Build and deploy segmentation models (RFM/RFMT, CLV, engagement tiers) for omni-channel retention (dine-in, app, delivery).
Design and maintain churn prediction, uplift modeling, and win-back triggers, tracking incremental lift.

2. Personalization & Recommendation

Recommend voucher types, products, and timing via contextual bandits, hybrid recommenders, and rule-based systems.
Ensure ROI and budget alignment for marketing incentives.

3. Forecasting & Operations

Forecast traffic, sales, and ingredient demand at daily/weekly/monthly levels using ARIMA, Prophet, GBDT, or deep learning models.
Optimize staff scheduling (shift assignment) under constraints such as skills, peak hours, and labor rules.

4. Experimentation & Causal Inference

Design and analyze A/B tests, Difference-in-Differences, and causal ML models (DML, DR-Learner) to evaluate campaign or pricing impact.

5. MLOps & Delivery

Deploy models to production (batch/API), manage feature stores, MLflow tracking, and monitor model drift/decay.
Collaborate with Data Engineering and Product teams to ensure reliable data pipelines and mart/feature tables.

6. Communication & Business Partnering

Translate business problems into ML approaches, articulate trade-offs between accuracy and speed, and communicate insights clearly to non-technical teams.

QUALIFICATIONS / SKILLS

Bachelor's degree in a quantitative field (e.g., statistics, economics, mathematics, business administration, marketing).
4+ years of experience as a Data Scientist in B2C, Retail, F&B, or E-commerce environments.
Strong in Python (pandas, NumPy, scikit-learn; LightGBM/XGBoost preferred) and SQL (including window functions & optimization).
Proven track record in:
- Machine Learning (classification/regression, feature engineering, model calibration).
- Forecasting (hierarchical, seasonal, event-based, backtesting).
- Experimentation (A/B test design, DiD, noise control).
- Data mining techniques to collect data, analyze and construct solutions for complex business problems.
Working knowledge of Git, MLflow, Docker, and dashboard tools (Power BI, Metabase, or Looker).
Product-oriented mindset with strong communication and documentation skills.

Nice to have:

Recommender systems (matrix factorization, two-tower, contextual bandit).
Causal ML (EconML, DoWhy, DR-Learner).
Optimization & Operations Research (OR-Tools, Pyomo).
Big Data & Orchestration (PySpark, Airflow).
API & Deployment (FastAPI, Kubernetes, streaming).

BENEFITS

13th and 14th month salary depending on business performance.
Working hours: Monday to Friday with flexible check-in time.
Opportunities to join professional and technical skill development training programs.
Work in Vietnam's leading F&B environment with many exciting technology projects.
Empowered to propose creative ideas and process improvements.
Enjoy special discounts when using services at Golden Gate restaurant chains.

Thông tin chung

Thu nhập: Thương lượng

Cách thức ứng tuyển

Ứng viên nộp hồ sơ trực tuyến bằng cách bấm nút Ứng tuyển bên dưới:

Hạn nộp: 23/12/2025

Giới thiệu công ty Xem trang công ty

Thành lập từ năm 2005, Golden Gate Restaurant Group là đơn vị tiên phong áp dụng mô hình chuỗi nhà hàng tại Việt Nam, luôn cam kết mang lại cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất nhờ món ăn ngon và chất lượng dịch vụ hoàn hảo. Golden Gate sở hữu 21 thương hiệu nhà hàng, trong đó không thể không kể đến các thương hiệu nổi tiếng được nhiều khách hàng biết đến như Vuvuzela - Beer Club, SumoBBQ - Nướng&Lẩu Nhật Bản, GoGi House - Quán thịt nướng Hàn Quốc, Kichi Kichi - Lẩu băng chuyền, Hutong -...

Quy mô công ty

Từ 5000 - 10000 nhân viên

Các thông tin được cung cấp chỉ nhằm mục đích cho người dùng tham khảo, JobOKO không đại diện và không có sự liên quan tới doanh nghiệp công ty cổ phần tập đoàn golden gate - cn miền nam trong các hoạt động tuyển dụng. Các thông tin bản quyền, nhãn hiệu hoặc bất kỳ quyền sở hữu trí tuệ nào liên quan đến nội dung, thương hiệu hay hình ảnh doanh nghiệp này không thuộc sở hữu của JobOKO.

Người dùng cần tự xác minh thông tin trước khi ứng tuyển, giao dịch hoặc đưa ra bất kỳ quyết định nào dựa trên các nội dung này.

Chia sẻ: