Check with seller Đà Nẵng => Cần Tuyển Gấp Kỹ sư Machine Learning Engineer (TensorFlow/PyTorch) Hải châu mới nhất

Tuyển dụng Kỹ sư Machine Learning (TensorFlow/PyTorch) tại Hải Châu là một cơ hội tốt. Để giúp bạn chuẩn bị và ứng tuyển hiệu quả, đây là :

I. Tìm kiếm các thông tin tuyển dụng:

Các trang web tuyển dụng phổ biến:

Việc làm uy tín: (https://www.vietnamworks.com/)
Cantuyengap: (https://www.topcv.vn/)
tuyendungvieclam: (https://careerbuilder.vn/)
ITviec: (https://itviec.com/)
#cantuyen: (https://www.linkedin.com/)

Các trang web của công ty:

Truy cập trực tiếp trang web của các công ty công nghệ, AI, hoặc các công ty có trụ sở/văn phòng tại Hải Châu, Đà Nẵng. Tìm kiếm mục Careers, Tuyển dụng, Job Openings,...

Các nhóm, diễn đàn trên mạng xã hội:

Tìm kiếm các nhóm Facebook, #cantuyen về AI, Machine Learning, Data Science tại Việt Nam hoặc Đà Nẵng.

II. Phân tích và Hiểu Rõ Yêu Cầu Tuyển Dụng:

Khi tìm thấy các tin tuyển dụng, hãy đọc kỹ và phân tích các yếu tố sau:

Mô tả công việc:

Các nhiệm vụ cụ thể mà bạn sẽ thực hiện: Xây dựng mô hình, huấn luyện mô hình, triển khai mô hình, nghiên cứu thuật toán mới, cải thiện hiệu suất mô hình,...
Các dự án bạn sẽ tham gia: Các dự án cụ thể mà công ty đang thực hiện.
Các công cụ và công nghệ bạn sẽ sử dụng: TensorFlow, PyTorch, Python, Cloud (AWS, GCP, Azure), Docker, Kubernetes,...

Yêu cầu kỹ năng:

Kiến thức chuyên môn: Nền tảng toán học (Linear Algebra, Calculus, Probability), kiến thức về Machine Learning (Supervised learning, Unsupervised learning, Deep Learning), Data Structures & Algorithms,...
Kinh nghiệm làm việc: Số năm kinh nghiệm, kinh nghiệm trong các dự án tương tự.
Kỹ năng lập trình: Python (bắt buộc), kinh nghiệm sử dụng các thư viện như NumPy, Pandas, Scikit-learn,...
Kỹ năng khác: Giao tiếp, làm việc nhóm, giải quyết vấn đề, tư duy logic,...

Yêu cầu về trình độ:

Bằng cấp: Đại học, Thạc sĩ chuyên ngành Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê, hoặc các ngành liên quan.
Chứng chỉ (nếu có): Các chứng chỉ về Machine Learning, Deep Learning từ Coursera, edX, Udacity,...

III. Chuẩn Bị Hồ Sơ Ứng Tuyển:

CV/Resume:

Thông tin cá nhân:

Họ tên, số điện thoại, email, địa chỉ (nếu cần).

Tóm tắt:

Một đoạn văn ngắn gọn (3-4 câu) giới thiệu về bản thân, kinh nghiệm và mục tiêu nghề nghiệp.

Kinh nghiệm làm việc:

Liệt kê các công việc đã từng làm, tập trung vào các công việc liên quan đến Machine Learning. Mô tả chi tiết các dự án bạn đã tham gia, vai trò của bạn trong dự án, các công nghệ bạn đã sử dụng và kết quả đạt được. Sử dụng các động từ mạnh để mô tả công việc (ví dụ: Developed, Implemented, Trained, Optimized,...).

Kỹ năng:

Liệt kê các kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm. Chia thành các nhóm:

Ngôn ngữ lập trình:

Python (chắc chắn phải có), C++, Java,...

Framework/Library:

TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, NumPy, Pandas,...

Công cụ:

Git, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Azure,...

Kỹ năng khác:

Data Visualization, Data Wrangling, Feature Engineering, Model Evaluation,...

Học vấn:

Liệt kê bằng cấp, trường học, thời gian học.

Chứng chỉ (nếu có).

Dự án cá nhân/Open Source:

Nếu bạn có các dự án cá nhân trên GitHub hoặc đóng góp vào các dự án open source, hãy đưa vào CV. Điều này cho thấy bạn có đam mê và khả năng tự học hỏi.

Thư xin việc (Cover Letter):

Nêu rõ vị trí bạn ứng tuyển.
Giới thiệu ngắn gọn về bản thân và lý do bạn quan tâm đến vị trí này.
Nhấn mạnh các kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp nhất với yêu cầu của công việc.
Thể hiện sự hiểu biết về công ty và sản phẩm/dịch vụ của công ty.
Thể hiện sự nhiệt tình và mong muốn được đóng góp cho công ty.
Kết thúc bằng lời cảm ơn và mong muốn được phỏng vấn.

IV. Chuẩn Bị Cho Phỏng Vấn:

Nghiên cứu về công ty:

Tìm hiểu về lịch sử, sản phẩm/dịch vụ, văn hóa công ty, các dự án hiện tại,...

Ôn lại kiến thức:

Kiến thức cơ bản về Machine Learning:

Các thuật toán Machine Learning (Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM, Naive Bayes,...), các khái niệm như bias-variance tradeoff, overfitting, underfitting, regularization,...

Deep Learning:

Mạng nơ-ron (ANN, CNN, RNN, LSTM, Transformer,...), các hàm kích hoạt, các kỹ thuật tối ưu hóa (Gradient Descent, Adam,...), các phương pháp regularization (Dropout, Batch Normalization,...).

TensorFlow/PyTorch:

Cú pháp, cách sử dụng, cách xây dựng và huấn luyện mô hình,...

Toán học:

Linear Algebra (Vectors, Matrices, Matrix operations), Calculus (Derivatives, Gradients), Probability (Distributions, Bayes Theorem).

Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi phỏng vấn thường gặp:

Giới thiệu về bản thân.
Tại sao bạn muốn làm việc cho công ty này?
Bạn có kinh nghiệm gì trong lĩnh vực Machine Learning?
Bạn đã sử dụng TensorFlow/PyTorch như thế nào?
Bạn đã giải quyết những vấn đề gì trong các dự án Machine Learning trước đây?
Bạn có những điểm mạnh và điểm yếu nào?
Bạn mong muốn mức lương bao nhiêu?
Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi?

Luyện tập phỏng vấn:

Thực hành trả lời các câu hỏi phỏng vấn với bạn bè hoặc người thân.

Chuẩn bị câu hỏi để hỏi nhà tuyển dụng:

Điều này thể hiện sự quan tâm của bạn đến công việc và công ty.

V. Các Câu Hỏi Phỏng Vấn Kỹ Thuật Thường Gặp (Ví dụ):

Về kiến thức Machine Learning:

Explain the difference between supervised and unsupervised learning.
What is the bias-variance tradeoff?
What are some common regularization techniques?
How do you evaluate the performance of a classification model? (e.g., precision, recall, F1-score, AUC)
Explain the difference between L1 and L2 regularization.

Về Deep Learning:

What is a neural network?
Explain the backpropagation algorithm.
What are some common activation functions? (e.g., ReLU, sigmoid, tanh)
What are some different types of neural networks? (e.g., CNN, RNN, LSTM)
What is the vanishing gradient problem?

Về TensorFlow/PyTorch:

Describe the difference between TensorFlow and PyTorch.
How do you define a model in TensorFlow/PyTorch?
How do you train a model in TensorFlow/PyTorch?
How do you load and preprocess data in TensorFlow/PyTorch?
What are tensors?

Về Lập trình:

Write a Python function to calculate the factorial of a number.
Implement a linear regression model from scratch using NumPy.
Explain the time complexity of different sorting algorithms.

Về Xử lý Dữ liệu:

How do you handle missing data?
What are some common techniques for feature engineering?
How do you perform data normalization?

Về triển khai (Deployment):

How do you deploy a machine learning model?
What is Docker? How is it useful for deploying machine learning models?
What is Kubernetes?

VI. Mẹo để tăng cơ hội thành công:

Xây dựng portfolio:

Tạo một portfolio các dự án Machine Learning mà bạn đã thực hiện và chia sẻ trên GitHub hoặc trang web cá nhân.

Tham gia các cuộc thi:

Tham gia các cuộc thi về Machine Learning trên Kaggle hoặc các nền tảng khác để nâng cao kỹ năng và kinh nghiệm.

Học hỏi liên tục:

Machine Learning là một lĩnh vực phát triển rất nhanh chóng, vì vậy hãy luôn học hỏi và cập nhật kiến thức mới.

Mạng lưới:

Tham gia các sự kiện, hội thảo về Machine Learning để mở rộng mạng lưới quan hệ và tìm kiếm cơ hội việc làm.

Chuẩn bị kỹ lưỡng cho phỏng vấn:

Hãy luyện tập phỏng vấn thật kỹ để tự tin trả lời các câu hỏi và thể hiện được năng lực của mình.

Thể hiện đam mê:

Thể hiện sự đam mê của bạn với Machine Learning trong quá trình ứng tuyển và phỏng vấn.

Lưu ý:

Các yêu cầu và kỹ năng cần thiết có thể khác nhau tùy thuộc vào từng công ty và vị trí cụ thể.
Hãy điều chỉnh CV và thư xin việc cho phù hợp với từng vị trí ứng tuyển.
Hãy luôn tự tin và thể hiện bản thân một cách tốt nhất.

Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments