GPBank

Overview of job

• Xây dựng, huấn luyện và tối ưu các mô hình ML cho các bài toán ngân hàng: Credit Scoring (chấm điểm tín dụng, dự báo vỡ nợ), Fraud/AML (phát hiện gian lận, rửa tiền), Churn & Cross-sell, phân tích hành vi và hành trình khách hàng.
• Xử lý và chuẩn bị dữ liệu quy mô lớn bằng SQL và PySpark, thiết kế feature phục vụ mô hình.
• Phát triển scorecard truyền thống (Logistic Regression + WoE/IV) song song với các mô hình nâng cao (XGBoost, LightGBM, Isolation Forest, AutoEncoder).
• Validate mô hình theo chuẩn của ngân hàng: chia tập Out-of-Time, đánh giá hiệu năng và theo dõi độ ổn định.
• Giải thích mô hình (SHAP, LIME) để phục vụ nghiệp vụ, đơn vị quản lý rủi ro và các đợt kiểm tra, kiểm toán.
• Đóng gói và triển khai mô hình thành service (Docker, FastAPI), quản lý vòng đời mô hình với MLflow.
• Theo dõi mô hình sau triển khai (PSI, CSI, data drift), đề xuất huấn luyện lại khi hiệu năng suy giảm.