Check with seller Hải Phòng => Tuyển dụng giảng viên Khoa CNTT dạy về lập trình FastAI cho AI

Tuyển dụng giáo viên ngành giáo dục Hải Phòng => Thông tin tuyển dụng, Để giúp bạn tuyển dụng giảng viên Khoa CNTT chuyên về lập trình FastAI cho AI một cách hiệu quả, một , bao gồm các bước chuẩn bị, nội dung tin tuyển dụng hấp dẫn, kênh đăng tin, và quy trình phỏng vấn đánh giá ứng viên.

1. Chuẩn Bị Kỹ Lưỡng Trước Khi Tuyển Dụng:

Xác định rõ nhu cầu:

Số lượng giảng viên cần tuyển:

Bạn cần bao nhiêu giảng viên FastAI?

Loại hình giảng dạy:

Dạy toàn thời gian, bán thời gian, thỉnh giảng hay online?

Đối tượng học viên:

Sinh viên đại học, người đi làm, hay cả hai? Trình độ đầu vào của học viên là gì?

Mục tiêu đào tạo:

Sau khóa học, học viên có thể làm được gì? Ứng dụng kiến thức vào dự án thực tế nào?

Khung chương trình:

Bạn đã có sẵn chương trình học FastAI chi tiết chưa? Nếu chưa, giảng viên sẽ tham gia xây dựng chương trình đến mức độ nào?

Ngân sách:

Mức lương và các phúc lợi khác bạn có thể chi trả là bao nhiêu?

Mô tả công việc (Job Description) chi tiết:

Đây là yếu tố quan trọng để thu hút đúng ứng viên tiềm năng.

2. Xây Dựng Mô Tả Công Việc (Job Description) Hấp Dẫn:

Tiêu đề:

Giảng viên Lập trình FastAI cho AI (Khoa CNTT)

Giới thiệu về Khoa/Trường (Ngắn gọn và thu hút):

> Khoa [Tên Khoa] thuộc [Tên Trường/Tổ chức] là một trong những đơn vị đào tạo hàng đầu về Công nghệ thông tin, với sứ mệnh cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu phát triển của ngành công nghiệp 4.0. Chúng tôi chú trọng vào việc cập nhật các công nghệ mới nhất, phương pháp giảng dạy tiên tiến, và tạo môi trường học tập sáng tạo cho sinh viên.

Mô tả công việc:

> Chúng tôi đang tìm kiếm một giảng viên nhiệt huyết, có kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và thành thạo thư viện FastAI để tham gia giảng dạy và phát triển chương trình đào tạo chuyên sâu về AI cho sinh viên và người đi làm.

Trách nhiệm chính:

Giảng dạy các khóa học về lập trình AI bằng FastAI, bao gồm các chủ đề:
Các khái niệm cơ bản về Deep Learning và Neural Networks.
Ứng dụng FastAI để giải quyết các bài toán thực tế trong Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), và các lĩnh vực khác.
Xây dựng và triển khai các mô hình AI với FastAI.
Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và triển khai trên các nền tảng khác nhau.
Xây dựng và cập nhật chương trình giảng dạy, tài liệu học tập, bài tập thực hành và dự án cuối khóa.
Hướng dẫn và hỗ trợ sinh viên/học viên trong quá trình học tập và thực hiện các dự án AI.
Tham gia vào các hoạt động nghiên cứu khoa học và phát triển ứng dụng AI của Khoa.
Đánh giá kết quả học tập của sinh viên/học viên.
Cập nhật kiến thức và kỹ năng chuyên môn liên tục để đáp ứng yêu cầu của ngành.
Có thể tham gia vào các hoạt động khác của Khoa/Trường khi được yêu cầu.

Yêu cầu:

Bằng cấp:

Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính, Toán học hoặc các ngành liên quan. Ưu tiên ứng viên có bằng Thạc sĩ/Tiến sĩ.

Kinh nghiệm:

Có kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Deep Learning.

Thành thạo thư viện FastAI:

Đây là yêu cầu quan trọng nhất. Ứng viên cần có kinh nghiệm sử dụng FastAI để xây dựng và triển khai các mô hình AI.
Có kinh nghiệm giảng dạy hoặc hướng dẫn (ưu tiên). Nếu không có kinh nghiệm giảng dạy, cần thể hiện khả năng truyền đạt kiến thức tốt.

Kiến thức và kỹ năng:

Nắm vững các thuật toán và mô hình Deep Learning phổ biến (Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Transformers, etc.).
Có kiến thức về Python và các thư viện liên quan đến AI (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.).
Có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Có khả năng nghiên cứu và giải quyết vấn đề.
Khả năng giao tiếp tốt, truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu.
Khả năng sử dụng tiếng Anh chuyên ngành tốt (đọc hiểu tài liệu, giao tiếp).

Ưu tiên:

Có các chứng chỉ liên quan đến AI và Deep Learning (ví dụ: FastAI certifications).
Có kinh nghiệm tham gia các dự án AI thực tế.
Có các công trình nghiên cứu khoa học được công bố trên các tạp chí/hội nghị uy tín.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Các chế độ BHXH, BHYT, BHTN theo quy định của Nhà nước.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo, chuyên nghiệp.
Cơ hội phát triển nghề nghiệp và nâng cao trình độ chuyên môn.
Được tham gia các khóa đào tạo, hội thảo chuyên ngành trong và ngoài nước.
Các phúc lợi khác theo quy định của Trường/Khoa.

Thông tin liên hệ:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi hồ sơ (CV, Cover Letter, các bằng cấp liên quan) về địa chỉ email: [Địa chỉ email]
Hoặc nộp trực tiếp tại:
Hạn nộp hồ sơ: [Ngày/Tháng/Năm]
Liên hệ: [Tên người liên hệ] - [Số điện thoại]

3. Lựa Chọn Kênh Đăng Tin Tuyển Dụng Phù Hợp:

Website của Trường/Khoa:

Đây là kênh quan trọng nhất.

Các trang web tuyển dụng uy tín:

Việc làm uy tín, Cantuyengap, tuyendungvieclam, ITviec (chuyên về IT), #cantuyen.

Các diễn đàn, group về AI và Deep Learning:

Chia sẻ thông tin tuyển dụng trên các diễn đàn, group Facebook, Zalo dành cho cộng đồng AI.

Mạng lưới quan hệ:

Thông báo cho các đồng nghiệp, cựu sinh viên, các chuyên gia trong ngành để giới thiệu ứng viên tiềm năng.

Ngày hội việc làm:

Tham gia các ngày hội việc làm của các trường đại học hoặc các sự kiện tuyển dụng chuyên ngành IT.

4. Quy Trình Tuyển Dụng và Phỏng Vấn:

Sàng lọc hồ sơ:

Dựa trên các tiêu chí đã nêu trong mô tả công việc, chọn ra các ứng viên phù hợp nhất.

Kiểm tra kiến thức và kỹ năng:

Bài test online:

Cho ứng viên làm bài test online về kiến thức Deep Learning, FastAI, Python.

Bài tập thực hành:

Yêu cầu ứng viên xây dựng một mô hình AI đơn giản bằng FastAI để đánh giá khả năng thực tế.

Phỏng vấn:

Phỏng vấn sơ bộ:

(Có thể qua điện thoại hoặc online) để tìm hiểu thêm về kinh nghiệm, kỹ năng, và động lực của ứng viên.

Phỏng vấn chuyên môn:

Mời các giảng viên có kinh nghiệm trong Khoa tham gia phỏng vấn để đánh giá kiến thức chuyên môn và khả năng sư phạm của ứng viên.

Câu hỏi chuyên môn:

Bạn đã sử dụng FastAI trong những dự án nào? Mô tả chi tiết một dự án mà bạn tự hào nhất.
Bạn có thể giải thích cách hoạt động của một số kỹ thuật quan trọng trong FastAI như Learning Rate Finder, Transfer Learning, Data Augmentation?
Bạn có kinh nghiệm gì trong việc tối ưu hóa hiệu suất mô hình AI?
Bạn thường sử dụng những phương pháp nào để debug và khắc phục lỗi trong quá trình huấn luyện mô hình?
Bạn có thể chia sẻ về những thách thức mà bạn đã gặp phải khi sử dụng FastAI và cách bạn giải quyết chúng?

Câu hỏi về kinh nghiệm giảng dạy (nếu có):

Bạn có kinh nghiệm giảng dạy về AI hoặc Deep Learning không?
Phương pháp giảng dạy yêu thích của bạn là gì?
Bạn làm thế nào để thu hút và giữ sự chú ý của học viên trong lớp học?
Bạn xử lý như thế nào khi học viên gặp khó khăn trong quá trình học tập?

Câu hỏi tình huống sư phạm:

Nếu một học viên hỏi bạn một câu hỏi mà bạn không biết câu trả lời, bạn sẽ làm gì?
Nếu một học viên có thái độ tiêu cực hoặc gây rối trong lớp học, bạn sẽ xử lý như thế nào?

Giảng thử:

Yêu cầu ứng viên chuẩn bị một bài giảng ngắn về một chủ đề liên quan đến FastAI và trình bày trước hội đồng phỏng vấn. Điều này giúp đánh giá khả năng truyền đạt kiến thức, kỹ năng sư phạm, và sự tự tin của ứng viên.

5. Đánh Giá và Lựa Chọn Ứng Viên:

Dựa trên kết quả phỏng vấn, bài test, và bài giảng thử, đánh giá một cách khách quan và toàn diện các ứng viên.
Chọn ra ứng viên phù hợp nhất với yêu cầu của Khoa và đưa ra đề nghị tuyển dụng.

6. Lưu Ý Thêm:

Tính linh hoạt:

Sẵn sàng điều chỉnh yêu cầu và quy trình tuyển dụng để thu hút được những ứng viên tài năng.

Xây dựng thương hiệu:

Đầu tư vào việc xây dựng thương hiệu của Khoa/Trường để thu hút những ứng viên giỏi nhất.

Phản hồi:

Cung cấp phản hồi cho tất cả các ứng viên, kể cả những người không được chọn.

Chúc bạn tuyển dụng được giảng viên FastAI tài năng và nhiệt huyết!

Contact seller Share

Comments