Check with seller Hà Nội => Nhân lực IT Cần Tuyển Gấp - Khoa học Dữ liệu, Phân tích & Kỹ thuật Dữ liệu (Data Science, Analytics & Engineering) - Hai Bà Trưng

Xin chào quý vị và các bạn bản mô tả công việc chi tiết cho vị trí Nhân lực IT mảng Khoa học Dữ liệu, Phân tích & Kỹ thuật Dữ liệu, tập trung vào kinh nghiệm trên 1 năm và địa điểm làm việc tại Hai Bà Trưng:

Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT TUYỂN DỤNG GẤP: CHUYÊN VIÊN/KỸ SƯ DỮ LIỆU (Data Science/Analytics/Engineering) – HAI BÀ TRƯNG

Về Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT:

[Giới thiệu ngắn gọn về công ty, lĩnh vực hoạt động, văn hóa công ty, và những thành tựu nổi bật. Chúng tôi là một công ty công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực Fintech, tiên phong trong việc ứng dụng AI và Machine Learning để mang đến các giải pháp tài chính thông minh cho người dùng. Với môi trường làm việc năng động, sáng tạo và đội ngũ nhân viên trẻ, nhiệt huyết, chúng tôi luôn tạo điều kiện để mỗi cá nhân phát triển tối đa tiềm năng của mình.]

Mô Tả Công Việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm những ứng viên tài năng và đam mê trong lĩnh vực dữ liệu để gia nhập đội ngũ của chúng tôi tại văn phòng Hai Bà Trưng. Bạn sẽ có cơ hội làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, được tiếp cận với những công nghệ mới nhất và đóng góp vào những dự án dữ liệu có tác động lớn. Tùy thuộc vào vị trí cụ thể (Data Scientist, Data Analyst, hoặc Data Engineer), bạn sẽ chịu trách nhiệm cho các công việc sau:

Data Scientist:

Xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning để giải quyết các bài toán kinh doanh cụ thể (ví dụ: dự đoán, phân loại, tối ưu hóa).
Nghiên cứu và áp dụng các thuật toán, kỹ thuật mới trong lĩnh vực AI và Machine Learning.
Phân tích dữ liệu, đưa ra các insights giá trị và đề xuất các giải pháp dựa trên dữ liệu.
Phối hợp với các bộ phận khác để triển khai và đánh giá hiệu quả của các mô hình.

Data Analyst:

Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Xây dựng các báo cáo, dashboard trực quan để theo dõi hiệu quả hoạt động kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định.
Phân tích xu hướng, tìm kiếm insights và đề xuất các giải pháp cải thiện dựa trên dữ liệu.
Phối hợp với các bộ phận khác để xác định nhu cầu phân tích dữ liệu và cung cấp các báo cáo, phân tích phù hợp.

Data Engineer:

Xây dựng và duy trì các hệ thống lưu trữ, xử lý và truyền tải dữ liệu (Data Warehouse, Data Lake).
Phát triển các pipeline dữ liệu (ETL) để thu thập, chuyển đổi và tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Đảm bảo chất lượng dữ liệu, tính bảo mật và khả năng mở rộng của hệ thống dữ liệu.
Phối hợp với các bộ phận khác để triển khai và vận hành các hệ thống dữ liệu.

Yêu Cầu Ứng Viên:

Kinh nghiệm:

Tối thiểu 1 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu hoặc Kỹ thuật Dữ liệu (hoặc các vị trí tương đương).

Kiến thức chuyên môn:

Nắm vững kiến thức về các thuật toán Machine Learning, kỹ thuật phân tích dữ liệu, hoặc các công nghệ xử lý dữ liệu lớn (tùy thuộc vào vị trí ứng tuyển).
Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ và thư viện phổ biến như Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), SQL, R, Tableau, Power BI, Spark, Hadoop, v.v.
Hiểu biết về các phương pháp thống kê, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Kỹ năng mềm:

Khả năng tư duy logic, phân tích vấn đề và giải quyết vấn đề.
Khả năng giao tiếp tốt, làm việc nhóm hiệu quả.
Khả năng tự học hỏi, cập nhật kiến thức mới.
(Ưu tiên) Có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn và các công nghệ đám mây (AWS, Azure, GCP).
(Ưu tiên) Có kinh nghiệm trong các lĩnh vực liên quan (ví dụ: Fintech, E-commerce, Marketing).

Bằng cấp:

Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê, hoặc các ngành liên quan.

Quyền Lợi Được Hưởng:

Mức lương:

Cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm (Up to $Lương thoả thuận theo kinh nghiệm năng xuất làm việc gross).

Thưởng:

Thưởng theo hiệu suất công việc (KPI).
Thưởng dự án.
Thưởng lễ, Tết.
Thưởng thâm niên.

Phúc lợi:

Bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp theo quy định của Nhà nước.
Bảo hiểm sức khỏe (tùy theo cấp bậc).
Khám sức khỏe định kỳ.
Gói hỗ trợ ăn trưa, đi lại.
Phụ cấp công tác (nếu có).

Đào tạo và phát triển:

Cơ hội được đào tạo chuyên sâu về các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực dữ liệu.
Tham gia các hội thảo, khóa học chuyên ngành.
Cơ hội thăng tiến trong công việc.

Môi trường làm việc:

Môi trường làm việc trẻ trung, năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Đồng nghiệp thân thiện, nhiệt tình, luôn sẵn sàng hỗ trợ.
Văn phòng làm việc hiện đại, tiện nghi tại khu vực Hai Bà Trưng.
Các hoạt động team-building, sự kiện văn hóa thường xuyên.

Ngày phép:

12 ngày phép/năm và các ngày nghỉ lễ theo quy định.

Địa Điểm Làm Việc:

[Địa chỉ cụ thể tại Hai Bà Trưng, Hà Nội]

Cách Thức Ứng Tuyển:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và Cover Letter (nếu có) về địa chỉ email: [Địa chỉ email]

Tiêu đề email ghi rõ:

[Ứng Tuyển] [Vị trí ứng tuyển] – [Họ và tên]

[Ứng Tuyển] Data Scientist – Nguyễn Văn A

Hạn Chót Ứng Tuyển:

[Ngày/Tháng/Năm]

Chúng tôi rất mong nhận được hồ sơ của bạn!

Lưu ý:

Hãy điều chỉnh các thông tin trong dấu ngoặc vuông ([...]) sao cho phù hợp với công ty của bạn.
Mô tả công việc nên chi tiết và cụ thể để thu hút đúng đối tượng ứng viên.
Nêu rõ các quyền lợi và phúc lợi hấp dẫn để tăng tính cạnh tranh của vị trí.
Sử dụng ngôn ngữ chuyên nghiệp, rõ ràng và dễ hiểu.
Kiểm tra kỹ lỗi chính tả và ngữ pháp trước khi đăng tải.

Contact seller Share

Comments