BBVA là một tập đoàn ngân hàng và dịch vụ tài chính toàn cầu, hoạt động nhằm hiện đại hóa cách mọi người và doanh nghiệp quản lý tiền bạc. Các hoạt động của tập đoàn bao gồm ngân hàng doanh nghiệp và đầu tư, công nghệ tài chính và ngân hàng số, cung cấp các giải pháp tài chính ứng dụng công nghệ cho 71,5 triệu khách hàng. Với hơn 121.000 nhân viên, BBVA quy tụ chuyên môn trong lĩnh vực ngân hàng, tư vấn và tiếp thị trong một môi trường hợp tác, tập trung vào đổi mới, chuyển đổi số và sự xuất sắc trong nghề nghiệp.
Chuyên gia Khoa học Dữ liệu Cấp cao, Thành phố Mexico (Làm việc Kết hợp)
Tại BBVA, định hình các giải pháp học máy được quản trị trong môi trường ngân hàng toàn cầu. Thiết lập kiến trúc kỹ thuật, tiêu chuẩn đánh giá, phương pháp có thể tái sử dụng và hướng dẫn chuyên môn cho các nhóm khoa học dữ liệu.
Mô tả
- Xác định các mô hình kỹ thuật, tiêu chuẩn, kiến trúc và khung đánh giá cho các giải pháp Khoa học Dữ liệu
- Dẫn dắt hoặc đánh giá các quyết định kỹ thuật có tác động lớn trong lĩnh vực Học máy, công nghệ đồ thị, Học sâu, NLP, GenAI và các chuyên ngành liên quan
- Thiết kế các đánh giá bao quát hiệu năng mô hình, chất lượng, khả năng giải thích, độ chệch, bảo mật, giới hạn và giám sát
- Rà soát các trường hợp phức tạp về kỹ thuật hoặc có rủi ro đáng kể, ghi nhận phát hiện, phương án thay thế, quyết định và hành động khắc phục
- Phát triển các thành phần, thư viện, hướng dẫn, bài đánh giá và mô hình có thể tái sử dụng, đồng thời hỗ trợ việc áp dụng
- Cố vấn cho các Associate và Expert, đồng thời dẫn dắt các buổi chuyên sâu về kỹ thuật
- Phối hợp với các Manager, lãnh đạo quản trị, nhóm sản phẩm và các bên liên quan trong kinh doanh để cân bằng giá trị, chất lượng, rủi ro và tuân thủ quy định
- Đưa ra định hướng chuyên môn cho các quyết định kỹ thuật khi chưa có mô hình hiện hữu
- Chuyển hóa kiến thức chuyên sâu thành các tiêu chuẩn có thể áp dụng, đồng thời duy trì tính chặt chẽ trong thử nghiệm, khả năng truy xuất, quản trị và sự phù hợp với hoạt động kinh doanh
Yêu cầu
- Thành thạo Python ở trình độ nâng cao
- Có kinh nghiệm chuyên sâu về Học máy và đánh giá mô hình
- Có chuyên môn được chứng minh trong ít nhất một lĩnh vực như công nghệ đồ thị, Học sâu, NLP, GenAI hoặc hệ thống đề xuất
- Có kinh nghiệm xử lý và phân tích dữ liệu bằng Spark, PySpark, SQL và các công cụ trong hệ sinh thái dữ liệu quy mô lớn
- Có nền tảng về thiết kế thí nghiệm, so sánh với đường cơ sở, xác thực mô hình và ghi nhận giới hạn
- Hiểu biết về các thực hành quản trị mô hình, bao gồm lập phiên bản, khả năng truy xuất, tài liệu, kiểm soát rủi ro và giám sát
- Có khả năng thiết kế kiến trúc, mô hình kỹ thuật hoặc tài sản có thể tái sử dụng, đồng thời hỗ trợ việc áp dụng
- Có kinh nghiệm làm việc trong môi trường đám mây, ưu tiên AWS
- Có kinh nghiệm với MLOps, CI/CD, triển khai mô hình và giám sát mô hình
- Hiểu biết về LLM, RAG, đánh giá hệ thống tạo sinh, cơ chế bảo vệ và các kỹ thuật AI có trách nhiệm
- Tham gia các cộng đồng kỹ thuật, hoạt động xuất bản, đóng góp thư viện hoặc đào tạo chuyên môn
- Tốt nghiệp cử nhân Toán học, Kỹ thuật, Khoa học Định phí, Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan
- Có 8 đến 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu
- Có bằng chứng về việc áp dụng hoặc thử nghiệm các tiêu chuẩn, phương pháp đánh giá, mô hình hoặc tài sản kỹ thuật trong ít nhất hai bối cảnh
- Có kinh nghiệm lâu dài trong việc cố vấn kỹ thuật
Phúc lợi
- Được hỗ trợ hợp lý trong suốt quá trình tuyển chọn
- Môi trường làm việc hợp tác và hòa nhập
- Cam kết về đa dạng, hòa nhập và cơ hội bình đẳng