Check with seller Nhân lực IT Cần Tuyển Gấp- Kỹ sư Phân tích Dữ liệu / Data Analytics Engineer- Tân Thuận Quận 7

Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM Để giúp bạn tìm được ứng viên Kỹ sư Phân tích Dữ liệu (Data Analytics Engineer) nhanh chóng và hiệu quả tại khu vực Tân Thuận, Quận 7, một Thông tin chi tiết:

1.

Mô tả công việc hấp dẫn và chi tiết

2.

Xây dựng bộ từ khóa tìm kiếm tối ưu

3.

Gợi ý các nền tảng đăng tin tuyển dụng hiệu quả

4.

Các tag (thẻ) phù hợp để tăng khả năng hiển thị

1. Mô tả công việc (Job Description) chi tiết và hấp dẫn:

Đây là phần quan trọng nhất để thu hút đúng ứng viên tiềm năng. Hãy làm cho JD của bạn nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh.

Tiêu đề:

Kỹ sư Phân tích Dữ liệu (Data Analytics Engineer) - Cơ hội phát triển vượt bậc tại [Tên Công ty] - Quận 7

Giới thiệu về công ty (khoảng 3-4 dòng):

Nêu ngắn gọn về lĩnh vực hoạt động, quy mô, văn hóa công ty và những thành tựu nổi bật.
Nhấn mạnh những điểm khác biệt và hấp dẫn của công ty bạn (ví dụ: môi trường làm việc năng động, cơ hội học hỏi và phát triển, phúc lợi tốt, v.v.).

Mô tả công việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một

Kỹ sư Phân tích Dữ liệu

tài năng và nhiệt huyết để tham gia vào đội ngũ Data Analytics của chúng tôi. Bạn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết (insights) giá trị, hỗ trợ các quyết định kinh doanh quan trọng.

Trách nhiệm chính:

Thu thập và xử lý dữ liệu:

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: cơ sở dữ liệu, API, file logs...).
Làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu (data cleansing, transformation, and standardization) để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
Xây dựng và duy trì các quy trình ETL (Extract, Transform, Load) hiệu quả.

Phân tích dữ liệu:

Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu (ví dụ: thống kê mô tả, phân tích hồi quy, phân cụm, khai phá dữ liệu...) để khám phá các xu hướng, mô hình và insight giá trị.
Xây dựng các mô hình dự đoán (predictive models) để hỗ trợ dự báo và ra quyết định.
Phối hợp với các bộ phận khác để xác định các vấn đề kinh doanh và đề xuất các giải pháp dựa trên dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu:

Thiết kế và xây dựng các báo cáo, dashboard trực quan (interactive dashboards) sử dụng các công cụ BI (ví dụ: Tableau, Power BI) để trình bày kết quả phân tích một cách dễ hiểu và trực quan.
Truyền đạt các insight dữ liệu một cách hiệu quả cho các bên liên quan (stakeholders) thông qua các bài thuyết trình và báo cáo.

Quản lý dữ liệu:

Tham gia vào việc xây dựng và duy trì cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu (data warehouse).
Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu (data privacy) và chất lượng dữ liệu (data quality).

Nghiên cứu và phát triển:

Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ và phương pháp phân tích dữ liệu mới nhất.
Đề xuất các cải tiến cho quy trình phân tích dữ liệu.

Yêu cầu:

Bằng cấp:

Tốt nghiệp Đại học/Cao đẳng chuyên ngành Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê, Kinh tế hoặc các ngành liên quan.

Kinh nghiệm:

Ít nhất [X] năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (data analytics) hoặc khoa học dữ liệu (data science).
Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ và ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu như Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), R, SQL.
Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ BI như Tableau, Power BI.
Có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu (ví dụ: MySQL, PostgreSQL) và kho dữ liệu (ví dụ: Snowflake, BigQuery).

Kỹ năng:

Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề tốt.
Kỹ năng giao tiếp và trình bày tốt.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm hiệu quả.
Tiếng Anh giao tiếp tốt (nếu có).

Ưu tiên:

Ứng viên có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực [liên quan đến ngành của công ty].
Ứng viên có chứng chỉ liên quan đến phân tích dữ liệu (ví dụ: Google Data Analytics Professional Certificate).

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, tương xứng với năng lực và kinh nghiệm.
Thưởng hiệu suất hấp dẫn.
Cơ hội học hỏi và phát triển bản thân trong môi trường làm việc năng động và chuyên nghiệp.
Tham gia các khóa đào tạo chuyên môn.
Các chế độ phúc lợi đầy đủ theo quy định của pháp luật (BHXH, BHYT, BHTN...).
Khám sức khỏe định kỳ.
Teambuilding, du lịch hàng năm.
[Liệt kê thêm các phúc lợi khác của công ty bạn].

Địa điểm làm việc:

[Địa chỉ cụ thể tại Tân Thuận, Quận 7]

Cách thức ứng tuyển:

Gửi CV và Cover Letter về địa chỉ email: [Địa chỉ email của bạn]
Tiêu đề email ghi rõ: Ứng tuyển Kỹ sư Phân tích Dữ liệu - [Tên của bạn]

Lưu ý:

Hãy sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, mạch lạc và dễ hiểu.
Nhấn mạnh những điểm khác biệt và hấp dẫn của công ty bạn.
Đảm bảo JD của bạn chính xác và trung thực.
Cập nhật JD thường xuyên để đảm bảo tính phù hợp.

2. Từ khóa tìm kiếm (Keywords):

Sử dụng các từ khóa này trong JD, trên các trang tuyển dụng và trong quá trình tìm kiếm ứng viên trên #cantuyen, v.v.

Kỹ sư Phân tích Dữ liệu (Data Analytics Engineer)
Phân tích dữ liệu (Data Analytics)
Khoa học dữ liệu (Data Science)
ETL
SQL
Python
R
Tableau
Power BI
Machine Learning
Data Mining
Big Data
Data Warehouse
Tân Thuận, Quận 7
[Tên các công cụ, framework, công nghệ cụ thể mà công ty bạn sử dụng]

3. Nền tảng đăng tin tuyển dụng hiệu quả:

Các trang tuyển dụng phổ biến:

Việc làm uy tín
tuyendungvieclam
Cantuyengap
ITviec (chuyên về IT)
#cantuyen (đăng tin và tìm kiếm ứng viên)

Các group Facebook, Zalo về IT và Data Analytics:

Tìm kiếm các group liên quan đến Data Science, Data Analytics, IT Jobs Vietnam...

Website của công ty:

Đăng tin tuyển dụng trên trang Careers của website công ty.

Các trường đại học, cao đẳng có đào tạo về IT và Data Science:

Liên hệ với phòng ban phụ trách giới thiệu việc làm của các trường để đăng tin.

4. Tag (thẻ) phù hợp:

Sử dụng các tag này khi đăng tin trên các trang mạng xã hội, diễn đàn, v.v.

#DataAnalytics
#DataAnalyticsEngineer
#DataScience
#ITJobs
#TuyendungIT
#Quan7
#TanThuan
#Python
#SQL
#Tableau
#PowerBI
#BigData
#MachineLearning
#[Tên công ty của bạn]

Lời khuyên bổ sung:

Xây dựng thương hiệu tuyển dụng (Employer Branding):

Hãy làm cho công ty của bạn trở nên hấp dẫn trong mắt ứng viên bằng cách chia sẻ về văn hóa công ty, các dự án thú vị, cơ hội phát triển, v.v. trên mạng xã hội và website của công ty.

Chủ động tìm kiếm ứng viên:

Không chỉ đăng tin mà hãy chủ động tìm kiếm ứng viên tiềm năng trên #cantuyen và các nền tảng khác.

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng:

Đảm bảo quy trình tuyển dụng của bạn nhanh chóng, hiệu quả và mang lại trải nghiệm tốt cho ứng viên.

Đánh giá kỹ năng ứng viên:

Sử dụng các bài test kỹ năng (ví dụ: bài test SQL, Python) để đánh giá chính xác năng lực của ứng viên.

Phỏng vấn chuyên sâu:

Chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn chuyên sâu để đánh giá kinh nghiệm, kiến thức và kỹ năng của ứng viên.

Chúc bạn tìm được ứng viên Kỹ sư Phân tích Dữ liệu phù hợp và tài năng cho công ty của mình!

Contact seller Share

Comments