AI Engineer/ Machine Learning Engineer (Dự Án Tài Chính Chứng Khoán) Quận 1

1. 
   - Nghiên cứu, thiết kế và triển khai các mô hình Machine Learning cho các bài toán trong lĩnh vực tài chính - chứng khoán.
   - Phát triển các tính năng AI cốt lõi cho nền tảng chứng khoán.
   - Tối ưu hóa và đảm bảo hiệu suất, độ tin cậy của các hệ thống AI trong môi trường thực tế.
2. Trách nhiệm chính
   - Nghiên cứu, thiết kế và triển khai các mô hình Machine Learning để giải quyết các bài toán phức tạp trong lĩnh vực tài chính - chứng khoán.
   - Chịu trách nhiệm phát triển và tối ưu hóa các tính năng AI cốt lõi cho nền tảng chứng khoán:
   + AI Assistant: Xây dựng trợ lý ảo thông minh, sử dụng các kỹ thuật NLP/LLM tiên tiến để phân tích và đưa ra các khuyến nghị đầu tư được cá nhân hóa.
   + Risk profiling: Phát triển hệ thống đánh giá và phân loại hồ sơ
   rủi ro của nhà đầu tư một cách tự động và linh động, dựa trên các thuật toán Supervised Learning.
   + Behavioral customer classification: Áp dụng các thuật toán Machine Learning để phân khúc khách hàng dựa trên hành vi giao dịch, từ đó cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ.
   - Hợp tác chặt chẽ với các bên liên quan để tích hợp thành công các mô hình AI vào sản phẩm cuối cùng.
   - Luôn cập nhật, nghiên cứu và áp dụng các công nghệ, thuật toán mới nhất trong lĩnh vực AI để nâng cao chất lượng sản phẩm.

1. Yêu cầu bắt buộc
   - Có từ 3 đến 5 năm kinh nghiệm thực chiến trong việc xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning/Deep Learning.
   - Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện phổ biến như Scikit-learn, Pandas, NumPy, TensorFlow/PyTorch.
   - Có nền tảng kiến thức vững chắc về Toán học (Đại số tuyến tính, Xác suất thống kê) và các cấu trúc dữ liệu, giải thuật cơ bản.
   - Có kinh nghiệm thực tế với các bài toán Supervised Learning (ví dụ: Classification, Regression) và Unsupervised Learning (ví dụ: Clustering).
   - Kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy logic và khả năng giao tiếp tốt.
2. Lợi thế lớn
   - Có kinh nghiệm với các bài toán Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và Generative AI
   - Hiểu biết về MLOps và các công cụ liên quan như Docker, Kubernetes, MLflow.
   - Có kinh nghiệm làm việc hoặc hiểu biết về lĩnh vực FinTech, tài chính, hoặc chứng khoán.
   - Kỹ năng đọc hiểu tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh tốt để cập nhật các nghiên cứu mới nhất

- Có kinh nghiệm làm việc hoặc hiểu biết về lĩnh vực FinTech, tài chính, hoặc chứng khoán.