'Chúng tôi đang tìm kiếm một Kỹ sư Khoa học dữ liệu tài năng và nhiệt huyết để gia nhập đội ngũ của chúng tôi. Bạn sẽ là người tiên phong trong việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) để giải quyết các bài toán thách thức trong lĩnh vực mạng viễn thông. Vị trí này đóng vai trò then chốt trong việc biến dữ liệu thô thành những insight giá trị, xây dựng các mô hình dự báo và tối ưu hóa, góp phần trực tiếp vào việc nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng.

Mô tả công việc
- Phân tích và mô hình hóa bài toán: Làm việc chặt chẽ với các chuyên gia lĩnh vực và các bên liên quan để xác định vấn đề, phân tích yêu cầu và mô hình hóa bài toán kinh doanh thành bài toán khoa học dữ liệu.
- Nghiên cứu và phát triển mô hình: Nghiên cứu các thuật toán, phương pháp AI/ML tiên tiến và đề xuất giải pháp phù hợp cho các bài toán về mạng lưới (ví dụ: dự báo sự cố, tối ưu hóa tài nguyên mạng 4G/5G, phát hiện bất thường).
- Xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình: Tiền xử lý, làm sạch và khám phá dữ liệu. Xây dựng, huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình Machine Learning/Deep Learning để đạt được hiệu suất tối ưu.
- Triển khai và vận hành mô hình: Phối hợp với đội ngũ Kỹ sư phần mềm để triển khai các mô hình đã xây dựng vào môi trường production. Theo dõi, đánh giá và tối ưu hiệu suất mô hình sau khi triển khai.
- Trình bày và báo cáo: Trực quan hóa dữ liệu, tổng hợp và trình bày các kết quả, insight thu được từ mô hình cho các cấp quản lý và các bên liên quan.
- Hợp tác và cải tiến: Hợp tác chặt chẽ với Kỹ sư Dữ liệu để đảm bảo chất lượng và luồng dữ liệu. Chủ động đóng góp ý tưởng, cải tiến quy trình làm việc của đội nhóm.

1. Yêu cầu chung
'
MUST HAVE (BẮT BUỘC)
- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Toán-Tin, Thống kê, hoặc các ngành liên quan.
- Có ít nhất 5 năm kinh nghiệm ở vị trí tương đương.
- Tiếng Anh: Tối thiểu TOEIC 650 hoặc tương đương.
- Kiến thức vững chắc về Toán và Xác suất Thống kê cho Khoa học dữ liệu.
- Thành thạo lập trình Python và các thư viện cốt lõi (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
- Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn (Big Data) sử dụng Spark.
- Hiểu sâu về các thuật toán Machine Learning cổ điển và các khái niệm Deep Learning.
- Kỹ năng sử dụng SQL để truy vấn và xử lý dữ liệu.
- Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm tốt.
- Đam mê học hỏi, cập nhật công nghệ mới liên tục.
NICE TO HAVE (ĐIỂM CỘNG)
- Có bằng Thạc sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính, Toán-Tin, hoặc các ngành liên quan.
- Thành thạo nhiều ngôn ngữ lập trình: Java, Scala, C++.
- Có kinh nghiệm thực tế với các framework Deep Learning như TensorFlow hoặc PyTorch.
- Có kiến thức hoặc kinh nghiệm về MLOps (Docker, CI/CD, MLflow).
- Đặc biệt ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm hoặc kiến thức về lĩnh vực viễn thông, mạng 4G/5G.
- Kỹ năng trình bày và thuyết phục tốt.

Bắt buộc: Dưới 30 tuổi

2. Yêu cầu về khả năng làm việc

'MUST HAVE
- Nền tảng Toán & Thống kê: Hiểu biết vững chắc về xác suất thống kê, đại số tuyến tính và giải tích.
- Thành thạo Python & các thư viện ML: Sử dụng thành thạo Python cho khoa học dữ liệu. Có kinh nghiệm thực tế với các thư viện như Pandas, NumPy, Scikit-learn.
- Nền tảng về Machine Learning/Deep Learning: Hiểu rõ các thuật toán phổ biến (vd: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, SVM, Clustering) và các khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron.
- Công nghệ Big Data: Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống dữ liệu lớn như Spark, Hadoop.
- SQL và các hệ CSDL: Có khả năng viết các câu truy vấn SQL phức tạp để trích xuất và xử lý dữ liệu.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề: Có khả năng phân tích vấn đề nghiệp vụ và chuyển đổi nó thành một bài toán khoa học dữ liệu có thể giải quyết được.
NICE TO HAVE
- Deep Learning Frameworks: Có kinh nghiệm sử dụng các framework như TensorFlow, PyTorch.
- Kiến thức về MLOps: Hiểu biết về quy trình triển khai mô hình (deployment), ví dụ như sử dụng Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow.
- Kinh nghiệm trong lĩnh vực viễn thông: Hiểu biết về dữ liệu mạng lưới di động (4G/5G), các chỉ số hiệu suất mạng (KPIs) là một lợi thế rất lớn.

3. Động lực làm việc
MUST HAVE
- Đam mê dữ liệu: Thực sự yêu thích việc khám phá, phân tích và tìm ra những hiểu biết sâu sắc (insights) từ dữ liệu.
- Tinh thần học hỏi liên tục: Chủ động cập nhật các công nghệ, thuật toán và phương pháp mới trong lĩnh vực AI/ML.
- Tư duy hướng đến kết quả: Tập trung vào việc tạo ra các mô hình mang lại giá trị thực tế, giải quyết được bài toán chứ không chỉ dừng lại ở nghiên cứu lý thuyết.
- Tính chủ động: Tự giác tìm tòi, đề xuất ý tưởng cải tiến mà không cần chờ được giao việc.
NICE TO HAVE
- Ý thức về sản phẩm: Luôn suy nghĩ về cách mô hình của mình sẽ được tích hợp vào sản phẩm và ảnh hưởng đến người dùng cuối.
- Sẵn sàng chia sẻ kiến thức: Có mong muốn hướng dẫn, chia sẻ kinh nghiệm với các thành viên khác trong nhóm.
- Tinh thần sở hữu: Coi dự án mình làm là "của mình", có trách nhiệm cao nhất với sự thành công của dự án.

4. Về văn hoá

MUST HAVE
- Kỹ năng làm việc nhóm: Có khả năng hợp tác tốt với các kỹ sư dữ liệu, kỹ sư phần mềm và các bên liên quan khác.
- Kỹ năng giao tiếp: Có thể trình bày, giải thích các khái niệm kỹ thuật phức tạp một cách rõ ràng, dễ hiểu cho cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật.
- Tư duy phản biện: Luôn đặt câu hỏi, phân tích vấn đề từ nhiều góc độ và không ngại đóng góp ý kiến xây dựng.
- Khả năng thích ứng: Linh hoạt và sẵn sàng thay đổi phương pháp khi có yêu cầu mới hoặc khi giải pháp ban đầu không hiệu quả.
NICE TO HAVE
- Kỹ năng trình bày: Tự tin khi trình bày kết quả, báo cáo và thuyết phục các bên liên quan.
- Sáng tạo: Suy nghĩ đột phá, tìm ra những hướng tiếp cận mới mẻ cho các bài toán cũ.
- Khả năng lắng nghe và phản hồi: Biết cách lắng nghe ý kiến đóng góp và đưa ra phản hồi một cách chuyên nghiệp, có tính xây dựng.

1. Chế độ lương, thưởng, thu nhập:

• 40 - 70 Triệu đồng
• Lương tháng 13, Lương SXKD 6 tháng và năm
• Nghỉ mát, thưởng ngày lễ và các ngày như Ngày Sáng Tạo - 1/6, 22/12, quà Tết Dương, Tết m tri ân Gia đình, người sinh thành (Tổng 38 triệu/năm)
• Bảo hiểm sức khỏe Bảo Việt
• Nghỉ phép năm có lương: 12 ngày/năm
• Được đóng đầy đủ về các chế độ bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp và các gói bảo hiểm sức khỏe khác.
• Hàng năm CBNV được tham gia khám sức khỏe định kỳ tại các bệnh viện lớn
• Chế độ khác: Hỗ trợ ăn trưa, điện thoại.

2. Môi trường làm việc:

• Được làm việc trong Tập đoàn toàn cầu, tiên phong thực hiện sứ mệnh kiến tạo xã hội số.
• Môi trường mở, trẻ trung, năng động, trân trọng, yêu thương, tương hỗ & lắng nghe mỗi người từ những ý tưởng nhỏ nhất.
• Không gian làm việc xanh, mở, hiện đại.
• Cơ hội phát triển bản thân
• Có cơ hội thử sức trong lĩnh vực công nghệ tiên tiến, hiện đại nhất.
• Được thử sức với các dự án hấp dẫn, thử thách đủ lớn trong và ngoài nước để trưởng thành.
• Được trao quyền sáng tạo với đam mê của tuổi trẻ.
• Cơ hội học hỏi từ các chuyên gia hàng đầu, lãnh đạo và đồng nghiệp ưu tú.
• Cơ hội được đào tạo, trau dồi kĩ năng, chuyên môn để phát triển toàn diện.