 |
Hướng dẫn ứng tuyển
- Điền file Thông tin ứng viên theo mẫu của MB. Vui lòng tải mẫu tại đây
- Chọn nút NỘP ĐƠN bên trên để ứng tuyển.
- Hồ sơ hợp lệ là hồ sơ theo mẫu của MB (theo định dạng excel)
- Lưu ý:
+ Ngân hàng chỉ thông báo đến ứng viên đủ điều kiện tham gia các vòng tuyển chọn.
+ Tùy theo chất lượng hồ sơ ứng tuyển và ưu tiên các ứng viên ứng tuyển sớm, Ngân hàng có thể bố trí phỏng vấn và kết thúc tuyển dụng bất cứ thời điểm nào.
+ Hãy theo dõi LinkedIn Page MBBank để cập nhật thông tin về Ngân hàng, giúp ứng viên ứng tuyển hiệu quả tại đây
- Nghiên cứu, áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong phát hiện gian lận;
- Nghiên cứu, xây dựng các Mô hình Machine Learning, Deep Learning (Random Forest, XGboost, Neural Network, LSTM, …) trong phát hiện gian lận;
- Triển khai Rules-base/Mô hình trên hệ thống phát hiện gian lận của Ngân hàng;
- Quản lý, kiểm định và cải tiến các Rules/Mô hình đã triển khai;
- Có nền tảng kiến thức về Tài chính, Thống kê, Data Mining, Machine Learning;
- Có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình dùng phân tích dữ nhiệu như Python/SQL/R…;
- Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống tài chính kinh doanh của các tổ chức tài chính/tín dụng là một điểm cộng;
- Có kinh nghiệm xây dựng và ứng dụng mô hình (PD, Fraud Detection) trong thực tiễn là một lợi thế;
- Ngoại ngữ: TOIEC tối thiểu 700 (hoặc tương đương).
|
|
|
|
Kết nối với chúng tôi. Vì sao?
Mức độ hấp dẫn của MB đối với các bạn sinh viên
|
Hà Nội
Lương: Cạnh Tranh
|
Hà Nội
Lương: Cạnh Tranh
|
Hà Nội
Lương: Cạnh Tranh
|
Hà Nội
Lương: Cạnh Tranh
|
Hà Nội
Lương: Lương thỏa thuận
|
Hà Nội
Lương: Lương thỏa thuận