Check with seller Hồ Chí Minh => Tuyển dụng giảng viên Khoa CNTT dạy về lập trình Keras cho học sâu

Thông tin tuyển dụng, về việc tuyển dụng giảng viên Khoa CNTT để dạy về lập trình Keras cho học sâu, bao gồm các bước chuẩn bị, nội dung đăng tuyển, kênh tuyển dụng, quy trình phỏng vấn và đánh giá:

I. Chuẩn Bị Tuyển Dụng:

1. Xác định Nhu Cầu và Mục Tiêu:

Số lượng giảng viên cần tuyển:

Xác định rõ số lượng giảng viên cần tuyển để đáp ứng nhu cầu giảng dạy.

Cấp bậc giảng viên:

(Giảng viên, Giảng viên chính,...) Xác định cấp bậc phù hợp với kinh nghiệm và trình độ của ứng viên.

Mô tả môn học:

Tên môn học: Lập trình Keras cho Học Sâu
Đối tượng học viên: Sinh viên năm 3, năm 4 chuyên ngành CNTT, hoặc học viên cao học.
Mục tiêu môn học: Sau khi hoàn thành môn học, học viên có khả năng:
Hiểu rõ kiến trúc và nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron sâu.
Nắm vững cú pháp và các thành phần chính của thư viện Keras.
Xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình học sâu khác nhau (ví dụ: CNN, RNN, LSTM).
Áp dụng Keras để giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và các lĩnh vực liên quan.
Tối ưu hóa mô hình và cải thiện hiệu suất.
Nội dung môn học (ví dụ):
Tổng quan về học sâu và Keras.
Xây dựng mạng nơ-ron với Keras (Dense, Activation,...)
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho xử lý ảnh.
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN, LSTM) cho xử lý chuỗi.
Các kỹ thuật tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình.
Ứng dụng Keras trong các bài toán thực tế.

Yêu cầu về kiến thức và kỹ năng của giảng viên:

Xác định rõ những kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết của ứng viên để đảm bảo chất lượng giảng dạy.

Thời gian làm việc:

Toàn thời gian hay bán thời gian?

Mức lương và các chế độ đãi ngộ:

Xây dựng khung lương và các chế độ đãi ngộ hấp dẫn để thu hút ứng viên tiềm năng.

2. Chuẩn Bị Hồ Sơ Tuyển Dụng:

Thông báo tuyển dụng:

Soạn thảo thông báo tuyển dụng chi tiết, hấp dẫn và đầy đủ thông tin cần thiết.

Mẫu đơn ứng tuyển:

Thiết kế mẫu đơn ứng tuyển trực tuyến hoặc bản cứng để thu thập thông tin ứng viên một cách hệ thống.

Bộ câu hỏi phỏng vấn:

Chuẩn bị bộ câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật và chuyên môn để đánh giá năng lực của ứng viên.

Bài kiểm tra (nếu cần):

Thiết kế bài kiểm tra kiến thức về Keras và học sâu để đánh giá trình độ thực tế của ứng viên.

Tiêu chí đánh giá:

Xây dựng bảng tiêu chí đánh giá ứng viên rõ ràng và khách quan.

II. Nội Dung Thông Báo Tuyển Dụng:

Tiêu đề:

Tuyển dụng Giảng viên Khoa CNTT - Chuyên gia Lập trình Keras cho Học Sâu

Giới thiệu về Khoa/Trường:

Ngắn gọn, nhấn mạnh điểm mạnh và môi trường làm việc.

Mô tả công việc:

Giảng dạy môn Lập trình Keras cho Học Sâu cho sinh viên/học viên cao học.
Xây dựng và cập nhật giáo trình, tài liệu giảng dạy.
Hướng dẫn sinh viên thực hiện các dự án liên quan đến học sâu và Keras.
Tham gia các hoạt động nghiên cứu khoa học của Khoa/Trường (nếu có).
Đánh giá kết quả học tập của sinh viên.

Yêu cầu:

Bằng cấp: Tối thiểu Thạc sĩ (Ưu tiên Tiến sĩ) chuyên ngành Khoa học Máy tính, Trí tuệ nhân tạo, hoặc các ngành liên quan.
Kinh nghiệm:
Có kinh nghiệm giảng dạy về học sâu và Keras là một lợi thế.
Có kinh nghiệm nghiên cứu và triển khai các dự án học sâu thực tế.
Kiến thức và kỹ năng:
Nắm vững lý thuyết và thực hành về học sâu, mạng nơ-ron (CNN, RNN, LSTM,...).
Thành thạo thư viện Keras và các thư viện liên quan (TensorFlow, PyTorch).
Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn và các công cụ xử lý dữ liệu.
Có khả năng truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu.
Có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Có khả năng sử dụng tiếng Anh chuyên ngành tốt.
Phẩm chất:
Nhiệt tình, trách nhiệm, yêu nghề.
Có tinh thần học hỏi và cập nhật kiến thức mới.
Có khả năng sáng tạo và đổi mới trong giảng dạy.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực.
Chế độ đãi ngộ hấp dẫn (bảo hiểm, phụ cấp, thưởng,...).
Môi trường làm việc năng động, chuyên nghiệp, có cơ hội phát triển bản thân.
Cơ hội tham gia các khóa đào tạo nâng cao nghiệp vụ.
Cơ hội tham gia các dự án nghiên cứu khoa học.

Hồ sơ ứng tuyển:

Đơn ứng tuyển (theo mẫu của Khoa/Trường).
Sơ yếu lý lịch (CV) chi tiết, nêu rõ kinh nghiệm làm việc và các dự án đã tham gia.
Bản sao công chứng các bằng cấp, chứng chỉ liên quan.
Thư giới thiệu (nếu có).
Các tài liệu khác chứng minh năng lực (ví dụ: bài báo khoa học, sản phẩm demo).

Thời gian và địa điểm nộp hồ sơ:

Ghi rõ thời gian nhận hồ sơ và địa chỉ nộp hồ sơ (hoặc email).

Thông tin liên hệ:

Số điện thoại, email của người phụ trách tuyển dụng.

III. Kênh Tuyển Dụng:

Website của Khoa/Trường:

Đăng thông báo trên trang web chính thức của Khoa/Trường.

Mạng xã hội:

Chia sẻ thông tin trên các trang mạng xã hội của Khoa/Trường (Facebook, #cantuyen,...).

Đăng tin trên các trang web tuyển dụng uy tín (Việc làm uy tín, tuyendungvieclam, Cantuyengap,...).

Diễn đàn, nhóm chuyên ngành:

Chia sẻ thông tin trên các diễn đàn, nhóm chuyên ngành về CNTT, học sâu, trí tuệ nhân tạo.

Liên hệ với các trường đại học, viện nghiên cứu:

Gửi thông tin tuyển dụng đến các trường đại học, viện nghiên cứu có đào tạo chuyên ngành liên quan.

Mạng lưới quan hệ:

Nhờ sự giới thiệu từ các giảng viên, cựu sinh viên, đối tác của Khoa/Trường.

IV. Quy Trình Tuyển Dụng:

1. Nhận và Sàng Lọc Hồ Sơ:

Thu thập hồ sơ ứng tuyển từ các kênh khác nhau.
Sàng lọc hồ sơ dựa trên các tiêu chí đã đề ra.
Lựa chọn các ứng viên tiềm năng cho vòng phỏng vấn.

2. Phỏng Vấn:

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

Đánh giá khả năng giao tiếp, kinh nghiệm tổng quan và sự phù hợp với vị trí.

Phỏng vấn chuyên môn (trực tiếp hoặc trực tuyến):

Đặt câu hỏi về kiến thức lý thuyết và thực hành về học sâu, Keras.
Yêu cầu ứng viên trình bày về các dự án đã thực hiện.
Kiểm tra khả năng giải quyết vấn đề và tư duy logic.
Đánh giá khả năng truyền đạt kiến thức và kỹ năng sư phạm.

Phỏng vấn thử giảng (nếu cần):

Yêu cầu ứng viên giảng thử một phần nội dung của môn học để đánh giá khả năng giảng dạy thực tế.

3. Kiểm Tra Kỹ Năng (nếu cần):

Bài kiểm tra viết:

Đánh giá kiến thức về Keras, học sâu, và khả năng lập trình.

Bài kiểm tra thực hành:

Yêu cầu ứng viên xây dựng và huấn luyện một mô hình học sâu đơn giản bằng Keras.

4. Tham Khảo Ý Kiến:

Liên hệ với người tham khảo trong hồ sơ của ứng viên để xác minh thông tin và đánh giá năng lực.
Tham khảo ý kiến của các giảng viên khác trong Khoa/Trường.

5. Ra Quyết Định Tuyển Dụng:

Tổng hợp kết quả phỏng vấn, kiểm tra và tham khảo ý kiến.
Lựa chọn ứng viên phù hợp nhất với yêu cầu của Khoa/Trường.
Thông báo kết quả cho ứng viên.
Thương lượng về lương và các điều khoản làm việc.
Ký hợp đồng lao động.

V. Tiêu Chí Đánh Giá Ứng Viên:

Kiến thức chuyên môn:

(40%)
Mức độ hiểu biết về lý thuyết và thực hành học sâu.
Sự thành thạo trong việc sử dụng Keras và các thư viện liên quan.
Khả năng giải quyết các bài toán thực tế bằng học sâu.

Kinh nghiệm:

(30%)
Kinh nghiệm giảng dạy về học sâu và Keras.
Kinh nghiệm nghiên cứu và triển khai các dự án học sâu.
Kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn và các công cụ xử lý dữ liệu.

Kỹ năng:

(20%)
Khả năng truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Khả năng sử dụng tiếng Anh chuyên ngành.

Phẩm chất:

(10%)
Nhiệt tình, trách nhiệm, yêu nghề.
Tinh thần học hỏi và cập nhật kiến thức mới.
Khả năng sáng tạo và đổi mới trong giảng dạy.

Lưu Ý Quan Trọng:

Tính minh bạch và công bằng:

Đảm bảo quy trình tuyển dụng minh bạch, công bằng và khách quan.

Đa dạng hóa nguồn ứng viên:

Tìm kiếm ứng viên từ nhiều nguồn khác nhau để tăng cơ hội tìm được người phù hợp.

Tạo ấn tượng tốt:

Tạo ấn tượng tốt với ứng viên trong quá trình tuyển dụng để thu hút họ đến làm việc cho Khoa/Trường.

Phản hồi cho ứng viên:

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

Chúc Khoa/Trường tuyển dụng được giảng viên giỏi và tâm huyết!

Contact seller Share

Comments