Chuyên viên giải pháp công nghệ #1427_Rec

iPlus Solution hiện đang hỗ trợ đối tác tuyển dụng vị trí Chuyên viên giải pháp công nghệ làm việc tại Hà Nội. Phỏng vấn duy nhất 01 vòng với mức lương hấp dẫn, cạnh tranh.

Quyền lợi và chế độ:
- Hình thức & thời gian làm việc: Fulltime (Thứ 2 - Thứ 6), 08:00 - 17:00
- Gói thu nhập năm từ 400 đến 700 triệu / năm (min/max); thỏa thuận theo năng lực;
- Phụ cấp ăn ca: 730,000 VND/ tháng;
- Thưởng các dịp lễ (30/04-1/5; 2/9; Tết; …), sinh nhật, hiếu hỷ;
- Giải thưởng FinXtech hàng tháng/quý/năm cho các tập thể/cá nhân tiêu biểu;
- Thỏa sức sáng tạo, giải thưởng hàng quý/năm khi đóng góp các giải pháp sáng kiến, sáng tạo;
- Văn hóa học tập mạnh mẽ, thúc đẩy phát triển trong một môi trường trẻ, công bằng, minh bạch;
- Du lịch thường niên, hoạt động teambuilding định kì;
- Chế độ bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp theo quy định;
- Địa điểm làm việc: 57A Huỳnh Thúc Kháng, Láng Hạ, Đống Đa, Hà Nội.

Học vấn
Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin, Trí tuệ nhân tạo (AI), Khoa học dữ liệu (Data Science), Điện tử Viễn thông hoặc Toán tin; hoặc có kinh nghiệm thực tế tương đương, chứng minh được qua các sản phẩm AI đã triển khai.
Kinh nghiệm
Cố tối thiểu từ 2 năm kinh nghiệm lập trình/phát triển phần mềm (ưu tiên Python; chấp nhận Java, Go, C++ kèm khả năng làm việc với Python).
Trong đó tối thiểu 2 năm trực tiếp xây dựng và đưa mô hình AI/Machine Learning vào môi trường vận hành thực tế (production), không chỉ dừng ở nghiên cứu hoặc thử nghiệm trên notebook.
Kỹ năng chuyên môn (bắt buộc)
Thành thạo Python; nắm vững quy trình phát triển và tích hợp API/Microservices.
Có chiều sâu ở ít nhất một trong các mảng: NLP/LLM, Computer Vision, Predictive Analytics, Recommendation System — đồng thời có hiểu biết nền tảng về các mảng còn lại.
Có kinh nghiệm với quy trình triển khai mô hình: Docker, CI/CD, giám sát và đánh giá hiệu quả mô hình sau khi lên production.
Thành thạo SQL và có kinh nghiệm với ít nhất một công nghệ xử lý dữ liệu lớn (Spark, Kafka hoặc tương đương).
Tiếng Anh: đọc hiểu tốt tài liệu kỹ thuật chuyên ngành và trao đổi được trong các buổi làm việc với đối tác quốc tế.
Kỹ năng mềm
Tư duy logic, có khả năng nghiên cứu và nắm bắt công nghệ mới nhanh chóng.
Chủ động tự tìm bài toán đáng giải và đề xuất hướng xử lý, thay vì chờ được giao việc.
Có khả năng thuyết trình và bảo vệ phương án kỹ thuật trước cả đối tượng kỹ thuật lẫn đối tượng kinh doanh.
Làm việc hiệu quả trong môi trường mà bài toán chưa rõ ràng ngay từ đầu và cần tự làm rõ; quản lý công việc và tiến độ độc lập.

Yêu cầu bổ sung

Ứng viên có kinh nghiệm thực tế triển khai các bài toán AI/Dữ liệu trong lĩnh vực Tài chính, Ngân hàng, Ví điện tử, Trung gian thanh toán.
Có kinh nghiệm với Kubernetes, nền tảng MLOps (MLflow, Kubeflow) hoặc hệ sinh thái Big Data & Data Lakehouse (Hadoop, Spark, Kafka, SQL/NoSQL).
Có bằng Thạc sĩ/Tiến sĩ chuyên ngành AI, Data Science, CNTT; hoặc chứng chỉ chuyên môn quốc tế về AI/Cloud/Big Data (AWS/GCP/Azure Machine Learning, Data Engineer).
Có công bố khoa học, đóng góp mã nguồn mở hoặc thành tích tại các cuộc thi Data Science/AI.

1. Xây dựng và triển khai giải pháp AI
Trực tiếp xây dựng các Prototype, Proof of Concept (PoC) và triển khai thử nghiệm các mô hình/giải pháp AI, bài toán phân tích dữ liệu phục vụ bài toán kinh doanh và vận hành.
Thiết kế, đề xuất giải pháp kỹ thuật và kiến trúc ứng dụng AI/Dữ liệu cho các sản phẩm FinTech: eKYC, phát hiện gian lận (Fraud Detection), chấm điểm tín dụng và dự báo rủi ro (Credit Scoring), chăm sóc khách hàng thông minh (Chatbot/Virtual Assistant), cá nhân hóa trải nghiệm (Recommender System).
Phối hợp với đội ngũ Data Engineer/Data Scientist và Software Developer để đóng gói các mô hình AI/dữ liệu thành các dịch vụ Microservices/API/SDK sẵn sàng tích hợp vào hệ sinh thái sản phẩm VNPT FinTech.
2. Tư vấn kỹ thuật và chuẩn hóa
Đánh giá, tư vấn giải pháp kỹ thuật, hạ tầng AI (GPU, MLOps) và luồng xử lý dữ liệu (Data Pipeline) cho các dự án triển khai thực tế của đơn vị.
Xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật và tài liệu thiết kế giải pháp AI/Data; phối hợp với bộ phận An toàn thông tin và Pháp chế thẩm định độ an toàn, bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định pháp lý trong lĩnh vực FinTech.
3. Nghiên cứu công nghệ và làm việc với đối tác
Nghiên cứu, cập nhật các xu hướng công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực AI (GenAI, LLM, Computer Vision, NLP, Machine Learning) và Dữ liệu lớn (Big Data, Data Analytics) ứng dụng cho ngành FinTech, thanh toán điện tử, ví điện tử và ngân hàng số.
Đóng vai trò cầu nối kỹ thuật với các đối tác công nghệ, Big Tech, viện nghiên cứu về AI/Big Data nhằm khảo sát, thẩm định và đưa giải pháp công nghệ mới vào thực tiễn sản phẩm.

Lưu ý quan trọng:

Do số lượng hồ sơ ứng tuyển chúng tôi nhận được rất lớn, chúng tôi có thể không phản hồi được những ứng viên không đáp ứng yêu cầu của vị trí. Rất mong nhận được sự thông cảm, và cảm ơn bạn đã quan tâm đến các vị trí tuyển dụng của chúng tôi.