Tuyển dụng Chuyên gia Khoa học dữ liệu tại Hà Nội

Để đảm bảo hồ sơ được tiếp nhận xử lý, ứng viên cần nộp hồ sơ ứng tuyển trên website tuyển dụng chính thức của Vietcombank tại địa chỉ: tuyendung.vietcombank.com.vn

[TT KT&KHDL]_Chuyên gia Khoa học dữ liệu

Số lượng tuyển dung: 01

Địa điểm làm việc: Trụ sở chính

Thời gian nhận hồ sơ: Hết ngày 25/08/2026

Nơi làm việc: Phòng Khoa học dữ liệu thuộc Trung tâm Kỹ thuật và khoa học dữ liệu, Trụ sở chính VCB

Lưu ý: Trung tâm Kỹ thuật và khoa học dữ liệu đồng thời tuyển dụng 02 vị trí Chuyên gia tại 02 Phòng khác nhau. Ứng viên chỉ lựa chọn nộp hồ sơ DUY NHẤT 01 vị trí Chuyên gia. Ứng viên vi phạm quy định sẽ bị xem xét hủy kết quả ứng tuyển.

Mô tả công việc

• Dựa trên yêu cầu của bộ phận nghiệp vụ, thực hiện các phân tích hoặc xây dựng các mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo cần thiết, hỗ trợ các sáng kiến kinh doanh.
• Hiểu ứng dụng của các mô hình, từ đó phối hợp với bộ phận nghiệp vụ để xác định cách thức triển khai hiệu quả.
• Nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật nâng cao về phân tích dữ liệu, tìm kiếm các mô hình mới có tác động thay đổi hoạt động kinh doanh và tạo ra các cơ hội mới cho VCB; xác định giá trị, đề xuất và thực hiện triển khai sau khi được phê duyệt.
• Thực hiện các CNNV khác của Phòng Khoa học dữ liệu theo quy định liên quan của pháp luật, quy định nội bộ của VCB.
• Đề xuất nhu cầu đào tạo; phối hợp xây dựng và tham gia triển khai kế hoạch đào tạo.
• Nhiệm vụ khác
• a) Tham gia triển khai các dự án chuyển đổi, nâng cao năng lực của VCB
• b) Các công việc khác theo phân công của Lãnh đạo phòng/Trung tâm
• Tiêu chuẩn tuyển dụng

1. Trình độ

• Trình độ chuyên môn: Tốt nghiệp Đại học trở lên, hệ đào tạo chính quy dài hạn thuộc các chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Toán học, Toán tin, Khoa học máy tính, Vật lý, Xác suất, Thống kê, Kinh tế, Tài chính ngân hàng hoặc các chuyên ngành có liên quan thuộc các trường Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia TP HCM, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Bách khoa TP HCM, Đại học Kinh tế Quốc dân, Đại học Ngoại thương (cơ sở Hà Nội và cơ sở TP HCM), Học viện Tài chính, Học viện Ngân hàng, Học viện Bưu chính viễn thông, Học viện Kỹ thuật mật mã, Học viện Kỹ thuật quân sự và các trường Đại học có uy tín tại nước ngoài.
• (Không nhận hồ sơ của thí sinh tốt nghiệp hệ liên kết, liên thông, văn bằng 2, tại chức, vừa học vừa làm)
• Trình độ ngoại ngữ: Có khả năng giao tiếp và đọc hiểu tiếng Anh các tài liệu liên quan đến công việc phụ trách.
• Trình độ tin học: Thành thạo tin học văn phòng

Ưu tiên

• Ứng viên đạt các giải thưởng tại các cuộc thi về xây dựng mô hình, Toán, Tin, Vật lý, Thống kê, Kinh tế lượng …
• Ứng viên có chứng chỉ quốc tế như CFA, FRM, PRM, …
• Ứng viên có trình độ Thạc sĩ trở lên tại các lĩnh vực liên quan

2. Kinh nghiệm

• Có ít nhất 3-5 năm kinh nghiệm xây dựng mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu thực, có ứng dụng thực tế (đặc biệt là các mô hình ứng dụng trong ngân hàng).
• Sử dụng thành thạo các phần mềm về dữ liệu và phân tích như Python, SQL, R, SAS, Matlab,...
• Ưu tiên: ứng viên có kinh nghiệm
• Tự nghiên cứu và triển khai xây dựng các mô hình sử dụng kỹ thuật mới/nâng cao
• Triển khai các dự án, đặc biệt dự án ứng dụng trong kinh doanh tài chính ngân hàng,
• Làm việc với nhiều loại dữ liệu, dữ liệu lớn phức tạp, dữ liệu ngân hàng, quản lý cơ sở dữ liệu lớn
• Xây dựng/triển khai các hệ thống nền tảng phục vụ việc xây dựng/triển khai mô hình học máy, các hệ thống tự động hóa tại Ngân hàng
• Ứng viên có kinh nghiệm quản lý trong lĩnh vực tương đương tại các tổ chức tài chính, ngân hàng trong nước/quốc tế.
• Ứng viên có năng lực và/hoặc kinh nghiệm ứng dụng AI trong công việc chuyên môn.
• Ứng viên có kinh nghiệm đảm nhiệm vị trí Kỹ sư AI (AI Engineer).
• Ứng viên có năng lực hoặc kinh nghiệm trong công tác quản lý, kiểm soát an ninh, an toàn thông tin liên quan đến việc ứng dụng AI.

3. Kiến thức

• Có kiến thức nền tảng tốt về khoa học dữ liệu, xác suất, thống kê.

Ưu tiên

• Có kiến thức về tài chính ngân hàng
• Có khả năng nghiên cứu các kỹ thuật mới liên quan đến mô hình phân tích dữ liệu
• 4. Độ tuổi: Không quá 45 tuổi.
• Kỹ năng và phẩm chất cá nhân

1. Kỹ năng

• Kỹ năng phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng nghiên cứu, tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới và liên tục tìm cách cải tiến, đề xuất các phương pháp mới.
• Kỹ năng làm việc theo nhóm /tổ chức.
• Kỹ năng giao tiếp, đàm phán.
• Kỹ năng tổ chức thực hiện, sắp xếp công việc.

2. Khả năng

• Phân tích/phán đoán.
• Tư duy Logic.

3. Phẩm chất cá nhân

• Tinh thần trách nhiệm cao
• Chủ động trong công việc
• Trung thực, kỷ luật
• Có ý chí quyết tâm hoàn thành mục tiêu công việc được giao