Tuyển dụng | Cơ hội việc làm mới nhất tại VNPT AI

Nếu bạn mong muốn khai phá làm chủ công nghệ, tạo ra sản phẩm phục vụ hàng triệu người dùng,
cùng tổ chức định hình tương lai, từ đó phát triển bản thân để chinh phục các cột mốc xa hơn.

Ứng tuyển ngay

Nơi làm việc

Mức thu nhập

Hình thức làm việc

Thiết kế, thực hiện các thí nghiệm hỗ trợ ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Nhiệm vụ này gắn với nhu cầu kinh doanh các mảng cốt lõi của công ty như di động, băng thông rộng, và các dịch vụ gia tăng.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (Bigdata Analysis) tối ưu vận hành hệ thống mạng lõi tăng trải nghiệm người dùng. Các hệ thống xây dựng phải có khả năng phục vụ hàng triệu khách hàng hàng ngày.
Tham gia các dự án chuyển số quốc gia theo đề án 175, kết quả góp phần rất lớn đổi mới sáng tạo, phát triển chính phủ số và cải cách, cắt giảm thủ tục hành chín, phát triển kinh tế - xã hội.
Đề xuất ý tưởng mới cải thiện sản phẩm của Trung tâm IC, của công ty VNPT-IT.
Phối hợp với thành viên nhóm dự án, nhóm QA, Test, khách hàng.
Xây dựng kế hoạch công việc, báo cáo, đánh giá công việc của cá nhân.
Đóng góp các sáng kiến nâng cao chất lượng, năng suất công việc.
Nâng cao kiến thức mới qua các khóa học online hoặc qua các cuộc thi online.

Kĩ năng phân tích dữ liệu:
Thành thạo quy trình phân tích dữ liệu theo CRISP (hoặc TDSP)
Có kinh nghiệm ít nhất 2/4 loại phân tích: Phân tích mô tả, phân tích tìm nguyên nhân, phân tích chẩn đoán, phân tích đề xuất
Có kiến thức thông kê từ đó biết cách thiết kế và đánh giá các thí nghiệm qua A/B testing
Có thể phân nhóm (K-mean, DBscan, RFM, etc ) và các kĩ năng phân tích theo nhóm
Khả năng tư duy phản biện, kĩ năng đặt câu hỏi, kĩ năng giải quyết vấn đề, kĩ năng báo cáo
Xây dựng mô hình ML/AI:
Khả năng đọc research papers, survey
Thành thạo các lớp bài toán phổ biến: regression, classification, clustering. Gồm cả cách tiếp cận Machine Learning or Deeplearning
Hiểu biết sâu sắc các cách phân tích và đánh giá mô hình học máy: Độ chính xác mô hình, sự công bằng, sự thiên lệch và các cách giải quyết tương ứng
Có thể làm việc với đa dạng loại dữ liệu: dữ liệu theo dòng thời gian (timeseries), dữ liệu dạng bảng, dữ liệu văn bản (text), etc
Có khả năng training mô hình với high performance tận dụng được tối đa hardware resources đang có (ví dụ: tính toán song song, phân tán, kết hợp nhiều GPUs)
Tối ưu tốc độ mô hình AI trong những điều kiện HW resources khác nhau từ đó hướng đến các mục tiêu như: để có thể giảm kích thướng mô hình, tăng tốc độ inference
Kĩ năng về lập trình:
Thành thạo SQL để truy vấn và xử lý dữ liệu từ IBM Db2 hoặc IBM Big SQL, Single Store.
Thành thạo một trong các framework sau để phục vụ xây dựng mô hình Deeplearning: Karas, TensorFlow hoặc PyTorch và pytorch-forecasting
Thành thạo sử dụng các packages sau để xử lý dữ liệu: NumPy, Pandas( hoặc modin, polars), Spark,
Thành thạo sử dụng các packages sau để xây dựng mô hình machine learning: Scikit-learn, xgboost, lightgbm, Prophet, AutoML opensources
Ưu tiên các cá nhân sau:
Tốt nghiệp Thạc Sĩ/ Tiến Sĩ chuyên ngành Khoa Học Máy Tính từ nước ngoài (ưu tiên các trường đại học top đầu tại các quốc gia lớn như Mỹ, Anh, Úc, Singapore, Hàn, Nhật).
Sinh viên giỏi tại các trường đại học công nghệ hàng đầu Việt Nam hoặc nước ngoài
Sinh viên đạt giải trong các cuộc thi toán/tin học tại Việt Nam, quốc tế
Thạc sĩ (loại giỏi, xuất sắc), tiến sĩ khoa học từ các trường đại học quốc tế
AI Engineer, AI Expert, Data Scientist từ các công ty, trường đại học quốc tế
Những cá nhân đạt giải cao trong các cuộc thi phân tích dữ liệu.
Có kinh nghiệm xây dựng và triển khai mô hình AI theo MLOps (CP4D MLOps)
Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống Feature Store.
Có kinh nghiệm triển khai các mô hình trên Triton Inference Server.
Có kinh nghiệm về Real-time Analytics: Tích hợp mô hình AI/ML với các luồng dữ liệu real-time từ Apache Kafka.
Kỹ năng làm việc với dữ liệu lớn Pyspark.
Hiểu biết cơ bản về tài chính và kinh tế học.
Hứng thú đến bài toán hành vi tiêu dùng, đánh giá rủi ro tài chính, hệ thống gợi ý, hệ thống phát hiện bất thường.
Yêu cầu thêm với ứng viên Senior Data Scientist
Có tối thiểu 5 năm kinh nghiệm ở vị trí Data Scientist.
Có ít nhất 2 dự án làm chính về Data Science, dự án đó được chứng minh hiệu quả và đem nhiều lợi ích cho tổ chức.
Kỹ năng quản lý và phát triển nhóm.
Thạc sĩ (loại giỏi, xuất sắc), tiến sĩ khoa học từ các trường đại học quốc tế.

Được tham gia vào các dự án lớn, nhiều người sử dụng.
Thu nhập từ 200 triệu – 2 tỷ / năm, phụ thuộc vào năng lực bản thân
Thưởng các ngày lễ, thành lập ngành…
Chế độ đãi ngộ tốt, được hưởng đầy đủ các chế độ của Công ty và phúc lợi theo luật lao động
Team Building hàng năm
Phụ cấp ăn trưa: 730.000 đ/tháng
Thời gian làm việc: Từ 8h00-17h00 từ thứ 2 đến thứ 6
Tham dự các chương trình đào tạo chuyên sâu trong và ngoài nước hàng năm theo chương trình đào tạo nhân lực CNTT do Tổng công ty tổ chức.