Sacombank

Sacombank

3.9

Đánh giá Sacombank dành cho Machine Learning Engineer

dựa trên 1 nhân viên
Đánh giá tổng thể3.9Bình thường
    5
    0
    4
    1
    3
    0
    2
    0
    1
    0

Đánh giá theo hạng mục

5.0
Lương và phúc lợi
5.0
Sự hài lòng trong công việc
3.5
Văn hóa công ty
3.5
Môi trường nâng cao kỹ năng
3.5
Cân bằng công việc - cuộc sống
3.5
Thăng chức & Đánh giá
3.5
Tính ổn định việc làm

Điểm mạnh

  • Cơ sở vật chất hiện đại, công cụ làm việc cung cấp đầy đủ. Môi trường làm việc năng động, phát triển.
  • Chế độ đánh giá ổn, tuy nhiên còn nhiều điểm hạn chế, đánh giá dựa vào các dự án chính.

Điểm yếu

  • Quy trình triển khai còn phải thông qua quy trình, thủ tục, dẫn đến hơi lâu. Cần cải thiện quy trình và phát triển quy trình mới.
  • Trong môi trường làm việc tại ngân hàng, việc ghi nhận và đánh giá đúng công lao của nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì động lực và sự gắn bó của họ với ngân hàng. Tuy nhiên, có một thực tế phổ biến là nhiều nhân viên làm việc hiệu quả, có năng lực, nhưng lại không được công nhận hoặc đánh giá cao.

Đánh giá Sacombank dành cho Machine Learning Engineer tại Việt Nam - 5 đánh giá

Nam, 30-34 tuổi, Hồ Chí Minh, Machine Learning Engineer, C#, Python, Có 6 năm kinh nghiệm làm việc tại đây
3.9Đăng lên 17/10/2024

Không khí công ty

Điểm mạnh

Không khí tốt, môi trường làm việc tốt, chế độ tốt, mọi người vui vẻ, hòa đồng làm việc chuyên nghiệp và chuẩn mực, Công ty đưa ra những nguyên tắc phải tuân theo như đồng phục, đúng giờ làm việc, …

Điểm yếu

Nhiều đồng nghiệp còn chưa chia sẻ trong công việc, và tạo cảm xúc tiêu cực cho người khác.
Nam, 30-34 tuổi, Hồ Chí Minh, Machine Learning Engineer, C#, Python, Có 6 năm kinh nghiệm làm việc tại đây
3.9Đăng lên 17/10/2024

Đào tạo

Điểm mạnh

Có các chế độ đào tạo của trung tâm, đào tạo về chức năng, các kỹ năng mềm, với các khóa học trên elearning, trên web, trên portal.

Điểm yếu

Cần thêm các chế độ học mới, bổ sung thêm các khóa học trực tiếp thì tốt hơn.
Nam, 30-34 tuổi, Hồ Chí Minh, Machine Learning Engineer, C#, Python, Có 6 năm kinh nghiệm làm việc tại đây
3.9Đăng lên 17/10/2024

Lương và phúc lợi

Điểm mạnh

Lương và phúc lợi tốt. Có thưởng cuối năm theo doanh số, chế độ tốt, có các khoản thưởng khác nhau. Có thưởng cuối năm theo doanh số.

Điểm yếu

Tăng lương phải đợi 2 năm, thời gian để tăng lâu. Nhiều bạn làm tốt mà không được công nhận.
Nam, 30-34 tuổi, Hồ Chí Minh, Machine Learning Engineer, C#, Python, Có 6 năm kinh nghiệm làm việc tại đây
3.9Đăng lên 17/10/2024

Đánh giá nhân sự

Điểm mạnh

Chế độ đánh giá ổn, tuy nhiên còn nhiều điểm hạn chế, đánh giá dựa vào các dự án chính.

Điểm yếu

Trong môi trường làm việc tại ngân hàng, việc ghi nhận và đánh giá đúng công lao của nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì động lực và sự gắn bó của họ với ngân hàng. Tuy nhiên, có một thực tế phổ biến là nhiều nhân viên làm việc hiệu quả, có năng lực, nhưng lại không được công nhận hoặc đánh giá cao.
Nam, 30-34 tuổi, Hồ Chí Minh, Machine Learning Engineer, C#, Python, Có 6 năm kinh nghiệm làm việc tại đây
3.9Đăng lên 17/10/2024

Cơ sở vật chát và môi trường

Điểm mạnh

Cơ sở vật chất hiện đại, công cụ làm việc cung cấp đầy đủ. Môi trường làm việc năng động, phát triển.

Điểm yếu

Quy trình triển khai còn phải thông qua quy trình, thủ tục, dẫn đến hơi lâu. Cần cải thiện quy trình và phát triển quy trình mới.