Tuyển dụng Check with seller Đà Nẵng => Tuyển dụng việc làm 5Director of Data Science / Giám đốc Khoa học Dữ liệu Sơn Trà, Đà Nẵn

Tuyển dụng vị trí Director of Data Science / Giám đốc Khoa học Dữ liệu tại Sơn Trà, Đà Nẵng là một quá trình quan trọng đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng. để bạn có thể xây dựng một quy trình tuyển dụng hiệu quả:

I. Chuẩn bị trước khi tuyển dụng:

1. Xác định nhu cầu và mục tiêu:

Mô tả công việc (Job Description - JD):

Tiêu đề công việc:

Director of Data Science / Giám đốc Khoa học Dữ liệu

Địa điểm làm việc:

Sơn Trà, Đà Nẵng

Mục tiêu của vị trí:

Xây dựng và dẫn dắt đội ngũ khoa học dữ liệu để giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp.
Phát triển và triển khai các mô hình dự đoán, phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng trưởng doanh thu.
Đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Đề xuất và thực hiện các sáng kiến dữ liệu mới.

Trách nhiệm chính:

Xây dựng và quản lý đội ngũ khoa học dữ liệu, bao gồm tuyển dụng, đào tạo và phát triển nhân viên.
Xây dựng chiến lược dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh của công ty.
Chịu trách nhiệm về việc thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Phát triển và triển khai các mô hình dự đoán, phân tích dữ liệu, machine learning.
Phối hợp với các bộ phận khác để xác định các cơ hội sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu quả hoạt động.
Đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Cập nhật các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và áp dụng vào thực tế.
Báo cáo trực tiếp cho CEO/CTO hoặc vị trí quản lý cấp cao khác.

Yêu cầu về kỹ năng và kinh nghiệm:

Kinh nghiệm:

Tối thiểu 5-7 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, với ít nhất 3 năm kinh nghiệm quản lý đội ngũ.
Có kinh nghiệm trong việc phát triển và triển khai các mô hình dự đoán, phân tích dữ liệu.
Có kinh nghiệm làm việc với các công cụ và công nghệ khoa học dữ liệu như Python, R, SQL, Spark, Hadoop, AWS, Azure, Google Cloud.
Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong ngành nghề liên quan đến công ty (ví dụ: nếu công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính, ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính).

Kỹ năng:

Kỹ năng lãnh đạo và quản lý đội ngũ.
Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề.
Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình.
Kỹ năng làm việc nhóm.
Kiến thức sâu rộng về các thuật toán machine learning, thống kê và khai phá dữ liệu.
Khả năng làm việc với dữ liệu lớn (Big Data).
Khả năng hiểu và giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp.

Bằng cấp:

Bằng cử nhân/thạc sĩ/tiến sĩ trong lĩnh vực khoa học máy tính, thống kê, toán học hoặc các ngành liên quan.

Tính cách:

Chủ động, sáng tạo, có tinh thần trách nhiệm cao.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm tốt.
Khả năng chịu áp lực cao trong công việc.
Có đam mê với lĩnh vực khoa học dữ liệu.

2. Xác định ngân sách cho việc tuyển dụng:

Chi phí đăng tin tuyển dụng.
Chi phí cho các công cụ hỗ trợ tuyển dụng (ví dụ: phần mềm quản lý tuyển dụng).
Chi phí cho việc thuê ngoài (nếu cần).
Chi phí cho việc đánh giá ứng viên (ví dụ: bài test kỹ năng).

3. Lựa chọn kênh tuyển dụng:

Việc làm uy tín, tuyendungvieclam, Cantuyengap, #cantuyen.

Mạng lưới quan hệ:

Giới thiệu từ nhân viên, đối tác, bạn bè.

Headhunter:

Sử dụng dịch vụ của các công ty săn đầu người uy tín.

Mạng xã hội:

Facebook, #cantuyen.

Hội chợ việc làm:

Tham gia các hội chợ việc làm để tiếp cận ứng viên tiềm năng.

Trang web công ty:

Đăng thông tin tuyển dụng trên trang web của công ty.

II. Thực hiện tuyển dụng:

1. Soạn thảo thông báo tuyển dụng:

Sử dụng JD đã được xây dựng ở bước 1 để tạo ra một thông báo tuyển dụng hấp dẫn và chi tiết.
Nhấn mạnh những lợi ích mà ứng viên sẽ nhận được khi làm việc tại công ty (ví dụ: cơ hội phát triển, môi trường làm việc năng động, mức lương cạnh tranh).
Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, dễ hiểu.

2. Đăng tin tuyển dụng:

Đăng tin trên các kênh tuyển dụng đã được lựa chọn.
Theo dõi và cập nhật tin tuyển dụng thường xuyên.

3. Sàng lọc hồ sơ ứng viên:

Xem xét kỹ lưỡng hồ sơ của từng ứng viên.
Loại bỏ những ứng viên không đáp ứng các yêu cầu cơ bản của công việc.
Sử dụng các công cụ sàng lọc hồ sơ tự động (nếu có).

4. Phỏng vấn ứng viên:

Chuẩn bị phỏng vấn:

Xác định các câu hỏi phỏng vấn phù hợp với vị trí.
Chuẩn bị các bài test kỹ năng (nếu cần).
Thông báo cho ứng viên về thời gian, địa điểm và hình thức phỏng vấn.

Tiến hành phỏng vấn:

Giới thiệu về công ty và vị trí tuyển dụng.
Đặt câu hỏi để đánh giá kinh nghiệm, kỹ năng và tính cách của ứng viên.
Cho ứng viên cơ hội đặt câu hỏi.
Ghi chép lại các thông tin quan trọng trong quá trình phỏng vấn.

Các vòng phỏng vấn:

Vòng 1: Phỏng vấn sơ bộ (HR):

Đánh giá kinh nghiệm, kỹ năng mềm và sự phù hợp văn hóa.

Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn (Technical Interview):

Đánh giá kiến thức chuyên môn, kỹ năng giải quyết vấn đề và kinh nghiệm thực tế. Có thể yêu cầu ứng viên làm bài test kỹ năng.

Vòng 3: Phỏng vấn với quản lý cấp cao (Hiring Manager/CEO/CTO):

Đánh giá khả năng lãnh đạo, tầm nhìn chiến lược và sự phù hợp với mục tiêu kinh doanh của công ty.

5. Đánh giá ứng viên:

So sánh các ứng viên dựa trên các tiêu chí đã được xác định trước.
Thu thập thông tin phản hồi từ các thành viên tham gia phỏng vấn.
Kiểm tra thông tin tham khảo của ứng viên (reference check).

6. Ra quyết định tuyển dụng:

Chọn ứng viên phù hợp nhất với vị trí.
Thông báo cho ứng viên được chọn và ứng viên không được chọn.

7. Thương lượng và đưa ra lời mời làm việc:

Thương lượng về mức lương, phúc lợi và các điều khoản khác.
Gửi thư mời làm việc chính thức cho ứng viên.

8. Onboarding:

Chuẩn bị cho quá trình hội nhập của nhân viên mới.
Giới thiệu về công ty, văn hóa, quy trình làm việc.
Đào tạo nhân viên về các kỹ năng cần thiết.
Giao nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể cho nhân viên.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả làm việc của nhân viên trong giai đoạn thử việc.

III. Một số lưu ý quan trọng:

Xây dựng thương hiệu nhà tuyển dụng:

Đầu tư vào việc xây dựng hình ảnh công ty tốt đẹp để thu hút ứng viên tài năng.

Sử dụng công nghệ:

Áp dụng các công cụ và phần mềm hỗ trợ tuyển dụng để tối ưu hóa quy trình.

Đa dạng hóa nguồn ứng viên:

Tìm kiếm ứng viên từ nhiều nguồn khác nhau để tăng cơ hội tìm được người phù hợp.

Đánh giá kỹ năng mềm:

Chú trọng đánh giá các kỹ năng mềm của ứng viên, đặc biệt là kỹ năng lãnh đạo, giao tiếp và làm việc nhóm.

Đảm bảo tính công bằng và minh bạch:

Thực hiện quy trình tuyển dụng một cách công bằng và minh bạch để tạo niềm tin cho ứng viên.

Liên tục cải tiến quy trình:

Đánh giá và cải tiến quy trình tuyển dụng thường xuyên để đảm bảo hiệu quả.

Ví dụ về một số câu hỏi phỏng vấn chuyên môn (Technical Interview):

Bạn có thể mô tả một dự án khoa học dữ liệu mà bạn đã thực hiện và những thách thức bạn đã gặp phải?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với các thuật toán machine learning nào? Bạn thích sử dụng thuật toán nào nhất và tại sao?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn (Big Data) không? Bạn đã sử dụng những công cụ và công nghệ nào?
Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa supervised learning và unsupervised learning?
Bạn có thể mô tả quy trình xây dựng một mô hình dự đoán từ đầu đến cuối?
Bạn đã từng sử dụng các kỹ thuật feature engineering nào?
Bạn có thể giải thích các khái niệm như bias-variance tradeoff, overfitting, underfitting?
Bạn đã từng sử dụng các phương pháp đánh giá mô hình nào?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu nào?
Bạn có thể viết một truy vấn SQL để lấy dữ liệu từ một bảng?
Bạn có kinh nghiệm sử dụng Python hoặc R không? Bạn có thể cho tôi xem một đoạn code mà bạn đã viết?

Lưu ý:

Đây chỉ là hướng dẫn chung. Bạn cần điều chỉnh quy trình tuyển dụng cho phù hợp với đặc thù của công ty và vị trí tuyển dụng. Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments