Check with seller Hồ Chí Minh => Tuyển giảng viên Khoa CNTT dạy về lập trình LightGBM cho học máy

Tuyển giảng viên Khoa CNTT dạy về lập trình LightGBM cho học máy, cần có để đánh giá ứng viên. , bao gồm các khía cạnh cần xem xét và đánh giá:

I. Yêu cầu chung:

Học vấn:

Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành CNTT, Toán học, Khoa học Dữ liệu hoặc các ngành liên quan. Ưu tiên ứng viên có bằng Thạc sĩ/Tiến sĩ.

Kinh nghiệm:

Có kinh nghiệm thực tế trong việc phát triển và triển khai các mô hình học máy sử dụng LightGBM.
Có kinh nghiệm giảng dạy, training hoặc hướng dẫn về học máy và LightGBM là một lợi thế.
Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn (Big Data) và các công cụ liên quan (Spark, Hadoop...) là một lợi thế.

Kỹ năng:

Kỹ năng chuyên môn:

Nắm vững kiến thức về các thuật toán học máy, đặc biệt là Gradient Boosting.
Hiểu sâu về LightGBM: cấu trúc cây, các tham số, cách tối ưu hiệu năng.
Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện liên quan (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn).
Có khả năng viết code rõ ràng, dễ đọc và có tính tái sử dụng.
Có kinh nghiệm làm việc với các framework học máy khác (XGBoost, CatBoost) là một lợi thế.

Kỹ năng mềm:

Khả năng truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu.
Khả năng tương tác, giải đáp thắc mắc của học viên.
Khả năng làm việc nhóm.
Kỹ năng thuyết trình tốt.
Kiên nhẫn, nhiệt tình và có trách nhiệm.

Yêu cầu khác:

Có khả năng cập nhật kiến thức mới về học máy và LightGBM.
Có khả năng nghiên cứu và phát triển các bài giảng, bài tập thực hành phù hợp với trình độ của học viên.
Có khả năng sử dụng các công cụ hỗ trợ giảng dạy trực tuyến (LMS, Zoom...).

II. Nội dung đánh giá ứng viên:

1. Vòng 1: Sơ tuyển hồ sơ:

Xem xét bằng cấp, kinh nghiệm làm việc và các chứng chỉ liên quan.
Đánh giá kinh nghiệm thực tế trong việc sử dụng LightGBM.
Đánh giá các dự án đã tham gia và vai trò trong các dự án đó.

2. Vòng 2: Kiểm tra kiến thức chuyên môn:

Bài kiểm tra viết:

Các câu hỏi trắc nghiệm và tự luận về các thuật toán học máy, Gradient Boosting và LightGBM.
Các câu hỏi về các tham số của LightGBM và cách tối ưu chúng.
Các câu hỏi về các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu và đánh giá mô hình.

Bài kiểm tra thực hành:

Ứng viên được yêu cầu xây dựng một mô hình LightGBM để giải quyết một bài toán cụ thể (ví dụ: phân loại, hồi quy).
Đánh giá khả năng tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn tham số, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu năng.
Đánh giá khả năng viết code rõ ràng, dễ đọc và có tính tái sử dụng.
Yêu cầu ứng viên giải thích code và kết quả.

3. Vòng 3: Phỏng vấn:

Phỏng vấn chuyên môn:

Hỏi sâu về các kiến thức chuyên môn đã kiểm tra ở vòng 2.
Đặt các câu hỏi tình huống để đánh giá khả năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện.
Hỏi về kinh nghiệm làm việc với LightGBM và các framework học máy khác.
Thảo luận về các bài toán học máy thực tế và cách sử dụng LightGBM để giải quyết chúng.

Phỏng vấn sư phạm:

Yêu cầu ứng viên trình bày một chủ đề cụ thể về LightGBM trong vòng 15-20 phút.
Đánh giá khả năng truyền đạt kiến thức, sử dụng ngôn ngữ, tương tác với người nghe và giải đáp thắc mắc.
Hỏi về phương pháp giảng dạy và cách tiếp cận học viên.
Hỏi về kinh nghiệm giảng dạy hoặc training (nếu có).
Đánh giá khả năng tạo động lực học tập cho học viên.

III. Tiêu chí đánh giá chi tiết:

| Tiêu chí | Mức độ | Mô tả |
| :---------------------------- | :-------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|

Kiến thức chuyên môn

| | |
| Hiểu biết về thuật toán | Rất tốt | Nắm vững lý thuyết và ứng dụng của các thuật toán học máy, đặc biệt là Gradient Boosting và LightGBM. |
| | Tốt | Hiểu rõ lý thuyết và có thể áp dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là Gradient Boosting và LightGBM. |
| | Khá | Hiểu cơ bản lý thuyết và có thể áp dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là Gradient Boosting và LightGBM, nhưng còn cần cải thiện. |
| | Yếu | Chưa nắm vững lý thuyết và khó khăn trong việc áp dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là Gradient Boosting và LightGBM. |
| Hiểu biết về LightGBM | Rất tốt | Hiểu sâu về cấu trúc cây, các tham số và cách tối ưu hiệu năng của LightGBM. |
| | Tốt | Hiểu rõ về cấu trúc cây, các tham số và cách tối ưu hiệu năng của LightGBM. |
| | Khá | Hiểu cơ bản về cấu trúc cây, các tham số và cách tối ưu hiệu năng của LightGBM, nhưng còn cần cải thiện. |
| | Yếu | Chưa hiểu rõ về cấu trúc cây, các tham số và cách tối ưu hiệu năng của LightGBM. |
| Kỹ năng lập trình Python | Rất tốt | Thành thạo ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện liên quan (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn). |
| | Tốt | Sử dụng tốt ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện liên quan (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn). |
| | Khá | Sử dụng được ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện liên quan (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn), nhưng còn cần cải thiện. |
| | Yếu | Khó khăn trong việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện liên quan (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn). |
|

Kỹ năng sư phạm

| | |
| Khả năng truyền đạt kiến thức | Rất tốt | Truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu, logic và hấp dẫn. |
| | Tốt | Truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu và logic. |
| | Khá | Truyền đạt kiến thức tương đối rõ ràng, nhưng cần cải thiện về tính logic và sự hấp dẫn. |
| | Yếu | Khó khăn trong việc truyền đạt kiến thức rõ ràng và dễ hiểu. |
| Khả năng tương tác | Rất tốt | Tương tác tốt với học viên, tạo không khí học tập sôi nổi và khuyến khích học viên đặt câu hỏi. |
| | Tốt | Tương tác tốt với học viên và giải đáp thắc mắc của học viên. |
| | Khá | Tương tác tương đối tốt với học viên, nhưng cần cải thiện khả năng tạo không khí học tập sôi nổi. |
| | Yếu | Khó khăn trong việc tương tác với học viên. |
| Khả năng quản lý lớp học | Rất tốt | Quản lý lớp học hiệu quả, đảm bảo trật tự và kỷ luật trong lớp. |
| | Tốt | Quản lý lớp học tốt, đảm bảo trật tự trong lớp. |
| | Khá | Quản lý lớp học tương đối tốt, nhưng cần cải thiện khả năng duy trì trật tự trong lớp. |
| | Yếu | Khó khăn trong việc quản lý lớp học. |
|

Kinh nghiệm thực tế

| | |
| Kinh nghiệm làm việc | Nhiều | Có nhiều kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực học máy và sử dụng LightGBM. |
| | Tương đối | Có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực học máy và sử dụng LightGBM. |
| | Ít | Có ít kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực học máy và sử dụng LightGBM. |
| | Không | Không có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực học máy và sử dụng LightGBM. |
| Dự án đã tham gia | Nhiều | Đã tham gia nhiều dự án sử dụng LightGBM. |
| | Tương đối | Đã tham gia một vài dự án sử dụng LightGBM. |
| | Ít | Chỉ tham gia một vài dự án nhỏ sử dụng LightGBM. |
| | Không | Chưa tham gia dự án nào sử dụng LightGBM. |

IV. Bài tập thực hành gợi ý:

một số gợi ý cho bài tập thực hành để đánh giá ứng viên:

Bài 1: Dự đoán giá nhà:

Sử dụng bộ dữ liệu giá nhà (ví dụ: Boston Housing Dataset hoặc một bộ dữ liệu tương tự) để xây dựng mô hình LightGBM dự đoán giá nhà.

Bài 2: Phân loại khách hàng tiềm năng:

Sử dụng bộ dữ liệu về khách hàng (ví dụ: Credit Card Fraud Detection hoặc một bộ dữ liệu tương tự) để xây dựng mô hình LightGBM phân loại khách hàng tiềm năng.

Bài 3: Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm:

Sử dụng bộ dữ liệu về lịch sử mua hàng để xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm sử dụng LightGBM.

Bài 4: Tối ưu hiệu năng LightGBM:

Cho một bộ dữ liệu và một mô hình LightGBM chưa được tối ưu, yêu cầu ứng viên tìm cách tối ưu hiệu năng của mô hình (ví dụ: cải thiện độ chính xác, giảm thời gian huấn luyện).

V. Lưu ý:

Các tiêu chí đánh giá và bài tập thực hành có thể được điều chỉnh cho phù hợp với yêu cầu cụ thể của vị trí tuyển dụng và trình độ của ứng viên.
Cần có sự tham gia của nhiều người trong quá trình đánh giá để đảm bảo tính khách quan và công bằng.
Nên chú trọng đánh giá kỹ năng thực tế và khả năng truyền đạt kiến thức của ứng viên, vì đây là những yếu tố quan trọng để trở thành một giảng viên giỏi.
Sử dụng thang điểm rõ ràng cho từng tiêu chí để dễ dàng so sánh và đánh giá các ứng viên.

Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn tuyển được giảng viên Khoa CNTT giỏi về lập trình LightGBM cho học máy! Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments