Trách nhiệm: Chịu trách nhiệm xây dựng, phát triển và vận hành các mô hình máy học phục vụ các ứng dụng ngân hàng bán lẻ tại VIB; đảm bảo mô hình hoạt động chính xác, có khả năng giải thích, tuân thủ quy định NHNN và VIB, đồng thời tạo ra giá trị kinh doanh đo lường được.
1. Phát triển mô hình / Model Development - 35%
- Xây dựng các mô hình ML cho ứng dụng ngân hàng: EWS (cảnh báo sớm NPL), churn prediction, CLV segmentation, cross-sell propensity, collections prioritization.
- Thực hiện feature engineering từ dữ liệu giao dịch, tín dụng, hành vi khách hàng.
- Kiểm thử, xác minh hiệu năng mô hình (AUC, precision/recall, PSI, Gini coefficient).
- Tài liệu hóa mô hình đầy đủ theo chuẩn Model Card để trình MRC.
2. Triển khai & Vận hành / Deployment & Operations - 25%
- Phối hợp với MLOps Engineer để đưa mô hình vào môi trường production.
- Theo dõi hiệu năng mô hình sau triển khai; xác định và xử lý model drift.
- Thực hiện retraining mô hình theo lịch hoặc khi drift vượt ngưỡng cho phép.
3. Phân tích & Nghiên cứu / Analysis & Research - 20%
- Phân tích dữ liệu chuyên sâu để xác định pattern và insight từ danh mục tín dụng VIB.
- Nghiên cứu và áp dụng các phương pháp ML mới phù hợp với bài toán ngân hàng.
- Hỗ trợ xây dựng và duy trì feature store.
4. Hợp tác & Giao tiếp / Collaboration & Communication - 15%
- Làm việc với
Business Analyst để hiểu yêu cầu kinh doanh và dịch thành bài toán ML.
- Trình bày kết quả phân tích và mô hình cho stakeholders bằng ngôn ngữ kinh doanh.
- Phối hợp với Data Engineer để đảm bảo chất lượng và tính sẵn sàng của dữ liệu.
5. Công việc khác / Other Tasks - 5%
- Thực hiện các công việc khác theo phân công của cấp quản lý.
- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học máy tính, Toán - Tin ứng dụng, Thống kê, Kỹ thuật phần mềm hoặc các lĩnh vực liên quan.
- Tối thiểu 8 năm (Chuyên gia) / 5 năm (
Chuyên viên cao cấp) / 3 năm (Chuyên viên chính) kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Science/Machine Learning.
- Bắt buộc có kinh nghiệm triển khai ít nhất 1 mô hình ML vào môi trường production (không chỉ notebook/research).
- Thành thạo Python, SQL; có kinh nghiệm với XGBoost, LightGBM, scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch.
- Kinh nghiệm với MLflow hoặc công cụ experiment tracking tương đương.
- Hiểu biết về credit risk modeling, customer churn modeling, hoặc fraud detection là lợi thế đáng kể.
- Hiểu biết về quản lý rủi ro mô hình, tuân thủ quy định NHNN, Basel hoặc chính sách nội bộ ngân hàng.
- Kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề và tư duy logic xuất sắc.
- Khả năng giải thích kết quả mô hình cho đối tượng không có nền tảng kỹ thuật.
- Kỹ năng làm việc nhóm, phối hợp đa phòng ban.
- Tinh thần cải tiến liên tục, chủ động và trách nhiệm cao.