AI engineer

Mô tả công việc:

• Tham gia vào công việc nghiên cứu, đề xuất các giải pháp, hạ tầng, công nghệ, xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong môi trường doanh nghiệp và tham gia xây dựng các hướng dẫn, quy trình, quy định, văn bản tài liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo tại Công ty.
• Tham khảo/ứng dụng/xây dựng các mô hình AI có tiềm năng ứng dụng và hỗ trợ cho các công việc vận hành, quản trị, kinh doanh, dự báo trong NAPAS.
• Xử lý dữ liệu và ứng dụng dữ liệu sau xử lý để huấn luyện các mô hình AI được áp dụng trong Công ty.
• Đánh giá và triển khai tích hợp các công cụ, giải pháp về AI vào các hệ thống/công cụ/giải pháp đã được đầu tư của công ty
• Tham gia ý kiến xây dựng quy chế, chính sách, quy trình, hướng dẫn nghiệp vụ liên quan đến chuyên môn;
• Thực hiện các công việc khác theo phân công.

Yêu cầu:

• Trình độ học vấn:
• Tốt nghiệp cao đẳng (hoặc tương đương) trở lên và/hoặc có chứng chỉ nghề trong lĩnh vực điện tử viễn thông, công nghệ thông tin (có bao gồm tin học tài chính kế toán, công nghệ tài chính, toán tin ứng dụng, hệ thống thông tin quản lý hoặc tương tự).
• Tốt nghiệp đại học trở lên có chuyên ngành phù hợp thuộc một trong các ngành: quản trị, kinh tế, tài chính ngân hàng.
• Kinh nghiệm:
• Có tối thiểu 01 năm kinh nghiệm làm việc với vai trò phát triển/tích hợp/ứng dụng các công cụ về AI hoặc máy học (Machine Learning) hoặc học máy sâu (Deep Learning) trong các công ty công nghệ hoặc/và trong lĩnh vực ngân hàng, bảo hiểm, tài chính, trung gian thanh toán, fintech, .v.v.
• Có tối thiểu 01 năm với các ngôn ngữ hỗ trợ AI như Python/Java/ Scala/Julia,… và hiểu biết/ứng dụng tốt các thư viện AI như: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch là lợi thế.
• Năng lực chuyên môn:
• Kiến thức chuyên môn: Nắm vững chuyên môn, nghiệp vụ được phân công bao gồm nhưng không giới hạn:
• Có hiểu biết về Machine Learning, Deep Learning, thống kê và xử lý dữ liệu lớn.
• Có hiểu biết/khả năng làm việc với các ngôn ngữ hỗ trợ AI như Python/Java/Scala/Julia, .v.v. và hiểu biết/ứng dụng tốt các thư viện AI như: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch
• Có kiến thức về công nghệ dữ liệu: Hiểu biết về kiến trúc dữ liệu, cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL), công nghệ Big Data (Hadoop, Spark…) là lợi thế.
• Có khả năng/hiểu biết làm việc với cơ sở dữ liệu NoSQL (Cassandra, MongoDB, .v.v.) là lợi thế.
• Có hiểu biết về quy trình phát triển phần mềm (SDLC).
• Có chứng chỉ liên quan đến AI hoặc máy học (AWS Certified Machine Learning, Google Machine Learning, IBM AI Engineering Azure AI Engineer hoặc tương đương) là lợi thế.
• Hiểu biết về các quy định pháp lý liên quan đến dữ liệu trong lĩnh vực thanh toán..