MB Bank

Overview of job

• Phát triển, ứng dụng, tối ưu, tích hợp mô hình AI cho các bài toán ứng dụng trong hoạt động Kinh doanh/Ngân hàng về các lĩnh vực Computer Vision, NLP...
• Tham gia vào các công đoạn triển khai dịch vụ: Kiến trúc hệ thống, thiết kế mô hình hoạt động, luồng hoạt động, chức năng, tối ưu performance
• Coding, test metrics, service và unit test theo mô hình DevOps, MLOps
• Nghiên cứu, tìm hiểu các bài báo khoa học mới nhất về AI, ML, DL

Trải nghiệm Thu nhập hấp dẫn với gói đãi ngộ toàn diện: 

• Thưởng tháng lương 13; Thưởng thành tích 06 tháng, 1 năm ; Thưởng các dịp lễ tết trong năm ; Thưởng theo danh hiệu cá nhân và tập thể… 
• Du lịch nghỉ dưỡng hàng năm, Khám sức khỏe định kì; Gói bảo hiểm sức khỏe cá nhân và người thân (MIC); Quà tặng và ngày nghỉ sinh nhật hưởng nguyên lương 

Cơ hội nghề nghiệp và phát triển bản thân: 

• Được thử sức với các nền tảng công nghệ mới, tham gia vào những dự án chuyển đổi lớn của ngân hàng 
• Có cơ hội học hỏi từ các Chuyên gia, lãnh đạo nội bộ hàng đầu tại MB trong lĩnh vực IT, Tài chính ngân hàng 
• Được trải nghiệm các phương pháp học tập mới và phát triển năng lực theo lộ trình công danh. 
• Hưởng các chính sách hỗ trợ, khuyến khích học tập, nâng cao trình độ và phát triển bản thân (chứng chỉ nghề quốc tế...) 

Môi trường làm việc lý tưởng với: 

• Những người cộng sự thân thiện và tài năng 
• Cơ sở vật chất, không gian làm việc xanh và hiện đại.
  
   

• Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Điện tử viễn thông, Công nghệ phần mềm, Hệ thống thông tin ...
• Kinh nghiệm làm việc ở vị trí tuyển dụng tối thiểu 1,5 năm
• Kinh nghiệm về ngôn ngữ lập trình Python, Java, Scala
• Kinh nghiệm về Service/MicroService với một trong các framework FastAPI/Flask/Django
• Kinh nghiệm về Tensorflow/Pytorch/DGL/PyG/Onnx
• Hiểu biết căn bản về API (Restful/gRPC), Lập trình an toàn, đảm bảo & tối ưu hiệu năng
• Hiểu biết căn bản về Git và Git Flow, Docker/ Kubernete, Kubeflow/MLFlow, TritonServer/ Tensorflow Serving
• Kiến thức về các dạng bài toán Supervised learning, Reinforcement learning
• Kiến thức về xử lý Ảnh/Video/Âm thanh/Ngôn ngữ tự nhiên
• Kiến thức CNN/RNN/Transformer/Attention, SVM/KNN/Clustering, GNN vv...
• Kỹ thuật Knowledge Distiller/ Model Prune,  Model Quantization

- Bắt buộc có  kinh nghiệm về triển khai 1 trong các bài toán sau:  

   1. Realtime fraud detection, hoặc bài toán về Realtime Analytics cho hệ thống với số lượng TPS lớn. 

   2. Realtime Recommendation System cho hệ thống với số lượng TPs lớn. 

   3. Online Graph Analytics: Phát triển graph analytics cho hệ thống với số lượng TPs lớn, yêu cầu độ trễ thấp.