Check with seller Đà Nẵng => Tuyển Lead Data Scientist / Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu Hòa Minh

Tuyển dụng Lead Data Scientist / Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu là một quá trình quan trọng, đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng để thu hút và lựa chọn được ứng viên phù hợp nhất. để bạn có thể tạo ra một quy trình tuyển dụng hiệu quả cho vị trí này tại Hòa Minh:

I. Xác định rõ nhu cầu và yêu cầu công việc:

Trước khi bắt đầu bất kỳ hoạt động tuyển dụng nào, hãy xác định rõ ràng nhu cầu của bạn và yêu cầu cụ thể cho vị trí Lead Data Scientist / Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu tại Hòa Minh.

1. Mô tả công việc chi tiết (Job Description):

Tên vị trí:

Lead Data Scientist / Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu

Phòng ban:

(Ví dụ: Phòng Phân tích Dữ liệu, Phòng Nghiên cứu và Phát triển)

Báo cáo cho:

(Ví dụ: Giám đốc Công nghệ (CTO), Trưởng phòng Phân tích)

Địa điểm làm việc:

(Ví dụ: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh)

2. Mục tiêu công việc:

Mục tiêu chính của vị trí này là gì? (Ví dụ: Xây dựng và dẫn dắt đội ngũ Data Scientist, phát triển các giải pháp dữ liệu tiên tiến, hỗ trợ các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu)

3. Trách nhiệm chính (Key Responsibilities):

Lãnh đạo và quản lý:

Xây dựng, quản lý và phát triển đội ngũ Data Scientist.
Phân công công việc, đánh giá hiệu suất và hỗ trợ sự phát triển của các thành viên trong nhóm.
Xây dựng môi trường làm việc hợp tác và sáng tạo.

Phát triển giải pháp:

Chịu trách nhiệm về việc thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình và giải pháp dữ liệu.
Nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật và công nghệ mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Đảm bảo chất lượng và tính ổn định của các giải pháp dữ liệu.

Phân tích và báo cáo:

Phân tích dữ liệu để xác định các xu hướng, mô hình và cơ hội.
Trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu cho các bên liên quan.
Đề xuất các giải pháp dựa trên dữ liệu để cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Hợp tác:

Làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác (ví dụ: Marketing, Kinh doanh, Sản phẩm) để hiểu nhu cầu và cung cấp các giải pháp dữ liệu phù hợp.
Xây dựng mối quan hệ tốt với các đối tác bên ngoài trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Xây dựng chiến lược:

Đóng góp vào việc xây dựng chiến lược dữ liệu của công ty.
Xác định các dự án dữ liệu quan trọng và ưu tiên chúng.

4. Yêu cầu về kỹ năng và kinh nghiệm (Requirements):

Kinh nghiệm:

Ít nhất X năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, với kinh nghiệm lãnh đạo nhóm. (Ví dụ: 5 năm, 7 năm)
Kinh nghiệm làm việc với các loại dữ liệu khác nhau và các công cụ, kỹ thuật phân tích dữ liệu.
Kinh nghiệm triển khai các dự án khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối.

Kỹ năng chuyên môn:

Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R.
Có kiến thức sâu về các thuật toán và mô hình học máy (Machine Learning), thống kê (Statistics).
Kinh nghiệm làm việc với các cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL) và các công cụ xử lý dữ liệu lớn (Spark, Hadoop).
Khả năng trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ như Tableau, Power BI.

Kỹ năng mềm:

Khả năng lãnh đạo và quản lý đội ngũ.
Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình xuất sắc.
Kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
Khả năng học hỏi và thích ứng nhanh chóng.

Bằng cấp:

Bằng cử nhân hoặc thạc sĩ trong các lĩnh vực liên quan (ví dụ: Khoa học Máy tính, Toán học, Thống kê, Kinh tế lượng).

5. Các yếu tố ưu tiên (Preferred qualifications):

Kinh nghiệm trong ngành (phù hợp với ngành nghề kinh doanh của Hòa Minh).
Chứng chỉ liên quan đến khoa học dữ liệu.
Có các bài báo hoặc dự án nghiên cứu đã công bố.

II. Xây dựng quy trình tuyển dụng:

1. Xác định kênh tuyển dụng:

Kênh trực tuyến:

Sử dụng các trang web tuyển dụng uy tín như Việc làm uy tín, Cantuyengap, ITviec, #cantuyen.
Đăng tin tuyển dụng trên trang web và mạng xã hội của công ty.
Sử dụng các công cụ tìm kiếm ứng viên (ATS - Applicant Tracking System).

Kênh nội bộ:

Khuyến khích nhân viên giới thiệu ứng viên (referral program).
Xem xét các ứng viên tiềm năng trong nội bộ công ty.

Kênh trực tiếp:

Tham gia các hội chợ việc làm, sự kiện tuyển dụng trong ngành.
Hợp tác với các trường đại học, viện nghiên cứu.

2. Sàng lọc hồ sơ:

Tiêu chí sàng lọc:

Dựa trên các yêu cầu về kỹ năng, kinh nghiệm và bằng cấp đã xác định.

Sử dụng công cụ:

Sử dụng ATS để quản lý và sàng lọc hồ sơ hiệu quả.

Loại bỏ:

Loại bỏ các ứng viên không đáp ứng các yêu cầu cơ bản.

3. Phỏng vấn:

Vòng 1: Phỏng vấn sơ bộ (HR Screening):

Mục đích: Đánh giá sự phù hợp về văn hóa, kinh nghiệm tổng quan và mức lương mong muốn.
Hình thức: Phỏng vấn qua điện thoại hoặc video call.

Vòng 2: Phỏng vấn kỹ thuật (Technical Interview):

Mục đích: Đánh giá kỹ năng chuyên môn, kiến thức về khoa học dữ liệu và khả năng giải quyết vấn đề.
Hình thức: Phỏng vấn trực tiếp hoặc video call với các chuyên gia trong lĩnh vực.

Nội dung:

Kiến thức nền tảng:

Các câu hỏi về thuật toán, mô hình học máy, thống kê.

Kinh nghiệm thực tế:

Các câu hỏi về các dự án đã thực hiện, các thách thức đã gặp phải và cách giải quyết.

Bài tập:

Yêu cầu ứng viên giải một bài toán thực tế liên quan đến dữ liệu.

Coding:

Yêu cầu ứng viên viết code để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Vòng 3: Phỏng vấn với quản lý (Hiring Manager Interview):

Mục đích: Đánh giá khả năng lãnh đạo, kỹ năng giao tiếp, khả năng làm việc nhóm và sự phù hợp với văn hóa công ty.
Hình thức: Phỏng vấn trực tiếp với người quản lý trực tiếp của vị trí.

Nội dung:

Kinh nghiệm lãnh đạo:

Các câu hỏi về kinh nghiệm quản lý đội ngũ, cách giải quyết xung đột và động viên nhân viên.

Kỹ năng giao tiếp:

Đánh giá khả năng trình bày ý tưởng, lắng nghe và thuyết phục.

Tầm nhìn:

Hỏi về quan điểm của ứng viên về sự phát triển của khoa học dữ liệu và vai trò của dữ liệu trong kinh doanh.

Vòng 4 (Tùy chọn): Phỏng vấn văn hóa (Culture Fit Interview):

Mục đích: Đảm bảo ứng viên phù hợp với văn hóa và giá trị của công ty.
Hình thức: Phỏng vấn với các thành viên trong nhóm hoặc đại diện bộ phận nhân sự.

4. Kiểm tra tham chiếu (Reference Check):

Liên hệ với những người tham chiếu mà ứng viên cung cấp để xác minh thông tin và đánh giá năng lực làm việc.

5. Đánh giá và lựa chọn:

Tổng hợp kết quả từ các vòng phỏng vấn và kiểm tra tham chiếu.
Đánh giá ứng viên dựa trên các tiêu chí đã xác định.
Chọn ra ứng viên phù hợp nhất.

6. Đề nghị làm việc (Job Offer):

Thảo luận về mức lương, phúc lợi và các điều khoản làm việc khác.
Gửi thư mời làm việc chính thức.

7. Onboarding:

Chào đón nhân viên mới và giới thiệu về công ty, đội ngũ và quy trình làm việc.
Cung cấp các tài liệu và công cụ cần thiết để nhân viên mới có thể bắt đầu công việc hiệu quả.
Lên kế hoạch đào tạo và phát triển cho nhân viên mới.

III. Một số lưu ý quan trọng:

Xây dựng thương hiệu tuyển dụng:

Tạo dựng hình ảnh công ty là một nơi làm việc hấp dẫn để thu hút ứng viên tài năng.

Đảm bảo tính công bằng:

Thực hiện quy trình tuyển dụng một cách công bằng và minh bạch.

Lắng nghe phản hồi:

Thu thập phản hồi từ các ứng viên để cải thiện quy trình tuyển dụng.

Cập nhật kiến thức:

Theo dõi các xu hướng mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu để đảm bảo rằng bạn đang tuyển dụng những người có kỹ năng phù hợp.

Đầu tư vào đào tạo:

Cung cấp các chương trình đào tạo và phát triển để giúp nhân viên của bạn nâng cao kỹ năng và kiến thức.

Ví dụ về mô tả công việc ngắn gọn (Job Ad):

Hòa Minh tuyển dụng Lead Data Scientist / Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu

Bạn là một Data Scientist tài năng với kinh nghiệm lãnh đạo? Bạn muốn xây dựng và dẫn dắt một đội ngũ Data Scientist xuất sắc? Hãy gia nhập Hòa Minh!

Chúng tôi đang tìm kiếm:

Ít nhất 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, với kinh nghiệm lãnh đạo nhóm.
Thành thạo Python, R, SQL, Machine Learning.
Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình xuất sắc.

Bạn sẽ:

Xây dựng và quản lý đội ngũ Data Scientist.
Phát triển các giải pháp dữ liệu tiên tiến.
Hỗ trợ các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Ứng tuyển ngay hôm nay!

Bằng cách làm theo này, bạn sẽ tăng cơ hội tìm được một Lead Data Scientist / Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu tài năng, người sẽ giúp Hòa Minh đạt được các mục tiêu kinh doanh dựa trên dữ liệu. Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments