Chuyên Viên Phát Triển Khoa Học Dữ Liệu - Data Scientist Từ 5 Năm Kinh Nghiệm

Mục tiêu vị trí
Với vai trò Senior Data Scientist, bạn sẽ là người dẫn dắt kỹ thuật nhằm hiện thực hóa lộ trình AI cho các sản phẩm tương tác khách hàng B2C và Định giá tài sản. Bạn không chỉ xây dựng các mô hình thử nghiệm đơn thuần; bạn sẽ thiết kế end- to- end pipeline: từ việc tư vấn nghiệp vụ, khai thác dữ liệu trong AWS Lakehouse đến việc đóng gói và triển khai mô hình. Bạn sẽ đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa cách chúng ta gợi ý quà tặng, thông báo (notifications) và định giá chính xác các tài sản giá trị cao như Ô tô và Bất động sản
Triển khai AI Chiến lược & Tư vấn Nghiệp vụ

Làm chủ sản phẩm: Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình Recommendation System (cho mảng B2C) và các mô hình Định giá tự động (AVM) cho Ô tô/Nhà đất.
Tư vấn giải pháp: Chuyển đổi các bài toán kinh doanh phức tạp thành giải pháp AI/ML khả thi, giúp tăng năng suất và tự động hóa quy trình.
Data Storytelling: Trực quan hóa kết quả và giải thích các khái niệm ML phức tạp cho các bên liên quan (Stakeholders) để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

Kỹ thuật ML Nâng cao & MLOps

Phát triển AI/ML Pipeline: Xây dựng và duy trì các AI/ML pipeline hoàn chỉnh trên AWS SageMaker, đảm bảo quy trình tự động hóa từ khâu kỹ thuật tính năng (feature engineering) đến phục vụ mô hình (model serving/inferencing).
Đóng gói & Triển khai: Đóng gói các mô hình AI/ML bằng Docker để chạy độc lập trên hạ tầng AWS và tích hợp vào hệ thống CI/CD.
Theo dõi thực nghiệm: Chuẩn hóa việc sử dụng công cụ quản lý version và tham số như MLOps hay WandB giúp lưu trữ và quản lý training logs, model version và hyperparameter tuning.
Phát triển API: Thiết kế và quản lý các Data API (ví dụ: FastAPI) để cung cấp kết quả từ mô hình ML đến giao diện sản phẩm với độ tin cậy cao và độ trễ thấp.

Dẫn dắt Kỹ thuật & Quản trị

Mentorship: Xây dựng lộ trình phát triển năng lực cho các thành viên Junior/Mid- level. Thúc đẩy văn hóa Clean Code và thực hiện Code Review nghiêm ngặt.
Thử nghiệm & Đánh giá (A/B Testing): Thiết kế và vận hành các khung A/B Testing để đo lường chính xác tác động của mô hình đối với các chỉ số kinh doanh thực tế.
Giám sát hiệu năng: Triển khai công cụ giám sát để phát hiện Feature Drift (sai lệch dữ liệu) và suy giảm hiệu năng mô hình theo thời gian.
Đạo đức dữ liệu: Đảm bảo tuân thủ tuyệt đối các tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư (PII).

Yêu cầu bắt buộc

Algorithms: Nắm chắc toán học và thuật toán đằng sau các mô hình Boosted (XGBoost, LightGBM) và Deep Learning (PyTorch hoặc TensorFlow). Hạ tầng Cloud: Có kinh nghiệm thực tế với AWS (S3, Redshift) và AWS SageMaker.
Big Data: Có kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn với PySpark hoặc Dask là một lợi thế lớn.
Lập trình: Thành thạo Python và kỹ năng SQL nâng cao.
Kinh nghiệm: Tối thiểu 5 năm kinh nghiệm làm việc chuyên nghiệp trong vai trò Data Scientist, có thành tích thực tế trong việc triển khai các sản phẩm lên môi trường Production.
Cloud & MLOps:

- Kinh nghiệm thực chiến với AWS (S3, Redshift, SageMaker).
- Bắt buộc có kinh nghiệm với Docker và công cụ quản lý vòng đời ML (WandB/MLflow).

Tư duy Sản phẩm: Khả năng dẫn dắt một dự án AI từ bước hình thành ý tưởng đến khi bàn giao giá trị cho kinh doanh.

Ưu tiên

Chứng chỉ AWS Certified Machine Learning – Specialty.
Generative AI: Hiểu biết thực tế về LLMs (RAG, prompt engineering) & Agentic AI để tăng cường cá nhân hóa công cụ gợi ý.
Kiến thức ngành: Có kinh nghiệm về thuật toán định giá trong lĩnh vực PropTech (Bất động sản) hoặc AutoTech (Ô tô).

Kỹ năng & Phẩm chất

Làm việc nhóm/pair programming.
Khả năng phân tích, tổng hợp tốt.
Chủ động, tinh thần sở hữu.
Chịu áp lực, giao tiếp tốt, tinh thần tích cực.

Ưu đãi từ hệ sinh thái VPBank và các thương hiệu đối tác.
Môi trường trẻ – sáng tạo – minh bạch – tôn trọng cá nhân.
Quà lễ/tết, sinh nhật, happy hour, du lịch.
Thưởng hiệu suất + thưởng kinh doanh.
Lương cạnh tranh theo năng lực.
Đào tạo nâng cao, cơ hội phát triển nhanh.

Cập nhật gần nhất lúc: 2026-03-31 07:25:03