Chuyên gia khoa học dữ liệu - df - dxab
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Việt Nam (MSB)- Chi tiết công việc
- Giới thiệu công ty
Vị trí công việc này hiện tại đã hết hạn nộp hồ sơ, bạn có thể tham khảo thêm một số công việc tương tự tại đây:
- Mine, profile, clean and analyze data from company's databases to drive optimization and improvement of product development, customer journey experiences, revenue uplift, marketing techniques and business strategies.
- Assess the effectiveness and accuracy of multiple data sources and data gathering techniques.
- Know at all times your data (size, average, distributions, outliers, etc.) and be able to estimate model output, impact and come up with sanity checks to detect bugs (discrepancies between expectations and results). Analyze data for trends and patterns and interpret the data with clear objective and outcome in mind.
- Translate business problems into data analytics ones, build algorithms and work with machine learning and deep learning tools to deliver advance analytics solutions across the firm including classification, regression, recommendation engines, clustering, time series forecasting, probabilistic & statistics modeling, etc.
- Collaborate with use case leads and campaign teams for end-to-end analytics use cases with baselining, modeling, stratified sampling, A/B testing design and go-to-market plan.
- Execute and review data science projects in an Agile manner and in compliance with internal regulatory requirements.
- Develop processes and tools to monitor and analyze model performance and prediction accuracy.
- Guarantee machine learning models are developed with modular, maintainable & scalable code bases.
- As a senior data scientist, you will also:
- Evaluate effectiveness of proposed models and track business performance KPIs against data model.
- Drive application of machine learning and big data techniques across different journeys and squads.
- Manage, execute, and review complex data science projects in an agile manner and in compliance with internal regulatory requirements.
- Lead the identification and interpretation of meaningful and actionable insights from large data and metadata sources together with business partners.
- Review processes and tools designed to monitor and analyze model performance and prediction accuracy.
- Proactively lead discussions in 3+ squads to identify questions and issues for data science
- Collaborate with Data Engineers & ML Engineer to build complex, technical algorithms in data analytics software applications to improve work efficiency.
- Manage project conflicts, challenges and dynamic business requirements to keep operations running at high performance.
- Work with team leads to resolve people problems and project roadblocks, conduct post mortem and root cause analysis to help squads continuously improve their practices to ensure maximum productivity.
- Mentor and coach junior fellows into fully competent Data Scientists.
- Identify and encourage areas for growth and improvement within the team.
- Master's degree (or higher) in Statistics, Mathematics, Quantitative Analysis, Computer Science, Software Engineering, Information Technology or other Numerical Disciplines. Ph.D. degree in the field is a plus.
- Experience in querying databases, coding and statistical computer languages (e.g. Python, Scala, Java, SQL)
- 4-8 years of relevant experience in areas of data analytics, model development on large amount of data, implementing and deploying various statistical, machine learning & deep learning models such as: Simulation, GLM/Regression, Classification, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosted Trees, Neural Networks, Text Mining, Graph Learning, Social Network Analysis, etc.
- Experience with data processing, statistics, machine learning and deep learning tools: Numpy, Pandas, Statsmodels, Scikit-Learn, Tensorflow, Keras, Pytorch, etc.
- Experience with distributed data/computing tools: HDFS, Hive, Presto, PySpark, etc.
- Experience with visualizing/presenting data for stakeholders using: D3.js, ggplot, matplotlib, seaborn, plotly, etc.
- Experience with cloud services (AWS, GCP, Azure)
- Experience in application of machine learning and AI to questions related to the financial sector
- Experience in providing fact-based insights to drive decision-making and help senior management and other stakeholders realize enterprise value at scale
- English proficiency requirements are pursuant to MSB's policy
- Experience with communicating complex analysis and models across a diverse team
- Excellent written and verbal communication skills for coordinating across teams
- Understanding of Agile principles, practices and Scrum methodologies
- Experience working in Agile teams to support digital transformation projects
Nộp hồ sơ liên hệ
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Việt Nam (MSB)
Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (Maritime Bank) được thành lập ngày 12/07/1991 tại TP. Hải Phòng. Năm 2005, Ngân hàng chính thức chuyển Hội sở lên Hà Nội, mở đầu một giai đoạn phát triển mới với phạm vi hoạt động quy mô hơn. Năm 2019, Maritime Bank triển khai thay đổi toàn diện từ nhận diện thương hiệu đến mô hình trải nghiệm để trở thành ngân hàng đáng tin cậy, thấu hiểu khách hàng nhất và đạt lợi nhuận cao tại Việt Nam.
Sau 30 năm không ngừng phát triển, Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam (Maritime Bank) hiện là một trong những ngân hàng TMCP lớn nhất tại Việt Nam với vốn điều lệ 11.750 tỷ đồng. Hiện nay, Ngân hàng đầu tư mở rộng hệ thống mạng lưới với gần 280 phòng giao dịch, chi nhánh, cùng hơn 500 ATM trên khắp cả nước. Đồng thời phát triển các kênh giao dịch hiện đại như Internet banking, mobile banking, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong mở thẻ tín dụng, thanh toán qua QR Code, Samsung Pay, phương thức xác thực thông minh bằng sinh trắc học, soft token... nâng cao tính bảo mật và tiện lợi cho khách hàng. Maritime Bank hiện đang phục vụ 2,1 triệu khách hàng cá nhân và gần 50.000 khách hàng doanh nghiệp trên cả nước.
Kết thúc năm 2020, tổng tài sản của Ngân hàng đạt gần 176,7 nghìn tỷ đồng, tăng 12,56% so với năm 2019 và hoàn thành 103,94% so với kế hoạch đặt ra. Lợi nhuận trước thuế đạt hơn 2.500 tỷ đồng, tăng hơn 96% so với năm 2019 và bằng 175% kế hoạch năm. Có được kết quả kinh doanh tích cực này là nhờ Ngân hàng đã sử dụng nguồn vốn hiệu quả, tập trung tăng trưởng quy mô ở các hạng mục tài sản sinh lời cao, đẩy mạnh thu nhập từ phí và tiết giảm tốt chi phí. Trong năm qua, MSB cũng là 1 trong top 5 Ngân hàng đầu tiên triển khai thành công đánh giá nội bộ về mức độ đủ vốn theo trụ cột 2 Basel 2 (ICAAP), hoàn thành triển khai 3 trụ cột Basel 2 trước thời hạn. Bên cạnh những kết quả ấn tượng về mặt kinh doanh, năm 2020 vừa qua cũng là năm ghi nhận những bước tiến mạnh mẽ của MSB trong hành trình chuyển đổi số. Ngân hàng đã đầu tư mạnh mẽ về công nghệ để nâng cấp các ứng dụng trọng điểm giúp tự động hóa hoạt động, quy trình, giảm thiểu chi phí, từng bước số hóa trải nghiệm của khách hàng, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường.
Việc làm tương tự
Giải thưởng
của chúng tôi
Top 3
Nền tảng số tiêu biểu của Bộ
TT&TT 2022.
Top 15
Startup Việt xuất sắc 2019 do VNExpress tổ chức.
Top 10
Doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo Việt Nam - Hội đồng tư vấn kinh doanh ASEAN bình chọn.
Giải Đồng
Sản phẩm công nghệ số Make In Viet Nam 2023.