AI Data Science Manager

1. Nghiên cứu, xây dựng và áp dụng các mô hình học máy trong việc giải quyết các vấn đề đòi hỏi lượng dữ liệu lớn và mô hình phức tạp:
- Nghiên cứu, phân tích sự tương quan của các hoạt động
- Thử nghiệm, đánh giá, đề xuất các mô hình phân tích phù hợp
- Áp dụng các mô hình, thuật toán vào giải các bài toán phức tạp của doanh nghiệp.
- Xây dựng và phát triển các sản phẩm và ứng dụng vào thực tế
2. Nâng cao tính tự động hóa và tối ưu hóa trong các hoạt động thu thập và khai thác dữ liệu:
- Xây dựng các phương án tự động hóa việc thu thập thông tin
- Xây dựng các phương án tự động hóa việc phát hiện cơ hội, rủi ro
- Xây dựng các phương án tự động hóa việc cảnh báo, nhắc nhở
- Xây dựng các phương án tối ưu hóa hoạt động kinh doanh vận hành
3. Phối hợp với các đội ngũ phân tích trong việc khai phá dữ liệu:
- Phối hợp trong việc khai phá và định nghĩa dữ liệu
- Phối hợp trong việc tìm kiếm insights dữ liệu