Tuyển dụng Data Scientist tại Hà Nội

• Tư vấn/cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu cho các khách hàng, thuộc nhiều ngành nghề khác nhau
• Phát triển các sản phẩm của Raffles ứng dụng AI/ML để khai thác dữ liệu

Yêu cầu ứng viên

Toán, thống kê & tối ưu

•   Xác suất thống kê, hồi quy, kiểm định giả thuyết.

•   Quy hoạch tuyến tính/nguyên/phi tuyến (LP/MIP/NLP), lý thuyết đồ thị, convex optimization.

•   Heuristic/metaheuristic (Genetic Algorithm, Simulated Annealing) cho bài toán NP-hard; Reinforcement Learning cho bài toán tuần tự.

•   Biết mô hình hóa bài toán: biến quyết định, hàm mục tiêu, ràng buộc; phân biệt bài toán giải exact vs cần heuristic.

Lập trình & Machine Learning

•   Python (pandas, numpy, scikit-learn), SQL – bắt buộc.

•   ML: supervised/unsupervised, tree-based (XGBoost, LightGBM); Deep learning cơ bản (PyTorch/TensorFlow).

•   Solver tối ưu: Gurobi/CPLEX hoặc PuLP, OR-Tools, SciPy.optimize, Pyomo.

Dữ liệu quy mô lớn & MLOps

•   Spark, hiểu data warehouse/lakehouse, data modeling (Medallion, Data Vault 2.0).

•   MLOps: MLflow, Feature Store, versioning model, giám sát model drift; đưa model vào production (API, chạy định kỳ, xử lý lỗi/infeasible).

GenAI / LLM

•   Prompt engineering, RAG, embeddings, vector database.

•   Fine-tuning/PEFT (LoRA); đánh giá và giảm hallucination; Agent frameworks (LangChain, LangGraph).

Định hướng sản phẩm & dịch vụ

•   Khả năng đóng gói giải pháp thành tính năng sản phẩm tái sử dụng (không chỉ giải quyết theo từng dự án).

•   Tư duy productization: chuẩn hóa, đo lường hiệu quả (ROI, business impact), khả năng nhân rộng sang nhiều khách hàng.

Kỹ năng mềm

•   Giao tiếp với stakeholder không hiểu kỹ thuật; làm việc agile, phối hợp data engineer, MLOps engineer, product owner.

Quyền lợi được hưởng

- Laptop phát mới sau mỗi 3 năm. Máy cũ không thu lại. 

- Bảo hiểm sức khỏe bổ sung bên cạnh bảo hiểm y tế. 

- Team building 2 lần 1 năm.

- Công ty không việc hành chính, không giấy tờ, không chính trị.  

- Quà sinh nhật

- Và nhiều ưu đãi khác