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

Tuyển dụng giáo viên ngành giáo dục Hải Phòng => Thông tin tuyển dụng, để bạn có thể tuyển dụng giảng viên Khoa CNTT chuyên về lập trình TensorFlow cho AI. Tôi sẽ chia nhỏ quy trình thành các bước cụ thể, kèm theo các gợi ý và mẫu để bạn có thể sử dụng.

I. Xác Định Nhu Cầu và Mô Tả Công Việc

1. Xác Định Rõ Nhu Cầu:

Mục tiêu của việc tuyển dụng:

Giảng dạy các môn học TensorFlow cho sinh viên đại học/cao học? Phát triển chương trình đào tạo mới? Nghiên cứu và phát triển các ứng dụng AI sử dụng TensorFlow?

Cấp độ sinh viên:

Đại học năm 3-4? Cao học? Hay các khóa đào tạo ngắn hạn cho người đi làm?

Số lượng giảng viên cần tuyển:

1? 2? Hay nhiều hơn?

Thời gian làm việc:

Toàn thời gian? Bán thời gian? Hợp đồng ngắn hạn?

Các yêu cầu đặc biệt khác:

Khả năng làm việc nhóm, hướng dẫn sinh viên nghiên cứu khoa học, tham gia các dự án hợp tác với doanh nghiệp, v.v.

2. Xây Dựng Mô Tả Công Việc Chi Tiết (Job Description):

Tiêu đề:

Giảng viên Lập trình TensorFlow cho AI (Khoa CNTT)

Giới thiệu về Khoa/Trường:

Ngắn gọn, nêu bật các thành tựu và định hướng phát triển của khoa/trường trong lĩnh vực CNTT và AI.

Mô tả công việc:

Giảng dạy các môn học liên quan đến TensorFlow, Deep Learning và ứng dụng AI.
Xây dựng và cập nhật chương trình đào tạo, bài giảng, tài liệu thực hành.
Hướng dẫn sinh viên thực hiện các dự án học tập, đồ án tốt nghiệp liên quan đến TensorFlow.
Tham gia các hoạt động nghiên cứu khoa học của khoa/trường.
(Nếu có) Hướng dẫn sinh viên tham gia các cuộc thi về AI, Machine Learning.
(Nếu có) Tham gia các dự án hợp tác với doanh nghiệp trong lĩnh vực AI.
Thực hiện các công việc khác theo sự phân công của Trưởng Khoa.

Yêu cầu:

Bằng cấp:

Tối thiểu Thạc sĩ (Ưu tiên Tiến sĩ) các chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Toán học ứng dụng hoặc các ngành liên quan.

Kiến thức chuyên môn:

Nắm vững kiến thức về Machine Learning, Deep Learning, các thuật toán AI.
Có kinh nghiệm lập trình TensorFlow thành thạo.
Hiểu biết sâu về các kiến trúc mạng nơ-ron phổ biến (CNN, RNN, Transformer,...).
Có kinh nghiệm làm việc với các bộ dữ liệu lớn.
(Ưu tiên) Có kinh nghiệm sử dụng các thư viện/framework khác như Keras, PyTorch.

Kỹ năng:

Kỹ năng giảng dạy tốt, truyền đạt kiến thức dễ hiểu, hấp dẫn.
Kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện.
Kỹ năng làm việc nhóm, giao tiếp hiệu quả.
Khả năng sử dụng tiếng Anh chuyên ngành tốt (đọc hiểu tài liệu, giao tiếp).
Kỹ năng nghiên cứu khoa học (viết báo cáo, trình bày kết quả).

Kinh nghiệm:

(Ưu tiên) Có kinh nghiệm giảng dạy các môn học liên quan đến AI, Machine Learning.
(Ưu tiên) Có kinh nghiệm thực tế trong các dự án AI sử dụng TensorFlow.
(Ưu tiên) Có công bố khoa học trên các tạp chí/hội nghị uy tín.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Chế độ đãi ngộ hấp dẫn (bảo hiểm, phụ cấp, thưởng,...).
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo, chuyên nghiệp.
Cơ hội phát triển bản thân, nâng cao trình độ chuyên môn.
Cơ hội tham gia các dự án nghiên cứu khoa học, hợp tác quốc tế.

Hồ sơ ứng tuyển:

Đơn xin việc.
Sơ yếu lý lịch (CV) chi tiết (nêu rõ kinh nghiệm giảng dạy, nghiên cứu, các dự án đã tham gia).
Bản sao các bằng cấp, chứng chỉ liên quan.
Bản sao các công trình khoa học (nếu có).
(Nếu có) Thư giới thiệu từ các giáo sư/nhà khoa học uy tín.

Thời hạn nộp hồ sơ:

(Ghi rõ ngày hết hạn)

Thông tin liên hệ:

Người liên hệ: (Tên và chức vụ)

Điện thoại:
Email:

Lưu ý:

Ghi rõ hình thức nộp hồ sơ (online, trực tiếp, qua bưu điện).

II. Kênh Tuyển Dụng

1. Website của Khoa/Trường:

Đăng tải thông tin tuyển dụng lên trang chủ của khoa/trường và các trang mạng xã hội liên quan.

2. Các trang web tuyển dụng chuyên ngành CNTT:

ITviec
Việc làm uy tín
TopDev
tuyendungvieclam

3. Mạng lưới cựu sinh viên:

Liên hệ với các cựu sinh viên đang làm việc trong lĩnh vực AI, Machine Learning để giới thiệu ứng viên tiềm năng.

4. Các hội thảo, diễn đàn chuyên ngành:

Chia sẻ thông tin tuyển dụng tại các sự kiện liên quan đến AI, Machine Learning.

5. Mạng xã hội chuyên nghiệp:

#cantuyen là một kênh rất tốt để tìm kiếm các ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực này.

6. Liên hệ trực tiếp với các trường đại học, viện nghiên cứu:

Gửi thông tin tuyển dụng đến các khoa/phòng ban liên quan.

III. Quy Trình Tuyển Chọn

1. Sàng lọc hồ sơ:

Đánh giá hồ sơ dựa trên các tiêu chí đã đề ra trong mô tả công việc.
Lọc ra các ứng viên có trình độ chuyên môn, kinh nghiệm và kỹ năng phù hợp.

2. Phỏng vấn sơ bộ (qua điện thoại hoặc trực tuyến):

Mục đích:
Xác minh thông tin trong hồ sơ.
Đánh giá khả năng giao tiếp, trình bày của ứng viên.
Tìm hiểu thêm về kinh nghiệm và động lực làm việc của ứng viên.
Chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn tập trung vào kinh nghiệm lập trình TensorFlow, các dự án AI đã tham gia, và kinh nghiệm giảng dạy (nếu có).

3. Kiểm tra kỹ năng chuyên môn (Technical Assessment):

Có thể thực hiện bằng một trong các hình thức sau:

Bài kiểm tra viết:

Yêu cầu ứng viên giải quyết các bài toán liên quan đến TensorFlow, Deep Learning.

Bài kiểm tra thực hành:

Yêu cầu ứng viên xây dựng một mô hình AI đơn giản bằng TensorFlow.

Thuyết trình:

Yêu cầu ứng viên trình bày về một chủ đề liên quan đến TensorFlow, Deep Learning.
Đảm bảo bài kiểm tra đánh giá được các kỹ năng quan trọng như:
Khả năng sử dụng TensorFlow để xây dựng và huấn luyện mô hình.
Hiểu biết về các thuật toán và kiến trúc mạng nơ-ron.
Khả năng giải quyết vấn đề và tư duy logic.

4. Phỏng vấn chuyên sâu (Technical Interview):

Mục đích:
Đánh giá sâu hơn về kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tế của ứng viên.
Tìm hiểu về khả năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và khả năng làm việc nhóm.
Đánh giá khả năng truyền đạt kiến thức và kỹ năng giảng dạy (nếu có).
Chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn tập trung vào:
Các dự án AI đã tham gia sử dụng TensorFlow (mô tả chi tiết về kiến trúc, dữ liệu, kết quả).
Các vấn đề gặp phải trong quá trình lập trình TensorFlow và cách giải quyết.
Các xu hướng mới trong lĩnh vực AI, Deep Learning và TensorFlow.
Phương pháp giảng dạy hiệu quả và kinh nghiệm giảng dạy (nếu có).

5. Phỏng vấn với Ban Giám Hiệu/Trưởng Khoa:

Mục đích:
Đánh giá sự phù hợp của ứng viên với văn hóa của khoa/trường.
Thảo luận về các vấn đề liên quan đến công việc, quyền lợi và nghĩa vụ.
Đưa ra quyết định cuối cùng.

6. Kiểm tra tham chiếu (Reference Check):

Liên hệ với người tham chiếu (người quản lý cũ, giáo sư hướng dẫn,...) để xác minh thông tin về năng lực, kinh nghiệm và phẩm chất của ứng viên.

IV. Mẫu Câu Hỏi Phỏng Vấn

một số gợi ý về các câu hỏi phỏng vấn bạn có thể sử dụng:

Về kiến thức chuyên môn:

Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa TensorFlow 1.x và TensorFlow 2.x không? Bạn thích sử dụng phiên bản nào hơn và tại sao?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với các loại layer nào trong TensorFlow? (ví dụ: Convolutional, Recurrent, Dense,...)
Bạn đã từng gặp phải vấn đề vanishing/exploding gradients trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron chưa? Bạn đã giải quyết vấn đề này như thế nào?
Bạn có kinh nghiệm sử dụng các kỹ thuật regularization (ví dụ: L1, L2, Dropout) để cải thiện hiệu suất mô hình không?
Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa các thuật toán tối ưu hóa (ví dụ: Gradient Descent, Adam, RMSprop)? Bạn chọn thuật toán nào cho một bài toán cụ thể và tại sao?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với TensorFlow Dataset API không?
Bạn có kinh nghiệm triển khai mô hình TensorFlow lên môi trường production không? Bạn đã sử dụng các công cụ/framework nào (ví dụ: TensorFlow Serving, TensorFlow Lite)?
Bạn có kinh nghiệm sử dụng TensorBoard để theo dõi quá trình huấn luyện mô hình không?

Về kinh nghiệm:

Hãy mô tả một dự án AI mà bạn đã thực hiện sử dụng TensorFlow. Bạn đã gặp phải những thách thức nào và bạn đã giải quyết chúng như thế nào?
Bạn đã từng làm việc với các bộ dữ liệu lớn chưa? Bạn đã sử dụng các kỹ thuật nào để xử lý dữ liệu lớn (ví dụ: data augmentation, distributed training)?
Bạn có kinh nghiệm sử dụng các cloud platform (ví dụ: Google Cloud, AWS, Azure) để huấn luyện và triển khai mô hình TensorFlow không?

Về kỹ năng giảng dạy (nếu có):

Bạn có kinh nghiệm giảng dạy các môn học liên quan đến AI, Machine Learning không?
Bạn có phương pháp giảng dạy nào để giúp sinh viên dễ dàng tiếp thu kiến thức về TensorFlow?
Bạn làm gì để tạo hứng thú cho sinh viên trong quá trình học tập?
Bạn làm gì khi sinh viên gặp khó khăn trong việc hiểu bài?

Về các vấn đề chung:

Bạn có những định hướng phát triển nào trong lĩnh vực AI, Machine Learning?
Bạn mong muốn gì khi làm việc tại khoa/trường của chúng tôi?
Bạn có câu hỏi nào cho chúng tôi không?

V. Lưu Ý Quan Trọng

Đánh giá công bằng và khách quan:

Đảm bảo quy trình tuyển chọn được thực hiện một cách công bằng và khách quan, dựa trên năng lực và kinh nghiệm của ứng viên.

Xây dựng môi trường làm việc tốt:

Tạo ra một môi trường làm việc năng động, sáng tạo và hỗ trợ để thu hút và giữ chân các giảng viên giỏi.

Cập nhật kiến thức:

Khuyến khích giảng viên tham gia các khóa đào tạo, hội thảo chuyên ngành để cập nhật kiến thức và kỹ năng mới nhất trong lĩnh vực AI, TensorFlow.

Phản hồi cho ứng viên:

Gửi phản hồi cho tất cả các ứng viên, kể cả những người không được chọn, để thể hiện sự tôn trọng và chuyên nghiệp.

Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn tuyển dụng được một giảng viên giỏi và phù hợp cho Khoa CNTT của mình! Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments