Chuyên viên, Chuyên viên cao cấp Phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình phát hiện gian lận - Khối Quản trị rủi ro (HO25.268)

• 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.

• Tốt nghiệp đại học các chuyên ngành Kinh tế, Quản trị kinh doanh, Tài chính Ngân hàng, Khoa học dữ liệu, Toán Kinh tế, Toán Tài chính,....

• 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).