Mô tả Công việc
Tầm nhìn của VPBank là cách mạng hóa năng lực của chúng tôi với trí tuệ nhân tạo (AI), khẳng định vị thế của ngân hàng trong top 3 ngân hàng hàng đầu Việt Nam và top 100 tại châu Á.
Trong Khối Quản trị và Phân tích dữ liệu (Enterprise Data and Analytics - EDA), một đội ngũ chuyên gia năng động đang thực hiện sứ mệnh đưa AI và machine learning tiên tiến vào cốt lõi hoạt động của ngân hàng. Bằng việc tận dụng công nghệ AI hiện đại, chúng tôi hướng đến việc cung cấp các dự đoán chính xác, tự động hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng, và thúc đẩy ra quyết định thông minh trên mọi lĩnh vực.
Chúng tôi đang tìm kiếm Senior AI Engineer có khả năng:
- Chủ động triển khai và phối hợp Trưởng phòng và/hoặc các chuyên gia trong việc phối hợp với các đơn vị kinh doanh, đơn vị hỗ trợ kinh doanh, cùng các trung tâm/phòng ban khác trong nội bộ khối EDA;
- Thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và phát triển mô hình học máy, học sâu, hoặc GenAI dưới sự định hướng chuyên môn; chịu trách nhiệm chính xây dựng các ứng dụng AI/phân tích dữ liệu, khai thác hệ thống dữ liệu phức tạp nhằm
phục vụ nhu cầu phân tích, hiểu hành vi khách hàng và đưa ra các đề xuất khuyến nghị ban đầu.
- Đóng vai trò đầu mối kỹ thuật ở cấp nhóm nhỏ, có khả năng hướng dẫn
chuyên viên cấp dưới.
Các trách nhiệm thực thi:
1. Chủ động và phối hợp triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các đơn vị trong ngân hàng
- Chủ động đề xuất, thiết kế, chịu trách nhiệm chính triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu cùng chuyên gia và phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh/vận hành để giải quyết các bài toán thực tế có tính ứng dụng cao
- Phân tích chuyên sâu và khám phá dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật xác suất thống kê, học máy, học sâu và GenAI để phát hiện các xu hướng, hành vi ẩn và các yếu tố thúc đẩy hành động của khách hàng; từ đó xây dựng insight giá trị và hỗ trợ đề xuất chiến lược kinh doanh, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp.
- Thực hiện hoặc dẫn dắt phát triển các mô hình học máy, học sâu và ứng dụng GenAI nhằm phục vụ các mục tiêu như: dự báo khách hàng rời đi (churn prediction), bán chéo/sản phẩm (cross/up-sell), phân khúc khách hàng (segmentation), dự đoán giá trị vòng đời khách hàng (CLTV), dự đoán hành vi tiếp theo và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đa kênh
- Tham gia xây dựng và phát triển sản phẩm AI/ML/GenAI theo hướng sản phẩm tái sử dụng, hỗ trợ tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình nghiệp vụ của ngân hàng, bao gồm nhưng không giới hạn ở: xử lý hồ sơ tín dụng, phân loại và phân tích văn bản/giọng nói, thẩm định tự động, gợi ý hành động cho RM, hỗ trợ
chăm sóc khách hàng, và cải tiến vận hành nội bộ.
2. Nghiên cứu & cập nhật kỹ thuật, công nghệ mới
- Thường xuyên nghiên cứu, cập nhật các xu hướng, kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và/hoặc GenAI theo định hướng từ cấp quản lý hoặc chuyên gia nội bộ.
- Chủ động tìm hiểu và thử nghiệm các công nghệ, framework và mô hình mới để nâng cao hiệu quả triển khai giải pháp dữ liệu và AI tại ngân hàng.
- Tích cực tham gia và chia sẻ tại các diễn đàn chuyên môn, hội thảo nội bộ/ngoại bộ, seminar nhằm mở rộng kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn với đội nhóm.
- Tham gia hỗ trợ đào tạo, hướng dẫn cho các thành viên cấp thấp hơn trong nhóm khi được phân công.
3. Thưc hiện các công việc khác theo phân công của cấp thẩm quyền