Check with seller [TPHCM] Cần tuyển gấp Kỹ sư Học máy (Machine Learning Engineer)

nháp mô tả công việc cho vị trí Kỹ sư Học máy, tập trung vào kinh nghiệm trên 1 năm và các quyền lợi hấp dẫn:

[Tên Công ty] Tuyển dụng: Kỹ sư Học máy (Machine Learning Engineer)

Về [Tên Công ty]

[Giới thiệu ngắn gọn, hấp dẫn về công ty, ví dụ: công ty công nghệ hàng đầu, startup tiềm năng, môi trường làm việc năng động, tập trung vào AI/Machine Learning,...]

Mô tả công việc

Chúng tôi đang tìm kiếm một Kỹ sư Học máy tài năng và giàu kinh nghiệm để tham gia vào đội ngũ kỹ thuật của chúng tôi. Bạn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển, triển khai và duy trì các mô hình học máy hiệu quả, có khả năng giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp và mang lại giá trị thực tế.

Trách nhiệm chính:

Nghiên cứu, phát triển và triển khai các mô hình học máy (Machine Learning) và thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI).
Xây dựng và duy trì quy trình huấn luyện, đánh giá và theo dõi hiệu suất của các mô hình.
Tham gia vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn để cải thiện chất lượng mô hình.
Làm việc chặt chẽ với các kỹ sư phần mềm, kỹ sư dữ liệu và các bộ phận liên quan để tích hợp các mô hình học máy vào các sản phẩm và dịch vụ của công ty.
Thực hiện các thử nghiệm A/B và phân tích kết quả để tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
Nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật mới nhất trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo.
Đóng góp vào việc xây dựng và duy trì hạ tầng học máy (MLOps).
Viết tài liệu kỹ thuật và hướng dẫn sử dụng cho các mô hình và quy trình.

Yêu cầu ứng viên

Tối thiểu 1 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực học máy hoặc các vị trí tương đương.
Bằng cử nhân/thạc sĩ về Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê hoặc các lĩnh vực liên quan.
Có kiến thức vững chắc về các thuật toán học máy (ví dụ: hồi quy, phân loại, clustering, deep learning).
Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình (Python, R, Java, Scala,...), ưu tiên Python.
Có kinh nghiệm sử dụng các thư viện và framework học máy phổ biến (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost).
Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ và nền tảng dữ liệu lớn (ví dụ: Hadoop, Spark, SQL, NoSQL).
Có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả.
Có khả năng giải quyết vấn đề, tư duy logic và phân tích tốt.
Có khả năng giao tiếp tốt bằng tiếng Anh (nếu công ty có yếu tố quốc tế).

Điểm cộng:

Kinh nghiệm triển khai mô hình học máy trên môi trường production (ví dụ: AWS, GCP, Azure).
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ MLOps (ví dụ: MLflow, Kubeflow).
Có kiến thức về các phương pháp đánh giá mô hình và chọn mô hình phù hợp.
Có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực [tên lĩnh vực kinh doanh của công ty].
Có các chứng chỉ liên quan đến học máy hoặc trí tuệ nhân tạo.

Quyền lợi được hưởng

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Thưởng hiệu suất hấp dẫn.
Cơ hội phát triển nghề nghiệp và nâng cao kỹ năng chuyên môn.
Được làm việc trong môi trường năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Được tiếp cận với các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo.
Các chế độ bảo hiểm (bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp) theo quy định của pháp luật.
[Các phúc lợi khác, ví dụ: ăn trưa miễn phí, hỗ trợ đi lại, khám sức khỏe định kỳ, team building,...]
[Nếu là startup: Cơ hội nhận cổ phần (ESOP)]

Cách thức ứng tuyển

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc đến [địa chỉ email] hoặc ứng tuyển trực tiếp qua [link ứng tuyển].

Lưu ý quan trọng:

Điều chỉnh cho phù hợp:

Hãy điều chỉnh bản nháp này để phù hợp với đặc thù của công ty và vị trí bạn đang tuyển dụng.

Mô tả chi tiết:

Càng mô tả chi tiết các yêu cầu kỹ năng và kinh nghiệm, bạn càng dễ dàng thu hút được ứng viên phù hợp.

Nhấn mạnh văn hóa công ty:

Hãy cho ứng viên thấy văn hóa công ty của bạn là gì và tại sao họ nên làm việc ở đó.

Mức lương:

Nếu có thể, hãy đưa ra một khoảng lương dự kiến để thu hút ứng viên.

Contact seller Share

Comments