Senior Data Scientist

• MÔ TẢ CÔNG VIỆC:

1. Phân tích và Mô hình hóa (Analysis & Modeling - 60%)

• Dự án End-to-End: Tự chủ triển khai các dự án Data Science từ đầu đến cuối, bao gồm thu thập, làm sạch dữ liệu, xây dựng mô hình, và triển khai thử nghiệm (A/B testing).

• Xây dựng Mô hình: Phát triển và tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình ML (như Phân loại, Hồi quy, Mô hình Thời gian) để giải quyết các bài toán kinh doanh chính như:

• Dự đoán tỷ lệ Khách hàng rời bỏ (Churn Prediction).

• Phân khúc Khách hàng (Customer Segmentation) cho mục tiêu Marketing.

• Hệ thống Gợi ý (Recommendation System) sản phẩm/nội dung.

• Dự báo Nhu cầu/Doanh thu (Demand/Revenue Forecasting).

• Tối ưu hóa Mô hình: Đánh giá nghiêm ngặt hiệu suất mô hình, thực hiện Hyperparameter Tuning và sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để cải thiện độ chính xác và tốc độ.

2. Triển khai và Vận hành (Deployment & MLOps - 20%)

• Hợp tác chặt chẽ với Data Engineer và DevOps để đóng gói mô hình (Model Packaging) và triển khai vào môi trường sản xuất (Production Environment).

• Thực hiện giám sát hiệu suất mô hình sau triển khai (Model Monitoring) để đảm bảo tính ổn định và duy trì độ chính xác theo thời gian.

3. Cố vấn Kinh doanh (Business & Communication - 20%)

• Làm việc trực tiếp với các bên liên quan (Product Owners, Marketing, Sales) để hiểu sâu về yêu cầu kinh doanh và chuyển chúng thành các chỉ số (Metrics) và giả thuyết (Hypotheses) có thể đo lường được.

• Truyền tải Insight: Giải thích các kết quả phân tích và mô hình phức tạp cho đối tượng không chuyên về kỹ thuật bằng các hình thức dễ hiểu (Storytelling, Data Visualization).

• Đưa ra các đề xuất chiến lược dựa trên dữ liệu để thúc đẩy tăng trưởng doanh thu hoặc tối ưu hóa chi phí vận hành.

• YÊU CẦU ỨNG VIÊN:

Học vấn: Cử nhân hoặc Thạc sĩ chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ Thông tin hoặc các lĩnh vực liên quan.

Kinh nghiệm:

• Ít nhất 3 năm kinh nghiệm trong xử lý dữ liệu văn bản hoặc NLP.

• Trải nghiệm thực tế trong các dự án chuẩn bị dữ liệu cho huấn luyện mô hình NLP/LLM.

Kiến thức và kỹ năng:

• Thành thạo Python và các thư viện NLP (Hugging Face, SpaCy, NLTK, OpenNMT).

• Kinh nghiệm trong làm sạch dữ liệu, text augmentation, deduplication và corpus building.

• Hiểu biết về các yêu cầu dữ liệu cho pre-training/fine-tuning LLM (khối lượng, tính đa dạng, domain-specific corpora).

• Kỹ năng phân tích dữ liệu, đánh giá chất lượng và trực quan hóa kết quả.

• Khả năng làm việc nhóm, giao tiếp hiệu quả với các nhóm AI/ML và kỹ thuật dữ liệu.

Tư duy và Kỹ năng mềm (Mindset & Soft Skills)

• Tư duy Kinh doanh (Business Acumen): Khả năng chuyển đổi câu hỏi "số liệu" thành câu hỏi "kinh doanh" và ngược lại.

• Giải quyết vấn đề: Có khả năng xử lý các vấn đề dữ liệu thô, không sạch và tìm ra giải pháp sáng tạo.

• Giao tiếp: Khả năng trình bày kết quả một cách mạch lạc, thuyết phục và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.

• Mentor: Có khả năng hướng dẫn và hỗ trợ các Junior Data Analyst/Scientist.

• QUYỀN LỢI:

* Tinh thần:

• Làm việc trong môi trường start-up có tốc độ tăng trưởng và phát triển nhanh.

• Được chia sẻ cơ hội học tập chất lượng cao đến trẻ em toàn Việt Nam

• Môi trường làm việc: Trẻ trung, năng động, khát vọng Go Global, tự do sáng tạo, chú trọng phát triển con người & phát triển sự nghiệp của các thành viên trong công ty.

* Chế độ phúc lợi:

• Lương cứng: 20-35M + Thưởng KPI.

• Lương tháng 13, thưởng cuối năm theo kết quả kinh doanh chung của Công ty.

• Đóng BHXH đầy đủ theo luật lao động, nghỉ phép 12 ngày/năm và các ngày lễ theo quy định chung

• Du lịch hằng năm với địa điểm hấp dẫn, thường xuyên tổ chức các hoạt động team building gắn kết cộng đồng, các hoạt động vui chơi giải trí cho nhân viên.

• Tham gia các buổi liên hoan, sinh nhật hàng tháng, chương trình gala cuối năm...

• Thử sức trong một môi trường làm việc trẻ trung, năng động với chính sách đãi ngộ tốt, có nhiều cơ hội nâng cao năng lực bản thân và tăng thêm thu nhập.