Check with seller Hồ Chí Minh => Thông tin tuyển dụng- Nhà phân tích Dự báo / Predictive Analyst- Khu công nghệ cao
- Location: Hồ Chí Minh, Việt Nam
Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM Để giúp bạn tạo một bản thông tin tuyển dụng chi tiết và hiệu quả cho vị trí Nhà phân tích Dự báo / Predictive Analyst tại Khu công nghệ cao, , từ khóa tìm kiếm, và các tag phù hợp.
1. Tiêu Đề Tuyển Dụng:
Tiêu đề chính:
Nhà Phân Tích Dự Báo / Predictive Analyst - Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT - Khu Công Nghệ CaoTiêu đề phụ (tùy chọn):
Ứng dụng AI/ML trong Dự báo Kinh doanh
Cơ hội Phát triển Sự nghiệp tại Khu Công Nghệ Cao
2. Giới Thiệu Công Ty (Ngắn Gọn và Hấp Dẫn):
Tập trung vào:
Tên công ty, lĩnh vực hoạt động (ví dụ: công nghệ, sản xuất, nghiên cứu & phát triển)
Điểm nổi bật của công ty (ví dụ: dẫn đầu thị trường, môi trường làm việc sáng tạo, văn hóa doanh nghiệp)
Sứ mệnh và tầm nhìn (nếu có)
Địa điểm làm việc: Khu Công Nghệ Cao [Tên Khu]
Ví dụ:
Phòng tuyển dụng - Nhân lực IT là một công ty công nghệ hàng đầu chuyên về [lĩnh vực hoạt động]. Chúng tôi tự hào là đơn vị tiên phong trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để giải quyết các bài toán kinh doanh phức tạp. Với môi trường làm việc sáng tạo và đội ngũ nhân viên tài năng, chúng tôi cam kết mang đến những giải pháp đột phá cho khách hàng. Hiện tại, chúng tôi đang tìm kiếm một Nhà Phân Tích Dự Báo tài năng để gia nhập đội ngũ tại Khu Công Nghệ Cao [Tên Khu].
3. Mô Tả Công Việc (Chi Tiết và Rõ Ràng):
Mục tiêu công việc:
Nêu rõ mục tiêu chính của vị trí. Phát triển và triển khai các mô hình dự báo để hỗ trợ các quyết định kinh doanh quan trọng.
Trách nhiệm chính:
Liệt kê các công việc cụ thể mà ứng viên sẽ thực hiện. Ví dụ:
Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Xây dựng và đánh giá các mô hình dự báo bằng các kỹ thuật thống kê và học máy (ví dụ: hồi quy, chuỗi thời gian, mạng nơ-ron).
Phối hợp với các bộ phận liên quan để xác định nhu cầu dự báo và triển khai các giải pháp phù hợp.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả của các mô hình dự báo, đề xuất cải tiến.
Nghiên cứu và áp dụng các phương pháp và công nghệ dự báo mới nhất.
Trình bày kết quả phân tích và dự báo cho các bên liên quan một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Xây dựng và duy trì hệ thống báo cáo dự báo định kỳ.
Ví dụ:
Trách Nhiệm Chính:
Phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại để xác định xu hướng và mô hình.
Xây dựng và triển khai các mô hình dự báo sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy và khai phá dữ liệu.
Đánh giá và tinh chỉnh các mô hình dự báo để đảm bảo độ chính xác và tin cậy.
Phối hợp với các bộ phận kinh doanh, marketing và sản xuất để hiểu nhu cầu dự báo và cung cấp các giải pháp phù hợp.
Trình bày kết quả dự báo và các khuyến nghị cho ban quản lý và các bên liên quan.
Nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ và phương pháp dự báo mới để cải thiện hiệu quả công việc.
4. Yêu Cầu Ứng Viên (Cụ Thể và Rõ Ràng):
Kinh nghiệm:
Số năm kinh nghiệm tối thiểu và lĩnh vực kinh nghiệm liên quan (ví dụ: 2+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc dự báo).
Kỹ năng:
Kỹ năng chuyên môn:
Thống kê: Hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, kiểm định giả thuyết.
Học máy: Các thuật toán phân loại, hồi quy, clustering.
Khai phá dữ liệu: Xử lý dữ liệu, trích xuất đặc trưng, giảm chiều dữ liệu.
Lập trình: Python (ưu tiên), R, SQL.
Công cụ: Các thư viện Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy), các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Tableau, Power BI).
Kỹ năng mềm:
Phân tích và giải quyết vấn đề
Giao tiếp và trình bày
Làm việc nhóm
Tư duy phản biện
Bằng cấp:
Bằng cử nhân hoặc thạc sĩ trong các lĩnh vực liên quan (ví dụ: Toán học, Thống kê, Khoa học Dữ liệu, Kinh tế, Công nghệ thông tin).
Yêu cầu khác (nếu có):
Khả năng làm việc độc lập và chủ động.
Khả năng học hỏi nhanh và thích ứng với các công nghệ mới.
Tiếng Anh tốt (nếu cần thiết).
Ví dụ:
Yêu Cầu:
Bằng cử nhân/thạc sĩ các chuyên ngành Toán học, Thống kê, Khoa học Dữ liệu, Kinh tế hoặc các ngành liên quan.
Ít nhất 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc dự báo.
Kiến thức vững chắc về các phương pháp thống kê, học máy và khai phá dữ liệu.
Thành thạo các ngôn ngữ lập trình Python hoặc R.
Kinh nghiệm làm việc với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Power BI.
Kỹ năng giao tiếp, trình bày và làm việc nhóm tốt.
5. Quyền Lợi:
Mức lương:
Nêu rõ khoảng lương hoặc mức lương cạnh tranh.
Phúc lợi:
Liệt kê các phúc lợi mà công ty cung cấp (ví dụ: bảo hiểm, thưởng, ngày nghỉ, đào tạo, cơ hội thăng tiến).
Môi trường làm việc:
Mô tả môi trường làm việc (ví dụ: năng động, sáng tạo, chuyên nghiệp).
Ví dụ:
Quyền Lợi:
Mức lương cạnh tranh, tương xứng với năng lực.
Thưởng hiệu suất hấp dẫn.
Bảo hiểm sức khỏe toàn diện.
Cơ hội đào tạo và phát triển nghề nghiệp.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo và chuyên nghiệp.
6. Thông Tin Liên Hệ:
Cách thức ứng tuyển:
Hướng dẫn ứng viên cách nộp hồ sơ (ví dụ: gửi CV và thư xin việc qua email, nộp hồ sơ trực tuyến).
Thông tin liên hệ:
Địa chỉ email hoặc số điện thoại liên hệ.
Thời hạn nộp hồ sơ.
Ví dụ:
Ứng Tuyển:
Ứng viên quan tâm vui lòng gửi CV và thư xin việc đến [địa chỉ email] trước ngày [thời hạn].
Liên hệ: [số điện thoại] để biết thêm chi tiết.
7. Từ Khóa Tìm Kiếm (Keywords):
Chuyên môn:
Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
Dự báo (Forecasting)
Phân tích dự báo (Predictive Analytics)
Học máy (Machine Learning)
Khai phá dữ liệu (Data Mining)
Thống kê (Statistics)
Chuỗi thời gian (Time Series)
Hồi quy (Regression)
Phân loại (Classification)
Clustering
Xử lý dữ liệu (Data Processing)
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Công cụ/Ngôn ngữ:
Python
R
SQL
Scikit-learn
Pandas
NumPy
Tableau
Power BI
Địa điểm:
Khu Công Nghệ Cao (Hi-Tech Park)
[Tên Khu Công Nghệ Cao Cụ Thể]
Vị trí:
Nhà phân tích (Analyst)
Chuyên viên (Specialist)
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
8. Tag (Sử dụng cho các nền tảng tuyển dụng trực tuyến):
#phantichduba
#predictiveanalytics
#khoahocdulieu
#datascience
#hoctapmay
#machinelearning
#python
#r
#sql
#khucongnghecao
#hitechpark
#vieclamkhucongnghecao
#job
#tuyendung
#recruitment
Lưu Ý Quan Trọng:
Điều chỉnh:
Hãy điều chỉnh các thông tin trên cho phù hợp với yêu cầu và đặc điểm cụ thể của công ty bạn.Ngắn gọn:
Giữ cho mô tả công việc và yêu cầu ứng viên ngắn gọn, dễ đọc và dễ hiểu.Hấp dẫn:
Sử dụng ngôn ngữ hấp dẫn và nhấn mạnh những điểm nổi bật của công ty và vị trí tuyển dụng.SEO:
Tối ưu hóa tiêu đề và mô tả công việc với các từ khóa tìm kiếm liên quan để thu hút ứng viên tiềm năng.Useful information
- Avoid scams by acting locally or paying with PayPal
- Never pay with Western Union, Moneygram or other anonymous payment services
- Don't buy or sell outside of your country. Don't accept cashier cheques from outside your country
- This site is never involved in any transaction, and does not handle payments, shipping, guarantee transactions, provide escrow services, or offer "buyer protection" or "seller certification"
Related listings
-
Hồ Chí Minh => Cần tuyển- Kỹ sư Phân tích Dự báo / Predictive Analytics Engineer- Tân Thuận Quận 7Việc làm IT - (Hồ Chí Minh) - 2025/05/05 Check with seller
Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM để bạn có thể tìm kiếm và ứng tuyển hiệu quả vào vị trí Kỹ sư Phân tích Dự báo tại khu vực Tân Thuận, Quận 7: 1. Xác định Mục tiêu và Chuẩn bị Hồ sơ: Mục tiêu: Tìm kiếm công việc Kỹ sư Phân tích Dự...
-
Hồ Chí Minh => Cần Tuyển Gấp- Chuyên viên Luồng Dữ liệu / Data Streaming Specialist- Quận 5Việc làm IT - (Hồ Chí Minh) - 2025/05/05 Check with seller
Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM Để giúp bạn tuyển dụng Chuyên viên Luồng Dữ liệu / Data Streaming Specialist hiệu quả ở Quận 5, một , bao gồm từ khóa tìm kiếm, tag, mô tả công việc hấp dẫn và các kênh tuyển dụng phù hợp. I. Tóm t...
-
Hồ Chí Minh => Nhân lực IT Cần Tuyển Gấp- Kỹ sư Luồng Dữ liệu / Data Streaming Engineer (Kafka, Flink)- Quận 10Việc làm IT - (Hồ Chí Minh) - 2025/05/05 Check with seller
Chào các bạn đang tìm kiếm cơ hội việc làm tại TPHCM để bạn có thể tạo tin tuyển dụng hiệu quả cho vị trí Kỹ sư Luồng Dữ liệu, cùng với các từ khóa và tag quan trọng: Tiêu Đề Tuyển Dụng (Quan Trọng Nhất): [Tuyển Gấp] Kỹ sư Luồng Dữ liệu (Kafka, Flink...
Comments
Leave your comment (spam and offensive messages will be removed)