Check with seller Đà Nẵng => Nhân lực IT Cần Tuyển Gấp Head of Data Science (AI/ML Initiatives) Cẩm Lệ, Đà Nẵng

Tuyệt vời! để bạn có thể tuyển dụng vị trí Head of Data Science (AI/ML Initiatives) tại Cẩm Lệ, Đà Nẵng một cách hiệu quả:

I. Chuẩn Bị Trước Khi Tuyển Dụng

1. Xác Định Rõ Nhu Cầu:

Vai Trò Cụ Thể:

Head of Data Science sẽ chịu trách nhiệm chính cho những mảng nào? (Ví dụ: Xây dựng mô hình AI/ML, nghiên cứu và phát triển thuật toán mới, tư vấn chiến lược ứng dụng AI/ML,...)

Mục Tiêu Công Việc:

KPIs cụ thể cho vị trí này là gì? (Ví dụ: Số lượng mô hình AI/ML được triển khai thành công, mức độ cải thiện hiệu suất nhờ AI/ML,...)

Kỹ Năng Cứng Bắt Buộc:

Thống kê, Machine Learning, Deep Learning, Python/R, SQL, Big Data (Spark, Hadoop,...), Cloud (AWS, Azure, GCP),...

Kỹ Năng Mềm Quan Trọng:

Khả năng lãnh đạo, giao tiếp, giải quyết vấn đề, tư duy phản biện, làm việc nhóm, trình bày trước đám đông,...

Kinh Nghiệm:

Số năm kinh nghiệm cần thiết? Kinh nghiệm trong lĩnh vực nào là lợi thế? (Ví dụ: Thương mại điện tử, tài chính, logistics,...)

Ngân Sách Tuyển Dụng:

Mức lương và các phúc lợi khác có thể chi trả cho vị trí này là bao nhiêu?

Văn Hóa Công Ty:

Ứng viên có phù hợp với văn hóa làm việc của công ty hay không? (Ví dụ: Môi trường năng động, sáng tạo, đề cao tính tự chủ,...)

2. Soạn Thảo Mô Tả Công Việc (Job Description) Chi Tiết:

Tiêu Đề:

Head of Data Science (AI/ML Initiatives)

Giới Thiệu Công Ty:

Ngắn gọn, hấp dẫn, nêu bật những thành tựu và giá trị cốt lõi.

Mô Tả Công Việc:

Tóm tắt vai trò: Nêu rõ trách nhiệm chính của vị trí.
Nhiệm vụ cụ thể: Liệt kê chi tiết các công việc hàng ngày/hàng tuần/hàng tháng.
Ví dụ:
Xây dựng và dẫn dắt đội ngũ Data Scientists để phát triển và triển khai các giải pháp AI/ML sáng tạo.
Nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán, mô hình AI/ML tiên tiến để giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp.
Xây dựng chiến lược và lộ trình phát triển AI/ML cho công ty.
Phối hợp với các phòng ban khác để xác định các cơ hội ứng dụng AI/ML.
Đảm bảo chất lượng và hiệu quả của các mô hình AI/ML.
Cập nhật và áp dụng các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực AI/ML.

Yêu Cầu Ứng Viên:

Trình độ học vấn: Bằng cấp liên quan (Thạc sĩ/Tiến sĩ là một lợi thế).
Kinh nghiệm làm việc: Số năm kinh nghiệm và lĩnh vực liên quan.
Kỹ năng chuyên môn: Liệt kê cụ thể các kỹ năng cần thiết.
Kỹ năng mềm: Khả năng lãnh đạo, giao tiếp, làm việc nhóm,...

Quyền Lợi:

Mức lương cạnh tranh.
Thưởng theo hiệu suất.
Các phúc lợi khác (bảo hiểm, du lịch, đào tạo,...).
Cơ hội phát triển sự nghiệp.

Thông Tin Liên Hệ:

Email, số điện thoại, địa chỉ công ty.

II. Kênh Tuyển Dụng Hiệu Quả

1. Mạng Lưới Quan Hệ:

Thông báo cho đồng nghiệp, bạn bè, đối tác trong ngành biết về vị trí này.
Liên hệ với các Headhunter chuyên về Data Science/AI/ML.
Tham gia các sự kiện, hội thảo về AI/ML để tìm kiếm ứng viên tiềm năng.

2. Các Trang Web Tuyển Dụng:

#cantuyen:

Nền tảng chuyên nghiệp hàng đầu, tiếp cận được nhiều ứng viên chất lượng cao.

Việc làm uy tín:

Trang web tuyển dụng phổ biến tại Việt Nam.

Cantuyengap:

Tập trung vào các vị trí công nghệ.

ITviec:

Chuyên về tuyển dụng IT.

Glassdoor:

Đánh giá công ty và mức lương, thu hút ứng viên quan tâm đến môi trường làm việc.

3. Mạng Xã Hội:

Facebook:

Tham gia các nhóm về Data Science/AI/ML để đăng tin tuyển dụng.

Telegram:

Các kênh tuyển dụng IT.

4. Trường Đại Học:

Hợp tác với các trường đại học có đào tạo về Data Science/AI/ML (Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, Đại học FPT Đà Nẵng,...) để tìm kiếm sinh viên mới tốt nghiệp hoặc cựu sinh viên.

III. Quy Trình Tuyển Dụng

1. Sàng Lọc Hồ Sơ:

Loại bỏ các hồ sơ không đáp ứng yêu cầu tối thiểu.
Đánh giá kinh nghiệm, kỹ năng và trình độ học vấn của ứng viên.
Chú ý đến thư giới thiệu (cover letter) để hiểu rõ hơn về động lực và mục tiêu của ứng viên.

2. Phỏng Vấn Vòng 1 (Sơ Tuyển):

Mục tiêu: Đánh giá kỹ năng mềm, kinh nghiệm tổng quan và sự phù hợp với văn hóa công ty.
Hình thức: Phỏng vấn qua điện thoại hoặc video call.
Câu hỏi gợi ý:
Giới thiệu bản thân và kinh nghiệm làm việc.
Tại sao bạn quan tâm đến vị trí này?
Bạn có kinh nghiệm gì trong việc xây dựng và quản lý đội ngũ Data Scientists?
Bạn đã từng thành công trong việc triển khai các dự án AI/ML nào?
Bạn có hiểu biết gì về công ty chúng tôi?

3. Kiểm Tra Kỹ Năng (Technical Assessment):

Mục tiêu: Đánh giá kỹ năng chuyên môn của ứng viên.
Hình thức: Bài kiểm tra trực tuyến, bài tập thực tế hoặc phỏng vấn kỹ thuật.
Nội dung:
Kiến thức về thống kê, Machine Learning, Deep Learning.
Khả năng lập trình (Python/R).
Kinh nghiệm làm việc với Big Data (Spark, Hadoop,...).
Kinh nghiệm triển khai mô hình AI/ML trên Cloud (AWS, Azure, GCP).

4. Phỏng Vấn Vòng 2 (Chuyên Sâu):

Mục tiêu: Đánh giá khả năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và kỹ năng lãnh đạo.
Hình thức: Phỏng vấn trực tiếp với các quản lý cấp cao hoặc thành viên hội đồng quản trị.
Câu hỏi gợi ý:
Bạn đã từng đối mặt với những thách thức nào trong quá trình phát triển và triển khai các dự án AI/ML?
Bạn có phương pháp nào để đánh giá hiệu quả của các mô hình AI/ML?
Bạn có kinh nghiệm gì trong việc quản lý rủi ro liên quan đến AI/ML?
Bạn có tầm nhìn gì về sự phát triển của AI/ML trong tương lai?
Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi?

5. Tham Khảo (Reference Check):

Liên hệ với những người tham khảo mà ứng viên cung cấp để xác minh thông tin và đánh giá năng lực của ứng viên.

6. Đưa Ra Đề Nghị:

Thảo luận về mức lương, phúc lợi và các điều khoản khác.
Chào đón ứng viên gia nhập công ty.

IV. Lưu Ý Quan Trọng

Tính Minh Bạch:

Cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác về công ty, vị trí công việc và các yêu cầu liên quan.

Tôn Trọng Ứng Viên:

Đối xử công bằng và tôn trọng với tất cả ứng viên.

Phản Hồi Kịp Thời:

Cung cấp phản hồi cho ứng viên sau mỗi vòng phỏng vấn.

Xây Dựng Thương Hiệu Tuyển Dụng:

Tạo dựng hình ảnh công ty chuyên nghiệp và hấp dẫn để thu hút ứng viên tài năng.

Đa Dạng Hóa Nguồn Ứng Viên:

Tìm kiếm ứng viên từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo có được những ứng viên phù hợp nhất.

Đánh Giá Kỹ Năng Mềm:

Đừng chỉ tập trung vào kỹ năng cứng, hãy đánh giá cả kỹ năng mềm của ứng viên, vì đây là yếu tố quan trọng để thành công trong vai trò lãnh đạo.

V. Bí Quyết Thành Công

Tìm Kiếm Ngọc Thô:

Đôi khi, những ứng viên tiềm năng không có đầy đủ kinh nghiệm nhưng lại có tư duy tốt và khả năng học hỏi nhanh.

Đầu Tư Vào Đội Ngũ:

Tạo điều kiện cho đội ngũ Data Scientists được đào tạo và phát triển kỹ năng liên tục.

Xây Dựng Văn Hóa Học Hỏi:

Khuyến khích đội ngũ chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm với nhau.

Sử Dụng Dữ Liệu Để Ra Quyết Định:

Dựa vào dữ liệu để đánh giá hiệu quả của các chiến lược tuyển dụng và điều chỉnh khi cần thiết.

Chúc bạn tìm được Head of Data Science (AI/ML Initiatives) phù hợp và tài năng!

Contact seller Share

Comments