Check with seller Đà Nẵng => Tuyển Quản lý Khoa học Dữ liệu / Data Science Manager Liên Chiểu, Đà Nẵng mới nhất

Tuyển dụng vị trí Quản lý Khoa học Dữ liệu (Data Science Manager) tại Liên Chiểu, Đà Nẵng đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng để thu hút ứng viên tiềm năng. giúp bạn viết một bản mô tả công việc (JD) hấp dẫn và hiệu quả:

I. Tiêu đề (Title):

Bắt buộc:

Quản lý Khoa học Dữ liệu / Data Science Manager (Liên Chiểu, Đà Nẵng) -

Lưu ý:

Ghi rõ địa điểm làm việc để thu hút ứng viên quan tâm.

II. Giới thiệu công ty (Company Introduction):

Quan trọng:

Giới thiệu ngắn gọn, hấp dẫn về công ty bạn.
Ngành nghề kinh doanh.
Quy mô công ty.
Văn hóa công ty (nếu có).
Điểm mạnh, lợi thế cạnh tranh.
Tầm nhìn, sứ mệnh (nếu có).

Đặc biệt nhấn mạnh:

Sự quan tâm của công ty đến việc ứng dụng và phát triển Khoa học Dữ liệu. Ví dụ: Chúng tôi là một công ty [ngành nghề] hàng đầu, đang đẩy mạnh ứng dụng Khoa học Dữ liệu để [mục tiêu kinh doanh cụ thể]. Chúng tôi tin rằng dữ liệu là tài sản quý giá và đang tìm kiếm một Quản lý Khoa học Dữ liệu tài năng để dẫn dắt đội ngũ và khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.

III. Mô tả công việc (Job Description):

Chi tiết và cụ thể:

Mục tiêu chung của vị trí:

Nêu rõ mục đích của vị trí này trong việc đóng góp vào thành công của công ty.

Trách nhiệm chính (Key Responsibilities):

Liệt kê các công việc cụ thể mà người quản lý sẽ chịu trách nhiệm. Ví dụ:

Lãnh đạo và quản lý đội ngũ:

Xây dựng, quản lý và phát triển đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và các chuyên gia liên quan.
Phân công công việc, hướng dẫn, đào tạo và đánh giá hiệu quả làm việc của nhân viên.
Tạo môi trường làm việc hợp tác, sáng tạo và hiệu quả.

Xây dựng chiến lược dữ liệu:

Xây dựng và triển khai chiến lược dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh của công ty.
Xác định các cơ hội ứng dụng Khoa học Dữ liệu để giải quyết các bài toán kinh doanh.
Nghiên cứu và đánh giá các công nghệ, phương pháp mới trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.

Triển khai các dự án Khoa học Dữ liệu:

Xác định và ưu tiên các dự án Khoa học Dữ liệu.
Lập kế hoạch, quản lý và triển khai các dự án từ giai đoạn thu thập dữ liệu, phân tích, xây dựng mô hình đến triển khai và đánh giá hiệu quả.
Đảm bảo chất lượng và tính chính xác của các mô hình và kết quả phân tích.

Giao tiếp và hợp tác:

Làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác trong công ty (marketing, sales, sản phẩm, kỹ thuật…) để hiểu rõ nhu cầu và cung cấp các giải pháp dữ liệu hiệu quả.
Trình bày và giải thích các kết quả phân tích dữ liệu cho các bên liên quan.
Xây dựng và duy trì mối quan hệ với các đối tác bên ngoài (nếu có).

Quản lý ngân sách:

Quản lý ngân sách cho các dự án Khoa học Dữ liệu.
Đảm bảo sử dụng hiệu quả các nguồn lực.

Ví dụ cụ thể hơn:

Dẫn dắt đội ngũ xây dựng mô hình dự đoán churn rate cho khách hàng, từ đó đề xuất các giải pháp giữ chân khách hàng hiệu quả.
Phối hợp với bộ phận marketing để phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo.
Xây dựng hệ thống báo cáo tự động giúp ban lãnh đạo theo dõi hiệu quả hoạt động kinh doanh theo thời gian thực.

IV. Yêu cầu công việc (Job Requirements):

Rõ ràng và cụ thể:

Học vấn:

Bằng Cử nhân/Thạc sĩ trở lên các chuyên ngành Khoa học Dữ liệu, Toán học, Thống kê, Khoa học Máy tính hoặc các ngành liên quan.

Kinh nghiệm:

Tối thiểu [X] năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Tối thiểu [Y] năm kinh nghiệm quản lý đội ngũ.
Có kinh nghiệm triển khai các dự án Khoa học Dữ liệu thực tế.

Kỹ năng:

Kỹ năng chuyên môn:

Nắm vững các thuật toán và phương pháp trong Khoa học Dữ liệu (machine learning, deep learning, thống kê, khai phá dữ liệu…).
Thành thạo các công cụ và ngôn ngữ lập trình (Python, R, SQL…).
Có kinh nghiệm làm việc với các nền tảng dữ liệu lớn (Big Data).
Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Tableau, Power BI…).

Kỹ năng mềm:

Kỹ năng lãnh đạo và quản lý đội ngũ.
Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình.
Kỹ năng giải quyết vấn đề.
Kỹ năng tư duy phản biện.
Kỹ năng làm việc nhóm.
Khả năng làm việc độc lập.
Khả năng chịu áp lực cao.

Ưu tiên:

Có kinh nghiệm làm việc trong ngành [ngành nghề của công ty].
Có chứng chỉ liên quan đến Khoa học Dữ liệu (ví dụ: Data Science Professional Certificate).

Ngôn ngữ:

Tiếng Anh giao tiếp tốt (nếu cần).

V. Quyền lợi (Benefits):

Hấp dẫn và cạnh tranh:

Lương thưởng:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực.
Thưởng theo hiệu quả công việc.
Thưởng các dịp lễ, tết.
Xem xét tăng lương định kỳ.

Phúc lợi:

Bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp theo quy định của pháp luật.
Bảo hiểm sức khỏe (nếu có).
Phụ cấp ăn trưa, đi lại (nếu có).
Chế độ nghỉ phép, nghỉ lễ theo quy định.

Cơ hội phát triển:

Cơ hội được đào tạo, nâng cao kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Cơ hội được làm việc trong môi trường năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
Cơ hội được đóng góp vào các dự án quan trọng của công ty.
Cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp.

Môi trường làm việc:

Môi trường làm việc thân thiện, hòa đồng.
Văn phòng làm việc hiện đại, tiện nghi.
Các hoạt động team building, văn hóa doanh nghiệp.

Địa điểm làm việc:

Ghi rõ địa chỉ chi tiết tại Liên Chiểu, Đà Nẵng.

VI. Cách thức ứng tuyển (How to Apply):

Đơn giản và rõ ràng:

Gửi CV và Cover Letter (nếu có) về địa chỉ email: [Địa chỉ email]
Tiêu đề email ghi rõ: Ứng tuyển Quản lý Khoa học Dữ liệu - [Họ và tên]
Hoặc nộp hồ sơ trực tiếp tại: [Địa chỉ nộp hồ sơ]
Hạn nộp hồ sơ: [Ngày/Tháng/Năm]

VII. Lưu ý quan trọng:

Sử dụng ngôn ngữ hấp dẫn và chuyên nghiệp:

Tránh sử dụng ngôn ngữ sáo rỗng, thay vào đó hãy tập trung vào những giá trị mà ứng viên có thể nhận được khi làm việc tại công ty bạn.

Nghiên cứu thị trường:

Tìm hiểu mức lương và các phúc lợi trung bình cho vị trí Quản lý Khoa học Dữ liệu tại Đà Nẵng để đưa ra đề xuất cạnh tranh.

SEO (Search Engine Optimization):

Sử dụng các từ khóa liên quan đến vị trí, địa điểm và ngành nghề để tăng khả năng hiển thị của tin tuyển dụng trên các trang web tìm việc. Ví dụ: Data Science Manager Đà Nẵng, Quản lý Khoa học Dữ liệu Liên Chiểu, Tuyển dụng Khoa học Dữ liệu Đà Nẵng.

Kiểm tra kỹ lưỡng:

Rà soát kỹ lưỡng toàn bộ nội dung trước khi đăng tải để đảm bảo tính chính xác và chuyên nghiệp.

Ví dụ minh họa một đoạn trong JD:

Trách nhiệm chính:

Xây dựng và quản lý đội ngũ Data Science:

Tuyển dụng, đào tạo và phát triển đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu có trình độ chuyên môn cao. Phân công công việc và đánh giá hiệu quả làm việc của từng thành viên, đảm bảo đội ngũ hoạt động hiệu quả và đạt được các mục tiêu đề ra.

Triển khai các dự án Data Science:

Xác định các bài toán kinh doanh cần giải quyết, đề xuất các giải pháp dữ liệu phù hợp và quản lý toàn bộ quá trình triển khai dự án, từ thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, đến triển khai và đánh giá hiệu quả. Ví dụ, bạn sẽ tham gia vào dự án xây dựng mô hình dự đoán nhu cầu sản phẩm để tối ưu hóa quá trình sản xuất và phân phối.

Contact seller Share

Comments