Xây dựng, đánh giá, fine tune các model ML, statistics để giải quyết use case của dự án theo yêu cầu và giải pháp đã có
Xác định, thực thi các phương pháp chuẩn hoá, biến đổi, tổng hợp, trích chọn dữ liệu phù hợp để xây dựng feature cho các thuật toán ML
Phối hợp với
data analyst để thực hiện triển khai sample test / pilot dựa trên output của model
Xây dựng các tài liệu theo quy trình, quy định và các tài liệu khác để trình bày giải pháp, phương pháp xây dựng và sử dụng kết quả của model
1. Trình độ: Tốt nghiệp ĐH chính quy loại khá trở lên chuyên ngành khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, CNTT, toán học ứng dụng, điện tử viễn thông hoặc liên quan
2.
Tiếng Anh: chứng chỉ TOEIC, TOEFL hoặc IELTS tương đương với TOEIC 550/990 trở lên
3. Kiến thức, kỹ năng:
Kiến thức về các thuật toán machine learning cơ bản: decision trees, linear regression, ensemble (random forest, boosting tree), k-means, SVM...
Kiến thức về các thuật toán deep learning phổ biến: CNN, LSTM, RNN...
Kiến thức về thống kê, phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)
Kiến thức về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật, lý thuyết đồ thị
Kiến thức về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
Kỹ năng sử dụng thành thạo một trong các thư viện machine learning (scikit-learn, pyspark ML, TensorFlow, Keras)
Kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark) - optional
Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình: R, Python
Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ SQL.
Kỹ năng xây dựng luồng ETL