Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- Đồng phục
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Nghỉ phép năm
- CLB thể thao
Mô tả Công việc
- Thu thập và quản lý dữ liệu:
- Thu thập, xử lý và duy trì dữ liệu địa lý từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hình ảnh vệ tinh, dữ liệu đo đạc và cơ sở dữ liệu mở
- Đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của các bộ dữ liệu địa lý được sử dụng trong ứng dụng Meey Map
- Chuẩn hóa và tổ chức dữ liệu địa lý trong các cơ sở dữ liệu GIS để dễ dàng truy xuất và phân tích
- Phân tích dữ liệu:
- Thực hiện phân tích không gian để hỗ trợ các tính năng quy hoạch đô thị, sử dụng đất và định giá bất động sản trong Meey Map
- Phân tích các mô hình, xu hướng và mối quan hệ địa lý để cung cấp thông tin chi tiết cho việc phát triển sản phẩm
- Sử dụng các công cụ xử lý không gian để thao tác và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu địa lý thô
- Lập các bản đồ chuyên đề
- Tạo và duy trì các bản đồ chất lượng cao và hình ảnh hóa không gian phù hợp với mục tiêu của Meey Map
- Làm việc chặt chẽ với đội ngũ phát triển để tích hợp dữ liệu GIS vào các giao diện bản đồ của ứng dụng
- Phát triển các lớp tùy chỉnh và hình ảnh hóa để nâng cao trải nghiệm người dùng và đáp ứng các nhu cầu cụ thể của dự án
- Hợp tác và báo cáo
- Hợp tác với các thành viên trong dự án, bao gồm DEV, BA, QA, QC, FE, BE, để hỗ trợ các tính năng và dịch vụ của Meey Map
- Cập nhật các xu hướng, công cụ và công nghệ GIS mới nhất để liên tục cải thiện phương pháp phân tích dữ liệu và hình ảnh hóa
- Các nhiệm vụ khác liên quan tới nghiệp vụ bản đồ
Yêu Cầu Công Việc
- Trình độ học vấn: Bằng cử nhân chuyên ngành Địa lý, Khoa học Địa lý, Tài nguyên môi trường hoặc các ngành liên quan
- Kinh nghiệm:
- Phân tích Không gian và GIS: Tối thiểu 3 - 5 năm kinh nghiệm làm việc trong vai trò Chuyên viên Phân tích dữ liệu GIS hoặc vị trí tương đương. Ứng viên cần có kinh nghiệm sâu rộng trong việc thu thập, phân tích và quản lý dữ liệu không gian, đặc biệt là trong các dự án liên quan đến bất động sản hoặc tài nguyên môi trường
- Phát triển và tích hợp ứng dụng: Kinh nghiệm tham gia vào quá trình phát triển sản phẩm, đặc biệt là tích hợp dữ liệu GIS vào các ứng dụng web hoặc di động. Ứng viên cần có khả năng làm việc chặt chẽ với các đội phát triển để đảm bảo rằng dữ liệu GIS được tích hợp một cách hiệu quả và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng
- Làm việc với dữ liệu lớn: Kinh nghiệm quản lý và xử lý các bộ dữ liệu không gian lớn, bao gồm cả dữ liệu từ hình ảnh vệ tinh và các nguồn dữ liệu mở. Ứng viên cần có khả năng làm việc trên các nền tảng đám mây và xử lý dữ liệu phân tán
- Kiến thức
- Kiến thức về hệ thống thông tin địa lý GIS, viễn thám
- Hiểu cách thức ứng dụng GIS và viễn thám vào giải quyết các vấn đề
- Kỹ năng và khả năng
- Quen thuộc với SQL và các ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Python, R) để thao tác và phân tích dữ liệu
- Thành thạo phần mềm GIS như ArcGIS, QGIS, FME hoặc các công cụ tương tự
- Hiểu rõ các định dạng dữ liệu địa lý (ví dụ: shapefiles, GeoJSON, MBTiles) và quản lý cơ sở dữ liệu
- GEOSERVER hoặc các nền tảng Map server khác
- Kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề giao tiếp xuất sắc
- Thái độ
- Khả năng làm việc độc lập và làm việc theo nhóm
- Khả năng nghiên cứu, đọc hiểu tài liệu
- Khả năng làm việc trong môi trường có áp lực cao
QUYỀN LỢI
Chế độ đãi ngộ
- Phụ cấp ngoài lương theo tháng (Ăn ca: 700.000 VNĐ; Gửi xe: 120.000 VNĐ; trợ cấp máy tính cá nhân (nếu có): 300.000 VNĐ);
- Chính sách thưởng: Thưởng Lễ, Tết, sinh nhật, thưởng dự án, thưởng thâm niên, thưởng Mấy, các thưởng khác theo quy định Công ty tại thời điểm hiện hành;
- Làm việc trong môi trường trẻ trung, năng động, coi trọng năng lực và khả năng sáng tạo;
- Thường xuyên tổ chức các hoạt động mini game, chương trình các ngày lễ,....;
Đào tạo và Phát triển
- Cơ hội tiếp cận và học hỏi công nghệ tiên tiến;
- Được công ty tạo điều kiện và hỗ trợ khi tham gia các khóa đào tạo, phát triển năng lực;
- Có cơ hội làm những việc thách thức, phát huy hết khả năng bản thân;
Chăm sóc sức khỏe
- Bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp theo luật bảo hiểm;
- Được tặng quà, thăm hỏi nhân các dịp: sinh nhật, cưới hỏi, hiếu hỉ, ốm đau...
Địa điểm làm việc
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Thời gian làm việc: Thứ 2 - Thứ 6 (từ 08:00 đến 18:00). Checkin linh hoạt từ 7.30-9.00am
- Lương: 15 Tr - 25 Tr VND
Meey Land là trang thông tin điện tử tổng hợp và là website thương mại điện tử thuộc Hệ sinh thái Công nghệ Bất động sản Meey Land ("Hệ sinh thái") - một Hệ sinh thái cung cấp cho thị trường bất động sản các giải pháp đột phá kết hợp ba lĩnh vực Công nghệ - Bất động sản - Tài chính.
Áp dụng những công nghệ 4.0 hàng đầu như Big Data, AI (Trí tuệ nhân tạo), Blockchain, Hệ sinh thái hướng đến mục tiêu là sẽ mang lại nhiều lợi ích lớn cho Khách Hàng: tiết kiệm công sức khi tìm kiếm bất động sản, tiếp cận nhanh các thông tin quan trọng như thị trường, định giá, quy hoạch, hành lang pháp lý, công chứng và các thủ tục liên quan.
Chính sách bảo hiểm
- Bảo hiểm sức khỏe & tai nạn PVI Premium;
- Bảo hiểm xã hội
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch hàng năm
- Bóng đá
- Bóng bàn
- Cầu lông
- Teambuilding
Lịch sử thành lập
- Meey Land là trang thông tin điện tử tổng hợp và là website thương mại điện tử thuộc Hệ sinh thái Công nghệ Bất động sản Meey Land ("Hệ sinh thái") thành lập vào năm 2019
Mission
Định hướng phát triển thành một Tập đoàn hàng đầu khu vực, không ngừng đổi mới, sáng tạo để kiến tạo hệ sinh thái các sản phẩm dịch vụ đẳng cấp, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống của mọi người và nâng tầm vị thế của thương hiệu Việt trên trường quốc tế.
Công việc của Data Analyst là gì?
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể.
Mô tả công việc của vị trí Data Analyst
Làm sạch dữ liệu (Data cleaning)
Ngoài việc được nâng cao về kỹ năng thu thập dữ liệu, Data Analyst còn phải nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu để xác định các dữ liệu lỗi hoặc thiếu sót, và có khả năng sử dụng các công cụ làm sạch dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu, Data Analyst cần làm sạch dữ liệu để đảm bảo dữ liệu chính xác và sẵn sàng cho việc phân tích.
Phân tích và xử lý dữ liệu
Sau bước thu thập dữ liệu, Data Analyst sẽ tiến hành phân tích và xử lý dữ liệu. Vì dữ liệu thu thập về đang ở dạng thô, sẽ bảo gồm cả những dữ liệu không cần thiết. Quá trình xử lý dữ liệu sẽ cần đến các công cụ thống kê như SQL, SPSS, STATA. Kết quả sẽ cho ra con số thống kê cho từng câu hỏi.
Thiết kế báo cáo
Quá trình thiết kế báo cáo đòi hỏi Data Analyst phải vận dụng kỹ năng tư duy và visualize để chuyển đổi dữ liệu từ dạng số thành các biểu đồ trực quan. Chuyên viên có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ như Bi Tool, Excel để cải thiện năng suất khi làm báo cáo. Một báo cáo hoàn chỉnh phải có visual trực quan, dễ hiểu để các phòng ban khác có thể dựa vào đó để làm cơ sở cho các quyết định.
Tư vấn cho doanh nghiệp
Sau khi hoàn tất xong bài báo cáo, nhân viên Data Analyst cần báo cáo lại cho doanh nghiệp, giúp ban lãnh đạo nhìn ra thực trạng và vấn đề một cách rõ ràng. Nhờ đó doanh nghiệp sẽ đưa ra những hướng đi đúng đắn trong hiện tại và tương lai.
Thực hiện những công việc được phân công
Trong trường hợp bài báo cáo chưa đạt đủ tiêu chuẩn hoặc chưa đủ dữ liệu để có thể đưa ra quyết định hiệu quả, lúc này Data Analyst sẽ thực hiện thêm các công việc khác theo chỉ định của cấp trên.
Data Analyst có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
169 - 254 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Analyst
Tìm hiểu cách trở thành Data Analyst, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Analyst?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Analyst
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Analyst cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn
-
Bằng cấp và chuyên ngành: Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành về Toán, Công nghệ thông tin hay Kinh tế, Tài chính, Khoa học máy tính hoặc các chuyên ngành khác có liên quan. Có kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan
-
Kiến thức về data: Ứng viên nên có hiểu biết về cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn SQL, có kiến thức về lập trình và xử lý dữ liệu, đặc biệt là sử dụng Python, có hiểu biết cơ bản về các khái niệm toán học và thống kê liên quan đến phân tích dữ liệu.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng phân tích logic: Với cùng một lượng dữ liệu giống nhau, người có tư duy logic, sắp xếp tốt sẽ dễ dàng tìm ra ý nghĩa, insight ẩn sau đó.
-
Kỹ năng thiết kế báo cáo: Việc của Data Analyst là trình bày kết quả và phương án tới các phòng ban, nên đòi hỏi người làm phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng trình bày, visualize để bản báo cáo trở nên trực quan và dễ hiểu nhất.
-
Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là kỹ năng cần thiết để Data Analyst có thể xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Data Analyst bao gồm: Python, R, SQL,... Bạn cần có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình này để thu thập dữ liệu (Data collection), làm sạch dữ liệu (Data cleaning), phân tích dữ liệu (Data modeling) và triển khai các mô hình phân tích dữ liệu.
-
Kỹ năng giải quyết vấn đề: Data Analyst thường phải giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu. Do đó, kỹ năng giải quyết vấn đề là rất quan trọng. Bạn cần có khả năng suy nghĩ logic, xử lý công việc tỉ mỉ, phân tích thông tin và đưa ra các giải pháp tối ưu dựa trên những thông tin (data) có được.
Yêu cầu khác
-
Sử dụng thành tạo các công cụ phân tích: Data Analyst cần có kiến thức về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và khả năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Sau khi dữ liệu được làm sạch, Data Analyst cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phân tích dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm: Python, R, SQL, Tableau, Power BI,... và những công cụ phân tích dữ liệu khác tuỳ vào mục đích phân tích dữ liệu.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
1. Data Analyst Intern
Mức lương: 3 - 6 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Data analyst Intern là những nhân sự học việc tại bộ phận IT tùy theo sự sắp xếp của mỗi công ty. Họ chưa được gọi là nhân viên chính thức của doanh nghiệp, có nhiệm vụ hỗ trợ nhân viên Data analyst chính thức. Thông qua đó, thực tập sinh sẽ tích lũy thêm kiến thức về chuyên môn và kỹ năng làm việc thực tế mà không chắc trường lớp đã dạy.
>> Đánh giá: Dù chưa được xem là nhân viên chính thức của doanh nghiệp nhưng Data Analyst Intern bước đầu được tiếp xúc với các công việc cần thiết để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ sẽ tích lũy kiến thức chuyên môn và cả kinh nghiệm thực tế thông qua việc hỗ trợ nhân viên Data Analyst chính thức.
2. Data Analyst
Mức lương: 15 - 20 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 3 năm
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể.
>> Đánh giá: Hiện nay, nhu cầu về nhân lực trong ngành phân tích dữ liệu đang ngày càng tăng, đặc biệt là nhân lực có kỹ năng phân tích tốt. Sự thiếu hụt về nhân lực trong ngành này không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà là hầu hết các quốc gia trên thế giới. Dù data analyst là một trong những ngành khát nhân lực nhất hiện nay nhưng hiện tại vẫn còn trống rất nhiều vị trí đo kỹ năng chưa đủ đáp ứng. Đây chính là cơ hội cho bạn.
3. Senior Data Analyst
Mức lương: 20 - 35 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 3 - 8 năm
Senior Data Analyst là một vị trí công việc cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Người nắm giữ vị trí này thường có nhiều kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu. Họ sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để hiểu dữ liệu, tìm ra thông tin hữu ích và xu hướng.
>> Đánh giá: Khi bạn có kinh nghiệm với tư cách là một Senior Data Analyst, bạn có thể có cơ hội để thăng tiến sự nghiệp của mình theo một vài hướng khác nhau. Tùy thuộc vào mục tiêu và sở thích của mình, bạn có thể tiến bộ trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, quản lý, tư vấn hoặc với nhiều vai trò dữ liệu chuyên biệt hơn.
5 bước giúp Data Analyst thăng tiến nhanh trong trong công việc
Thể hiện lòng tận tâm và chuyên nghiệp
Làm việc trong các doanh nghiệp đòi hỏi sự tận tâm và chuyên nghiệp. Hãy đảm bảo bạn luôn thể hiện sự chuyên nghiệp trong giao tiếp, đảm bảo bí mật thông tin đối tác và tuân thủ các quy định của doanh nghiệp
Dành nhiều thời gian quan sát trước khi hành động
Kỹ năng quan sát cũng là một kỹ năng quan trọng đối với nhiều Data Analyst dự án nghiên cứu. Bạn cần quan sát đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu họ qua hành vi, thói quen thực tế để có thể dễ dàng đưa ra các phân tích, kết luận cho báo cáo của mình.
Tính kiên trì, tỉ mỉ
Để có thể trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn cần phải rèn luyện cho mình khả năng cẩn trọng trong từng dòng code được viết ra, vì đôi khi chỉ sai lệch một dấu cách nhỏ cũng có thế khiến câu lệnh viết ra bị sai so với mục đích ban đầu. Hơn thế nữa, kĩ năng tập trung cao độ khi phân tích các con số cũng đóng vai trò quan trọng không kém vì một chút lơ đãng cũng có thế khiến bạn có thể làm lại từ đầu.
Là người biết “kể” những con số đằng sau dữ liệu
Những con số một mình nó không thể giúp cho người khác hiểu được những điều quan trọng đằng sau. Người làm Data Analyst cần phải phân tích kỹ và thấu hiểu số liệu để giải thích, trình bày những phát hiện để thuyết phục bộ phận quản lý.
Yêu thích làm việc với con số và máy tính
Data Analyst là người làm việc trực tiếp với dữ liệu, thường xuyên phải tiếp xúc với con số khô khan nên đòi hỏi bạn cũng cần có một chút niềm đam mê để gắn bó với nghề.Đặc biệt phải luôn đặt tính bảo mật của dữ liệu lên làm đầu. Bởi toàn bộ dữ liệu thu thập được đều có tính quyết định đến sự phát triển của doanh nghiệp nên yêu cầu tính bảo mật rất cao.