Chuyên Gia Phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình phát hiện gian lận - Khối Quản trị rủi ro (2026TD453499)

Nghiên cứu, áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong phát hiện gian lận;

Nghiên cứu, xây dựng các Mô hình Machine Learning, Deep Learning (Random Forest, XGboost, Neural Network, LSTM, …) trong phát hiện gian lận;

Triển khai Rules-base/Mô hình trên hệ thống phát hiện gian lận của Ngân hàng;

Quản lý, kiểm định và cải tiến các Rules/Mô hình đã triển khai;

Tốt nghiệp đại học các chuyên ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh, Tài chính Ngân hàng, Khoa học dữ liệu, Toán Kinh tế, Toán Tài chính,....

Có nền tảng kiến thức về Tài chính, Thống kê, Data Mining, Machine Learning;

Có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình dùng phân tích dữ nhiệu như Python/SQL/R…;

Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống tài chính kinh doanh của các tổ chức tài chính/tín dụng là một điểm cộng;

Có kinh nghiệm xây dựng và ứng dụng mô hình (PD, Fraud Detection) trong thực tiễn là một lợi thế;

Ngoại ngữ: TOIEC tối thiểu 700 (hoặc tương đương).

MB Bank yêu cầu ứng viên ứng tuyển cần cung cấp chi tiết các thông tin sau

• Thông tin cá nhân: Họ và tên, Ngày tháng năm sinh, Giới tính
• Số điện thoại và Email liên hệ
• Trình độ học vấn, Trường đã tốt nghiệp
• Kinh nghiệm làm việc
• Từ 3 - 5 kỹ năng nổi bật
• Vì sao Bạn nên đảm bảo đầy đủ thông tin khi ứng tuyển?
• Hồ sơ của Bạn sẽ được đánh giá nhanh chóng.
• Đối với các hồ sơ đáp ứng đầy đủ thông tin và tiêu chí tuyển dụng phù hợp, MB Bank sẽ chủ động liên hệ phỏng vấn trong thời gian sớm nhất.
• Ứng viên vui lòng kiểm tra email và điện thoại thường xuyên để không bỏ lỡ lịch hẹn phỏng vấn.
• Cập nhật ngay thông tin mới nhất về các Chương trình do MB tổ chức tại Trang tuyển dụng MB Careers

Và các Fanpage

• MB Careers
• Ai Yêu Miền Bắc hơn MBers?
• Ai Yêu Miền Trung hơn MBers?
• Ai Yêu Miền Nam hơn MBers?
• Địa điểm làm việc
• Hà Nội
• Skilltags
• Fraud Modelling
• Fraud Risk Management
• SQL
• R
• Python
• VBA
• Data Analytic
• Data Science
• Risk Model