Tuyển dụng Check with seller Đà Nẵng => Tuyển Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) / MLOps Engineer Thanh Khê Đông, Đà Nẵng mới nhất

Tuyển dụng Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) / MLOps Engineer tại Thanh Khê Đông, Đà Nẵng là một quy trình quan trọng, đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng để thu hút được những ứng viên tiềm năng. , bao gồm các bước cần thiết và những lưu ý quan trọng:

I. Chuẩn Bị Trước Khi Tuyển Dụng

1. Xác định rõ nhu cầu tuyển dụng:

Mục tiêu của vị trí:

Vị trí MLOps Engineer này sẽ đóng vai trò gì trong công ty? Hỗ trợ các dự án ML nào?

Các trách nhiệm chính:

Liệt kê chi tiết các công việc mà ứng viên sẽ phải đảm nhận (ví dụ: xây dựng pipeline, tự động hóa, giám sát mô hình, triển khai mô hình, quản lý cơ sở hạ tầng...).

Kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết:

Xác định rõ các kỹ năng cứng (hard skills) và kỹ năng mềm (soft skills) cần thiết. Cụ thể, hãy liệt kê các công cụ, công nghệ và kinh nghiệm làm việc mà bạn mong muốn ở ứng viên.

Ngân sách cho vị trí:

Xác định mức lương và các phúc lợi mà bạn có thể cung cấp.

Cấp bậc:

Xác định rõ cấp bậc của vị trí (ví dụ: Junior, Senior, Team Lead).

Báo cáo cho ai:

Ai sẽ là người quản lý trực tiếp của vị trí này?

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

Tiêu đề hấp dẫn:

Sử dụng tiêu đề rõ ràng và thu hút (ví dụ: Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) - Đà Nẵng).

Giới thiệu về công ty:

Giới thiệu ngắn gọn về công ty, văn hóa làm việc và các giá trị cốt lõi. Nhấn mạnh những điểm khác biệt và hấp dẫn của công ty.

Mô tả công việc chi tiết:

Mô tả cụ thể các trách nhiệm chính, các hoạt động hàng ngày mà ứng viên sẽ thực hiện. Sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu, tránh thuật ngữ chuyên môn quá phức tạp nếu không cần thiết.

Yêu cầu về kỹ năng và kinh nghiệm:

Liệt kê rõ ràng các kỹ năng cứng (hard skills) như:

Ngôn ngữ lập trình:

Python (bắt buộc), kinh nghiệm với các ngôn ngữ khác như Java, Scala (nếu có).

Công cụ MLOps:

Docker, Kubernetes, CI/CD (Jenkins, GitLab CI, CircleCI), MLflow, Kubeflow, Airflow, TensorFlow Serving, Seldon Core.

Cloud platforms:

AWS, Azure, Google Cloud Platform (GCP).

Hệ thống cơ sở dữ liệu:

SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra).

Giám sát và cảnh báo:

Prometheus, Grafana, ELK stack.

Quản lý version control:

Git.

Hệ điều hành:

Linux.

Kinh nghiệm:

Số năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực MLOps hoặc các lĩnh vực liên quan. Mô tả các dự án đã tham gia, vai trò và đóng góp cụ thể.

Yêu cầu về kỹ năng mềm:

Liệt kê các kỹ năng mềm quan trọng như:
Khả năng giải quyết vấn đề
Khả năng làm việc nhóm
Khả năng giao tiếp hiệu quả
Khả năng học hỏi nhanh
Tính chủ động và trách nhiệm cao

Thông tin về phúc lợi:

Mô tả chi tiết các phúc lợi mà công ty cung cấp (ví dụ: bảo hiểm, lương thưởng, ngày nghỉ, đào tạo, du lịch, cơ hội thăng tiến...).

Hướng dẫn nộp hồ sơ:

Hướng dẫn rõ ràng cách ứng viên nộp hồ sơ (ví dụ: gửi CV qua email, nộp trực tuyến trên website...).

Hạn chót nộp hồ sơ:

Xác định rõ thời gian hết hạn nộp hồ sơ.

Thông tin liên hệ:

Cung cấp thông tin liên hệ của người phụ trách tuyển dụng (email, số điện thoại).

3. Xác định các kênh tuyển dụng:

Trang web tuyển dụng của công ty:

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

Mạng xã hội:

Chia sẻ thông tin tuyển dụng trên #cantuyen, Facebook, Twitter...

Sử dụng các trang web tuyển dụng phổ biến như Việc làm uy tín, Cantuyengap, tuyendungvieclam, ITviec...

Các diễn đàn, cộng đồng IT:

Chia sẻ thông tin trên các diễn đàn, cộng đồng IT như Viblo, Stack Overflow...

Headhunter:

Sử dụng dịch vụ của các công ty headhunter chuyên về lĩnh vực IT.

Giới thiệu từ nhân viên:

Khuyến khích nhân viên giới thiệu ứng viên tiềm năng (có thể có chính sách thưởng cho người giới thiệu).

Hợp tác với các trường đại học:

Tham gia các ngày hội việc làm tại các trường đại học có đào tạo ngành liên quan (ví dụ: Đại học Bách khoa Đà Nẵng, Đại học FPT Đà Nẵng).

II. Quá Trình Tuyển Dụng

1. Sàng lọc hồ sơ:

Tiêu chí sàng lọc:

Sàng lọc hồ sơ dựa trên các tiêu chí đã xác định ở bước chuẩn bị (kỹ năng, kinh nghiệm, bằng cấp...).

Sử dụng công cụ hỗ trợ:

Sử dụng các công cụ quản lý tuyển dụng (ATS) để hỗ trợ quá trình sàng lọc.

Đánh giá kỹ năng mềm:

Đọc kỹ cover letter và xem xét kinh nghiệm làm việc để đánh giá kỹ năng mềm của ứng viên.

2. Phỏng vấn:

Vòng 1: Phỏng vấn sơ bộ (điện thoại hoặc online):

Giới thiệu về công ty và vị trí.
Hỏi về kinh nghiệm và kỹ năng của ứng viên.
Đánh giá khả năng giao tiếp và thái độ của ứng viên.
Xác định mức lương mong muốn của ứng viên.

Vòng 2: Phỏng vấn chuyên môn:

Kiểm tra kiến thức:

Hỏi về các khái niệm, công cụ và công nghệ liên quan đến MLOps.

Giải quyết vấn đề:

Đưa ra các tình huống thực tế và yêu cầu ứng viên đưa ra giải pháp.

Thi coding:

Yêu cầu ứng viên viết code trực tiếp để đánh giá khả năng lập trình.

Thiết kế hệ thống:

Yêu cầu ứng viên thiết kế một hệ thống MLOps đơn giản.

Phỏng vấn hành vi:

Hỏi về các tình huống làm việc trong quá khứ để đánh giá kỹ năng mềm của ứng viên (ví dụ: cách ứng viên giải quyết xung đột, cách ứng viên làm việc dưới áp lực...).

Vòng 3: Phỏng vấn với quản lý:

Tìm hiểu về mục tiêu nghề nghiệp và động lực làm việc của ứng viên.
Đánh giá sự phù hợp của ứng viên với văn hóa công ty.
Thảo luận về các điều khoản làm việc và phúc lợi.

3. Kiểm tra tham chiếu (Reference Check):

Liên hệ với những người tham chiếu (người quản lý cũ, đồng nghiệp cũ) của ứng viên để xác minh thông tin và đánh giá năng lực làm việc của ứng viên.

4. Ra quyết định tuyển dụng:

So sánh các ứng viên tiềm năng và chọn ra ứng viên phù hợp nhất.
Đưa ra offer (thư mời làm việc) cho ứng viên.
Thương lượng các điều khoản làm việc với ứng viên (nếu cần).

5. Onboarding:

Chuẩn bị đầy đủ các tài liệu và công cụ cần thiết cho nhân viên mới.
Giới thiệu nhân viên mới với đồng nghiệp và các phòng ban liên quan.
Đào tạo nhân viên mới về quy trình làm việc và các công cụ sử dụng.
Theo dõi và hỗ trợ nhân viên mới trong quá trình làm quen với công việc.

III. Lưu Ý Quan Trọng

Tính công bằng:

Đảm bảo quá trình tuyển dụng công bằng, minh bạch, không phân biệt đối xử.

Bảo mật thông tin:

Bảo mật thông tin cá nhân của ứng viên.

Phản hồi nhanh chóng:

Phản hồi nhanh chóng cho ứng viên, đặc biệt là sau mỗi vòng phỏng vấn.

Xây dựng thương hiệu nhà tuyển dụng:

Xây dựng hình ảnh công ty là một nơi làm việc tốt, có môi trường làm việc thân thiện, chuyên nghiệp và có nhiều cơ hội phát triển.

Cập nhật thông tin thị trường:

Luôn cập nhật thông tin về thị trường lao động, mức lương trung bình và các xu hướng công nghệ mới để đưa ra các quyết định tuyển dụng phù hợp.

Linh hoạt:

Sẵn sàng điều chỉnh quy trình tuyển dụng để phù hợp với từng vị trí và từng ứng viên.

IV. Ví dụ về Job Description (bản mẫu)

Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT Tuyển Dụng Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) tại Đà Nẵng

Giới thiệu về Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT:

[Mô tả ngắn gọn về công ty, văn hóa làm việc, giá trị cốt lõi, và những thành tựu nổi bật.]

Mô tả công việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) tài năng và đam mê để tham gia vào đội ngũ phát triển AI của chúng tôi tại Đà Nẵng. Bạn sẽ chịu trách nhiệm xây dựng, tự động hóa và duy trì các quy trình triển khai, giám sát và quản lý mô hình Machine Learning.

Trách nhiệm:

Xây dựng và duy trì các pipeline CI/CD cho việc huấn luyện, kiểm thử và triển khai mô hình ML.
Tự động hóa các tác vụ liên quan đến MLOps.
Giám sát hiệu suất và chất lượng của mô hình trong quá trình sản xuất.
Xử lý sự cố và khắc phục lỗi liên quan đến mô hình ML.
Làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm để đảm bảo triển khai mô hình ML hiệu quả.
Nghiên cứu và áp dụng các công nghệ và phương pháp MLOps mới nhất.
Đảm bảo an ninh và tuân thủ các quy định liên quan đến dữ liệu và mô hình ML.

Yêu cầu:

Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm hoặc các ngành liên quan.
Ít nhất [X] năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực MLOps hoặc các lĩnh vực liên quan.
Kinh nghiệm lập trình Python thành thạo.
Kinh nghiệm sử dụng các công cụ MLOps như Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow, Airflow.
Kinh nghiệm làm việc với các nền tảng cloud như AWS, Azure, Google Cloud Platform.
Kinh nghiệm sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL.
Hiểu biết về các phương pháp giám sát và cảnh báo.
Kỹ năng giải quyết vấn đề, làm việc nhóm và giao tiếp tốt.
Khả năng học hỏi nhanh và thích ứng với các công nghệ mới.

Ưu tiên:

Có chứng chỉ liên quan đến MLOps.
Có kinh nghiệm làm việc trong các dự án ML quy mô lớn.
Có kinh nghiệm làm việc với các framework ML như TensorFlow, PyTorch.
Có kinh nghiệm xây dựng các hệ thống khuyến nghị.

Phúc lợi:

Mức lương cạnh tranh, thưởng theo hiệu quả công việc.
Bảo hiểm sức khỏe toàn diện.
Ngày nghỉ phép năm, nghỉ lễ theo quy định của pháp luật.
Cơ hội đào tạo và phát triển nghề nghiệp.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và thân thiện.
[Liệt kê thêm các phúc lợi khác của công ty].

Cách ứng tuyển:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và Cover Letter đến [email protected] với tiêu đề [Ứng tuyển] Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) - [Tên Ứng Viên].

Liên hệ:

[Tên người liên hệ] - [Số điện thoại] - [Email]

Chúc bạn thành công trong việc tuyển dụng Kỹ sư Vận hành ML (MLOps) phù hợp! Hãy nhớ điều chỉnh bản hướng dẫn và bản mô tả công việc cho phù hợp với nhu cầu và đặc thù của công ty bạn.

Contact seller Share

Comments