data scientist

Công Ty Cổ Phần Giải Pháp Gene

Địa điểm làm việc: Hồ Chí Minh

Hết hạn: 27/05/2022

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 liên quan phía dưới

Mô tả công việc

Tham gia vào các dự án nghiên cứu, cải tiến và phát triển các thuật toán phân loại/dự đoán,
Sử dụng Machine learning, Deep learning và Statistical models cho dữ liệu sinh học, chủ yếu từ Next-generation sequencing.
Xây dựng và phát triển các quy trình phân tích dữ liệu tự động (pipeline).
Phát triển các mô hình máy học để phân loại hoặc tiên lượng.

Yêu cầu công việc

Chúng tôi đang tìm kiếm một người:

Có bằng Thạc sĩ hoặc bằng Đại học với tối thiểu 02 năm kinh nghiệm ở các ngành Khoa học máy tính, Toán-Tin, Toán ứng dụng hoặc các ngành có liên quan. Có Ph.D là một điểm cộng.
Có kiến thức vững chắc về Machine learning / Deep learning: Hiểu sâu về các thuật toán thông dụng trong lĩnh vực, từ ý tưởng ban đầu (intuition) đến cách mô hình hoá (mathematical modelling) và thực thi (implementation). Có kiến thức tốt về thống kê. Có kinh nghiệm làm việc với các mô hình thống kê trong Sinh học là điểm cộng.
Sử dụng thành thạo ít nhất một trong hai ngôn ngữ lập trình: python hoặc R, và một trong các ML/DL framework phổ biến (ví dụ: tensorflow, pytorch). Có kinh nghiệm làm việc với hệ thống máy chủ hiệu năng cao (HPC) và Linux-based OS là điểm cộng.
Tiếng Anh đọc/hiểu tốt. Có khả năng đọc/hiểu và nghiên cứu tài liệu bằng tiếng Anh.
Sẵn sàng làm việc trong môi trường khoa học đa ngành. Có khả năng giao tiếp, diễn đạt và truyền tải các kết quả phân tích tốt.
Sẵn sàng học tập và áp dụng các phương pháp, giải thuật mới nhất. Có hứng thú với công việc nghiên cứu, phát triển và ứng dụng khoa học.
Khả năng làm việc theo nhóm cũng như làm việc độc lập tốt.
Mong muốn xây dựng các giá trị tích cực vì cộng đồng

Quyền lợi được hưởng

Chế độ bảo hiểm theo luật định, bảo hiểm khám chữa bệnh 24/7
Chế độ lương, phụ cấp, ngoài giờ theo Luật lao động
Chế độ thưởng tháng 13, thưởng thành tích, thưởng theo chính sách của từng bộ phận
Chế độ hỗ trợ ốm đau, đám hiếu
Các chương trình đào tạo kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm
Chính sách giảm giá các sản phẩm/ dịch vụ của công ty dành cho nhân viên