Check with seller Đà Nẵng => Cần Tuyển Gấp Nhà nghiên cứu AI / AI Researcher An Khê, Đà Nẵng mới nhất

Tuyển dụng Nhà nghiên cứu AI/AI Researcher tại An Khê, Đà Nẵng là một cơ hội hấp dẫn cho những ai đam mê và có kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. để bạn có thể tiếp cận và ứng tuyển thành công:

1. Tìm kiếm thông tin tuyển dụng:

Các trang web tuyển dụng uy tín:

Việc làm uy tín:

[https://www.vietnamworks.com/](https://www.vietnamworks.com/)

Cantuyengap:

[https://www.topcv.vn/](https://www.topcv.vn/)

CareerLink:

[https://www.careerlink.vn/](https://www.careerlink.vn/)

ITviec:

(Nếu công ty tập trung vào lĩnh vực công nghệ thông tin) [https://www.itviec.com/](https://www.itviec.com/)

#cantuyen:

(Mạng xã hội việc làm chuyên nghiệp) [https://www.linkedin.com/](https://www.linkedin.com/)

Website và mạng xã hội của công ty:

Tìm kiếm trực tiếp trên website của các công ty công nghệ có trụ sở hoặc chi nhánh tại Đà Nẵng, đặc biệt là các công ty hoạt động trong lĩnh vực AI, Machine Learning, Data Science. Theo dõi trang #cantuyen, Facebook của công ty để cập nhật thông tin tuyển dụng.

Các diễn đàn, group về AI, Data Science:

Tham gia các diễn đàn, group trên Facebook, Zalo, Telegram, Reddit về AI, Data Science tại Việt Nam. Đây là nơi chia sẻ thông tin tuyển dụng, kinh nghiệm và cơ hội việc làm trong ngành.

Thông qua các mối quan hệ:

Hỏi thăm bạn bè, đồng nghiệp, thầy cô giáo trong ngành để biết thông tin về các vị trí tuyển dụng Nhà nghiên cứu AI tại Đà Nẵng.

2. Xác định yêu cầu công việc và đánh giá năng lực bản thân:

Đọc kỹ mô tả công việc (Job Description):

Kinh nghiệm:

Số năm kinh nghiệm yêu cầu, kinh nghiệm trong các dự án cụ thể (ví dụ: xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, học sâu).

Kỹ năng chuyên môn:

Nắm vững kiến thức về:

Toán cao cấp, Đại số tuyến tính, Xác suất thống kê, Giải thuật và cấu trúc dữ liệu.

Kinh nghiệm lập trình:

Python (bắt buộc), các thư viện/frameworks như TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn.

Kiến thức về:

Các mô hình học máy (Machine Learning Models), Mạng nơ-ron (Neural Networks), Học sâu (Deep Learning).

Kinh nghiệm:

Xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình AI.

Kinh nghiệm:

Làm việc với dữ liệu lớn (Big Data), các công cụ xử lý dữ liệu (Spark, Hadoop).

Khả năng:

Đọc hiểu và nghiên cứu các bài báo khoa học.

Kỹ năng mềm:

Khả năng giải quyết vấn đề:

Tư duy logic, khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Khả năng làm việc nhóm:

Hợp tác hiệu quả với các thành viên trong nhóm.

Khả năng giao tiếp:

Giao tiếp rõ ràng, mạch lạc, khả năng trình bày ý tưởng.

Khả năng nghiên cứu độc lập:

Tự tìm tòi, học hỏi và nghiên cứu các công nghệ mới.

Khả năng tiếng Anh:

Đọc hiểu tài liệu chuyên ngành, giao tiếp với đồng nghiệp (nếu làm việc trong môi trường quốc tế).

Trình độ học vấn:

Bằng cấp yêu cầu (Thạc sĩ, Tiến sĩ) trong lĩnh vực liên quan (Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê).

Đánh giá năng lực bản thân:

So sánh kinh nghiệm, kỹ năng của bạn với yêu cầu của công việc. Xác định những điểm mạnh, điểm yếu và chuẩn bị sẵn sàng để chứng minh năng lực của bạn trong quá trình phỏng vấn.

3. Chuẩn bị hồ sơ ứng tuyển:

CV (Sơ yếu lý lịch):

Thông tin cá nhân:

Họ tên, ngày tháng năm sinh, địa chỉ, số điện thoại, email.

Tóm tắt kinh nghiệm:

Tóm tắt ngắn gọn về kinh nghiệm làm việc, các dự án đã tham gia và thành tích đạt được.

Kinh nghiệm làm việc:

Liệt kê chi tiết kinh nghiệm làm việc theo thứ tự thời gian (từ gần nhất đến xa nhất). Mô tả rõ vai trò, trách nhiệm và thành tích đạt được trong từng dự án.

Kỹ năng:

Liệt kê các kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm liên quan đến vị trí ứng tuyển.

Học vấn:

Liệt kê các bằng cấp, chứng chỉ đã đạt được.

Các hoạt động khác:

Các hoạt động ngoại khóa, các giải thưởng, các công trình nghiên cứu khoa học.

Lưu ý:

Sử dụng ngôn ngữ chuyên nghiệp, rõ ràng, mạch lạc.
Nhấn mạnh những kinh nghiệm, kỹ năng phù hợp với yêu cầu của công việc.
Kiểm tra kỹ lỗi chính tả, ngữ pháp.
Định dạng CV dễ đọc, dễ nhìn.
Nên có phiên bản CV bằng tiếng Anh (nếu công ty yêu cầu hoặc nếu bạn muốn tạo ấn tượng tốt).

Cover Letter (Thư xin việc):

Giới thiệu:

Giới thiệu bản thân, vị trí ứng tuyển và lý do tại sao bạn quan tâm đến công ty.

Nêu bật kinh nghiệm, kỹ năng:

Nhấn mạnh những kinh nghiệm, kỹ năng phù hợp với yêu cầu của công việc và giải thích tại sao bạn là ứng viên phù hợp nhất.

Thể hiện sự nhiệt tình, đam mê:

Thể hiện sự nhiệt tình, đam mê với công việc và mong muốn đóng góp cho sự phát triển của công ty.

Kết luận:

Cảm ơn nhà tuyển dụng đã dành thời gian xem xét hồ sơ của bạn và bày tỏ mong muốn được tham gia phỏng vấn.

Lưu ý:

Nghiên cứu kỹ về công ty trước khi viết cover letter.
Viết cover letter ngắn gọn, súc tích, tập trung vào những điểm quan trọng.
Điều chỉnh cover letter cho phù hợp với từng vị trí ứng tuyển.
Kiểm tra kỹ lỗi chính tả, ngữ pháp.

Portfolio (Hồ sơ năng lực):

Các dự án đã tham gia:

Mô tả chi tiết các dự án đã tham gia, vai trò của bạn trong dự án, các công nghệ đã sử dụng và kết quả đạt được.

Các công trình nghiên cứu khoa học:

Liệt kê các công trình nghiên cứu khoa học đã công bố (nếu có).

Các sản phẩm demo:

Chia sẻ các sản phẩm demo (ví dụ: ứng dụng, mô hình AI) mà bạn đã xây dựng.

Github:

Chia sẻ link đến tài khoản Github của bạn (nếu có).

Lưu ý:

Chọn lọc những dự án, công trình nghiên cứu khoa học liên quan đến vị trí ứng tuyển.
Mô tả chi tiết, rõ ràng, dễ hiểu.
Sử dụng hình ảnh, video để minh họa.

4. Nộp hồ sơ ứng tuyển:

Nộp trực tuyến:

Nộp hồ sơ trực tuyến qua các trang web tuyển dụng hoặc website của công ty.

Nộp qua email:

Nộp hồ sơ qua email theo hướng dẫn của nhà tuyển dụng.

Lưu ý:

Đọc kỹ hướng dẫn nộp hồ sơ của nhà tuyển dụng.
Chuẩn bị đầy đủ các tài liệu cần thiết.
Đặt tên file rõ ràng, dễ nhận biết.
Gửi email chuyên nghiệp, lịch sự.

5. Chuẩn bị cho vòng phỏng vấn:

Nghiên cứu về công ty:

Tìm hiểu kỹ về lịch sử phát triển, lĩnh vực hoạt động, sản phẩm, dịch vụ và văn hóa của công ty.

Ôn lại kiến thức chuyên môn:

Ôn lại kiến thức về AI, Machine Learning, Data Science, các thuật toán, mô hình, kỹ thuật liên quan đến vị trí ứng tuyển.

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 chúng tôi?
Bạn có kinh nghiệm gì trong lĩnh vực AI?
Bạn có những kỹ năng gì phù hợp với vị trí này?
Bạn có thể đóng góp gì cho công ty?
Điểm mạnh, điểm yếu của bạn là gì?
Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi?

Chuẩn bị các câu hỏi để hỏi nhà tuyển dụng:

Hỏi về công việc, dự án, đội ngũ, cơ hội phát triển, văn hóa công ty.

Luyện tập phỏng vấn:

Luyện tập trả lời các câu hỏi phỏng vấn với bạn bè, đồng nghiệp hoặc người thân.

Chuẩn bị trang phục lịch sự, chuyên nghiệp.

Đến đúng giờ.

6. Trong vòng phỏng vấn:

Tự tin, trung thực, nhiệt tình.

Trả lời câu hỏi rõ ràng, mạch lạc, đi vào trọng tâm.

Thể hiện sự hiểu biết về công ty và vị trí ứng tuyển.

Đặt câu hỏi thông minh, thể hiện sự quan tâm đến công việc.

Cảm ơn nhà tuyển dụng sau khi kết thúc phỏng vấn.

7. Sau vòng phỏng vấn:

Gửi email cảm ơn nhà tuyển dụng:

Thể hiện sự chuyên nghiệp và nhắc lại sự quan tâm của bạn đến công việc.

Chờ đợi kết quả:

Chờ đợi thông báo kết quả từ nhà tuyển dụng.

Nếu không thành công, đừng nản lòng:

Học hỏi từ kinh nghiệm, cải thiện kỹ năng và tiếp tục tìm kiếm cơ hội khác.

Lời khuyên bổ sung:

Xây dựng portfolio ấn tượng:

Portfolio là một công cụ quan trọng để chứng minh năng lực của bạn. Hãy dành thời gian để xây dựng một portfolio ấn tượng, thể hiện những dự án, công trình nghiên cứu khoa học mà bạn đã thực hiện.

Tham gia các khóa học, hội thảo, workshop về AI, Data Science:

Đây là cơ hội để bạn nâng cao kiến thức, kỹ năng và mở rộng mạng lưới quan hệ.

Đọc sách, báo, tạp chí về AI, Data Science:

Luôn cập nhật những kiến thức mới nhất trong ngành.

Thực hành thường xuyên:

Thực hành là cách tốt nhất để nâng cao kỹ năng. Hãy tham gia các dự án open-source, tự xây dựng các ứng dụng AI nhỏ để rèn luyện kỹ năng của bạn.

Tìm kiếm mentor:

Tìm kiếm một người có kinh nghiệm trong lĩnh vực AI để được hướng dẫn, tư vấn và hỗ trợ.

Chúc bạn thành công trong quá trình tìm kiếm việc làm Nhà nghiên cứu AI/AI Researcher tại An Khê, Đà Nẵng!

Contact seller Share

Comments