.png)
MÔ TẢ CÔNG VIỆC
-
- Nghiên cứu, phân tích và xây dựng mô hình Machine Learning/Deep Learning trên dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series), đặc biệt là dữ liệu cảm biến đa kênh và tín hiệu sinh học (Multi-channel Sensor/Biosignal).
- Xử lý dữ liệu tín hiệu thô: lọc nhiễu (Filtering), phân tích miền tần số bằng FFT, xây dựng Spectrogram và trích xuất đặc trưng.
- Phát triển, huấn luyện và tối ưu mô hình Deep Learning sử dụng CNN, LSTM hoặc các kiến trúc phù hợp với dữ liệu tín hiệu.
- Phân tích chất lượng dữ liệu, đánh giá hiệu suất mô hình và cải thiện độ chính xác của kết quả dự đoán.
- Thông tin chi tiết sẽ được trao đổi trong buổi phỏng vấn.
QUYỀN LỢI
-
- Mức thu nhập lên tới 35.000.000 VND.
- Thưởng kết nối: thưởng 1~10 triệu cho bất cứ ai khi giới thiệu được bạn bè, người quen vào công ty.
- Làm việc với hệ thống lớn và tiên tiến, có cơ hội phát triển technical skills toàn diện với các bài toán phức tạp, yêu cầu độ chính xác cao.
- Trở thành một trong những KeyPerson có sức ảnh hưởng trong dự án, cơ hội cao trở thành Leader, Project Manager.
- Tham gia các hoạt động gắn kết nhân sự: các giải Game Online cuối tuần (Half-Life, AOE, Dota2, LOL, Pubg...), Team Building theo tuần, theo tháng, theo dự án.
- Cơ hội thăng tiến dựa trên năng lực tương ứng với tăng bậc và tăng lương tương xứng.
- Cơ hội triển khai các dự án tham vọng ở nhiều quốc gia, tiếp xúc với những công nghệ mới nhất và học hỏi từ những đồng nghiệp giỏi.
- Được tham gia các khoá đào tạo kỹ năng: AWS, Microservice, ngoại ngữ (tiếng Anh, tiếng Nhật)..
YÊU CẦU
-
- Có từ 5 kinh nghiệm thực tế ở vị trí Data Scientist / Machine Learning Engineer hoặc tương đương.
- Trong 1–2 năm gần đây, có kinh nghiệm hands-on với dữ liệu Multi-channel Sensor/Biosignal Time-series từ 20 kênh trở lên.
- Thành thạo Python và các thư viện xử lý dữ liệu, tín hiệu và Machine Learning/Deep Learning.
- Có kinh nghiệm xử lý tín hiệu thô, bao gồm Filtering, FFT, Spectrogram hoặc các kỹ thuật Signal Processing tương đương.
- Có kinh nghiệm xây dựng, huấn luyện và đánh giá mô hình CNN, LSTM trên dữ liệu time-series.
- Có khả năng phân tích vấn đề, làm việc độc lập và chủ động đề xuất giải pháp kỹ thuật.
- Tiếng anh giao tiếp thành thạo.
Hỗ trợ khách hàng
Hỗ trợ ứng viên
