1. Vị trí business analysis

Mô tả công việc: 

• Tiếp xúc khách hàng (bên ngoài và nội bộ) để tìm hiểu, nắm rõ, tư vấn để có thể chuyển từ yêu cầu/quy trình thực tế của khách hàng thành các yêu cầu hệ thống;
• Xây dựng tài liệu phân tích nghiệp vụ (PTYC), tài liệu Prototype, tài liệu thiết kế chi tiết;
• Truyền đạt, giải đáp, trao đổi các thắc mắc về mặt nghiệp vụ của đội dự án;
• Hỗ trợ quản trị dự án nghiệm thu sản phẩm/hệ thống với khách hàng.

Yêu cầu:

• Tốt nghiệp chuyên ngành CNTT/các chuyên ngành khác liên quan loại Khá trở lên;
• Trình độ Tiếng Anh: TOEIC tối thiểu 550
• Có kiến thức về các kĩ thuật phân tích nghiệp vụ như: các mô hình chức năng nghiệp vụ, mô hình luồng nghiệp vụ, mô hình dữ liệu quan hệ, ngôn ngữ UML, tạo Use case, prototype của sản phẩm/ứng dụng;
• Có năng lực phân tích và giải quyết vấn đề: suy nghĩ sáng tạo, kỹ năng ra quyết định, nhạy bén với nghiệp vụ; 
• Kỹ năng sử dụng các công cụ Office: Word, Excel, Powerpoint, Outlook, Visio, Project; sử dụng các công cụ như các phần mềm vẽ luồng nghiệp vụ, vẽ prototype,...

2. Vị trí java developer fresher

Mô tả công việc:

• Xây dựng các chức năng được giao theo tài liệu giải pháp chi tiết
• Viết và thực hiện unit test
• Fix bug trong quá trình phát triển và triển khai
• Tích hợp mã nguồn (merge code), triển khai hệ thống
• Xây dựng tài liệu hướng dẫn cài đặt, vận hành, khai thác
• Phát triển ứng dụng theo quy trình Agile và DevOps

Yêu cầu:

• Tốt nghiệp ĐH chính quy loại Khá trở lên chuyên ngành: CNTT hoặc chuyên ngành khác liên quan
• Trình độ tiếng anh: TOEIC tối thiểu 550
• Nhiệt huyết, sáng tạo, có khát vọng thay đổi xã hội số
• Kiến thức về lập trình và thiết kế hướng đối tượng (OOP)
• Kiến thức về cấu trúc dữ liệu & giải thuật, design patterns 
• Thành thạo Java core  Kiến thức về quy trình phát triển phần mềm
• Tư duy tốt, có khả năng nghiên cứu, đánh giá và cập nhật công nghệ mới

3. Vị trí data engineer

Mô tả công việc:

• Tham gia phát triển và triển khai các dịch vụ sử dụng các công nghệ Big Data: Hadoop ecosystem, kafka, spark, nifi, ...
• Nghiên cứu , Xây dựng, tối ưu các Job ETL có khả năng mở rộng linh hoạt với độ tin cậy cao, phục vụ cho việc khai thác/ingest , tổng hợp các loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau;
• Quy hoạch, thiết kế các công cụ nền tảng, công cụ giám sát, cảnh báo KPI chất lượng số liệu ... để tự động giám sát hiện trạng của hệ thống, chất lượng dữ liệu giúp đưa ra các cảnh báo kịp thời tới nhân sự vận hành, đội dự án
• Nghiên cứu và quy hoạch các công cụ khai thác, phân tích số liệu (Big Data OLAP, Notebook ...)

Yêu cầu:

• Tốt nghiệp ĐH chính quy loại Khá trở lên chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, CNTT, Toán học ứng dụng, Điện tử viễn thông hoặc chuyên ngành khác liên quan;
• Trình độ tiếng anh: TOEIC tối thiểu 550;  Thành thạo các ngôn ngữ truy vấn CSDL như SQL và NoSQL . 
• Kiến thức về lập trình lưu trữ, xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, Elastic Search, v.v); 
• Kiến thức về xây dựng, tối ưu luồng xử lý dữ liệu (batch processing, stream procesing, v.v);
• Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình (Java, Scala,Python v.v);
• Có chứng chỉ quốc tế về Data Enginner (AWS, CCA, CCP, IBM Certified Data Engineer, Google Professional Data Engineer ...) là một lợi thế
• Tư duy tốt, có khả năng nghiên cứu, đánh giá và cập nhật công nghệ mới.
  

4. Data Analysis 

Mô tả công việc:

• Xử lý, làm sạch và đảm bảo chất lượng dữ liệu sử dụng cho phân tích và đầu vào model
• Phối hợp với bộ phận Kinh doanh xác định nhu cầu kinh doanh, mục đích campaign và dữ liệu phù hợp nhằm thiết kế campaign tác động khách hàng cuối
• Thực hiện thống kê mô tả và thông kê suy luận (descriptive & inferential statistics), đưa ra insight từ dữ liệu
• Phối hợp Data Scientist xây dựng model: đưa ra yêu cầu, mô tả model; giải thích nghiệp vụ bài toán và nghiệp vụ dữ liệu; đánh giá kết quả đầu ra model
• Trình bày insights và đề xuất phương án để nâng cao trải nghiệm khách hàng và dịch vụ
• Xây dựng các chỉ số, thiết kế dashboard theo dõi kết quả kinh doanh và kết quả campaign
• Lên kế hoạch thực hiện các chương trình triển khai, tác động sample test/pilot
• Xây dựng các giải pháp ngắn hạn và dài hạn để giải quyết những vướng mắc của kinh doanh

Yêu cầu:

• Tốt nghiệp ĐH chính quy loại Khá trở lên chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, CNTT, Toán học ứng dụng, Điện tử viễn thông hoặc chuyên ngành khác liên quan;
• Trình độ tiếng anh: TOEIC tối thiểu 550;
• Kiến thức về thống kê, các phương pháp phân tích đánh giá dựa trên thống kê, phân tích nghiệp vụ dữ liệu.
• Kiến thức về các dạng bài toán phân tích dữ liệu và đầu ra đánh giá model tương ứng
• Kiến thức về phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)
• Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ SQL
• Kỹ năng sử dụng một công cụ trực quan hóa dữ liệu - Data Visualization như (Tableau, QLikView, PowerBI, ...)
• Kiến thức về các loại CSDL (RDBMS, NoSQL, ...) là một điểm cộng
• Kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark) là một điểm cộng  Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, trình bày vấn đề trực quan, ngắn gọn, hiệu quả
  

5. Data Scientist

Mô tả công việc:

• Phân tích vấn đề kinh doanh, phân tích khám phá (EDA), mô hình hóa dữ liệu để tìm ra xu hướng vận động, hình mẫu, bản chất của hiện tượng, hành vi người dùng,...và đưa ra các nhận định trong việc ứng dụng khai thác dữ liệu vào hoạt động kinh doanh tạo ra giá trị. Tư vấn cho đơn vị kinh doanh, đội ngũ BA/DA về hướng triển khai ứng dụng học máy, học sâu vào hoạt động kinh doanh.
• Xây dựng luồng ETL tổng hợp dữ liệu, tiền xử lý, trích xuất đặc trưng với định dạng phù hợp với mục đích xây dựng từng loại mô hình.
• Nghiên cứu công cụ, giải pháp, thuật toán nhằm xây dựng mô hình học máy, học sâu trên quy mô dữ liệu lớn với pyspark, tensorflow/pytorch,... ứng dụng triển khai các chương trình kinh doanh, marketing, ứng dụng xây dựng hệ thống khuyến nghị, tích hợp gia tăng hiệu quả app/web... 
• Nghiên cứu thiết kế, cài đặt, tối ưu các thuật toán, công nghệ học máy, học sâu triển khai hiệu quả các bài toán.

Yêu cầu: 

• Tốt nghiệp ĐH chính quy loại Khá trở lên chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, CNTT, Toán học ứng dụng, Điện tử viễn thông hoặc chuyên ngành khác liên quan;
• Trình độ tiếng anh: TOEIC tối thiểu 550;
• Kiến thức về mô hình học máy decision trees, linear regression, ensemble (random forest, boosting tree), k-means, SVM, PCA...;
• Kiến thức về học sâu, mạng neural nhân tạo, các kiểu mạng MLP, CNN, LSTM, RNN...
• Kiến thức về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích, lập trình, cấu trúc dữ liệu & giải thuật, lý thuyết đồ thị, cơ sở dữ liệu;
• Kiến thức về phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA);
• Kỹ năng sử dụng thành thạo một trong các package học máy (scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Pyspark MLlib, Caffe, Theano, Pylearn2, DeepPy, H2O, v.v); 
• Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ lập trình (R, Python, Java, Scala, v.v), SQL;
• Kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu, đánh giá mô hình.  Có kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark, ...) là một lợi thế;
  

Mô tả công việc:

• Xử lý, làm sạch và đảm bảo chất lượng dữ liệu sử dụng cho phân tích và đầu vào model.
• Phối hợp với bộ phận Kinh doanh xác định nhu cầu kinh doanh, mục đích campaign và dữ liệu phù hợp nhằm thiết kế campaign tác động khách hàng cuối
• Thực hiện thống kê mô tả và thông kê suy luận (descriptive & inferential statistics), đưa ra insight từ dữ liệu
• Phối hợp Data Scientist xây dựng model: đưa ra yêu cầu, mô tả model; giải thích nghiệp vụ bài toán và nghiệp vụ dữ liệu; đánh giá kết quả đầu ra model
• Trình bày insights và đề xuất phương án để nâng cao trải nghiệm khách hàng và dịch vụ
• Xây dựng các chỉ số, thiết kế dashboard theo dõi kết quả kinh doanh và kết quả campaign
• Lên kế hoạch thực hiện các chương trình triển khai, tác động sample test/pilot
• Xây dựng các giải pháp ngắn hạn và dài hạn để giải quyết những vướng mắc của kinh doanh

Yêu cầu:

• Tốt nghiệp ĐH chính quy loại Khá trở lên chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Khoa học máy tính, CNTT, Toán học ứng dụng, Điện tử viễn thông hoặc chuyên ngành khác liên quan;
• Trình độ tiếng anh: TOEIC tối thiểu 550;
• Kiến thức về thống kê, các phương pháp phân tích đánh giá dựa trên thống kê, phân tích nghiệp vụ dữ liệu.
• Kiến thức về các dạng bài toán phân tích dữ liệu và đầu ra đánh giá model tương ứng
• Kiến thức về phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)
• Kỹ năng sử dụng ngôn ngữ SQL
• Kỹ năng sử dụng một công cụ trực quan hóa dữ liệu - Data Visualization như (Tableau, QLikView, PowerBI, ...)
• Kiến thức về các loại CSDL (RDBMS, NoSQL, ...) là một điểm cộng
• Kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán, xử lý dữ liệu lớn (Hadoop, Spark) là một điểm cộng
• Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình, trình bày vấn đề trực quan, ngắn gọn, hiệu quả

5. 

Chính sách đãi ngộ: 

1. Dẫn đầu thị trường

• Cơ hội được làm việc tại Tập đoàn tiên phong mở đường , kiến tạo tương lai thông minh, gắn kết của Việt Nam.
• Cơ hội được thử sức trong những lĩnh vực công nghệ tiên tiến, hiện đại nhất. 
• Được tham gia vào các dự án, sản phẩm đã từng đạt giải như Sao Khuê, IT Awards,..

2. Môi trường năng động sáng tạo

• Môi trường làm việc cởi mở và năng động, khuyến khích trao đổi ý tưởng ở mọi cấp, cho phép bạn làm việc, sáng tạo theo cách riêng.
• Được khơi gợi cảm hứng làm việc với văn phòng xanh, không gian mở, hiện đại tiêu chuẩn quốc tế.
• Nơi hội tụ của các Data Scientist, Big Data Engineer, Software Engineer hàng đầu với nhiều năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực khác nhau, các kỹ sư thiết kế, phát triển phần mềm mới tốt nghiệp xuất sắc từ các trường Đại học top đầu với khát vọng đánh dấu vị thế của CNTT Viettel nói riêng và Việt Nam nói chung trên bản đồ CNTT thế giới.

3. Chế ngộ đãi ngộ hấp dẫn, cạnh tranh

• Thu nhập hấp dẫn, thỏa thuận tùy theo năng lực ứng viên, up to $3000/tháng; review tăng lương 6 tháng/lần theo hiệu quả công việc;
• Được thư giãn, khơi nguồn sáng tạo với Happy Time mỗi ngày .
• Được đào tạo, định hướng chuyên môn thường xuyên; được hỗ trợ 100% kinh phí các khóa học và chứng chỉ quốc tế; cơ hội tham dự các hội thảo trên Thế giới về Dữ liệu lớn; • Cơ hội tham gia gắn kết với tập thể, tổ chức với các hoạt động team building thú vị
• Chế độ chăm sóc y tế đặc biệt cho CBNV và người thân với trang thiết bị hiện đại.

Thông tin liên hệ:

Email: [email protected]

Fanpage: xem tại đây

LinkedIn: xem tại đây