AI Engineer

Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình AI/ML/GenAI cho các bài toán trong ngân hàng như: phát hiện gian lận, cá nhân hóa khách hàng, chấm điểm tín dụng, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vận hành.

Tham gia toàn bộ vòng đời phát triển mô hình AI, bao gồm: xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, kiểm thử, triển khai và giám sát mô hình.

Áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao như machine learning, deep learning, NLP, computer vision và GenAI để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Phối hợp với Data Scientists, Data Engineers và đội Platform để đảm bảo các mô hình có khả năng mở rộng và sẵn sàng đưa vào môi trường production.

Xây dựng và đóng góp vào các pipeline MLOps/LangOps, bao gồm CI/CD cho mô hình, quản lý phiên bản, giám sát và tái huấn luyện mô hình.

Tối ưu hiệu suất, độ tin cậy và khả năng giải thích của mô hình để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh và quy định pháp lý.

Làm việc với các nền tảng cloud như AWS, Azure, GCP, Databricks để triển khai các giải pháp AI một cách an toàn và hiệu quả.

Tài liệu hóa rõ ràng các mô hình, thí nghiệm và thiết kế kỹ thuật để phục vụ tái sử dụng và quản trị hệ thống.

Có 3–5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích nâng cao (advanced analytics), machine learning/deep learning và/hoặc ứng dụng AI/GenAI để giải quyết các bài toán kinh doanh.

Có kinh nghiệm tự phát triển các mô hình phân tích nhằm hỗ trợ các mục tiêu như tăng trưởng kinh doanh, cá nhân hóa dịch vụ, tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng hoặc phát hiện gian lận.

Có kinh nghiệm triển khai các mô hình hoặc ứng dụng AI/ML/GenAI trên nền tảng cloud (AWS, Azure, GCP, Databricks…).

Nắm vững kiến thức về mô hình thống kê, machine learning, deep learning và các thuật toán GenAI.

Có kinh nghiệm chuyên sâu với các kỹ thuật phân tích nâng cao như: kiểm định giả thuyết (hypothesis testing), suy luận nhân quả (causal inference), xử lý dữ liệu mất cân bằng (imbalanced data), phân tích chuỗi thời gian (time series), mô hình suy luận (inferential modeling) và vector embeddings.

Thành thạo Python và các thư viện AI/ML/GenAI như Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers.

Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ triển khai và kỹ thuật như MLflow, Docker, Git.

Hiểu rõ về MLOps/LangOps, bao gồm pipeline dữ liệu, triển khai mô hình, giám sát và quản lý vòng đời mô hình.

Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm làm việc tại tổ chức lớn, ngân hàng hoặc công ty công nghệ.

Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong các lĩnh vực NLP, Computer Vision hoặc Speech Processing.

Mức lương: Thỏa thuận theo năng lực.

Thưởng: Thưởng các dịp lễ, Tết và ít nhất 1 tháng lương thứ 13 mỗi năm.

Bảo hiểm: Tham gia đầy đủ Bảo hiểm Xã hội (BHXH) và Bảo hiểm Y tế (BHYT) theo quy định của pháp luật.

Nghỉ phép: Nghỉ phép năm theo quy định của Luật Lao động Việt Nam.

Môi trường làm việc: Môi trường làm việc chuyên nghiệp và mang tính quốc tế.