Tuyển dụng Check with seller Đà Nẵng => Cần Tuyển Gấp Nhà khoa học Dữ liệu / Data Scientist Hòa Hiệp Nam, Đà Nẵng

Tuyển dụng Nhà khoa học Dữ liệu (Data Scientist) tại Hòa Hiệp Nam, Đà Nẵng là một cơ hội tốt. Để thu hút ứng viên tiềm năng, bạn cần một bản mô tả công việc chi tiết và hấp dẫn. giúp bạn tạo một bản mô tả công việc chất lượng:

I. Tiêu đề công việc:

Nhà khoa học Dữ liệu (Data Scientist)

- Đảm bảo tiêu đề rõ ràng và dễ hiểu.

Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT đang tìm kiếm Nhà khoa học Dữ liệu tài năng tại Đà Nẵng!

- Thêm tên công ty để tăng độ nhận diện và sự tin cậy.

II. Giới thiệu về Công ty:

Giới thiệu ngắn gọn:

Về công ty (lĩnh vực hoạt động, quy mô, văn hóa công ty).
Về tầm nhìn và sứ mệnh của công ty.
Tại sao công ty là một nơi làm việc lý tưởng (ví dụ: cơ hội phát triển, môi trường làm việc năng động, phúc lợi tốt).

Ví dụ:

Công ty ABC là một công ty công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực [lĩnh vực]. Chúng tôi cung cấp các giải pháp sáng tạo cho khách hàng trên toàn quốc. Tại ABC, chúng tôi tin vào việc trao quyền cho nhân viên để phát triển và tạo ra sự khác biệt.
Với văn hóa làm việc cởi mở và khuyến khích sáng tạo, chúng tôi tạo điều kiện cho các nhà khoa học dữ liệu phát huy tối đa tiềm năng của mình. Hãy gia nhập đội ngũ của chúng tôi để cùng nhau xây dựng những sản phẩm đột phá!

III. Mô tả Công việc (Job Description):

Mục tiêu của vị trí:

Tóm tắt mục tiêu chính của vai trò Nhà khoa học Dữ liệu trong công ty.
Ví dụ: Vị trí này chịu trách nhiệm khai thác và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết giúp cải thiện hiệu quả kinh doanh, phát triển sản phẩm và đưa ra các quyết định chiến lược.

Trách nhiệm chính (Responsibilities):

Liệt kê chi tiết các công việc mà ứng viên sẽ thực hiện hàng ngày/tuần/tháng.

Thu thập và Xử lý Dữ liệu:

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

Phân tích Dữ liệu và Mô hình hóa:

Áp dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
Xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán (ví dụ: hồi quy, phân loại, phân cụm).
Thực hiện phân tích A/B testing và các thử nghiệm khác để đánh giá hiệu quả của các giải pháp.

Trực quan hóa và Báo cáo:

Tạo các báo cáo và trực quan hóa dữ liệu 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 ra các bảng điều khiển tương tác.

Nghiên cứu và Phát triển:

Cập nhật các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy.
Nghiên cứu và thử nghiệm các thuật toán và kỹ thuật mới để cải thiện hiệu suất mô hình.
Đề xuất các giải pháp sáng tạo để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Hợp tác và Truyền thông:

Làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác (ví dụ: kỹ thuật, sản phẩm, marketing) để hiểu nhu cầu của họ và cung cấp các giải pháp dữ liệu phù hợp.
Truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và hiệu quả cho các bên liên quan.

Ví dụ:

Phát triển và triển khai các mô hình học máy để dự đoán hành vi của khách hàng.
Xây dựng các báo cáo trực quan hóa dữ liệu để theo dõi hiệu suất của các chiến dịch marketing.
Hợp tác với các kỹ sư phần mềm để tích hợp các mô hình dự đoán vào các ứng dụng sản phẩm.

IV. Yêu cầu Công việc (Job Requirements):

Học vấn:

Bằng cử nhân/thạc sĩ/tiến sĩ trong các lĩnh vực liên quan (ví dụ: Khoa học Máy tính, Thống kê, Toán học, Kinh tế lượng).

Kinh nghiệm:

Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu. Nêu rõ số năm kinh nghiệm mong muốn.
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ và công nghệ phân tích dữ liệu (ví dụ: Python, R, SQL, Spark, Hadoop).

Kỹ năng:

Kỹ năng chuyên môn:

Thành thạo các kỹ thuật thống kê và học máy (ví dụ: hồi quy, phân loại, phân cụm, mạng nơ-ron).
Kinh nghiệm xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán.
Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
Kỹ năng lập trình Python hoặc R thành thạo.
Kinh nghiệm làm việc với SQL và các hệ quản trị cơ sở dữ liệu.

Kỹ năng mềm:

Kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phân tích.
Kỹ năng giao tiếp và trình bày tốt.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Khả năng học hỏi nhanh và thích ứng với các công nghệ mới.

Ưu tiên:

Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực [lĩnh vực cụ thể của công ty].
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ trực quan hóa dữ liệu (ví dụ: Tableau, Power BI).
Có kiến thức về các thuật toán tối ưu hóa.

Ví dụ:

Có kinh nghiệm làm việc với các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lợi thế.
Có kinh nghiệm làm việc với các nền tảng đám mây (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud) là một điểm cộng.

V. Quyền lợi (Benefits):

Mức lương:

Ghi rõ mức lương hoặc khoảng lương hấp dẫn, cạnh tranh.
Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực.

Phúc lợi:

Liệt kê các phúc lợi mà công ty cung cấp (ví dụ: bảo hiểm y tế, bảo hiểm xã hội, bảo hiểm thất nghiệp, thưởng, ngày nghỉ phép, du lịch công ty, đào tạo).
Được hưởng đầy đủ các chế độ bảo hiểm theo quy định của pháp luật.
Cơ hội tham gia các khóa đào tạo chuyên môn để nâng cao kỹ năng.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và thân thiện.

Cơ hội phát triển:

Nêu rõ cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp trong công ty.
Cơ hội thăng tiến lên các vị trí quản lý.
Được tham gia vào các dự án lớn và phức tạp.

Ví dụ:

Chế độ thưởng hấp dẫn dựa trên hiệu suất làm việc.
Cơ hội làm việc với các chuyên gia hàng đầu trong ngành.
Được hưởng các chính sách phúc lợi khác theo quy định của công ty.

VI. Thông tin liên hệ:

Cách thức ứng tuyển:

Hướng dẫn ứng viên cách nộp hồ sơ (ví dụ: gửi CV và thư xin việc qua email).
Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc đến [địa chỉ email].

Hạn nộp hồ sơ:

Ghi rõ thời gian hết hạn nộp hồ sơ.
Hạn nộp hồ sơ: [ngày/tháng/năm].

Thông tin liên hệ:

Tên người liên hệ, số điện thoại, email.

Địa điểm làm việc:

Ghi rõ địa chỉ làm việc: Hòa Hiệp Nam, Đà Nẵng.

VII. Lưu ý:

Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, mạch lạc và dễ hiểu.

Sử dụng các từ khóa liên quan đến khoa học dữ liệu để tăng khả năng tìm kiếm của ứng viên.

Nhấn mạnh những điểm khác biệt và lợi thế của công ty so với các đối thủ cạnh tranh.

Kiểm tra kỹ lỗi chính tả và ngữ pháp trước khi đăng tải.

Điều chỉnh mô tả công việc cho phù hợp với từng kênh tuyển dụng (ví dụ: #cantuyen, trang web công ty, các trang web tuyển dụng).

Ví dụ Hoàn Chỉnh:

Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT Tuyển Dụng Nhà Khoa Học Dữ Liệu (Data Scientist) - Hòa Hiệp Nam, Đà Nẵng!

Giới thiệu về Công ty:

Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT là một công ty công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực [lĩnh vực], chuyên cung cấp các giải pháp dữ liệu thông minh cho khách hàng trên toàn quốc. Chúng tôi tự hào về văn hóa làm việc cởi mở, sáng tạo và luôn khuyến khích nhân viên phát triển bản thân. Gia nhập đội ngũ của chúng tôi, bạn sẽ có cơ hội làm việc trong một môi trường năng động, được học hỏi từ những chuyên gia hàng đầu và đóng góp vào những dự án đột phá.

Mô tả Công việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một Nhà Khoa Học Dữ Liệu tài năng và đam mê để tham gia vào đội ngũ của chúng tôi tại Hòa Hiệp Nam, Đà Nẵng. Vị trí này chịu trách nhiệm khai thác và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết giúp cải thiện hiệu quả kinh doanh và phát triển sản phẩm.

Trách nhiệm chính:

Thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Áp dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán.
Trực quan hóa dữ liệu và tạo các báo cáo dễ hiểu để trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan.
Nghiên cứu và phát triển các thuật toán và kỹ thuật mới để cải thiện hiệu suất mô hình.
Hợp tác với các bộ phận khác để hiểu nhu cầu của họ và cung cấp các giải pháp dữ liệu phù hợp.

Yêu cầu Công việc:

Bằng cử nhân/thạc sĩ trong các lĩnh vực liên quan (Khoa học Máy tính, Thống kê, Toán học).
Ít nhất 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu.
Thành thạo Python hoặc R và các thư viện liên quan (ví dụ: Pandas, NumPy, Scikit-learn).
Kinh nghiệm làm việc với SQL và các hệ quản trị cơ sở dữ liệu.
Kỹ năng giao tiếp và trình bày tốt.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực.
Được hưởng đầy đủ các chế độ bảo hiểm theo quy định của pháp luật.
Cơ hội tham gia các khóa đào tạo chuyên môn để nâng cao kỹ năng.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và thân thiện.
Cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp.

Thông tin liên hệ:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc đến [địa chỉ email] trước ngày [ngày/tháng/năm].

Người liên hệ: [Tên người liên hệ] - SĐT: [số điện thoại]

Địa điểm làm việc: Hòa Hiệp Nam, Đà Nẵng.

Contact seller Share

Comments