GPBank

Tóm tắt công việc

• 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.

PHÚC LỢI CHẾ ĐỘ

• Middle: 30–38 triệu Gross/tháng; Senior: 39–50 triệu Gross/tháng.
• Thu nhập 15-16 tháng/năm & các khoản thưởng khác theo hiệu quả công việc.
• Bảo hiểm sức khỏe GPBankCare GOLD cho CBNV và gia đình.
• Hỗ trợ đào tạo chuyên môn và các chứng chỉ quốc tế.
• Cơ hội tham gia các dự án Core Banking Transformation, Data & Digital Banking quy mô lớn.
• Môi trường công nghệ hiện đại với Cloud, Data Platform, Microservices, DevOps và CI/CD.
• Lộ trình phát triển nghề nghiệp rõ ràng theo hướng Leader/Expert.

THỜI GIAN & ĐỊA ĐIỂM LÀM VIỆC

• Cố định từ Thứ 2 – Thứ 6, thời gian linh hoạt theo ca, không chấm công:8:00 / 8:30 / 9:00
• Ca sáng thứ 7 theo kế hoạch năm của ngân hàng.