1. Tiếp nhận, nghiên cứu các yêu cầu công nghệ cho các Khối nghiệp vụ.

• Tiếp nhận các yêu cầu phát triển, cải tiến sản phẩm, quy trình, tính năng…; nghiên cứu, phân tích các yêu cầu cho các đơn vị nghiệp vụ, trao đổi với các bộ phận nội bộ IT: Phát triển, Kiến trúc, An ninh Thông tin… để thiết kế giải pháp cho các yêu cầu này;
• Đọc các tài liệu về yêu cầu người dùng (URD) để nghiên cứu giải pháp khả thi, phát triển thành sản phẩm hoàn chỉnh. Từ tài liệu URD, phát triển thành các tài liệu SRS & DD;
• Trên cơ sở hiểu biết chuyên môn về các hệ thống công nghệ ngân hàng đang khai thác, chủ động tư vấn cho các Khối nghiệp vụ về định hướng phát triển, cải tiến sản phẩm đang có, từ đó góp phần xây dựng nên những sản phẩm công nghệ mới đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ đồng thời khai thác tối đa tính năng của hệ thống công nghệ;
• Tham gia phối hợp với đơn vị nghiệp vụ kiểm tra kết quả phát triển, đảm bảo phù hợp với nội dung yêu cầu đã thống nhất với đơn vị nghiệp vụ;
• Tham gia đào tạo trực tiếp về sản phẩm, tính năng công nghệ cho bộ phận hỗ trợ IT và cán bộ nghiệp vụ nếu cần thiết;
• Tham gia phối hợp với các đơn vị liên quan để đánh giá hiệu quả đối với các yêu cầu phát triển đã được thực hiện và đưa ra những đề xuất phù hợp;
• Chủ động đóng góp, tạo ra tri thức dựa trên kinh nghiệm và chia sẻ, đào tạo đội ngũ cán bộ chuyên viên cấp độ thấp hơn;
• Có khả năng sáng tạo, đưa ra các công nghệ mới, phương pháp mới để cải tiến, nâng cao chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực chuyên môn của mình;
• Định kỳ tổ chức các buổi workshop cho đơn vị kinh doanh theo các chuyên đề để truyền tải tới người dùng các tính năng mới/ các tính năng chưa được khai thác của các hệ thống công nghệ. Từ đó giúp khai thác tốt và hiệu quả các hệ thống công nghệ đã được đầu tư.

2. Thực hiện nhiệm vụ Nghiên cứu và Cải tiến Công nghệ dự án công nghệ được phân công tham gia.

3. Tham gia vào các dự án công nghệ với vai trò Nghiên cứu và Cải tiến Công nghệ theo sự phân công của lãnh đạo phòng.

1. Trình độ học vấn:

• Trình độ: Tốt nghiệp Đại học hoặc trên Đại học;
• Chuyên ngành đào tạo: Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin hoặc các lĩnh vực có liên quan…

2. Kinh nghiệm công tác:

• Hơn 2 năm (Đối với CG)/4 năm (Đối với CGCC) kinh nghiệm phát triển phần mềm thực hành liên quan đến Học máy và Hệ thống dữ liệu.

3. Kiến thức:

3.1. Machine Learning:

• Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm (Đối với CG)/4 năm kinh nghiệm (Đối với CGCC) làm việc có liên quan và bao gồm chuyên môn về phân tích dữ liệu thống kê như mô hình tuyến tính, phân tích đa biến, mô hình ngẫu nhiên, phương pháp lấy mẫu, phát hiện bất thường và phân tích chuỗi thời gian trên tập dữ liệu lớn;
• Có khả năng hiểu rõ các câu hỏi chuyên môn và sử dụng các kỹ thuật toán học để đi đến câu trả lời bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn. Có khả năng giải thích kết quả phân tích dữ liệu thành các khuyến nghị về nghiệp vụ;
• Khả năng lựa chọn các công cụ thống kê phù hợp cho vấn đề phân tích dữ liệu.

3.2. Deep Learning:

• Có kinh nghiệm xây dựng các mô hình Thị giác máy tính (Computer Vision) thực tế về các chủ đề như Phân loại hình ảnh (Image Classification), Phát hiện đối tượng (Object Detection), Phân loại ngữ nghĩa (Semantic Segmentation)…
• Kinh nghiệm xây dựng mô hình NLP thực tế như chủ đề Nhận dạng đối tượng được đặt tên (Named Entity Recognition), Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)...
• Kinh nghiệm thiết kế và triển khai các mô hình trong các dự án khách hàng (1 năm trở lên) về các chủ đề sau đây là một điểm cộng:
• Hệ thống trích xuất thông tin: Phát hiện văn bản (Text Detection), Nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition), Trích xuất thông tin dựa trên đồ thị (Graph-Based Information Extraction);
• Hệ thống nhận dạng khuôn mặt: Nhận diện khuôn mặt (Face Detection), Phát hiện trực tiếp (Liveness Detection), Căn chỉnh khuôn mặt (Face Alignment), Nhận dạng khuôn mặt (Face Recognition);
• Hệ thống Chatbot: Nhận dạng đối tượng được đặt tên (Named Entity Recognition), Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)...
• Trải nghiệm tối ưu hóa và chạy mô hình học maching trên nền tảng Edge như Android, iOS, Jeston là một điểm cộng.

3.3. Software Engineering. Có kinh nghiệm với những công cụ và công nghệ sau:

• Hadoop, Spark, Kafka;
• Relational SQL & NoSQL databases;
• Data pipeline/workflow management tools;
• Stream-processing systems như là Storm and Spark-Streaming;
• Power BI hoặc Tableau;
• Infrastructure construction (AWS, GCP, Docker, Kubernetes, etc.);
• Object-oriented/object function scripting languages như là R, Python, Java, C++, etc.;
• Deep Learning-Framework như là Tensorflow, PyTorch and ONNX;
• Cài đặt được các thư viện open source...

4. Yêu cầu khác:

• Sẵn sàng, chủ động và sáng tạo trong công việc được giao;
• Có sức khoẻ tốt đảm bảo hoàn thành công việc được giao;
• Nghiêm chỉnh chấp hành các Nội quy, Quy định của Ngân hàng;
• Cam kết gắn bó làm việc tại Ngân hàng trong thời gian trên ba năm.

• Khả năng tự nghiên cứu/hoặc được giao các Công nghệ mới phục vụ cho Ngân hàng;
• Khả năng tự xây dựng/hướng dẫn được môi trường dev để phục vụ cho việc nghiên cứu;
• Kỹ năng giao tiếp;
• Kỹ năng giải quyết vấn đề;
• Kỹ năng quản lý thời gian, tổ chức công việc hiệu quả;
• Có khả năng viết tài liệu thiết kế kỹ thuật, có kiến thức về quản lý dự án. Có kinh nghiệm điều phối nhân sự thuộc nhóm làm việc được phân công quản lý;
• Có kiến thức về ITIL, các mô hình các quy trình phát triển phần mềm.

• Thu nhập hấp dẫn cùng gói phúc lợi toàn diện;
• Hệ thống các khóa đào tạo phát triển bản thân tương ứng từng vị trí công việc;
• Lộ trình thăng tiến rõ ràng;
• Trải nghiệm các hoạt động văn hóa tổ chức đặc sắc.