Mô tả công việc
• Nghiên cứu, áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong phát hiện gian lận;
• Nghiên cứu, xây dựng các Mô hình Machine Learning, Deep Learning (Random Forest, XGboost, Neural Network, LSTM, ...) trong phát hiện gian lận;
• Triển khai Rules-base/Mô hình trên hệ thống phát hiện gian lận của Ngân hàng;
• Quản lý, kiểm định và cải tiến các Rules/Mô hình đã triển khai;
• Được làm việc trực tiếp với Dữ liệu lớn của Ngân hàng;
• Được đào tạo chuyên sâu với các chuyên gia giỏi về Quản trị rủi ro gian lận.
Yêu cầu
• Tốt nghiệp đại học các chuyên ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh, Tài chính Ngân hàng, Khoa học dữ liệu, Toán Kinh tế, Toán Tài chính,....
• Có nền tảng kiến thức về Tài chính, Thống kê, Data Mining, Machine Learning;
• Có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình dùng phân tích dữ nhiệu như Python/SQL/R...;
• Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống tài chính kinh doanh của các tổ chức tài chính/tín dụng là một điểm cộng;
• Có kinh nghiệm xây dựng và ứng dụng mô hình (PD, Fraud Detection) trong thực tiễn là một lợi thế;
• Ngoại ngữ: TOIEC tối thiểu 700 (hoặc tương đương).
Skilltags:
• Risk model monitoring and evaluation
• Data analysis and processing
• Model performance analysis
• Model automation and reporting tools
• Model repository management
• Regulatory compliance for model risk
• Knowledge of FRM, CFA, or related certifications
• Proficiency in Data Science, Modeling, and Finance tools
Quyền lợi
Khác
Theo quy định của công ty
Thông tin khác
NGÀY ĐĂNG
[protected info]
CẤP BẬC
Nhân viên
NGÀNH NGHỀ
Ngân Hàng & Dịch Vụ Tài Chính > Phân Tích & Báo Cáo Tài Chính
KỸ NĂNG
Data Analysis, Model Performance Analysis, Regulatory Compliance, Reporting Tools, Reporting Tools, Risk Model Monitoring
LĨNH VỰC
Ngân hàng
NGÔN NGỮ TRÌNH BÀY HỒ SƠ
Bất kỳ
SỐ NĂM KINH NGHIỆM TỐI THIỂU
1
QUỐC TỊCH
Không hiển thị
Xem thêm
Thông tin chung