Kỹ Sư Khoa Học Dữ Liệu ( Data Scientist ) YC 650 TOEIC - Tại Hà Nội

- Xác định, thực thi các phương pháp chuẩn hoá, biến đổi, tổng hợp, trích chọn dữ liệu phù hợp để xây dựng feature cho các thuật toán ML
- Phối hợp với data analyst để thực hiện triển khai sample test / pilot dựa trên output của model
- Xây dựng, đánh giá, fine tune các model ML, statistics để giải quyết use case của dự án theo yêu cầu và giải pháp đã có
- Xây dựng các tài liệu theo quy trình, quy định và các tài liệu khác để trình bày giải pháp, phương pháp xây dựng và sử dụng kết quả của model.

- Được hưởng 12 ngày nghỉ phép và 15 ngày nghỉ hưởng nguyên lương gồm 11 ngày nghỉ lễ tết, 3 ngày nghỉ mát và 1 ngày sáng tạo hàng năm.
- Được hưởng các chế độ BHXH, BHYT và BHTN theo Quy định và chế độ bảo hiểm riêng của Tập Đoàn Viettel.
- Được trực tiếp tham gia quá trình nghiên cứu, thiết kế và chế tạo các sản phẩm công nghệ cao trong lĩnh vực công nghiệp quốc phòng; các sản phẩm có định hướng nghiên cứu dài hạn.
- Được hưởng các khoản quà, thưởng lễ tết, nghỉ mát hỗ trợ ăn trưa, điện thoại liên lạc tối thiểu 2.000$/năm và các chế độ thưởng theo dự án, mức độ thành công của các sản phẩm nghiên cứu.
- Được cử đi đào tạo, nâng cao trình độ chuyên môn và kỹ năng phục vụ công việc trong và ngoài nước.
- Có cơ hội được làm việc cùng với nhiều chuyên gia, đối tác nước ngoài, tham gia các hội nghị khoa học quốc tế trong các lĩnh vực công nghiệp quốc phòng.
- Có cơ hội chuyển Quân nhân chuyên nghiệp/ Sỹ quan thuộc Bộ quốc phòng Việt Nam.

1. Trình độ: Tốt nghiệp Đại học loại Khá trở lên các chuyên ngành Khoa học dữ liệu/ Khoa học máy tính/ CNTT / Toán học ứng dụng/ Điện tử viễn thông/Thống kê/Khoa học Ứng dụng (Toán, Lý, Hóa) hoặc liên quan
2. Tiếng Anh: chứng chỉ TOEIC, TOEFL hoặc IELTS tương đương với TOEIC 550/990 trở lên
3. Kiến thức, kỹ năng:
- Kiến thức về các thuật toán machine learning cơ bản: decision trees, linear regression, ensemble (random forest, boosting tree), k-means, SVM...
- Kiến thức về các thuật toán deep learning phổ biến: CNN, LSTM, RNN...
- Kiến thức về lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật, lý thuyết đồ thị
- Kỹ năng sử dụng thành thạo một trong các thư viện machine learning (scikit-learn, pyspark ML, TensorFlow, Keras)
- Kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark) - optional
- Kiến thức về thống kê, phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)
- Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình: R, Python
- Kiến thức về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích
- Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ SQL.
- Kỹ năng xây dựng luồng ETL