Tuyển dụng Check with seller Đà Nẵng => Tuyển Business Intelligence Analyst (Ads Data) Liên Chiểu, Đà Nẵng mới nhất

Tuyển dụng Business Intelligence Analyst (Ads Data) tại Liên Chiểu, Đà Nẵng là một cơ hội tốt. Để giúp bạn chuẩn bị và ứng tuyển hiệu quả, Thông tin chi tiết:

I. Chuẩn Bị Trước Khi Ứng Tuyển:

1. Nghiên cứu kỹ mô tả công việc:

Tìm kiếm tin tuyển dụng:

Sử dụng các trang web tuyển dụng uy tín như Vietnamworks, Cantuyengap, tuyendungvieclam, thongbaotuyendung, #cantuyen, v.v.

Đọc kỹ yêu cầu:

Chú ý các kỹ năng và kinh nghiệm cụ thể mà nhà tuyển dụng yêu cầu. Ví dụ:

Kinh nghiệm:

Số năm kinh nghiệm làm việc với dữ liệu quảng cáo, các nền tảng quảng cáo (Google Ads, Facebook Ads, v.v.).

Kỹ năng:

SQL (bắt buộc)
ETL (Extract, Transform, Load)
BI tools: Tableau, Power BI, Looker Studio (chọn một hoặc nhiều)
Statistical analysis (thống kê)
Data visualization (trực quan hóa dữ liệu)
Excel/Google Sheets (nâng cao)
Communication skills (giao tiếp)
Problem-solving skills (giải quyết vấn đề)
Tiếng Anh (đọc hiểu tài liệu chuyên ngành, giao tiếp)

Kiến thức:

Advertising metrics (CPM, CPC, CTR, ROAS, Conversion Rate, etc.)
Marketing attribution (mô hình phân bổ)
A/B testing

Ưu tiên:

Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực E-commerce, Digital Marketing, v.v.

Hiểu rõ trách nhiệm:

Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu quảng cáo từ nhiều nguồn.
Xây dựng báo cáo và dashboard để theo dõi hiệu quả chiến dịch quảng cáo.
Đưa ra các insight và đề xuất để tối ưu hóa chiến dịch.
Hỗ trợ các phòng ban khác trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

2. Đánh giá kỹ năng và kinh nghiệm của bản thân:

Liệt kê kỹ năng:

Tự đánh giá mức độ thành thạo của bạn với từng kỹ năng được yêu cầu trong mô tả công việc.

Xác định điểm mạnh/yếu:

Nhận diện những kỹ năng bạn tự tin và những kỹ năng cần cải thiện.

Chuẩn bị ví dụ cụ thể:

Chuẩn bị các ví dụ cụ thể về những dự án bạn đã thực hiện, cách bạn đã sử dụng các kỹ năng của mình để giải quyết vấn đề và đạt được kết quả.

3. Cập nhật CV và Cover Letter:

CV (Sơ yếu lý lịch):

Thông tin liên hệ:

Đảm bảo thông tin chính xác và dễ liên lạc.

Tóm tắt (Summary/Objective):

Viết một đoạn ngắn gọn giới thiệu bản thân, kinh nghiệm và mục tiêu nghề nghiệp.

Kinh nghiệm làm việc:

Mô tả chi tiết kinh nghiệm làm việc liên quan đến vị trí BI Analyst. Sử dụng các động từ mạnh để mô tả trách nhiệm và thành tích của bạn (e.g., developed, implemented, analyzed, improved).

Đặc biệt nhấn mạnh các dự án liên quan đến dữ liệu quảng cáo.

Kỹ năng:

Liệt kê các kỹ năng liên quan đến vị trí BI Analyst. Chia thành các nhóm (e.g., Programming Languages, BI Tools, Statistical Analysis).

Học vấn:

Thông tin về bằng cấp và chứng chỉ liên quan.

(Tùy chọn) Dự án cá nhân:

Nếu bạn có bất kỳ dự án cá nhân nào liên quan đến phân tích dữ liệu, hãy thêm vào CV.

Cover Letter (Thư xin việc):

Giới thiệu:

Nêu rõ vị trí ứng tuyển và lý do bạn quan tâm đến công việc.

Kỹ năng và kinh nghiệm:

Nhấn mạnh những kỹ năng và kinh nghiệm của bạn phù hợp với yêu cầu của công việc.

Liên hệ trực tiếp kinh nghiệm của bạn với những gì công ty đang tìm kiếm (như được nêu trong JD)

.

Động lực:

Thể hiện sự nhiệt huyết và mong muốn đóng góp cho công ty.

Kết thúc:

Cảm ơn nhà tuyển dụng và bày tỏ mong muốn được mời phỏng vấn.

Cá nhân hóa:

Tránh sử dụng mẫu chung chung. Nghiên cứu về công ty và điều chỉnh Cover Letter cho phù hợp với văn hóa và giá trị của công ty.

4. Nghiên cứu về công ty:

Website:

Tìm hiểu về sản phẩm, dịch vụ, khách hàng và văn hóa công ty.

Mạng xã hội:

Theo dõi các kênh truyền thông của công ty để cập nhật tin tức và hoạt động.

#cantuyen:

Tìm kiếm thông tin về nhân viên của công ty để hiểu rõ hơn về môi trường làm việc.

II. Trong Quá Trình Ứng Tuyển:

1. Nộp hồ sơ:

Đọc kỹ hướng dẫn nộp hồ sơ:

Tuân thủ các yêu cầu về định dạng và thời hạn nộp hồ sơ.

Kiểm tra kỹ hồ sơ:

Đảm bảo không có lỗi chính tả hoặc ngữ pháp.

2. Chuẩn bị cho phỏng vấn:

Nghiên cứu về 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 việc phân tích dữ liệu quảng cáo?
Bạn đã sử dụng những công cụ BI nào?
Bạn đã từng đối mặt với những thách thức nào trong việc phân tích dữ liệu và bạn đã giải quyết chúng như thế nào?
Bạn có thể đưa ra một ví dụ về việc bạn đã sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu quả chiến dịch quảng cáo?
Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi?

Chuẩn bị câu trả lời STAR:

Sử dụng phương pháp STAR (Situation, Task, Action, Result) để trả lời các câu hỏi về kinh nghiệm làm việc.

Chuẩn bị câu hỏi để hỏi nhà tuyển dụng:

Thể hiện sự quan tâm của bạn đến công việc và công ty. Hỏi về các dự án BI mà bạn có thể tham gia, những thách thức mà bộ phận đang đối mặt, hoặc cơ hội phát triển nghề nghiệp.

Luyện tập:

Thực hành phỏng vấn với bạn bè hoặc người thân để tự tin hơn.

Ăn mặc chuyên nghiệp:

Tạo ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng.

3. Tham gia phỏng vấn:

Đến đúng giờ:

Thể hiện sự tôn trọng với nhà tuyển dụng.

Tự tin và chuyên nghiệp:

Trả lời câu hỏi một cách rõ ràng và mạch lạc.

Thể hiện sự nhiệt tình:

Cho thấy bạn thực sự quan tâm đến công việc và công ty.

Lắng nghe và đặt câu hỏi:

Tham gia vào cuộc trò chuyện một cách tích cực.

Gửi email cảm ơn:

Sau buổi phỏng vấn, gửi email cảm ơn nhà tuyển dụng đã dành thời gian phỏng vấn bạn.

III. Nâng Cao Cơ Hội Trúng Tuyển:

Xây dựng Portfolio:

Tạo một portfolio trực tuyến hoặc dưới dạng PDF để giới thiệu các dự án phân tích dữ liệu mà bạn đã thực hiện.

Chứng chỉ:

Lấy các chứng chỉ liên quan đến BI và phân tích dữ liệu từ các nền tảng như Coursera, Udemy, DataCamp.

Tham gia cộng đồng:

Tham gia các cộng đồng trực tuyến về BI và phân tích dữ liệu để học hỏi kinh nghiệm và mở rộng mạng lưới.

Học hỏi liên tục:

Luôn cập nhật kiến thức và kỹ năng mới nhất trong lĩnh vực BI.

IV. Mẫu Câu Hỏi Phỏng Vấn Chi Tiết (Có thể dùng để luyện tập):

A. Về Kinh Nghiệm & Kỹ Năng:

1. Hãy kể về một dự án phân tích dữ liệu quảng cáo mà bạn tự hào nhất. Bạn đã đối mặt với những thách thức nào và bạn đã vượt qua chúng như thế nào?

(Câu hỏi STAR - tập trung vào

S

ituation,

T

ask,

A

ction,

R

esult). Hãy chuẩn bị sẵn một ví dụ cụ thể, đo lường được, liên quan đến dữ liệu quảng cáo.

2. Bạn đã sử dụng những công cụ BI nào trong quá trình làm việc? Hãy so sánh và đánh giá ưu nhược điểm của chúng.

(Ví dụ: Tableau, Power BI, Looker Studio).

3. Bạn có kinh nghiệm gì trong việc xây dựng các dashboard báo cáo hiệu quả? Những yếu tố nào làm nên một dashboard tốt?

(Tập trung vào mục tiêu của dashboard, đối tượng sử dụng, tính trực quan, khả năng tương tác).

4. Bạn có thể giải thích các chỉ số quảng cáo quan trọng như CPM, CPC, CTR, ROAS, Conversion Rate là gì? Bạn sử dụng chúng như thế nào để đánh giá hiệu quả chiến dịch?

5. Bạn có kinh nghiệm gì trong việc sử dụng SQL để truy vấn và xử lý dữ liệu quảng cáo?

(Nhà tuyển dụng có thể yêu cầu bạn viết một câu SQL đơn giản).

6. Bạn có kinh nghiệm gì trong việc sử dụng các kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu quảng cáo?

(Ví dụ: phân tích hồi quy, phân tích phân cụm).

7. Bạn có kinh nghiệm gì về A/B testing trong quảng cáo? Bạn sẽ thiết kế và phân tích kết quả A/B testing như thế nào?

8. Bạn có kinh nghiệm gì về marketing attribution? Bạn đã sử dụng những mô hình attribution nào và tại sao?

9. Hãy cho biết cách bạn tiếp cận một bài toán phân tích dữ liệu phức tạp.

(Tập trung vào các bước: xác định vấn đề, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, đưa ra kết luận và khuyến nghị).
10.

Bạn làm gì khi bạn gặp phải dữ liệu bị thiếu hoặc không chính xác?

(Tập trung vào cách bạn kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu và cách bạn xử lý dữ liệu bị thiếu/sai).

B. Về Kiến Thức Chung & Tư Duy:

1. Theo bạn, những xu hướng nào đang ảnh hưởng đến lĩnh vực phân tích dữ liệu quảng cáo hiện nay?

(Ví dụ: AI, Machine Learning, Privacy Changes).

2. Bạn có thường xuyên cập nhật kiến thức về lĩnh vực phân tích dữ liệu quảng cáo không? Bạn cập nhật thông qua những nguồn nào?

3. Bạn có thể cho biết một vài công cụ hoặc kỹ thuật mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu mà bạn muốn học hỏi trong tương lai?

4. Bạn có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm không? Hãy cho ví dụ.

5. Bạn có khả năng giao tiếp hiệu quả với các phòng ban khác không? Bạn làm thế nào để truyền đạt những thông tin phức tạp về dữ liệu cho những người không có chuyên môn?

6. Bạn có khả năng giải quyết vấn đề tốt không? Hãy cho ví dụ.

C. Về Công Ty & Vị Trí:

1. Bạn biết gì về công ty chúng tôi?

(Cho thấy bạn đã nghiên cứu về công ty).

2. Tại sao bạn muốn làm việc cho công ty chúng tôi?

(Liên hệ với giá trị và mục tiêu của công ty).

3. Bạn mong đợi điều gì từ công việc này?

4. Bạn có thể đóng góp gì cho công ty chúng tôi?

5. Mức lương mong muốn của bạn là bao nhiêu?

(Nghiên cứu mức lương trung bình cho vị trí BI Analyst ở Đà Nẵng để đưa ra con số hợp lý).

D. Câu Hỏi Dành Cho Nhà Tuyển Dụng:

Đâu là những thách thức lớn nhất mà bộ phận BI đang đối mặt hiện nay?
Công ty có kế hoạch đầu tư vào những công nghệ BI mới nào trong tương lai?
Tôi sẽ có cơ hội tham gia vào những dự án phân tích dữ liệu quảng cáo cụ thể nào?
Công ty có chương trình đào tạo và phát triển cho nhân viên không?
Văn hóa làm việc của công ty như thế nào?

Lưu ý quan trọng:

Hãy luôn thể hiện sự tự tin, nhiệt tình và chuyên nghiệp trong suốt quá trình ứng tuyển.
Chuẩn bị kỹ lưỡng sẽ giúp bạn tự tin hơn và tăng cơ hội trúng tuyển.
Đừng ngại hỏi những câu hỏi thông minh để thể hiện sự quan tâm của bạn đến công việc và công ty.
Liên Chiểu là một quận đang phát triển ở Đà Nẵng, hãy tìm hiểu thêm về các công ty trong khu vực này.

Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments