Công việc của Intern Data Science là gì?

Yêu cầu tuyển dụng vị trí Data Science

• Sinh viên đang theo học hoặc mới tốt nghiệp các chương trình liên quan đến Data Science, Khoa học Máy tính, Toán học, Kỹ thuật, hoặc các ngành tương tự.
• Hiểu biết cơ bản về Machine Learning, Thống kê, và xử lý dữ liệu.
• Có kiến thức về một hoặc một số ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc R.
• Khả năng tư duy logic và phân tích để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Sự nhiệt tình và đam mê về lĩnh vực Data Science.
• Có khả năng viết mã và làm việc với các thư viện và framework Data Science cơ bản như NumPy, pandas, scikit-learn (Python), hoặc dplyr, ggplot2 (R).
• Khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và tổ chức.
• Khả năng giao tiếp cơ bản để làm việc trong nhóm và trình bày kết quả cho các đồng nghiệp.
• Khả năng học hỏi nhanh chóng và thích nghi với các công cụ và công nghệ mới.
• Khả năng làm việc độc lập và trong môi trường đa dạng.
• Hiểu biết về lĩnh vực công ty hoạt động, như tài chính, y tế, marketing, hoặc công nghệ.

Lộ trình sự nghiệp của Data Science

Mức lương trung bình của Intern Data Science tại Việt Nam khoảng từ 4 triệu - 8 triệu VND/tháng. Mức lương của iIntern Data Science ở Việt Nam cũng thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm vị trí, công ty, địa điểm làm việc, và mức độ kỹ năng của intern.

• Đối với  Lập trinh viên: 9.000.000 - 14.000.000 VNĐ (1 tháng)
• Đối với SQL Developer: 15.000.000 -25.000.000 VNĐ (1 tháng)

Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data Science có thể khác nhau tùy thuộc vào công ty, ngành công nghiệp và mục tiêu cá nhân. Dưới đây là một lộ trình thường gặp để phát triển sự nghiệp trong Data Science:

Intern Data Science (Intern Nhân viên Phân tích Dữ liệu)

Giai đoạn đầu tiên thường làm việc như một v. Trải nghiệm này giúp bạn làm quen với môi trường làm việc và các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản. Trách nhiệm chính thường liên quan đến thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, và hỗ trợ các dự án phân tích dữ liệu đang diễn ra.

Intern Data Scientist (Intern Nhà Khoa học Dữ liệu)

Nếu bạn có kiến thức cơ bản về Machine Learning và thống kê, bạn có thể được thăng tiến lên vị trí Intern Data Science. Trong vai trò này, bạn có thể tham gia vào các dự án phức tạp hơn, xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán đơn giản, và tham gia vào quá trình phân tích dữ liệu chi tiết hơn.

Junior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Junior hoặc Nhân viên Khoa học Dữ liệu Junior)

Sau giai đoạn intern, bạn có thể ứng tuyển vào vị trí Junior Data Scientist hoặc tương đương. Bạn sẽ tham gia vào các dự án Data Science thực tế hơn, có trách nhiệm lớn hơn trong việc phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, và thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.

Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)

Khi có kinh nghiệm và kiến thức đầy đủ, bạn có thể trở thành một Data Scientist chính thức. Ở vị trí này, bạn sẽ đảm nhiệm trách nhiệm chính trong việc phân tích dữ liệu phức tạp, xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Senior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Cao cấp)

Thăng tiến lên vị trí Senior Data Scientist đòi hỏi kinh nghiệm và thành tựu đáng kể trong lĩnh vực. Trách nhiệm mở rộng để bao gồm việc chỉ đạo dự án, đào tạo nhân viên mới, và tham gia vào quản lý dự án lớn hơn.

Data Science Manager 

Bạn có thể thăng tiến thành Trưởng Nhóm Khoa học Dữ liệu hoặc Data Science Manager, có trách nhiệm lãnh đạo và quản lý một nhóm Data Scientists.

Data Science Director (Giám Đốc Khoa học Dữ liệu)

Đây là vị trí cấp cao hơn trong lĩnh vực Data Science, thường có vai trò quản lý toàn bộ bộ phận Khoa học Dữ liệu của tổ chức.

Chief Data Officer (CDO) hoặc Chief Analytics Officer (CAO) (Giám Đốc Dữ liệu hoặc Giám Đốc Phân Tích)

Đây là vị trí cấp cao nhất trong lĩnh vực Data Science và thường có thẩm quyền lớn trong việc định hình chiến lược dữ liệu của tổ chức.