Kỹ sư khoa học dữ liệu (Senior – Data Scientist)

I/ MỤC ĐÍCH CÔNG VIỆC:

Thực hiện công việc liên quan đến nghiên cứu, phân tích và xử lý các số liệu, khai thác dữ liệu phục vụ cho các hoạt động của doanh nghiệp.

II/ MÔ TẢ CÔNG VIỆC

1. Phân tích dữ liệu và xử lý dữ liệu quy mô lớn

• Làm việc trực tiếp với các tập dữ liệu lớn (telecom data, dữ liệu định vị GPS, network logs…), thực hiện các bước xử lý, chuẩn hóa, làm sạch và xây dựng pipeline dữ liệu hiệu quả.
• Thiết kế, triển khai các ETL pipeline để phục vụ nhu cầu nội bộ hoặc khách hàng bên ngoài (ví dụ: telco, tài chính, công nghệ).

2. Thiết kế & Triển khai “Data Products”

• Phân tích, thiết kế và phát triển các sản phẩm dữ liệu (data products) như: báo cáo nội bộ, API cung cấp dữ liệu, dashboard, mô hình tiên đoán, v.v.
• Đảm bảo tính ổn định, tin cậy và khả năng mở rộng (scalability) của hệ thống khi triển khai sản phẩm.

3. Giao tiếp & Phối hợp đa chức năng

• Làm việc chặt chẽ với các nhóm Business (khối kinh doanh), Kỹ thuật (DevOps, Backend, Frontend), Marketing và khách hàng để hiểu rõ yêu cầu, đề xuất giải pháp phân tích phù hợp.
  
• Tham gia các buổi họp định kỳ để cập nhật tiến độ, giải quyết vướng mắc kỹ thuật và thống nhất hướng đi giữa các bên liên quan.

4. Nghiên cứu & Định hướng chiến lược

• Đóng góp ý tưởng và đề xuất chiến lược phát triển hệ thống dữ liệu dài hạn của công ty (hướng tới AI/ML, tối ưu hóa pipeline, nâng cao độ tự động hóa).
• Cập nhật xu hướng, bài báo, giải pháp mới trong lĩnh vực dữ liệu, machine learning, deep learning, AI để áp dụng cải thiện hiệu suất và chất lượng sản phẩm.

5. Công tác khác

• Làm việc chặt chẽ, đoàn kết, hiệu quả với các đồng nghiệp, bộ phận.
• Làm việc chủ động, hiệu quả với các đối tác.
• Điều phối, phân bổ công việc cho nhóm Junior Data Scientists, đảm bảo tiến độ và chất lượng dự án.
• Hướng dẫn, hỗ trợ các thành viên junior nâng cao năng lực kỹ thuật và tư duy xử lý dữ liệu.
• Báo cáo công việc định kỳ và đột xuất theo yêu cầu

III/ QUYỀN LỢI

• Lương thỏa thuận theo năng lực
• Được đào tạo và làm việc cùng với các giáo sư, tiến sỹ đang làm việc tại trường đại học hàng đầu nước Mỹ.
• Làm việc trong khoảng thời gian từ: 08h00 – 12h00 và 13h00 – 17h00, và một buổi làm nửa ngày thứ 7 trong tháng, nghỉ các ngày thứ bảy và chủ nhật còn lại.
• Được hỗ trợ ăn trưa, gửi xe.
• Được tham gia các khóa đào tạo của công ty. 
• Môi trường làm việc trẻ, hòa đồng.
• Các khoản thưởng lễ tết, thưởng team,…
• Lương + thưởng KQKD (Theo tình hình hoạt động kinh doanh)
• Được hưởng đầy đủ các chế độ phúc lợi lễ, tết, hiếu hỉ…
• Tham gia BHXH theo quy định
• Tham gia các hoạt động khám sức khỏe định kỳ, hoạt động Teambuilding, du lịch xuân, hoạt động hội thao, các hoạt động thiện nguyện…
• Thoải mái tinh thần: sinh hoạt hằng ngày với các bữa tiệc tea break, hoa quả tươi….

IV/ TIÊU CHUẨN TUYỂN CHỌN

1. Kiến thức/ Chuyên môn/ Kinh nghiệm

• Đang theo học hoặc đã tốt nghiệp Thạc sĩ chuyên ngành:
  • Khoa học dữ liệu (Data Science)
  • Toán ứng dụng/Toán tin/Thống kê
  • Kỹ thuật máy tính/Computer Engineering hoặc các ngành liên quan
• Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm làm việc liên quan đến Data Science / Data Engineering / Big Data.
• Ít nhất đã tham gia tối thiểu 2 dự án end-to-end (thu thập dữ liệu → xử lý → xây dựng mô hình → triển khai sản phẩm) trong môi trường thực tế.
• Ưu tiên có kinh nghiệm làm Team Lead hoặc quản lý nhóm (ít nhất 1 năm) bao gồm: phân công công việc, theo dõi tiến độ, đánh giá chất lượng đầu ra.
• Ưu tiên ứng viên từng làm việc hoặc nghiên cứu trong các lĩnh vực: viễn thông, tài chính/ngân hàng, công nghệ định vị GPS, hoặc network data.
• • Thành thạo Python và các thư viện phổ biến: Pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, SQLAlchemy, v.v.
  • Có kinh nghiệm xây dựng và tối ưu hóa ETL pipeline, triển khai các sản phẩm dữ liệu thực tế (ví dụ: ETL, API, dashboard, báo cáo nội bộ).
  • Kinh nghiệm sử dụng SQL thành thạo (MySQL, PostgreSQL, hoặc các hệ quản trị tương tự).
  • Hiểu biết cơ bản về Machine Learning, Deep Learning và các kỹ thuật AI cơ bản.

  Ưu tiên ứng viên có kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực:

  • Dữ liệu viễn thông (telecom data)
  • Dữ liệu tài chính (financial data)
  • Dữ liệu định vị GPS (location/GPS data.
  • Network logs hoặc các dạng dữ liệu liên quan đến mạng viên 
  • Có chứng chỉ CFA (Chartered Financial Analyst)

2. Kỹ năng

• Kỹ năng phân tích
• Kỹ năng thống kê
• Kỹ năng lập trình ngôn ngữ Python, SQL
• Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm hiệu quả
• Kỹ năng làm báo cáo
• Tư duy phản biện

3. Thái độ tố chất

• Tích cực
• Cầu tiến
• Cởi mở
• Trung thực
• Chân thành
• Tận tâm
• Phụng sự