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 về vị trí Khoa học Dữ liệu & AI (Data Science & AI), bao gồm các khía cạnh quan trọng, có thể điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của công ty và vị trí:
TIÊU ĐỀ VỊ TRÍ:
Nhà Khoa học Dữ liệu (Data Scientist)
Kỹ sư AI (AI Engineer)
Chuyên viên Phân tích Dữ liệu (Data Analyst)
Chuyên gia Khoa học Dữ liệu (Data Science Specialist)
(Hoặc một tiêu đề kết hợp cụ thể hơn, ví dụ: Nhà Khoa học Dữ liệu – Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên)
BÁO CÁO CHO:
Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu
Giám đốc AI
Quản lý Phân tích Dữ liệu
(Tùy thuộc vào cơ cấu tổ chức)
MÔ TẢ CÔNG VIỆC:
Chúng tôi đang tìm kiếm một [Nhà Khoa học Dữ liệu/Kỹ sư AI/Chuyên viên Phân tích Dữ liệu] tài năng và đầy nhiệt huyết để tham gia vào đội ngũ [Khoa học Dữ liệu/AI/Phân tích Dữ liệu] của chúng tôi. Bạn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc [giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp/xây dựng các giải pháp AI tiên tiến/khai thác thông tin chi tiết giá trị từ dữ liệu] để [cải thiện hiệu quả hoạt động/tăng trưởng doanh thu/nâng cao trải nghiệm khách hàng/đạt được lợi thế cạnh tranh].
Bạn sẽ làm việc chặt chẽ với các kỹ sư, nhà phân tích, và các bên liên quan trong kinh doanh để xác định các cơ hội, thu thập và chuẩn bị dữ liệu, xây dựng và triển khai các mô hình học máy, và truyền đạt kết quả một cách rõ ràng và hiệu quả.
TRÁCH NHIỆM:
Thu thập và Xử lý Dữ liệu:
Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: cơ sở dữ liệu, API, nhật ký, v.v.).
Làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để phân tích và mô hình hóa.
Khám phá và hiểu cấu trúc dữ liệu, xác định các vấn đề tiềm ẩn và đề xuất các giải pháp.
Phân tích và Mô hình hóa:
Áp dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để phân tích dữ liệu và khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ.
Xây dựng, đánh giá và triển khai các mô hình học máy (ví dụ: hồi quy, phân loại, phân cụm, v.v.).
Lựa chọn các thuật toán và kỹ thuật phù hợp dựa trên bài toán và dữ liệu.
Thực hiện các thử nghiệm và đánh giá mô hình để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy.
Triển khai và Giám sát:
Triển khai các mô hình học máy vào môi trường sản xuất.
Giám sát hiệu suất của mô hình và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
Xây dựng và duy trì các quy trình tự động hóa để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
Truyền đạt và Trực quan hóa:
Truyền đạt kết quả phân tích và mô hình hóa một cách rõ ràng và hiệu quả cho các bên liên quan không phải là kỹ thuật.
Tạo các báo cáo, bản trình bày và trực quan hóa dữ liệu để minh họa các thông tin chi tiết và đề xuất.
Nghiên cứu và Phát triển:
Cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI.
Nghiên cứu và thử nghiệm các phương pháp và kỹ thuật mới để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của các giải pháp.
Đóng góp vào việc xây dựng và phát triển các tiêu chuẩn và quy trình tốt nhất trong nhóm.
Hợp tác:
Làm việc chặt chẽ với các kỹ sư, nhà phân tích và các bên liên quan khác để hiểu các nhu cầu kinh doanh và xác định các cơ hội để áp dụng khoa học dữ liệu và AI.
Cộng tác với các thành viên khác trong nhóm để chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm.
Tham gia vào các cuộc thảo luận và đóng góp ý kiến để cải thiện các giải pháp và quy trình.
YÊU CẦU:
Học vấn:
Bằng Cử nhân/Thạc sĩ/Tiến sĩ về Khoa học Máy tính, Thống kê, Toán học, hoặc một lĩnh vực liên quan.
Kinh nghiệm:
[X] năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, hoặc học máy. (Điều chỉnh số năm kinh nghiệm cho phù hợp)
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ và thư viện khoa học dữ liệu phổ biến (ví dụ: Python, R, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, v.v.).
Kinh nghiệm làm việc với các cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ (ví dụ: SQL, NoSQL).
Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng đám mây (ví dụ: AWS, Azure, GCP).
Kỹ năng:
Kỹ năng lập trình vững chắc (ví dụ: Python, R).
Kiến thức vững chắc về thống kê và học máy.
Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
Khả năng xây dựng và triển khai các mô hình học máy.
Khả năng truyền đạt kết quả phân tích một cách rõ ràng và hiệu quả.
Kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện.
Kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp tốt.
Ưu tiên:
Kinh nghiệm trong [ngành cụ thể, ví dụ: tài chính, y tế, bán lẻ, v.v.].
Kinh nghiệm với [các kỹ thuật cụ thể, ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, v.v.].
Kinh nghiệm làm việc với [các công cụ cụ thể, ví dụ: Spark, Hadoop, Tableau, Power BI, v.v.].
Có các chứng chỉ liên quan đến khoa học dữ liệu và AI.
QUYỀN LỢI:
Mức lương cạnh tranh, tương xứng với kinh nghiệm và năng lực.
Cơ hội làm việc trong một môi trường năng động và sáng tạo.
Cơ hội học hỏi và phát triển các kỹ năng chuyên môn.
Các phúc lợi hấp dẫn khác (ví dụ: bảo hiểm sức khỏe, bảo hiểm nhân thọ, nghỉ phép, v.v.).
(Liệt kê cụ thể các quyền lợi mà công ty cung cấp)
VỀ CÔNG TY:
[Giới thiệu ngắn gọn về công ty, sứ mệnh, giá trị cốt lõi và văn hóa làm việc.]
CÁCH THỨC ỨNG TUYỂN:
[Hướng dẫn ứng viên cách nộp hồ sơ, bao gồm các tài liệu cần thiết và thời hạn nộp hồ sơ.]
LƯU Ý:
Hãy điều chỉnh mô tả công việc này để phù hợp với nhu cầu và yêu cầu cụ thể của công ty và vị trí.
Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, súc tích và hấp dẫn để thu hút các ứng viên tiềm năng.
Nhấn mạnh các giá trị và lợi ích mà công ty mang lại cho nhân viên.
Kiểm tra kỹ lưỡng các thông tin trước khi đăng tải.
Chúc bạn tìm được ứng viên phù hợp!
https://login.proxy1.library.jhu.edu/login?url=https://nhanvien.net