Cẩm nang nhân viên xin chào các anh chị nhân sự và các bạn đang tìm việc là với cẩm nang nhân sự của nhanvien.net Dưới đây là mô tả chi tiết cho vị trí Nhà Khoa học Dữ liệu (Data Scientist) ở cả hai cấp độ Junior và Senior, bao gồm các trách nhiệm, kỹ năng cần thiết và kinh nghiệm mong muốn.
I. MÔ TẢ CHUNG
A. Mục tiêu công việc:
Junior Data Scientist:
Phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán, và hỗ trợ các dự án khoa học dữ liệu dưới sự hướng dẫn của các nhà khoa học dữ liệu cấp cao hơn.
Senior Data Scientist:
Dẫn dắt các dự án khoa học dữ liệu phức tạp, phát triển các mô hình tiên tiến, và đưa ra các giải pháp dựa trên dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh quan trọng.
B. Tóm tắt công việc:
Junior Data Scientist:
Làm việc với dữ liệu lớn, thực hiện phân tích thống kê, xây dựng các mô hình máy học cơ bản, và trực quan hóa dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết cho các bên liên quan.
Senior Data Scientist:
Chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển, và triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối. Tư vấn cho các nhóm kinh doanh về cách sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất và đưa ra quyết định sáng suốt.
II. TRÁCH NHIỆM CHÍNH
A. Junior Data Scientist:
Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (EDA) để hiểu rõ hơn về dữ liệu và xác định các mẫu, xu hướng.
Xây dựng và đánh giá các mô hình máy học cơ bản (ví dụ: hồi quy tuyến tính, cây quyết định, máy vector hỗ trợ).
Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn) để trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu cấp cao hơn trong việc phát triển và triển khai các mô hình phức tạp hơn.
Viết báo cáo và trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan.
Nghiên cứu và cập nhật các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
B. Senior Data Scientist:
Dẫn dắt và quản lý các dự án khoa học dữ liệu từ giai đoạn lập kế hoạch đến triển khai và đánh giá.
Xây dựng và triển khai các mô hình máy học phức tạp (ví dụ: mạng nơ-ron sâu, mô hình học tăng cường).
Phát triển các giải pháp khoa học dữ liệu có thể mở rộng và hiệu quả để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể.
Lựa chọn các thuật toán và kỹ thuật phù hợp nhất cho từng bài toán cụ thể.
Tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình và đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Làm việc chặt chẽ với các kỹ sư dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu có sẵn và có chất lượng cao.
Truyền đạt các kết quả phân tích và các khuyến nghị một cách rõ ràng và thuyết phục cho các bên liên quan, bao gồm cả các nhà quản lý cấp cao.
Đóng vai trò là người cố vấn và hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu cấp dưới.
Nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ và phương pháp mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Đóng góp vào việc xây dựng và phát triển văn hóa khoa học dữ liệu trong công ty.
III. KỸ NĂNG CẦN THIẾT
A. Kỹ năng chung (cho cả Junior và Senior):
Kiến thức về toán học và thống kê:
Hiểu biết vững chắc về các khái niệm thống kê cơ bản, đại số tuyến tính, giải tích.
Lập trình:
Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Python, R) và các thư viện khoa học dữ liệu (ví dụ: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Cơ sở dữ liệu:
Kinh nghiệm làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (ví dụ: SQL, NoSQL).
Trực quan hóa dữ liệu:
Khả năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để trình bày thông tin một cách rõ ràng và hiệu quả (ví dụ: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn).
Giao tiếp:
Kỹ năng giao tiếp tốt để trình bày kết quả phân tích và hợp tác với các thành viên khác trong nhóm.
Giải quyết vấn đề:
Khả năng phân tích vấn đề, đưa ra các giải pháp sáng tạo và hiệu quả.
Tư duy phản biện:
Khả năng đánh giá các thông tin và đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng.
B. Kỹ năng bổ sung (cho Senior Data Scientist):
Kinh nghiệm lãnh đạo:
Khả năng dẫn dắt và quản lý các dự án và nhóm làm việc.
Kỹ năng giao tiếp nâng cao:
Khả năng giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan ở mọi cấp độ, bao gồm cả các nhà quản lý cấp cao.
Kiến thức chuyên sâu về một hoặc nhiều lĩnh vực cụ thể:
Ví dụ: tài chính, marketing, chăm sóc sức khỏe, v.v.
Kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn và các công nghệ liên quan:
Ví dụ: Hadoop, Spark, cloud computing.
Hiểu biết về các phương pháp triển khai mô hình:
Ví dụ: Docker, Kubernetes, cloud deployment.
IV. KINH NGHIỆM VÀ TRÌNH ĐỘ HỌC VẤN
A. Junior Data Scientist:
Bằng cử nhân hoặc thạc sĩ về khoa học máy tính, thống kê, toán học, hoặc một lĩnh vực liên quan.
Ít nhất 1-2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu.
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ và kỹ thuật khoa học dữ liệu phổ biến.
Có kiến thức về các mô hình máy học cơ bản.
B. Senior Data Scientist:
Bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính, thống kê, toán học, hoặc một lĩnh vực liên quan.
Ít nhất 5-7 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Kinh nghiệm dẫn dắt và quản lý các dự án khoa học dữ liệu phức tạp.
Kiến thức chuyên sâu về các mô hình máy học tiên tiến.
Kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn và các công nghệ liên quan.
Có kinh nghiệm triển khai các mô hình vào sản xuất.
V. CÁC YẾU TỐ KHÁC
Đam mê với dữ liệu và khoa học dữ liệu.
Khả năng học hỏi nhanh chóng và thích ứng với các công nghệ mới.
Tinh thần làm việc nhóm và khả năng hợp tác với các thành viên khác trong nhóm.
Khả năng làm việc độc lập và chủ động trong công việc.
Khả năng chịu được áp lực cao và đáp ứng được các thời hạn chặt chẽ.
Lưu ý:
Đây chỉ là một mô tả mẫu, bạn có thể điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của công ty bạn.
Mức lương và các phúc lợi khác sẽ phụ thuộc vào kinh nghiệm, kỹ năng và trình độ học vấn của ứng viên.
Chúc bạn tìm được ứng viên phù hợp!
http://ezproxy.nu.edu.kz:2048/login?url=https://nhanvien.net