Tuyển dụng Check with seller Đà Nẵng => Tuyển dụng việc làm Chuyên viên Ads Data Visualization Specialist (VN) Hải Châu, Đà Nẵng

Tuyển dụng vị trí Chuyên viên Ads Data Visualization Specialist (VN) tại Hải Châu, Đà Nẵng là một cơ hội hấp dẫn cho những người đam mê phân tích dữ liệu và có khả năng biến dữ liệu phức tạp thành những hình ảnh trực quan dễ hiểu. Để giúp bạn chuẩn bị tốt nhất cho quá trình ứng tuyển, dưới đây là Thông tin chi tiết các khía cạnh quan trọng cần xem xét:

I. Phân tích Yêu cầu Công việc (Job Description):

Trước tiên, bạn cần tìm kiếm thông tin chi tiết về yêu cầu công việc. Hãy tìm kiếm tin tuyển dụng trên các trang web tuyển dụng uy tín như Việc làm uy tín, Cantuyengap, tuyendungvieclam, #cantuyen, hoặc trực tiếp trên website của công ty.

Sau khi tìm được tin tuyển dụng, hãy phân tích kỹ lưỡng các yếu tố sau:

Mô tả công việc (Job Description):

Trách nhiệm chính:

Xác định các nhiệm vụ cụ thể mà bạn sẽ phải thực hiện hàng ngày, hàng tuần. Ví dụ:
Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo (Google Ads, Facebook Ads, v.v.).
Xây dựng các báo cáo trực quan hóa dữ liệu (dashboards, charts, graphs) để theo dõi hiệu suất chiến dịch quảng cáo.
Phân tích xu hướng, insight từ dữ liệu và đưa ra các đề xuất cải thiện hiệu quả quảng cáo.
Hợp tác với các bộ phận khác (Marketing, Sales, Product) để chia sẻ thông tin và hỗ trợ ra quyết định.
Đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu.
Nghiên cứu và áp dụng các công cụ, kỹ thuật mới trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu.

Kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết:

Liệt kê các kỹ năng cứng (hard skills) và kỹ năng mềm (soft skills) mà nhà tuyển dụng yêu cầu. Ví dụ:

Kỹ năng cứng:

Thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Tableau, Power BI, Google Data Studio, v.v.
Có kinh nghiệm làm việc với các nền tảng quảng cáo: Google Ads, Facebook Ads, v.v.
Có kiến thức về phân tích dữ liệu, thống kê.
Có kỹ năng truy vấn SQL cơ bản hoặc nâng cao tùy theo yêu cầu công việc.
Có khả năng sử dụng các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) để xử lý dữ liệu.
Có kinh nghiệm sử dụng Python hoặc R để phân tích và trực quan hóa dữ liệu là một lợi thế.

Kỹ năng mềm:

Khả năng giao tiếp tốt, trình bày rõ ràng, mạch lạc.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Khả năng giải quyết vấn đề.
Khả năng tư duy phân tích.
Khả năng học hỏi nhanh.
Khả năng chịu áp lực cao.

Yêu cầu khác:

Ví dụ:
Bằng cấp (chuyên ngành thống kê, toán học, khoa học máy tính, marketing, kinh tế, hoặc các chuyên ngành liên quan).
Số năm kinh nghiệm.
Khả năng đọc hiểu tài liệu tiếng Anh chuyên ngành.

Quyền lợi:

Tìm hiểu về các quyền lợi mà công ty cung cấp, ví dụ:
Mức lương và thưởng.
Chế độ bảo hiểm.
Ngày nghỉ phép.
Cơ hội đào tạo và phát triển.
Môi trường làm việc.

II. Chuẩn bị Hồ sơ Ứng tuyển:

CV/Resume:

Thông tin cá nhân:

Đảm bảo thông tin liên lạc của bạn chính xác và dễ tìm.

Tóm tắt kinh nghiệm (Summary/Objective):

Nêu bật những kinh nghiệm và kỹ năng quan trọng nhất của bạn liên quan đến vị trí ứng tuyển. Hãy tập trung vào những thành tích đã đạt được, sử dụng các con số để định lượng kết quả. Ví dụ:
Chuyên viên phân tích dữ liệu với 3+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực marketing, có khả năng xây dựng dashboards trực quan giúp tăng hiệu quả chiến dịch quảng cáo lên 15%.

Kinh nghiệm làm việc:

Liệt kê kinh nghiệm làm việc theo thứ tự thời gian đảo ngược (từ gần nhất đến xa nhất).
Mô tả chi tiết các nhiệm vụ đã thực hiện, tập trung vào những nhiệm vụ liên quan đến trực quan hóa dữ liệu quảng cáo.
Sử dụng các động từ mạnh để mô tả công việc. Ví dụ: Phân tích, Xây dựng, Thiết kế, Triển khai, Tối ưu hóa.
Nhấn mạnh các thành tích đã đạt được. Ví dụ: Giảm chi phí quảng cáo 10% nhờ tối ưu hóa chiến dịch dựa trên dữ liệu trực quan.

Kỹ năng:

Liệt kê tất cả các kỹ năng liên quan đến vị trí ứng tuyển, chia thành các nhóm:

Công cụ:

Tableau, Power BI, Google Data Studio, Excel, SQL, Python, R, v.v.

Nền tảng quảng cáo:

Google Ads, Facebook Ads, v.v.

Kỹ năng phân tích:

Phân tích dữ liệu, thống kê, dự báo, v.v.

Kỹ năng mềm:

Giao tiếp, làm việc nhóm, giải quyết vấn đề, v.v.

Học vấn:

Liệt kê thông tin về bằng cấp, chứng chỉ liên quan.

Dự án cá nhân (Nếu có):

Nếu bạn có các dự án cá nhân liên quan đến trực quan hóa dữ liệu, hãy giới thiệu chúng trong CV của bạn. Điều này sẽ giúp bạn chứng minh khả năng của mình.

Thư xin việc (Cover Letter):

Giới thiệu:

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

Nêu bật kinh nghiệm và kỹ năng:

Nhấn mạnh những kinh nghiệm và kỹ năng của bạn phù hợp với yêu cầu của công việc. Hãy cho nhà tuyển dụng thấy bạn hiểu rõ những gì họ đang tìm kiếm.

Thể hiện sự nhiệt tình:

Thể hiện sự nhiệt tình và mong muốn được đóng góp cho 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.

Portfolio (Nếu có):

Nếu bạn có các dự án trực quan hóa dữ liệu đã thực hiện, hãy tạo một portfolio trực tuyến hoặc offline để giới thiệu chúng. Portfolio sẽ giúp bạn chứng minh khả năng của mình một cách trực quan.

III. Chuẩn bị cho Phỏng vấn:

Nghiên cứu về công ty:

Tìm hiểu kỹ về công ty, lĩnh vực hoạt động, văn hóa doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp bạn trả lời các câu hỏi phỏng vấn tốt hơn và thể hiện sự quan tâm của bạn đến công ty.

Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi phỏng vấn thường gặp:

Giới thiệu về bản thân.

Tại sao bạn quan tâm đến vị trí này?

Bạn có kinh nghiệm gì liên quan đến trực quan hóa dữ liệu quảng cáo?

Bạn sử dụng những công cụ trực quan hóa dữ liệu nào?

Bạn đã từng giải quyết những vấn đề gì liên quan đến dữ liệu quảng cáo?

Bạn có những thành tích gì trong công việc?

Bạn có những điểm mạnh và điểm yếu gì?

Bạn có những câu hỏi gì cho chúng tôi?

(Đây là cơ hội để bạn thể hiện sự quan tâm đến công ty và công việc.)

Chuẩn bị câu hỏi để hỏi nhà tuyển dụng:

Chuẩn bị sẵn một số câu hỏi để hỏi nhà tuyển dụng về công ty, công việc, và đội ngũ. Điều này cho thấy bạn quan tâm đến cơ hội này và muốn tìm hiểu thêm thông tin. Ví dụ:
Đâu là những thách thức lớn nhất mà bộ phận Marketing đang đối mặt?
Công ty sử dụng những công cụ trực quan hóa dữ liệu nào?
Cơ hội phát triển nghề nghiệp trong công ty như thế nào?

Luyện tập phỏng vấn:

Luyện tập phỏng vấn với bạn bè, người thân hoặc đồng nghiệp để làm quen với không khí phỏng vấn và cải thiện kỹ năng trả lời câu hỏi.

Chuẩn bị trang phục phù hợp:

Chọn trang phục lịch sự, chuyên nghiệp.

Đến đúng giờ:

Đến địa điểm phỏng vấn trước giờ hẹn khoảng 10-15 phút.

Thái độ tự tin và chuyên nghiệp:

Giữ thái độ tự tin, chuyên nghiệp và thân thiện trong suốt quá trình phỏng vấn.

IV. Những Kỹ Năng Cần Nâng Cao (Nếu Cần):

Kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu:

Nếu bạn chưa thành thạo một công cụ nào đó, hãy dành thời gian học tập và luyện tập. Có rất nhiều khóa học trực tuyến miễn phí và trả phí để bạn lựa chọn.

Kỹ năng phân tích dữ liệu:

Hãy đọc sách, tham gia các khóa học về phân tích dữ liệu để nâng cao kiến thức của mình.

Kiến thức về marketing và quảng cáo:

Tìm hiểu về các khái niệm cơ bản về marketing và quảng cáo để hiểu rõ hơn về dữ liệu bạn đang làm việc.

Kỹ năng giao tiếp:

Luyện tập kỹ năng giao tiếp để trình bày ý tưởng một cách rõ ràng và thuyết phục.

V. Lưu ý khi ứng tuyển tại Đà Nẵng:

Tìm hiểu về văn hóa làm việc tại Đà Nẵng:

Văn hóa làm việc tại Đà Nẵng có thể khác với các thành phố lớn khác. Hãy tìm hiểu về văn hóa làm việc tại đây để thích nghi tốt hơn.

Kết nối với cộng đồng:

Tham gia các sự kiện, hội thảo về dữ liệu tại Đà Nẵng để mở rộng mạng lưới quan hệ và tìm kiếm cơ hội việc làm.

Tìm hiểu về các công ty công nghệ tại Đà Nẵng:

Đà Nẵng đang phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực công nghệ. Hãy tìm hiểu về các công ty công nghệ tại đây để tìm kiếm cơ hội phù hợp.

Ví dụ về một số câu hỏi phỏng vấn cụ thể và cách trả lời (dành riêng cho vị trí Ads Data Visualization Specialist):

Câu hỏi:

Bạn hãy mô tả quy trình làm việc của bạn khi nhận được yêu cầu xây dựng một dashboard báo cáo hiệu quả chiến dịch quảng cáo.

Trả lời gợi ý:

Đầu tiên, tôi sẽ làm việc với người yêu cầu (thường là Marketing Manager hoặc Ads Specialist) để hiểu rõ mục tiêu của dashboard. Chúng tôi sẽ xác định những chỉ số quan trọng (KPIs) cần theo dõi, ví dụ như CPA, ROAS, Conversion Rate. Tiếp theo, tôi sẽ kết nối với các nguồn dữ liệu (Google Ads, Facebook Ads Manager, v.v.) và sử dụng SQL hoặc các công cụ ETL để chuẩn bị dữ liệu. Sau đó, tôi sẽ thiết kế dashboard trên Tableau/Power BI, chọn những biểu đồ phù hợp (ví dụ, line chart cho xu hướng theo thời gian, bar chart cho so sánh giữa các chiến dịch). Cuối cùng, tôi sẽ trình bày dashboard cho người yêu cầu, thu thập phản hồi và điều chỉnh để đảm bảo dashboard đáp ứng được nhu cầu của họ.

Câu hỏi:

Bạn đã từng sử dụng loại biểu đồ nào để trực quan hóa dữ liệu quảng cáo và tại sao bạn lại chọn loại biểu đồ đó?

Trả lời gợi ý:

Tôi thường sử dụng line chart để theo dõi xu hướng hiệu suất chiến dịch theo thời gian, ví dụ như chi phí quảng cáo, số lượng click, số lượng chuyển đổi. Line chart giúp dễ dàng nhận biết xu hướng tăng giảm và phát hiện những bất thường. Tôi cũng sử dụng bar chart để so sánh hiệu suất giữa các chiến dịch, các nhóm quảng cáo, hoặc các từ khóa. Bar chart giúp dễ dàng so sánh giá trị của các đối tượng khác nhau. Ngoài ra, tôi còn sử dụng scatter plot để tìm ra mối liên hệ giữa hai biến số, ví dụ như mối liên hệ giữa chi phí quảng cáo và số lượng chuyển đổi. Điều này giúp tôi xác định những yếu tố nào ảnh hưởng đến hiệu suất chiến dịch.

Câu hỏi:

Bạn đã bao giờ gặp khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu quảng cáo chưa? Bạn đã giải quyết vấn đề đó như thế nào?

Trả lời gợi ý:

Đã có lần tôi gặp vấn đề khi dữ liệu từ một nền tảng quảng cáo không được cập nhật đúng thời gian. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kiểm tra kết nối API, liên hệ với bộ phận hỗ trợ của nền tảng quảng cáo, và sử dụng một giải pháp tạm thời là trích xuất dữ liệu thủ công và tải lên dashboard. Sau đó, tôi đã làm việc với bộ phận IT để khắc phục lỗi kết nối API và đảm bảo dữ liệu được cập nhật tự động.

Lời khuyên:

Tự tin vào bản thân:

Hãy tin tưởng vào khả năng của mình và thể hiện sự tự tin trong quá trình ứng tuyển.

Chuẩn bị kỹ lưỡng:

Chuẩn bị càng kỹ lưỡng, bạn càng có nhiều cơ hội thành công.

Kiên trì:

Đừng nản lòng nếu bạn không thành công ngay lần đầu tiên. Hãy tiếp tục học hỏi và cải thiện bản thân.

Chúc bạn thành công với việc ứng tuyển vị trí Chuyên viên Ads Data Visualization Specialist tại Đà Nẵng!

Contact seller Share

Comments