Mô tả công việc

1. Kiểm định mô hình & Quản trị rủi ro mô hình

• Thực hiện kiểm định độc lập các mô hình rủi ro, mô hình định lượng và mô hình AI/ML theo mức độ trọng yếu và quy định hiện hành.
• Đánh giá tính chính xác, hiệu quả, độ ổn định, khả năng giải thích và mức độ tuân thủ của mô hình.
• Theo dõi, giám sát và đánh giá việc khắc phục các phát hiện sau kiểm định.
• Tham gia xây dựng, cập nhật phương pháp luận kiểm định mô hình và khung quản trị AI (AI Governance).
• Quản lý danh mục mô hình (Model Inventory), vòng đời mô hình và hồ sơ mô hình.
• Xây dựng, hoàn thiện chính sách, quy định và quy trình quản trị rủi ro mô hình.
• Thực hiện các báo cáo liên quan đến rủi ro mô hình và AI theo yêu cầu quản trị.

2. Xây dựng, triển khai và vận hành mô hình

• Xây dựng các mô hình đo lường rủi ro, mô hình định lượng, mô hình phân tích dữ liệu và mô hình AI/ML.
• Nghiên cứu, phát triển các giải pháp AI/GenAI phục vụ hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro.
• Xây dựng, triển khai các bài toán AI như RAG, OCR, AI Agent, NLP và ứng dụng LLM.
• Triển khai mô hình vào môi trường vận hành (Production) trên hạ tầng On-premise hoặc Cloud.
• Theo dõi, đánh giá hiệu quả, hiệu năng và độ ổn định của mô hình sau triển khai.
• Tối ưu hóa, tái hiệu chỉnh hoặc thay thế mô hình nhằm đảm bảo hiệu quả hoạt động và đáp ứng yêu cầu kinh doanh.

Yêu cầu công việc

1. Trình độ học vấn

Học vấn

• Tốt nghiệp Đại học trở lên, ưu tiên Thạc sĩ các chuyên ngành:
  • Toán tài chính, Toán kinh tế, Toán thống kê
  • Tài chính ngân hàng, Kế toán, Kiểm toán
  • Định phí bảo hiểm
  • Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo
  • Các ngành thuộc khối Khoa học Tự nhiên, Kỹ thuật và Công nghệ

Chứng chỉ (Ưu tiên)

• FRM.
• Data Science & Machine Learning.
• Oracle Database, SQL hoặc các chứng chỉ dữ liệu liên quan.
• Chứng chỉ Cloud (AWS, Azure, GCP).

2. Kiến thức/chuyên môn

• Có kiến thức và kinh nghiệm chuyên sâu về xử lý dữ liệu lớn, phân tích thống kê toán, xây dựng các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo/máy học/học sâu (AI/Machine learning/Deep learning).
• Có kiến thức về mô hình đo lường rủi ro theo tiêu chuẩn quốc tế, Basel.
• Có kiến thức về hoạt động ngân hàng, quy trình tín dụng và công tác quản lý rủi ro ngân hàng.
• Có kiến thức về quy định pháp luật có liên quan.
• Có kiến thức về kinh tế vĩ mô, tình hình chính trị, xã hội.
• Có kiến thức và kinh nghiệm quản lý dự án.
• Có kinh nghiệm xây dựng các mô hình về ML/AI
• Có kinh nghiệm triển khai các mô hình trên môi trường Public Cloud (AWS, Azure, GCP)
• Có kinh nghiệm xây dựng các bài toán về RAG, OCR, AI Agent,...
• Có kinh nghiệm sử dụng các thư viện, framework như: scikit-learn, Langchain, Langgraph, LlamaIndex,...
• Có kiến thức về Infrastructure như: Docker, IaC, CI/CD,...

3. Kỹ năng

• Kỹ năng lãnh đạo và quản lý đội nhóm.
• Kỹ năng quản lý dự án và điều phối nguồn lực.
• Kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề và ra quyết định.
• Thành thạo Python, SQL, R và các công cụ phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng làm việc hiệu quả, tư duy logic và phản biện.
• Khả năng đọc hiểu tài liệu và giao tiếp tiếng Anh tốt.

4. Kinh nghiệm

• Tối thiểu 05 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực:
  • Model Risk Management (MRM)
  • Model Validation
  • Data Science
  • AI/Machine Learning
  • Quantitative Risk Analytics
  • Credit Risk Modeling
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm tại:
  • Ngân hàng
  • Công ty tài chính
  • Công ty bảo hiểm
  • Công ty tư vấn
  • Công ty công nghệ, dữ liệu hoặc AI