1. MÔ TẢ CÔNG VIỆC:

• Chủ động đề xuất, thiết kế, chịu trách nhiệm chính triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu cùng chuyên gia và phối hợp chặt chẽ với các đơn vị kinh doanh/vận hành để giải quyết các bài toán thực tế có tính ứng dụng cao.
• Phân tích chuyên sâu và khám phá dữ liệu lớn, sử dụng các kỹ thuật xác suất thống kê, học máy và học sâu để phát hiện các xu hướng, hành vi ẩn và các yếu tố thúc đẩy hành động của khách hàng; từ đó xây dựng insight giá trị và hỗ trợ đề xuất chiến lược kinh doanh, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch phù hợp.
• Phối hợp với ML Engineer / Data Engineer để đóng gói và triển khai mô hình. Thiết lập cơ chế monitoring, drift detection và cảnh báo suy giảm hiệu năng. Tham gia A/B testing và đánh giá tác động thực tế sau triển khai. Hỗ trợ cải tiến mô hình theo vòng đời MLOps.
• Làm việc chặt chẽ với chuyên gia phân tích đầu tư, tư vấn đầu tư và Product Owner để chuyển đổi bài toán kinh doanh thành bài toán dữ liệu. Giải thích kết quả mô hình một cách rõ ràng, có logic và phù hợp với ngữ cảnh đầu tư. Đảm bảo mô hình phản ánh đúng thực tiễn thị trường và hành vi khách hàng.

2. YÊU CẦU ỨNG VIÊN:

• Toán/Thống kê, Tài chính định lượng, Kinh tế lượng hoặc các ngành liên quan..
• Có hiểu biết sâu và vận dụng thành thạo các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm kiểm định giả thuyết, phân tích nhân quả, xử lý mất cân bằng dữ liệu, phân tích chuỗi thời gian, mô hình suy diễn, vector embeddings
• Có kinh nghiệm chủ động triển khai các mô hình hoặc giải pháp phân tích phục vụ một hoặc nhiều mục tiêu như tăng trưởng kinh doanh, cá nhân hóa, tối ưu hóa vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng…
• Có tối thiểu 1–3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích nâng cao, phát triển mô hình học máy/học sâu hoặc ứng dụng AI vào bài toán thực tiễn.
• Có khả năng phối hợp hiệu quả với các đơn vị kinh doanh/vận hành để hiểu bài toán, chuyển đổi thành giải pháp phân tích dữ liệu cụ thể, có giá trị ứng dụng cao và đo lường được hiệu quả. Có kinh nghiệm xử lý, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu một cách sâu sắc, kết nối với nhu cầu kinh doanh và gợi ý hành động cụ thể. Thành thạo Python và các thư viện: Scikit-learn, XGBosst, LightGBM, PyTorch/ TensorFlow…
• Hiểu rõ và có khả năng tham gia triển khai các quy trình phát triển và vận hành mô hình (MLOps/LangOps), bao gồm xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, kiểm thử, triển khai và giám sát mô hình.
• Có chứng chỉ tiếng Anh TOEIC 700 trở lên hoặc các chứng chỉ tương đương
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm sử dụng: Mlflow, Docker, Git, DVC, AWS, Azure, Databricks… Có hiểu biết về drift detection, monitoring. Có khả năng làm việc với dữ liệu quy mô lớn. Có tư duy hệ thống và nhạy cảm với rủi ro mô hình. Có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính/chứng khoán, đã từng triển khai mô hình vào môi trường thực tế.

3. CHÍNH SÁCH ĐÃI NGỘ:

• Được hưởng mức thu nhập cạnh tranh, tháng lương thứ 13 và thưởng theo kết quả sản xuất kinh doanh của Công ty.
• Được hưởng bảo hiểm sức khỏe FPT Care dành riêng cho CBNV FPT cùng đầy đủ BHXH, BHYT, BHTN theo quy định.
• Được Công ty tài trợ chi phí tham gia các khóa đào tạo, nâng cao chuyên môn phục vụ công việc.
• Có cơ chế đánh giá hiệu quả công việc rõ ràng và cơ hội phát triển nghề nghiệp theo năng lực.
• Được tham gia các hoạt động văn hóa, thể thao, ngoại khóa và gắn kết dành cho CBNV FPTS.
• Được làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, ổn định và có cơ hội phát triển lâu dài tại FPTS.

4. CÁCH THỨC ỨNG TUYỂN:

• Gửi CV qua email: bannhansu@fpts.com.vn
• Hạn cuối: 23:59 ngày 10/10/2026
• Lưu ý: Do hạn chế về mặt thời gian, chúng tôi có thể sẽ chỉ phản hồi kết quả ứng tuyển qua email cho các ứng viên được chọn. Trong và sau khi ứng tuyển, vui lòng thường xuyên kiểm tra cả hòm thư Spam hoặc Promotions (Quảng cáo) để không bỏ sót bất cứ thông báo nào từ chúng tôi.