1. Quản lý, định hướng hoạt động của đội ngũ phân tích dữ liệu.
• Tiếp nhận nhu cầu từ các khối nghiệp vụ, chuyển thành các giải pháp phân tích và AI/ML cụ thể.
• Xây dựng báo cáo quản trị, dashboard và các mô hình dự báo, scoring, AI/ML.
• Triển khai và vận hành ứng dụng LLM/GenAI: chatbot phân tích, trợ lý dữ liệu, phân tích văn bản, RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Thiết kế và áp dụng quy trình MLOps/LLMOps để đảm bảo mô hình AI/LLM được triển khai, giám sát và tối ưu liên tục trong môi trường thực tế.
• Chủ động đề xuất các use case dữ liệu mới giúp nâng cao hiệu quả vận hành và trải nghiệm khách hàng.
• Đảm bảo tinh thần "nội bộ là khách hàng", cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, nhanh chóng và hiệu quả.
2. Đào tạo, phát triển năng lực đội ngũ về kỹ năng phân tích, AI/ML/LLM và thực hành MLOps.
• Tốt nghiệp Đại học trở lên các ngành Khoa học dữ liệu, CNTT, Toán ứng dụng, Thống kê, Kinh tế lượng hoặc liên quan.
• Tối thiểu 7 năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu/BI/AI, trong đó 3 năm quản lý nhóm.
• Thành thạo công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu (SQL, Python/R, Power BI, Tableau...).
• Kinh nghiệm triển khai mô hình AI/ML/LLM và các công nghệ liên quan:
o Kiến thức về MLOps/LLMOps: CI/CD cho mô hình, giám sát drift, logging, model registry.
o Hiểu biết về vector database, prompt engineering, fine-tuning, RAG.
o Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng cloud (AWS, Azure, GCP) hoặc on-prem cho MLOps.
• Kỹ năng quản lý đội nhóm, giao tiếp, thuyết trình xuất sắc.
• Tư duy
phục vụ, coi các khối nghiệp vụ là khách hàng nội bộ.
QUYỀN LỢI VÀ CHẾ ĐỘ
• Thu nhập cạnh tranh, thưởng theo hiệu quả.
• Dẫn dắt các dự án dữ liệu & AI chiến lược, có cơ hội áp dụng công nghệ GenAI/LLM tiên tiến.
• Được đào tạo và cập nhật xu hướng MLOps/LLMOps, GenAI.
• Môi trường làm việc chuyên nghiệp, lộ trình thăng tiến rõ ràng.