Phúc lợi

Mô tả Công việc

Nghiên cứu, áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong phát hiện gian lận;
Nghiên cứu, xây dựng các Mô hình Machine Learning, Deep Learning (Random Forest, XGboost, Neural Network, LSTM, …) trong phát hiện gian lận;
Triển khai Rules-base/Mô hình trên hệ thống phát hiện gian lận của Ngân hàng;
Quản lý, kiểm định và cải tiến các Rules/Mô hình đã triển khai;
Được làm việc trực tiếp với Dữ liệu lớn của Ngân hàng;
Được đào tạo chuyên sâu với các chuyên gia giỏi về Quản trị rủi ro gian lận.

Yêu cầu công việc

Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh, Tài chính Ngân hàng, Khoa học dữ liệu, Toán Kinh tế, Toán Tài chính và các chuyên ngành liên quan khác.
Có nền tảng kiến thức về Tài chính, Thống kê, Data Mining, Machine Learning;
Có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình dùng phân tích dữ nhiệu như Python/SQL/R…;
Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống tài chính kinh doanh của các tổ chức tài chính/tín dụng là một điểm cộng;
Có kinh nghiệm xây dựng và ứng dụng mô hình (PD, Fraud Detection) trong thực tiễn là một lợi thế;
Ngoại ngữ: TOIEC tối thiểu 700 (hoặc tương đương).

MB Bank yêu cầu ứng viên ứng tuyển cần cung cấp chi tiết các thông tin sau:

Ứng viên vui lòng tham khảo mô tả dưới đây để đối chiếu kinh nghiệm và lựa chọn cấp bậc ứng tuyển phù hợp:

Chuyên viên (Level 1–3): Trực tiếp thực hiện nghiệp vụ chuyên môn. Level càng cao, mức độ tự chủ và độ phức tạp công việc càng lớn.
Chuyên viên Cao cấp: chịu trách nhiệm về kết quả một mảng chuyên môn và hướng dẫn các Chuyên viên trong nhóm. Phù hợp 5-8 năm, đã từng tự đảm nhận trọn vẹn 1 mảng công việc.

Số năm kinh nghiệm có tính chất tham khảo, đối chiếu, không phải thông tin bắt buộc.