Check with seller Đà Nẵng => Tuyển Kỹ sư Kỹ thuật Đặc trưng (Feature Engineering) / Feature Engineer Xuân Hà

Tuyển dụng Kỹ sư Kỹ thuật Đặc trưng (Feature Engineering) / Feature Engineer Xuân Hà là một quá trình cần được chuẩn bị kỹ lưỡng để tìm được ứng viên phù hợp. từng bước, tập trung vào việc tạo ra một quy trình hiệu quả và thu hút những ứng viên tiềm năng, đặc biệt là những người có kinh nghiệm hoặc mong muốn làm việc với Xuân Hà (nếu có):

I. Chuẩn bị trước khi đăng tuyển:

1. Xác định nhu cầu:

Mục tiêu của vị trí:

Vị trí Kỹ sư Kỹ thuật Đặc trưng này nhằm giải quyết vấn đề gì? Hỗ trợ dự án nào?

Kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết:

Kỹ năng cứng:

Hiểu biết sâu sắc về thống kê, đại số tuyến tính và xác suất.
Kinh nghiệm sử dụng các thư viện Python như Pandas, NumPy, Scikit-learn.
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ và nền tảng dữ liệu lớn (ví dụ: Hadoop, Spark, SQL).
Kiến thức về các mô hình Machine Learning và Deep Learning.
Kỹ năng lập trình tốt (Python là bắt buộc).

Kỹ năng mềm:

Khả năng tư duy logic và phân tích vấn đề.
Khả năng giao tiếp và trình bày tốt.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Khả năng học hỏi nhanh và thích ứng với các công nghệ mới.

Kinh nghiệm:

Số năm kinh nghiệm cần thiết (thường từ 1-3 năm trở lên). Kinh nghiệm trong lĩnh vực cụ thể nào (ví dụ: tài chính, thương mại điện tử, y tế)?

Vai trò và trách nhiệm:

Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
Phân tích dữ liệu để khám phá các đặc trưng hữu ích.
Xây dựng, đánh giá và cải thiện các đặc trưng (features) cho mô hình Machine Learning.
Làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư Machine Learning để triển khai mô hình.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả của các đặc trưng.
Nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật Feature Engineering mới.

Mô tả về Xuân Hà (nếu có):

Nếu Xuân Hà là một người có ảnh hưởng hoặc là một thành viên quan trọng của team, hãy đề cập đến điều này để thu hút ứng viên. Ví dụ: Cơ hội làm việc trực tiếp với anh/chị Xuân Hà, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực...

2. Xây dựng bản mô tả công việc (Job Description):

Tiêu đề công việc:

Kỹ sư Kỹ thuật Đặc trưng (Feature Engineering) / Feature Engineer

Giới thiệu công ty:

Mô tả ngắn gọn và hấp dẫn về công ty, văn hóa làm việc, và những thành tựu nổi bật.

Mô tả công việc chi tiết:

Về vị trí:

(Như đã nêu ở mục Vai trò và trách nhiệm ở trên)

Yêu cầu:

(Như đã nêu ở mục Kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết ở trên)

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh (nêu rõ hoặc khoảng lương).
Các khoản thưởng (KPI, hiệu suất,...).
Bảo hiểm (y tế, xã hội, thất nghiệp).
Ngày nghỉ phép.
Cơ hội đào tạo và phát triển.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo.
Các phúc lợi khác (ví dụ: ăn trưa, gửi xe, du lịch công ty...).

Thông tin liên hệ:

Email liên hệ.
Số điện thoại liên hệ.
Link nộp hồ sơ (nếu có).

Cách thức ứng tuyển:

Hướng dẫn ứng viên về cách nộp hồ sơ (CV, cover letter, portfolio...).

Thời hạn nộp hồ sơ:

II. Đăng tuyển:

1. Chọn kênh đăng tuyển phù hợp:

Vietnamworks, Cantuyengap, tuyendungvieclam, #cantuyen, ITviec (nếu tập trung vào IT).

Mạng xã hội:

Facebook, #cantuyen (tận dụng các group liên quan đến Data Science, Machine Learning).

Trang web của công ty:

Đăng tuyển trực tiếp trên trang web của công ty.

Giới thiệu nội bộ:

Khuyến khích nhân viên giới thiệu ứng viên.

2. Tối ưu hóa tin tuyển dụng:

Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, mạch lạc và hấp dẫn.
Nhấn mạnh những điểm nổi bật của công ty và vị trí.
Sử dụng các từ khóa phù hợp để tăng khả năng hiển thị trên các trang web tuyển dụng.
Hình ảnh/video (nếu có) để tăng tính trực quan.

III. Lọc hồ sơ và phỏng vấn:

1. Lọc hồ sơ:

Dựa trên các tiêu chí đã xác định:

Kiểm tra xem ứng viên có đáp ứng các yêu cầu về kỹ năng, kinh nghiệm, và trình độ học vấn hay không.

Chú ý đến kinh nghiệm thực tế:

Ưu tiên những ứng viên có kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng và triển khai các đặc trưng cho mô hình Machine Learning.

Đánh giá cover letter (nếu có):

Xem cover letter để đánh giá khả năng viết và giao tiếp của ứng viên.

Tìm kiếm thông tin trên #cantuyen:

Kiểm tra hồ sơ #cantuyen của ứng viên để có thêm thông tin về kinh nghiệm và kỹ năng của họ.

2. Phỏng vấn:

Phỏng vấn vòng 1 (screening):

Mục đích: Đánh giá sơ bộ về ứng viên, xác định xem họ có phù hợp với vị trí hay không.
Hình thức: Điện thoại hoặc video call.
Câu hỏi:
Giới thiệu bản thân và kinh nghiệm làm việc.
Tại sao bạn quan tâm đến vị trí này?
Bạn có kinh nghiệm gì về Feature Engineering?
Bạn đã từng làm việc với những loại dữ liệu nào?
Bạn có câu hỏi gì cho chúng tôi?

Phỏng vấn vòng 2 (technical interview):

Mục đích: Đánh giá kỹ năng chuyên môn của ứng viên.
Hình thức: Trực tiếp hoặc video call.
Câu hỏi:
Các câu hỏi về kiến thức chuyên môn:
Giải thích các khái niệm cơ bản về Feature Engineering (ví dụ: Feature Selection, Feature Extraction, Feature Scaling).
Bạn đã sử dụng những kỹ thuật Feature Engineering nào?
Bạn đã từng gặp những thách thức nào trong quá trình Feature Engineering?
Bạn làm thế nào để đánh giá chất lượng của các đặc trưng?
Bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu thiếu (missing data) và dữ liệu ngoại lai (outliers) như thế nào?
Bài tập thực hành:
Yêu cầu ứng viên viết code để thực hiện một số thao tác Feature Engineering cơ bản.
Yêu cầu ứng viên phân tích một bộ dữ liệu nhỏ và đề xuất các đặc trưng hữu ích.

Phỏng vấn vòng 3 (culture fit interview):

Mục đích: Đánh giá xem ứng viên có phù hợp với văn hóa của công ty hay không.
Hình thức: Trực tiếp hoặc video call.
Câu hỏi:
Bạn mong muốn điều gì ở một môi trường làm việc?
Bạn có những sở thích và đam mê nào?
Bạn có thể đóng góp gì cho đội ngũ của chúng tôi?
Các câu hỏi tình huống để đánh giá khả năng giải quyết vấn đề và làm việc nhóm.

IV. Đánh giá và ra quyết định:

1. Thu thập phản hồi từ các vòng phỏng vấn:

Tổng hợp ý kiến đánh giá từ tất cả những người tham gia phỏng vấn.

2. So sánh các ứng viên:

So sánh điểm mạnh, điểm yếu của từng ứng viên để chọn ra người phù hợp nhất.

3. Kiểm tra thông tin tham khảo (reference check):

Liên hệ với người tham khảo (nếu có) để xác minh thông tin và đánh giá về ứng viên.

4. Ra quyết định tuyển dụng:

Đưa ra quyết định cuối cùng và thông báo cho ứng viên được chọn.

5. Đàm phán lương và các điều khoản khác:

Thỏa thuận về mức lương, các khoản thưởng, và các điều khoản khác trước khi gửi thư mời làm việc (offer letter).

Lưu ý quan trọng:

Tính minh bạch:

Cung cấp thông tin rõ ràng và đầy đủ về công ty, vị trí, và quy trình tuyển dụng.

Tính công bằng:

Đảm bảo rằng tất cả các ứng viên đều được đánh giá một cách công bằng, không phân biệt giới tính, chủng tộc, tôn giáo, hoặc bất kỳ yếu tố nào khác.

Tôn trọng ứng viên:

Trả lời email/điện thoại của ứng viên một cách lịch sự và chuyên nghiệp.

Phản hồi:

Cung cấp phản hồi cho tất cả các ứng viên, kể cả những người không được chọn.

Chú trọng yếu tố Xuân Hà:

Nếu Xuân Hà là một yếu tố quan trọng trong việc thu hút ứng viên, hãy đảm bảo rằng người đó tham gia vào quá trình phỏng vấn (nếu có thể) hoặc ít nhất là tin tuyển dụng được đề cập đến tên tuổi và vai trò của Xuân Hà.

Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn tuyển dụng được Kỹ sư Kỹ thuật Đặc trưng (Feature Engineering) / Feature Engineer phù hợp với yêu cầu của công ty. Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments