Check with seller Đà Nẵng => Tuyển dụng việc làm Kỹ sư AI/ML Đám mây / Cloud AI/ML Engineer (SageMaker, Azure ML, Vertex AI) Thanh Khê hôm nay

Tuyển dụng việc làm Kỹ sư AI/ML Đám mây (Cloud AI/ML Engineer) tại Thanh Khê đang là một cơ hội hấp dẫn cho những ai có kinh nghiệm và đam mê trong lĩnh vực này. 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
Cantuyengap
tuyendungvieclam
ITviec (chuyên về IT)
#cantuyen (mạng xã hội nghề nghiệp)

Trang web của công ty:

Truy cập trực tiếp trang web của các công ty công nghệ có trụ sở hoặc chi nhánh tại Thanh Khê.

Mạng lưới quan hệ:

Hỏi thăm bạn bè, đồng nghiệp hoặc những người làm trong lĩnh vực AI/ML tại Đà Nẵng để biết thông tin tuyển dụng.

Các nhóm/diễn đàn về AI/ML:

Tham gia các nhóm trên Facebook, #cantuyen, hoặc các diễn đàn chuyên ngành để cập nhật thông tin tuyển dụng mới nhất.

Tìm kiếm với các từ khóa liên quan:

Sử dụng các từ khóa như Kỹ sư AI/ML Thanh Khê, Cloud AI Engineer Đà Nẵng, SageMaker Azure ML Vertex AI job để tìm kiếm trên Google.

2. Phân tích yêu cầu công việc:

Khi tìm được tin tuyển dụng phù hợp, hãy đọc kỹ mô tả công việc (JD - Job Description) để hiểu rõ:

Vai trò và trách nhiệm:

Xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình AI/ML trên nền tảng đám mây (AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI).
Thiết kế và phát triển các pipeline ML (Machine Learning pipeline) để thu thập, xử lý, huấn luyện và triển khai mô hình.
Tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và hạ tầng đám mây.
Giám sát và bảo trì các mô hình AI/ML trong môi trường sản xuất.
Làm việc với các bên liên quan để xác định nhu cầu và giải quyết các vấn đề liên quan đến AI/ML.
Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ AI/ML mới.

Yêu cầu kỹ năng:

Kiến thức vững chắc về AI/ML:

Các thuật toán Machine Learning, Deep Learning, thống kê, xác suất.

Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng đám mây:

AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI.

Kỹ năng lập trình:

Python (bắt buộc), R (tùy chọn).

Kinh nghiệm làm việc với các thư viện AI/ML:

TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.

Kinh nghiệm làm việc với các công cụ DevOps:

Docker, Kubernetes, CI/CD.
**Hiểu biết về kiến trúc microservices và RESTful API.
**Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
**Khả năng giải quyết vấn đề tốt.

Khả năng giao tiếp tốt (tiếng Anh là một lợi thế).

Yêu cầu kinh nghiệm:

Thường yêu cầu từ 1-3 năm kinh nghiệm trở lên trong lĩnh vực AI/ML, đặc biệt là kinh nghiệm làm việc với các nền tảng đám mây.

Yêu cầu bằng cấp:

Thường yêu cầu bằng cử nhân hoặc thạc sĩ trong các ngành liên quan như Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê, hoặc các ngành kỹ thuật.

3. Chuẩn bị hồ sơ ứng tuyển:

CV/Resume:

Thông tin cá nhân:

Họ tên, số điện thoại, email, địa chỉ (có thể bỏ qua địa chỉ chi tiết).

Tóm tắt kinh nghiệm (Summary/Objective):

Nêu bật kinh nghiệm và kỹ năng liên quan đến vị trí Kỹ sư AI/ML Đám mây.

Kinh nghiệm làm việc:

Mô tả chi tiết các dự án AI/ML đã tham gia, vai trò, trách nhiệm và kết quả đạt được. Nhấn mạnh kinh nghiệm với SageMaker, Azure ML, Vertex AI. Sử dụng các động từ mạnh để mô tả hành động (ví dụ: developed, implemented, optimized, deployed).

Kỹ năng:

Liệt kê tất cả các kỹ năng liên quan đến AI/ML, lập trình, và làm việc với các nền tảng đám mây. Chia kỹ năng thành các nhóm nhỏ để dễ đọc (ví dụ: Machine Learning, Deep Learning, Programming Languages, Cloud Platforms, DevOps Tools).

Học vấn:

Liệt kê bằng cấp và các chứng chỉ liên quan.

Dự án cá nhân (nếu có):

Mô tả các dự án cá nhân liên quan đến AI/ML để thể hiện đam mê và khả năng tự học.

Thư xin việc (Cover Letter):

Giới thiệu bản thân và bày tỏ sự quan tâm đến vị trí ứng tuyển.

Nêu bật những kinh nghiệm và kỹ năng phù hợp nhất với yêu cầu công việc.

Giải thích lý do tại sao bạn muốn làm việc cho công ty này.

Thể hiện sự hiểu biết về công ty và các sản phẩm/dịch vụ của họ.

Kết thúc bằng lời cảm ơn và bày tỏ mong muốn được phỏng vấn.

Portfolio (nếu có):

Chuẩn bị một portfolio các dự án AI/ML đã thực hiện để thể hiện khả năng thực tế. Có thể là các dự án trên GitHub, Kaggle, hoặc các dự án cá nhân.

4. Nộp hồ sơ ứng tuyển:

Đọc kỹ hướng dẫn nộp hồ sơ:

Tuân thủ các hướng dẫn nộp hồ sơ của công ty (ví dụ: nộp qua email, nộp qua hệ thống tuyển dụng trực tuyến).

Kiểm tra kỹ hồ sơ trước khi nộp:

Đảm bảo không có lỗi chính tả, ngữ pháp, hoặc thông tin sai lệch.

Nộp hồ sơ sớm:

Tăng cơ hội được nhà tuyển dụng chú ý.

5. Chuẩn bị cho phỏng vấn:

Nghiên cứu về công ty:

Tìm hiểu về lịch sử, văn hóa, sản phẩm/dịch vụ, và các dự án AI/ML của công ty.

Ôn lại kiến thức chuyên môn:

Chuẩn bị trả lời các câu hỏi về kiến thức AI/ML, các thuật toán, các nền tảng đám mây, và các công cụ liên quan.

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

Giới thiệu bản thân.
Tại sao bạn muốn làm việc cho công ty này?
Điểm mạnh và điểm yếu của bạn là gì?
Bạn có kinh nghiệm gì với SageMaker, Azure ML, Vertex AI?
Bạn đã từng giải quyết những vấn đề khó khăn nào trong các dự án AI/ML?
Bạn có những đóng góp gì cho các dự án AI/ML đã tham gia?
Mức lương mong muốn của bạn là bao nhiêu?

Chuẩn bị câu hỏi để hỏi nhà tuyển dụng:

Thể hiện sự quan tâm đến công việc và công ty.

Luyện tập phỏng vấn:

Tập trả lời các câu hỏi phỏng vấn trước gương hoặc với bạn bè để tự tin hơn.

Chuẩn bị trang phục lịch sự:

Tạo ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng.

Đến phỏng vấn đúng giờ:

Thể hiện sự chuyên nghiệp.

Ví dụ một số câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật có thể gặp:

Hãy giải thích sự khác biệt giữa các thuật toán Machine Learning (ví dụ: linear regression, logistic regression, SVM, decision tree, random forest).
Bạn đã sử dụng các metric nào để đánh giá hiệu suất của mô hình?
Bạn có kinh nghiệm gì với việc fine-tuning các mô hình Deep Learning?
Hãy mô tả quy trình triển khai một mô hình AI/ML lên AWS SageMaker/Azure ML/Google Vertex AI.
Bạn đã từng gặp những thách thức nào khi làm việc với dữ liệu lớn?
Bạn có kinh nghiệm gì với việc sử dụng Docker và Kubernetes để triển khai các ứng dụng AI/ML?
Bạn có kinh nghiệm gì với việc xây dựng các pipeline CI/CD cho các dự án AI/ML?
Hãy giải thích về khái niệm MLOps.
Bạn có kinh nghiệm gì với việc giám sát và bảo trì các mô hình AI/ML trong môi trường sản xuất?
Bạn có thể kể về một dự án AI/ML mà bạn tự hào nhất?

Lời khuyên:

Không ngừng học hỏi:

Công nghệ AI/ML đang phát triển rất nhanh, vì vậy hãy luôn cập nhật kiến thức mới.

Xây dựng mạng lưới quan hệ:

Kết nối với những người làm trong lĩnh vực AI/ML để học hỏi kinh nghiệm và tìm kiếm cơ hội việc làm.

Kiên trì:

Quá trình tìm việc có thể mất thời gian, đừng nản lòng nếu bạn không thành công ngay lập tức.

Chúc bạn thành công trong việc tìm kiếm việc làm Kỹ sư AI/ML Đám mây tại Thanh Khê!

Contact seller Share

Comments