Check with seller [TPHCM] Cần tuyển gấp Cần tuyển [GẤP] Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Senior (Senior Data Analyst) lương 8 đến 10 triệu + thưởng

mô tả công việc chi tiết cho vị trí Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Senior, bao gồm cả các yếu tố bạn đã đề cập:

[GẤP] TUYỂN DỤNG: CHUYÊN VIÊN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SENIOR (SENIOR DATA ANALYST)

Về Chúng Tôi:

[Giới thiệu ngắn gọn về công ty bạn - ví dụ: lĩnh vực hoạt động, quy mô, văn hóa công ty, điểm nổi bật...]

Mô Tả Công Việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Senior tài năng và giàu kinh nghiệm để gia nhập đội ngũ của chúng tôi. Bạn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị, hỗ trợ các quyết định kinh doanh quan trọng.

Thu thập và Xử lý Dữ liệu:

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: cơ sở dữ liệu, file Excel, API, web scraping).
Làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
Xây dựng và duy trì các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) hiệu quả.

Phân tích và Diễn giải Dữ liệu:

Sử dụng các kỹ thuật thống kê và khai phá dữ liệu để phân tích dữ liệu lớn.
Xây dựng các mô hình phân tích dự báo và mô hình hóa dữ liệu.
Xác định xu hướng, mô hình và thông tin chi tiết quan trọng từ dữ liệu.
Phân tích A/B testing để đánh giá hiệu quả các chiến dịch marketing.

Báo cáo và Trực quan hóa Dữ liệu:

Tạo báo cáo và bảng điều khiển (dashboard) trực quan, dễ hiểu để trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan.
Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Power BI) để tạo biểu đồ, đồ thị và các hình thức trực quan khác.
Trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và thuyết phục cho các đối tượng khác nhau.

Hỗ trợ Quyết định Kinh doanh:

Cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất dựa trên dữ liệu để hỗ trợ các quyết định kinh doanh chiến lược.
Phối hợp với các bộ phận khác (ví dụ: marketing, kinh doanh, sản phẩm) để hiểu nhu cầu của họ và cung cấp các giải pháp phân tích phù hợp.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả của các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Nghiên cứu và Phát triển:

Nghiên cứu và thử nghiệm các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mới.
Đóng góp vào việc xây dựng và cải tiến quy trình phân tích dữ liệu của công ty.
Cập nhật kiến thức về các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Yêu Cầu Ứng Viên:

Kinh nghiệm:

Tối thiểu 1 năm kinh nghiệm ở vị trí Chuyên viên Phân tích Dữ liệu hoặc các vị trí tương đương.

Kiến thức và Kỹ năng:

Có kiến thức vững chắc về thống kê, toán học và khai phá dữ liệu.
Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu (ví dụ: SQL, Python, R, Excel).
Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Power BI).
Có khả năng làm việc với dữ liệu lớn và các công nghệ liên quan (ví dụ: Hadoop, Spark).
Có kỹ năng giao tiếp và trình bày tốt.
Có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả.

Bằng cấp:

Tốt nghiệp đại học trở lên chuyên ngành thống kê, toán học, khoa học máy tính, kinh tế hoặc các chuyên ngành liên quan.

Ưu tiên:

Ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực [lĩnh vực kinh doanh của công ty bạn].
Ứng viên có chứng chỉ liên quan đến phân tích dữ liệu.

Quyền Lợi Được Hưởng:

Mức lương:

8.000.000 - 10.000.000 VNĐ (tùy theo năng lực và kinh nghiệm).

Thưởng:

Thưởng theo hiệu quả công việc, thưởng dự án, thưởng cuối năm.
Được hưởng đầy đủ các chế độ BHXH, BHYT, BHTN theo quy định của pháp luật.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Cơ hội phát triển bản thân và thăng tiến trong công việc.
Được tham gia các khóa đào tạo nâng cao kỹ năng chuyên môn.
Các phúc lợi khác: [Liệt kê các phúc lợi khác của công ty bạn, ví dụ: ăn trưa, du lịch, team building, bảo hiểm sức khỏe...]

Cách Thức Ứng Tuyển:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc đến địa chỉ email: [địa chỉ email của bạn]

Hạn Nộp Hồ Sơ:

[Ngày hết hạn nộp hồ sơ]

Chúng tôi rất mong nhận được hồ sơ của bạn!

Lưu ý:

Hãy điều chỉnh các thông tin trong dấu ngoặc vuông ([...]) để phù hợp với công ty của bạn.
Bạn có thể thêm hoặc bớt các yêu cầu và quyền lợi tùy theo nhu cầu thực tế.
Sử dụng ngôn ngữ hấp dẫn và thu hút để thu hút ứng viên tiềm năng.

Contact seller Share

Comments