1.Phân tích & Mô hình hóa Dữ liệu:
Phát triển, triển khai và duy trì các mô hình dữ liệu và thuật toán nâng cao để phân tích các bộ dữ liệu lớn và phức tạp một cách độc lập.
Sử dụng các phương pháp và công cụ thống kê để diễn giải dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết.
Thực hiện phân tích dữ liệu thăm dò để xác định các mẫu, xu hướng và bất thường.
2.Lập trình & Xử lý Dữ liệu:
Viết mã hiệu quả và có khả năng mở rộng bằng Python và Spark để xử lý và phân tích dữ liệu.
Triển khai các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) để tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
3.Trí tuệ Nhân tạo & Học máy:
Áp dụng các kỹ thuật AI và các thuật toán học máy để phát triển các mô hình dự đoán.
Chuyên sâu về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Thị giác Máy tính để trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu văn bản và hình ảnh.
Cập nhật những tiến bộ mới nhất trong AI và học máy và tích hợp chúng vào các giải pháp phân tích của chúng tôi.
4.Tích hợp & Quản lý Dữ liệu:
Hiểu và triển khai các phương pháp tích hợp dữ liệu để đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch và nhất quán.
Làm việc với các bộ dữ liệu lớn, đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu trong suốt vòng đời dữ liệu.
Hợp tác với các kỹ sư dữ liệu và các thành viên khác trong nhóm để thiết kế và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu.
5.Tương tác với Khách hàng & Báo cáo:
Hợp tác với khách hàng để hiểu yêu cầu kinh doanh của họ và chuyển đổi chúng thành các giải pháp phân tích.
Chuẩn bị và trình bày các báo cáo và bảng điều khiển chi tiết, truyền đạt các thông tin dữ liệu phức tạp một cách dễ hiểu và có thể thực hiện.
Cung cấp các khuyến nghị dựa trên những phát hiện từ dữ liệu để giúp khách hàng đưa ra quyết định kinh doanh có cơ sở.

a.Trình độ học vấn: Bằng Cử nhân hoặc Thạc sĩ trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính, Thống kê, Toán học hoặc các ngành liên quan.
b.Kinh nghiệm:
Kinh nghiệm chứng minh trong vai trò Chuyên viên Phân tích Dữ liệu, Nhà khoa học Dữ liệu hoặc vị trí tương đương trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, bảo hiểm, chứng khoán.
Kinh nghiệm vững chắc về mô hình hóa dữ liệu, phân tích thống kê và phân tích dự đoán.
c.Kỹ năng chuyên môn:
Thành thạo Python và Spark để xử lý và phân tích dữ liệu.
Kiến thức sâu rộng về các thuật toán AI và học máy, đặc biệt là NLP và Thị giác Máy tính.
Hiểu biết về các quy trình tích hợp và ETL dữ liệu.
Kinh nghiệm với các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Power BI) là một lợi thế.
d.Kỹ năng Mềm:
Kỹ năng giải quyết vấn đề xuất sắc và chú ý đến chi tiết.
Kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ, có khả năng giải thích các thông tin dữ liệu phức tạp cho các bên liên quan không có chuyên môn kỹ thuật.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm trong môi trường nhanh chóng.