chấm điểm khách hàng tiềm năng) cho doanh nghiệp, hộ kinh doanh và cá nhân.
- Thực hiện trích xuất đặc trưng, huấn luyện và hiệu chỉnh các mô hình Machine Learning, bảo đảm mô hình đạt độ chính xác, tính ổn định, khả năng tổng quát hóa và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
- Đo lường giá trị mà các mô hình Machine Learning mang lại cho hoạt động kinh doanh.
Nhiệm vụ chính
- Chuẩn bị, làm sạch và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu tài chính, phi tài chính và dữ liệu hành vi để phục vụ quá trình phát triển mô hình.
- Huấn luyện, tinh chỉnh, hiệu chỉnh và đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu thực tế.
- Phối hợp với Quant Researcher và Data Analyst / Business Analyst trong quá trình phát triển, triển khai, kiểm thử và giám sát hiệu quả của mô hình.
- Theo dõi hiệu năng mô hình sau khi triển khai; phát hiện dấu hiệu suy giảm chất lượng mô hình và đề xuất điều chỉnh hoặc tái huấn luyện khi cần thiết.
Yêu cầu công việc
Trình độ học vấn
- Tốt nghiệp Cử nhân, Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ các ngành Khoa học dữ liệu, Trí tuệ Nhân tạo, Công nghệ Thông tin, Thống kê, Toán ứng dụng, Kinh tế, Tài chính - Ngân hàng hoặc các ngành liên quan.
Kinh nghiệm làm việc
- Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Science hoặc Machine Learning.
- Có kinh nghiệm thực tế với các mô hình Machine Learning, bao gồm cả học có giám sát và học không giám sát.
- Có kinh nghiệm xây dựng, đánh giá và triển khai mô hình trên dữ liệu thực tế.
Kiến thức và kỹ năng
- Thành thạo Python và PySpark; có kinh nghiệm sử dụng các thư viện Machine Learning như Scikit-learn, XGBoost và LightGBM.
- Có nền tảng tốt về thống kê, Machine Learning và các phương pháp đánh giá hiệu năng mô hình.
- Có hiểu biết về Explainable AI và các kỹ thuật giải thích mô hình như SHAP hoặc các phương pháp tương đương.
- Có hiểu biết về quản trị rủi ro mô hình, bao gồm kiểm định, giám sát hiệu năng và quản lý vòng đời mô hình.
- Có khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn, xây dựng đặc trưng và phân tích dữ liệu tài chính, phi tài chính.
- Có hiểu biết về phân tích tín dụng và rủi ro tín dụng doanh nghiệp.
Ưu tiên
- Có kinh nghiệm xây dựng mô hình rủi ro tín dụng tại ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng.
- Am hiểu các quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam liên quan đến quản trị rủi ro tín dụng và mô hình đánh giá tín dụng.
Quyền lợi
- Lương cứng cạnh tranh. Thưởng năng suất dựa trên kết quả công việc từ 2 tháng lương.
- Đánh giá review lương 2 lần/năm, thưởng sáng kiến...
- Huấn luyện “Hổ tướng”: chương trình đào tạo quản lý tài năng, bệ phóng trở thành Chiến tướng tinh nhuệ
- Giải thưởng “Gấu vàng": nơi tôn vinh những tài năng xuất sắc
- Gói chăm sóc sức khỏe toàn diện tại Medlatec, cháy hết mình tại các CLB theo sở thích, chương trình teambuilding, du lịch định kỳ
