About

Trần Quốc Việt

Data Scientist building fintech AI/ML systems across credit decisioning, GenAI agents, data platforms, and production scoring in Ho Chi Minh City.

GitHub LinkedIn

Hiện tạiData Scientist · Cake by VPBankT12/2025 — nay

CakeAutoMLCredit DecisioningGenAI SystemsML Platform

Kinh nghiệm

4+ năm

Role hiện tại

Data Scientist

Công ty

Cake by VPBank

Vị trí

TP. HCM

Giới thiệu

Tôi làm Data Science cho fintech: xây hệ thống AI/ML biến dữ liệu ngân hàng thành quyết định thực tế như credit scoring, approval, limit, monitoring, customer automation và analytics agents.

Điểm mạnh của tôi nằm ở vùng giao nhau giữa credit decision science, GenAI agents và data/ML platform engineering. Tôi thích những bài toán mà data lộn xộn, stakeholder cần quyết định thật, và model phải sống được trong workflow vận hành.

Hiện tại tôi đang build CakeAutoML cho credit scoring workflow và nghiên cứu alternative data từ lịch sử giao dịch, hành vi ứng dụng cho thin-file/embedded finance. Trước đó, tôi xây multi-agent RAG, automation cho CS/Ops, analytics agents, data pipelines và feature store. Vì vậy portfolio này kể một câu chuyện thống nhất: AI/ML trong fintech phải đi từ raw data đến production decision.

Kinh nghiệm

Cake by VPBank — Digital Bank

Data ScientistT12/2025 — nay

Xây dựng CakeAutoML như một workflow credit scoring end-to-end: Label Preparation → Data Preparation → Feature Selection → Training → Validator — đưa thời gian training xuống dưới 60 phút và giúp model development lặp lại được.
Chuẩn hoá ML workflow cho scoring: orchestration DAG, train/validation/OOT, stability checks, và handoff sang production scoring.
Nghiên cứu & triển khai Alternative Credit Scoring từ tín hiệu transaction behaviour + app usage cho use case thin-file và Embedded Finance.

PythonLightGBMXGBoostscikit-learnBigQueryAirflowdbtGCP

Data AI EngineerT7/2023 — T11/2025

PIC cho nhiều sản phẩm AI trong digital bank — làm việc trực tiếp với PM, Backend Engineers, CS & Ops để đưa AI vào workflow vận hành.

Dẫn triển khai end-to-end multi-agent customer support system (supervisor + hybrid RAG) — automate 70–80% lượt chat với 90% chính xác trên mẫu CS validate.
Xây case & email automation: nhận request → phân loại → assign downstream; giảm ~70% thao tác thủ công.
Xây nền dữ liệu cho AI product: BigQuery & Doris cho Conversation Insight, Callbot, Feature Store; BI qua Looker Studio & Superset.
Vận hành data pipelines batch & streaming với Airflow, dbt, Kafka để phục vụ analytics, automation và scoring.
Đóng góp ML Platform: FeatureStore (Feast), MLOps, scoring production cho NTB/ETB workflows.
AI Analytics / Auto EDA agent theo hướng metadata discovery, NL-to-SQL và charting workflow.

PythonLangChainGemini / OpenAIAirflowdbtBigQueryDorisKafkaFeastGCPVertex AILooker Studio

Hahalolo Travel Social Network

AI EngineerT3/2022 — T7/2023

Làm việc trực tiếp với CTO — nền tảng đầu tiên về data stack, NLP moderation và recommendation/ranking ở production.

Xây dựng data warehouse từ raw log: thiết kế mô hình dữ liệu (user, post, hashtag, tương tác, quan hệ), pipeline batch, real-time & lambda trên MongoDB.
Hệ thống kiểm duyệt nội dung: fine-tune PhoBERT, bán tự động phát hiện vi phạm & xếp hạng mức độ.
Hệ thống gợi ý & ranking: gợi ý kết bạn, ranking user & hashtag dùng graph embedding.