พนักงานนวัตกรรมสารสนเทศ - The Government Savings Bank

1. ออกแบบ พัฒนา และประยุกต์ใช้โมเดล Machine Learning และโมเดลเชิงสถิติขั้นสูง (Statistical Modeling) ประเภท XGBoost, Linear Regression, Logistics Regression, Classification และ Clustering เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงธุรกิจของธนาคาร

2. สร้างและพัฒนาโมเดลพยากรณ์พฤติกรรมลูกค้า (Churn Prediction) และโมเดลวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting) โดยใช้เทคนิค Deep Learning หรือ LSTM

3. ออกแบบ พัฒนา และบริหารจัดการโครงสร้างการเชื่อมโยงข้อมูล (Data Pipeline) รวมถึงระบบการบริหารจัดการวงจรโมเดล (MLOps)

4. วิเคราะห์ข้อมูล ตั้งสมมติฐาน และแปลความหมายจากชุดข้อมูล เพื่อแปลงความต้องการทางธุรกิจให้เป็นแนวทางหรือโซลูชันทางเทคนิคเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงธุรกิจ 5. ทำงานร่วมกับทีมงานแบบบูรณาการ (Cross-functional Team) ทั้งหน่วยงานด้าน Data และ IT เพื่อวิเคราะห์ แก้ไขปัญหาระบบข้อมูลที่มีความซับซ้อน

คุณสมบัติทั่วไป

1. เป็นบุคคลที่มีคุณสมบัติและไม่มีลักษณะต้องห้ามของพนักงานตามกฎหมายว่าด้วยคุณสมบัติมาตรฐานสำหรับกรรมการและพนักงานของรัฐวิสาหกิจ และระเบียบธนาคารออมสิน ว่าด้วยการแต่งตั้งและการพ้นจากตำแหน่งพนักงานธนาคารออมสิน

2. อายุไม่เกิน 30 ปี นับถึงวันปิดแจ้งความประสงค์

3. เพศชายต้องพ้นภาระทางทหาร หรือผ่านการเกณฑ์ทหาร (แบบ สด.43) หรือได้สำเร็จการฝึกวิชาทหารชั้นปีที่ 3 ขึ้นไป (แบบ สด.8) หรือตามที่ธนาคารเห็นควร

4. ต้องไม่เป็นบุคคลที่ถูกกำหนดตามมาตรา 4 แห่งพระราชบัญญัติป้องกันและปราบปรามการสนับสนุนทางการเงินแก่การก่อการร้ายและการแพร่ขยายอาวุธที่มีอานุภาพทำลายล้างสูง พ.ศ. 2559

คุณสมบัติเฉพาะตำแหน่ง

1. สำเร็จการศึกษาตั้งแต่ระดับปริญญาตรีขึ้นไป สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติ หรือสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์กับธนาคาร ตามที่ธนาคารเห็นควร

2. มีความรู้ความเข้าใจในหลักการของ Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning รวมถึงมีความเชี่ยวชาญในการสร้างโมเดลประเภท XGBoost, Linear Regression, Logistics Regression และเข้าใจกระบวนการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล (Model Evaluation) เป็นอย่างดี

3. มีความเข้าใจและสามารถสร้างโมเดลประเภท Churn Prediction และการวิเคราะห์ Time Series (เช่น LSTM หรือ Deep Learning) ได้ด้วยตนเอง

4. มีความรู้ความเข้าใจในการสร้าง พัฒนาโครงสร้างระบบ Data Pipeline และ ระบบ MLOps

5. มีทักษะด้านการคิดวิเคราะห์ (Analytical Thinking) สามารถตั้งสมมติฐานและแปลความหมายจากข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงธุรกิจได้

6. มีทักษะการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน และความสามารถในการทำงานร่วมกับทีมงานแบบบูรณาการ (Cross-functional Team) ได้ดี

7. หากมีคุณสมบัติเพิ่มเติมดังนี้จะได้รับการพิจารณาเป็นกรณีพิเศษ
- มีประสบการณ์ตรงจากโครงงาน (Project), การฝึกงาน หรือการเข้าร่วมแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในแพลตฟอร์มมาตรฐาน เช่น Kaggle
- มีความคุ้นเคยและสามารถใช้งานเครื่องมือจัดทำข้อมูลภาพ (Data Visualization) เช่น Power BI, Tableau หรือ Plotly
- มีความรู้ความเข้าใจเบื้องต้นในเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก Deep Learning) หรือระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NPL)
- มีประสบการณ์ในการใช้งานระบบควบคุมเวอร์ชัน (Version Control) เช่น Git ในการบริหารจัดการซอร์สโค้ด
- มีใบรับรอง (Certificate) ที่เกี่ยวข้องกับสายงาน เช่น Google Data Analytics, IBM Data Science หรือ Coursera Machine Learning Specialization
- มีประสบการณ์ตรงในกระบวนการจัดทำข้อมูล (ETL: Extract, Transform, Load รวมถึงการออกแบบ พัฒนา และดูแลระบบ Data Pipeline
- มีความรู้ความเข้าในเครื่องมือบริหารจัดการขั้นตอนการประมวลผลข้อมูล (Data Orchestration Tools) เช่น Apache Airflow หรือเครื่องมือในลักษณะเดียวกัน

ประสบการณ์ทำงาน

1. มีประสบการณ์ตรงจากโครงงาน (Project), การฝึกงาน หรือการเข้าร่วมแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในแพลตฟอร์มมาตรฐาน เช่น Kaggle

2. มีประสบการณ์ในการใช้งานระบบควบคุมเวอร์ชัน (Version Control) เช่น Git ในการบริหารจัดการซอร์สโค้ด

3. มีประสบการณ์ตรงในกระบวนการจัดทำข้อมูล (ETL: Extract, Transform, Load รวมถึงการออกแบบ พัฒนา และดูแลระบบ Data Pipeline

ดูรายละเอียดเพิ่มเติม และแจ้งความประสงค์ได้ที่ https://jobs.gsb.or.th/onlineJob/RM_job_opening_internet?page=RM002_01&subPage=RM002_01_job_detail&id=1202