Tuyển dụng Check with seller Hồ Chí Minh => Cần tuyển- Quantitative Analyst (Quant) / Nhà phân tích Định lượng- Quận 10

Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM để tuyển dụng Quantitative Analyst (Quant) ở Quận 10, bao gồm cả từ khóa, tag và các kênh tìm kiếm:

I. Xây dựng Bản Mô Tả Công Việc (Job Description) hấp dẫn

Đây là bước quan trọng nhất để thu hút đúng ứng viên. Hãy đảm bảo bản mô tả công việc của bạn rõ ràng, chi tiết và hấp dẫn.

1. Tiêu đề:

Quantitative Analyst (Quant) - Quận 10
Nhà phân tích Định lượng - Quận 10

2. Giới thiệu về Công ty:

Giới thiệu ngắn gọn về công ty của bạn, lĩnh vực hoạt động, văn hóa công ty và những thành tựu nổi bật.
Nhấn mạnh những giá trị mà công ty mang lại cho nhân viên (cơ hội phát triển, môi trường làm việc, phúc lợi...).

3. Mô tả Công việc:

Mục tiêu chính:

Nêu rõ mục tiêu mà vị trí này đóng góp vào thành công chung của công ty.

Trách nhiệm cụ thể:

Liệt kê chi tiết các công việc mà Quant sẽ thực hiện hàng ngày/hàng tuần. Ví dụ:
Phát triển và triển khai các mô hình định lượng để phân tích dữ liệu tài chính, rủi ro, hoặc thị trường.
Xây dựng và duy trì các công cụ phân tích định lượng, thuật toán giao dịch tự động.
Nghiên cứu và áp dụng các phương pháp thống kê, học máy (machine learning) để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để tìm ra các xu hướng, cơ hội đầu tư hoặc cải thiện hiệu quả hoạt động.
Xây dựng báo cáo, trình bày kết quả phân tích cho các bộ phận liên quan.
Phối hợp với các bộ phận khác (IT, kinh doanh...) để triển khai các mô hình và giải pháp.
Thực hiện các công việc khác theo yêu cầu của quản lý.

4. Yêu cầu Công việc:

Học vấn:

Bằng Cử nhân/Thạc sĩ/Tiến sĩ các chuyên ngành: Toán học, Thống kê, Tài chính, Kinh tế lượng, Khoa học máy tính hoặc các ngành liên quan.

Kinh nghiệm:

Kinh nghiệm làm việc (số năm cụ thể) trong lĩnh vực phân tích định lượng, tài chính, hoặc các lĩnh vực liên quan. (Tối thiểu 2 năm kinh nghiệm)

Kỹ năng:

Bắt buộc:

Kiến thức vững chắc về toán học, thống kê, xác suất, kinh tế lượng.
Kinh nghiệm xây dựng và triển khai các mô hình định lượng.
Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python (ưu tiên), R, MATLAB.
Kỹ năng phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu.
Kỹ năng giao tiếp tốt (viết và nói), khả năng trình bày các kết quả phân tích một cách rõ ràng, dễ hiểu.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.

Ưu tiên:

Kinh nghiệm làm việc với các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu như Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Kiến thức về thị trường tài chính, các sản phẩm tài chính.
Chứng chỉ CFA, FRM hoặc các chứng chỉ liên quan.

Phẩm chất cá nhân:

Tư duy logic, khả năng giải quyết vấn đề.
Cẩn thận, tỉ mỉ, có trách nhiệm cao trong công việc.
Chủ động, sáng tạo, ham học hỏi.

5. Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, hấp dẫn (ghi rõ khoảng lương hoặc thỏa thuận theo năng lực).
Thưởng theo hiệu quả công việc, thưởng dự án.
Các chế độ bảo hiểm theo quy định của pháp luật.
Cơ hội đào tạo, phát triển nghề nghiệp.
Môi trường làm việc năng động, chuyên nghiệp, thân thiện.
Các phúc lợi khác (ví dụ: du lịch công ty, khám sức khỏe định kỳ...).

6. Thông tin liên hệ:

Địa chỉ nộp hồ sơ.
Email liên hệ.
Số điện thoại liên hệ.
Hạn nộp hồ sơ.

II. Từ khóa (Keywords) và Tag

Sử dụng các từ khóa và tag phù hợp sẽ giúp tin tuyển dụng của bạn hiển thị đúng đối tượng ứng viên.

Từ khóa chính:

Quantitative Analyst, Quant, Nhà phân tích Định lượng, Phân tích dữ liệu, Mô hình định lượng, Python, R, Machine Learning, Tài chính, Risk Management, Quận 10.

Tag:

#quantitativeanalyst #quant #phanthichtinhluong #dataanalysis #model #python #r #machinelearning #finance #riskmanagement #quan10 #vieclamquan10 #tuyendung

III. Các Kênh Tuyển Dụng

1.

Phổ biến:

Việc làm uy tín, tuyendungvieclam, Cantuyengap, thongbaotuyendung, #cantuyen, ITviec (nếu công việc liên quan nhiều đến lập trình).

Chuyên ngành:

Quantnet (mặc dù không phải của Việt Nam, nhưng có thể tiếp cận được một số ứng viên tiềm năng).

2.

Mạng xã hội:

#cantuyen:

Đăng tin tuyển dụng, tìm kiếm ứng viên tiềm năng qua #cantuyen Recruiter.

Facebook:

Chia sẻ tin tuyển dụng trên trang công ty, các group về việc làm, tài chính, phân tích dữ liệu.

3.

Headhunter (Công ty săn đầu người):

Liên hệ với các công ty headhunter chuyên về lĩnh vực tài chính, ngân hàng, công nghệ để tìm kiếm ứng viên phù hợp.

4.

Trường đại học:

Hợp tác với các trường đại học có các khoa/bộ môn liên quan (Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Bách khoa, Đại học Kinh tế...) để đăng tin tuyển dụng, tổ chức các buổi giới thiệu về công ty.

5.

Kênh nội bộ:

Khuyến khích nhân viên giới thiệu ứng viên (referral program).

IV. Lưu ý khi Tuyển Dụng

Sàng lọc hồ sơ kỹ lưỡng:

Đọc kỹ CV và cover letter của ứng viên để đánh giá kinh nghiệm, kỹ năng, và sự phù hợp với công việc.

Kiểm tra kỹ năng:

Tổ chức các bài kiểm tra kỹ năng (test kiến thức chuyên môn, test lập trình) để đánh giá khả năng thực tế của ứng viên.

Phỏng vấn:

Chuẩn bị sẵn các câu hỏi phỏng vấn về kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm làm việc, kỹ năng giải quyết vấn đề, và phẩm chất cá nhân.
Đặt câu hỏi tình huống (situational questions) để đánh giá khả năng ứng xử của ứng viên trong các tình huống thực tế.
Cho ứng viên cơ hội đặt câu hỏi về công ty, công việc.

Tham khảo ý kiến:

Tham khảo ý kiến của các thành viên khác trong team để đưa ra quyết định tuyển dụng tốt nhất.

Đàm phán lương:

Chuẩn bị sẵn một khoảng lương hợp lý để đàm phán với ứng viên.

V. Mẫu Câu Hỏi Phỏng Vấn Tham Khảo

Bạn đã từng xây dựng những mô hình định lượng nào? Mô tả quy trình bạn thực hiện.
Bạn sử dụng những ngôn ngữ lập trình nào thành thạo? Hãy cho ví dụ về một dự án bạn đã thực hiện bằng ngôn ngữ đó.
Bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu lớn (Big Data) không? Bạn sử dụng những công cụ nào để xử lý dữ liệu lớn?
Bạn có kiến thức về thị trường tài chính không? Bạn có thể phân tích một loại sản phẩm tài chính cụ thể không?
Bạn làm gì khi gặp một vấn đề khó khăn trong quá trình xây dựng mô hình?
Bạn có thể làm việc dưới áp lực cao không? Hãy cho ví dụ về một tình huống bạn đã phải làm việc dưới áp lực cao.
Bạn có thể trình bày các kết quả phân tích một cách rõ ràng, dễ hiểu cho người không có chuyên môn không?
Bạn mong muốn gì ở một môi trường làm việc?

Contact seller Share

Comments