Machine Learning Engineer Data, Banking

Tóm tắt công việc
Xây dựng, huấn luyện và tối ưu các mô hình ML cho các bài toán ngân hàng: Credit Scoring (chấm điểm tín dụng, dự báo vỡ nợ), Fraud/AML (phát hiện gian lận, rửa tiền), Churn & Cross-sell, phân tích hành vi và hành trình khách hàng.
Xử lý và chuẩn bị dữ liệu quy mô lớn bằng SQL và PySpark, thiết kế feature phục vụ mô hình.
Phát triển scorecard truyền thống (Logistic Regression + WoE/IV) song song với các mô hình nâng cao (XGBoost, LightGBM, Isolation Forest, AutoEncoder).
Validate mô hình theo chuẩn của ngân hàng: chia tập Out-of-Time, đánh giá hiệu năng và theo dõi độ ổn định.
Giải thích mô hình (SHAP, LIME) để phục vụ nghiệp vụ, đơn vị quản lý rủi ro và các đợt kiểm tra, kiểm toán.
Đóng gói và triển khai mô hình thành service (Docker, FastAPI), quản lý vòng đời mô hình với MLflow.
Theo dõi mô hình sau triển khai (PSI, CSI, data drift), đề xuất huấn luyện lại khi hiệu năng suy giảm.
PHÚC LỢI CHẾ ĐỘ
Middle: 30-38 triệu Gross/tháng; Senior: 39-50 triệu Gross/tháng.
Thu nhập 15-16 tháng/năm & các khoản thưởng khác theo hiệu quả công việc.
Bảo hiểm sức khỏe GPBankCare GOLD cho CBNV và gia đình.
Hỗ trợ đào tạo chuyên môn và các chứng chỉ quốc tế.
Cơ hội tham gia các dự án Core Banking Transformation, Data & Digital Banking quy mô lớn.
Môi trường công nghệ hiện đại với Cloud, Data Platform, Microservices, DevOps và CI/CD.
Lộ trình phát triển nghề nghiệp rõ ràng theo hướng Leader/Expert.
THỜI GIAN & ĐỊA ĐIỂM LÀM VIỆC
Cố định từ Thứ 2 - Thứ 6, thời gian linh hoạt theo ca, không chấm công:8:00 / 8:30 / 9:00
Ca sáng thứ 7 theo kế hoạch năm của ngân hàng.