Chuyên gia khoa học dữ liệu tại Techcombank

Tổng quan vị trí

Vị trí khoa học dữ liệu tại Techcombank phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc quy mô lớn để hỗ trợ mục tiêu kinh doanh và trải nghiệm khách hàng. Công việc gồm xây dựng mô hình, rút ra thông tin và theo dõi hiệu quả mô hình.

Trách nhiệm

• Xây dựng giải pháp học máy, học sâu, hệ gợi ý, mô hình dự báo và phân tích hành trình khách hàng.
• Khai thác dữ liệu ngân hàng, nhận diện xu hướng và diễn giải kết quả để hỗ trợ chiến lược kinh doanh.
• Theo dõi hiệu quả mô hình, độ chính xác dữ liệu; đánh giá nguồn và phương pháp thu thập mới.
• Phối hợp với các nhóm nghiệp vụ để xác định câu hỏi phân tích và triển khai dự án theo Agile, tuân thủ kiểm soát nội bộ.

Yêu cầu

• Có bằng đại học ngành thống kê, toán, phân tích định lượng, khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm hoặc CNTT.
• Ít nhất năm năm kinh nghiệm phù hợp về phân tích dữ liệu, học máy hoặc học sâu và triển khai mô hình thống kê.
• Biết truy vấn cơ sở dữ liệu và sử dụng công cụ như Python, R, SQL, Scala, Java hoặc Tableau.
• Có kinh nghiệm giải thích phân tích phức tạp, phương pháp tối ưu và làm việc trong nhóm Agile; tiếng Anh theo quy định Techcombank.

Công nghệ trong công việc

• Python: Ability to query databases and program with tools such as Python, R, SQL, Scala, Java or .
• Java: Ability to query databases and program with tools such as Python, R, SQL, Scala, Java or .
• C++: C, C++, R, Python, Scala, SQL, Java, Tableau, .
• SQL: Ability to query databases and program with tools such as Python, R, SQL, Scala, Java or .
• C: C, C++, R, Python, Scala, SQL, Java, Tableau, .
• Scala: Ability to query databases and program with tools such as Python, R, SQL, Scala, Java or .
• R: Ability to query databases and program with tools such as Python, R, SQL, Scala, Java or .

Hướng dẫn đánh giá mức độ phù hợp (tiếng Anh)

Phân tích dựa trên yêu cầu và trách nhiệm trong tin tuyển dụng của nhà tuyển dụng.

Understanding the scope. This Data Scientist (40000032) position at Techcombank is best assessed through the work described in the employer’s posting, rather than the title alone. The available role overview says: “This Techcombank data-science role analyzes large structured and unstructured datasets to support business objectives and customer experiences. The work spans modeling, insight generation and model monitoring.” Read that statement together with the responsibilities below to understand the likely balance between delivery, coordination and technical decision-making. The role belongs to the AI and data area, but that label is only a guide to the work; the employer’s own requirements remain decisive. Before applying, check the original listing for reporting lines, product or team assignment, employment terms and any details that may have changed since this copy was checked. Where this page says a fact is not specified, treat it as an open question rather than an implied promise.

What the responsibilities signal. The posting specifically names “Build machine-learning and deep-learning solutions, including recommendation engines, predictive models and customer-journey analytics.”; “Mine bank data, identify trends and explain insights that inform business strategies.”; “Monitor model performance and data accuracy; evaluate new data sources and gathering methods.”. For each duty, identify a project where you performed comparable work and be ready to describe the context, your own contribution, constraints, decisions, and measurable result. Explain how you moved from the initial need to implementation, review, release or operational follow-through, where those stages apply. If the work involved other teams or users, distinguish your decisions from the group’s contribution. Avoid presenting a technology keyword as proof by itself: connect it to the problem you solved, the scale or complexity involved, and what changed after your work. The source may contain additional duties; review it directly before preparing your application.

How to read the requirements. The listed qualifications include “Bachelor’s degree in statistics, mathematics, quantitative analysis, computer science, software engineering or IT.”; “At least five years of relevant work with data analysis, machine learning or deep learning and deployment of statistical models.”; “Ability to query databases and program with tools such as Python, R, SQL, Scala, Java or Tableau.”. Mark each requirement as demonstrated, adjacent experience or a genuine gap, then use a concise example for the first two categories. A strong example explains what you personally owned, how you made trade-offs, how you validated the result and what you learned. If the posting specifies years of experience, language ability, certifications, location or eligibility, address those facts plainly in your CV or application rather than relying on the employer to infer them. Do not claim a qualification from exposure alone. For a requirement you do not meet, describe relevant transferable experience accurately and ask the recruiter whether it is mandatory.

Technology and working evidence. The technology terms associated with this listing are Python, Java, C++, SQL. Treat this as a set of posting-derived signals, not a guarantee that every tool is used daily or that the list is complete. For each term relevant to your experience, prepare one concrete example: the system or workflow, the part you owned, the alternatives considered, and how you tested reliability, security, performance or usability as appropriate. If you have not used a named tool, explain the closest related system you have worked with and how you would ramp up; do not relabel that experience as direct production use.

Về Techcombank

Techcombank mô tả vị trí này thuộc công việc dữ liệu và phân tích. Tin tuyển dụng không nêu hình thức làm việc hay quyền lợi riêng cho vị trí.

Khám phá việc làm theo danh mục

Việc làm liên quan

• Chuyên gia khoa học dữ liệu về định giá tại Airalo — Airalo
• Nhà khoa học dữ liệu phân tích doanh nghiệp tại GitLab — GitLab
• Nhà khoa học dữ liệu, phân tích sản phẩm tại ElevenLabs — ElevenLabs
• Nhà khoa học dữ liệu cấp cao, thực thi an toàn tại Reddit — Reddit
• Nhà khoa học dữ liệu tăng trưởng cấp cao tại Mercury — Mercury
• Chuyên gia khoa học dữ liệu cấp cao về tăng trưởng sản phẩm tại Temporal — Temporal