Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Nghỉ phép năm
Mô tả Công việc
I. Data Acquisition & Feature Engineering:
- Collaborate with stakeholders to identify and prioritize high-value data sources, including internal databases, external APIs, open data sets, web scraping, and online/offline behavioral data.
- Design, implement, and maintain robust and scalable data pipelines for ingesting, processing, and transforming data from diverse sources, ensuring data quality, consistency, and security.
- Conduct in-depth exploratory data analysis to understand data patterns, identify potential biases, and uncover valuable insights.
- Develop advanced feature engineering techniques, including creating new features from raw data, feature selection, and dimensionality reduction, to enhance model performance.
- Design and implement a Feature Store to manage and share features across multiple projects and teams, ensuring consistency and reusability.
II. Model Development & Deployment:
- Research, select, and implement machine learning and deep learning algorithms and architectures for a variety of business applications, including predictive modeling, classification, clustering, and recommendation systems, targeted marketing, ads exchange.
- Build high-performance models using appropriate tools and frameworks (focus on Vertex AI and CDP customer data platform), optimizing for accuracy, scalability, and interpretability.
- Develop and deploy models in production environments, using containerization technologies (e.g., Docker), cloud platforms, and APIs.
- Continuously monitor model performance, identify and address performance degradation, and implement strategies for model retraining and updates.
Yêu Cầu Công Việc
- Degree in a quantitative field such as Computer Science, Statistics, Mathematics, Operations Research, or a related field.
- 2+ years of experience in a senior data science or machine learning role, with a proven track record of developing and deploying production-ready models.
- Deep understanding of statistical modeling, machine learning algorithms, and data mining techniques, including experience with deep learning, natural language processing, and/or computer vision.
- Expert-level proficiency in Python and relevant data science libraries .
- Extensive experience with building and deploying data pipelines and machine learning models on cloud platforms (e.g, GCP, CDP, real time) and big data technologies (e.g., Spark, flink).
- Strong software engineering skills, including experience with version control (e.g., Git), testing, and CI/CD.
- Excellent communication, presentation, and interpersonal skills, with the ability to translate complex technical concepts into clear, actionable insights for diverse audiences.
Địa điểm làm việc
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
Công ty cổ phần chứng khoán Asean (Asean Securities) được thành lập năm 2006 với tên gọi ban đầu là Công ty Cổ phần Chứng khoán Ngân hàng Thương mại cổ phần Đông Nam Á. Sau nhiều năm hoạt động, Chúng tôi không ngừng phát triển và trở thành một trong những công ty chứng khoán hoạt động hiệu quả nhất hiện nay. Với hệ sinh thái đa dạng, Chúng tôi cung cấp nhiều sản phẩm góp phần gia tăng giá trị cho khách hàng và đối tác.
Bên cạnh đó, Asean Securities không ngừng nâng cao tiềm lực tài chính, mở rộng thương hiệu, xây dựng đội ngũ nhân sự chuyên nghiệp tận tâm, am hiểu thị trường, sẵn sàng đưa ra các tư vấn, giải pháp tài chính tốt nhất cho khách hàng
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng các chế độ như BHYT, BHXH, BHTN, … theo quy định của Nhà Nước
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch hằng năm
- Các chương trình teambuilding cuối tháng
- Các hoạt động party chúc mừng nhân ngày đặc biệt
Lịch sử thành lập
- Năm 2006, Được thành lập với tên gọi ban đầu là Công ty CP Chứng khoán Ngân hàng TMCP Đông Nam Á với vốn điều lệ 50 tỷ đồng
- Năm 2007, tăng vốn điều lệ lên 200 tỷ đồng
- Năm 2008, đổi tên thành Công ty chứng khoán Seabank
- Năm 2009, đổi tên thành công ty CP chứng khoán Đông Nam Á
- Năm 2011, tăng vốn điều lệ lên 335 tỷ đồng
- Năm 2016, đổi tên thành công ty cổ phần Chứng Khoán Asean. Tăng vốn điều lệ lên 500 tỷ đồng
- Năm 2017, tăng vốn điều lệ lên 1.000 tỷ đồng
- Năm 2022, chuyển trụ sở chính về tầng 4,5,6,7 số 3 Đặng Thái Thân và cho ra mắt hệ thống giao dịch với tên gọi SeaStock
Mission
- Hỗ trợ khách hàng đạt mục tiêu tài chính bằng nền tảng kiến thức chuyên sâu cùng sự thấu hiểu và tận tâm.
- Mang đến trải nghiệm vượt trội với hệ sinh thái sản phẩm, dịch vụ toàn diện, hiện đại và chuyên biệt.
- Mở rộng hiểu biết, thúc đẩy mỗi cá nhân thông qua chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và giá trị sáng tạo.
Review Chứng khoán Asean
Công ty tạo điều kiện cho nhân viên phát triển và có cơ hội làm nhiều việc! (RV)
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Scientistt là gì?
1. Data Scientist là gì?
Data scientist làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn. Nghiên cứu và phân tích những dữ liệu đã được cấu trúc lại để ra những thông tin giả thuyết và những mô hình hiệu quả. Bên cạnh đó, những vị trí như Data Engineer, Data Analyst cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
2. Data Sciencetist cần học những gì?
Để trở thành một Data Scientist, việc trang bị kiến thức từ các ngành học cơ bản là rất quan trọng. Các ngành học này không chỉ cung cấp nền tảng lý thuyết mà còn giúp rèn luyện kỹ năng thực tiễn cần thiết cho công việc.
Khoa học máy tính
Khoa học máy tính là ngành học đầu tiên mà hầu hết các Data Scientist theo đuổi, bởi nó cung cấp các kiến thức vững chắc về lập trình, thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Sinh viên ngành này sẽ học cách phát triển phần mềm, xây dựng các hệ thống và làm việc với các công nghệ phân tích dữ liệu. Các kỹ năng như lập trình Python, R, hoặc Java rất quan trọng trong việc triển khai các mô hình phân tích. Ngoài ra, họ cũng cần hiểu các khái niệm về mạng máy tính, hệ thống cơ sở dữ liệu và an ninh mạng.
Toán học và thống kê
Một ngành học khác không thể thiếu đối với Data Scientist là toán học và thống kê, vì nó cung cấp các công cụ và phương pháp luận để phân tích và giải thích dữ liệu. Sinh viên sẽ học về xác suất, lý thuyết thống kê, và các phương pháp phân tích dữ liệu. Kiến thức về hồi quy, phân tích dữ liệu đa biến, và phân phối xác suất là những kỹ năng cơ bản cần có. Ngoài ra, kiến thức về đại số tuyến tính và tối ưu hóa cũng rất quan trọng trong việc xây dựng các mô hình học máy phức tạp.
Khoa học dữ liệu
Ngành học khoa học dữ liệu chuyên sâu vào việc phân tích, làm sạch và xử lý dữ liệu. Các chương trình đào tạo trong ngành này giúp sinh viên hiểu cách thu thập và xử lý dữ liệu lớn (big data), sử dụng các công cụ phân tích như Hadoop, Spark. Ngoài ra, sinh viên cũng sẽ được học cách phát triển các thuật toán học máy (machine learning) và kỹ thuật học sâu (deep learning). Khoa học dữ liệu là lĩnh vực giúp chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn, giúp các Data Scientist ứng dụng các công nghệ vào các vấn đề cụ thể trong doanh nghiệp.
Kỹ thuật phần mềm và AI
Ngành kỹ thuật phần mềm và AI tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng, sản phẩm phần mềm và hệ thống trí tuệ nhân tạo. Sinh viên ngành này sẽ học về cách thiết kế và phát triển phần mềm, các công nghệ AI như học máy, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Kiến thức về các framework như TensorFlow, PyTorch, và các công cụ AI là rất cần thiết cho Data Scientist để xây dựng các hệ thống tự động hóa và tối ưu hóa. Những kỹ năng này giúp Data Scientist triển khai và duy trì các mô hình phân tích dữ liệu trong môi trường thực tế.
Những ngành học trên đều đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị cho nghề Data Scientist. Các trường đại học uy tín như Đại học Bách Khoa Hà Nội, Đại học FPT, Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia TP.HCM), Đại học Công nghiệp Hà Nội,... cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp với những yêu cầu của ngành khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin. Các khóa học đào tạo về khoa học máy tính, toán học ứng dụng, và trí tuệ nhân tạo tại các trường này sẽ cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng vững chắc. Ngoài ra, các khóa học trực tuyến tại Coursera, edX, hoặc Udemy cũng cung cấp các chứng chỉ về khoa học dữ liệu và học máy giúp bổ sung kiến thức và kỹ năng thực tiễn. Một số chứng chỉ nổi bật trong ngành này bao gồm:
- Chứng chỉ Data Science (Coursera, IBM): Đây là khóa học giúp học viên làm quen với các kỹ năng cơ bản trong khoa học dữ liệu, bao gồm phân tích dữ liệu, lập trình Python, và sử dụng các công cụ dữ liệu như Pandas và Matplotlib.
- Chứng chỉ Machine Learning (Stanford University, Coursera): Cung cấp kiến thức về các thuật toán học máy, từ hồi quy tuyến tính đến học sâu, do giảng viên Andrew Ng giảng dạy.
- Chứng chỉ Deep Learning (deeplearning.ai): Chứng chỉ này dạy về các mô hình học sâu, bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo, CNN (Convolutional Neural Networks) và RNN (Recurrent Neural Networks), ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh và ngôn ngữ.
- Chứng chỉ AI & Machine Learning (Harvard University, edX): Đây là khóa học giúp học viên hiểu rõ về trí tuệ nhân tạo và học máy, cung cấp nền tảng vững chắc về các thuật toán và ứng dụng trong AI.
3. Lương và mô tả các công việc Data Scientist
Hiện nay, có rất nhiều thông tin về việc tuyển dụng Data Scientist, trong những thông tin tuyển dụng đó đều có đính kèm theo thông tin về mức lương Data Scientist. Điều đó giúp cho các bạn có được những cơ hội để biết được mức lương của mình ra sao. Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp các bạn có thể nắm được mức lương cơ bản của Data Sciencetist theo số năm kinh nghiệm:
| Số năm kinh nghiệm | Vị trí | Mức lương |
| 0 - 1 năm | Intern Data Scientist | 4.500.000 - 5.000.000 triệu/tháng |
| 1 - 3 năm | Data Scientist | 14.500.000 - 33.600.000 triệu/tháng |
Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu trong các ngành công nghiệp, nhu cầu tuyển dụng Data Scientist ngày càng gia tăng. Vậy Data Scientist thực hiện công việc gì và yêu cầu như thế nào, hãy cùng tìm hiểu dưới đây.
Trình bày kết quả và báo cáo
Data Science cần có khả năng trình bày kết quả và báo cáo các phân tích và mô hình hóa một cách rõ ràng và logic. Công việc này bao gồm việc viết báo cáo kỹ thuật, thuyết trình kết quả cho các đồng nghiệp và quản lý, đồng thời có thể phải giải thích các phương pháp và quyết định đã được thực hiện. Kỹ năng viết lách và trình bày là rất quan trọng để intern có thể truyền đạt thông tin một cách hiệu quả và dễ hiểu.
Phát triển các mô hình và thuật toán dữ liệu
Để áp dụng cho các tập dữ liệu, sử dụng mô hình dự đoán để tăng và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng, tạo doanh thu, nhắm mục tiêu quảng cáo và các kết quả kinh doanh khác, phát triển khung thử nghiệm A/B của công ty và chất lượng mô hình thử nghiệm, phối hợp với các nhóm chức năng khác nhau để thực hiện các mô hình và giám sát kết quả.
Lọc và xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc
Những dữ liệu phi cấu trúc là những dữ liệu thô, những dữ liệu bị lỗi mà máy tính không đọc được. Data scientist phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại những dữ liệu đó để xây dựng nên một bộ dữ liệu có cấu trúc và có ý nghĩa.
Dự đoán xu hướng
Sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán những xu hướng, cơ hội cũng như dự đoán các sự kiện có thể xảy ra hoặc đưa ra được những vấn đề mà công ty đang gặp phải. Họ còn sử nhiều công cụ khác như SQL, Weka, Python,... để triển khai và thực tiễn hóa từ đó nhận ra những mẫu dư thừa trong dữ liệu.
4. So sánh Data Engineer, Data Scientist và Data Analyst (kẻ bảng - mô tả cv, mức lương..)
Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa ba vị trí công việc trong lĩnh vực dữ liệu: Data Engineer, Data Scientist, và Data Analyst. Mỗi vị trí đều có những nhiệm vụ, yêu cầu kỹ năng và mức lương khác nhau, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
| Yếu tố | Data Engineer | Data Scientist | Data Analyst |
| Mô tả công việc | Thiết kế, phát triển, và duy trì hệ thống quản lý và xử lý dữ liệu. Xây dựng cơ sở dữ liệu, pipeline dữ liệu, và đảm bảo chất lượng dữ liệu. | Phân tích và xây dựng mô hình dự đoán từ dữ liệu. Tạo ra các thuật toán và sử dụng học máy để giải quyết các bài toán phức tạp. | Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra các báo cáo và thông tin hỗ trợ quyết định kinh doanh. |
| Yêu cầu kỹ năng | Thành thạo SQL, Python, Java, Hadoop, Spark. Kỹ năng về hệ thống cơ sở dữ liệu và thiết kế kiến trúc dữ liệu. | Kiến thức vững về toán học, xác suất, thống kê. Kỹ năng lập trình với Python, R. Kinh nghiệm về học máy và phân tích dữ liệu lớn. | Thành thạo SQL, Excel, các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau. Kiến thức về thống kê cơ bản. |
| Mức lương trung bình | Từ 15 triệu đến 40 triệu VND/tháng (Tùy theo kinh nghiệm và vị trí công tác). | Từ 20 triệu đến 50 triệu VND/tháng (Cao hơn nếu có kinh nghiệm hoặc làm việc cho các công ty lớn). | Từ 10 triệu đến 30 triệu VND/tháng (Tùy thuộc vào quy mô công ty và kinh nghiệm). |
| Cơ hội thăng tiến | Có thể thăng tiến lên vị trí kiến trúc sư dữ liệu hoặc quản lý kỹ thuật. | Có thể trở thành Senior Data Scientist, Lead Data Scientist, hoặc quản lý nghiên cứu dữ liệu. | Có thể thăng tiến thành Data Analytics Manager hoặc chuyên gia phân tích cấp cao. |
| Khối ngành ứng dụng | Công nghệ thông tin, Fintech, E-commerce, Dữ liệu lớn (Big Data). | Khoa học dữ liệu, Machine Learning, AI, Ngành nghiên cứu. | Kinh doanh, Marketing, Tài chính, Quản lý dữ liệu. |
Từ bảng trên, có thể thấy rằng mỗi vị trí có vai trò riêng biệt trong chuỗi giá trị của dữ liệu. Data Engineer tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng và quy trình xử lý dữ liệu, Data Scientist sử dụng kỹ thuật phân tích sâu để tìm ra thông tin có giá trị, trong khi Data Analyst thực hiện công việc phân tích dữ liệu thông thường để hỗ trợ quyết định kinh doanh
5. Những khó khăn của công việc Data Scientist
Xử lý và làm sạch dữ liệu không hoàn chỉnh
Một trong những khó khăn lớn nhất của Data Scientist là phải đối mặt với dữ liệu không hoàn chỉnh hoặc bị thiếu sót. Dữ liệu có thể bị sai lệch, không đồng nhất hoặc thiếu các giá trị quan trọng, đòi hỏi Data Scientist phải dành nhiều thời gian để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi có thể phân tích. Công việc này đôi khi rất tốn thời gian và yêu cầu sự tỉ mỉ, cẩn thận.
Khó khăn trong việc chọn mô hình và thuật toán phù hợp
Việc lựa chọn mô hình và thuật toán phù hợp để phân tích dữ liệu là một thách thức lớn đối với Data Scientist. Mỗi vấn đề sẽ yêu cầu các phương pháp phân tích khác nhau, và quyết định sai có thể dẫn đến kết quả không chính xác. Điều này đòi hỏi Data Scientist phải có kiến thức vững chắc và khả năng thử nghiệm, tối ưu hóa mô hình.
Cập nhật kiến thức công nghệ nhanh chóng
Lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển rất nhanh, với các công nghệ, công cụ và thuật toán mới xuất hiện liên tục. Data Scientist cần phải luôn cập nhật và làm quen với những thay đổi này để không bị tụt lại phía sau. Việc học hỏi và nâng cao kỹ năng liên tục là điều không thể thiếu trong công việc này.
Tối ưu hóa hiệu suất và giải thích kết quả cho các bộ phận khác
Dù Data Scientist có thể tạo ra các mô hình chính xác, việc giải thích các kết quả phân tích và truyền đạt thông tin cho các bộ phận khác trong công ty đôi khi gặp khó khăn. Các mô hình phức tạp có thể khó hiểu đối với những người không có chuyên môn về dữ liệu, đòi hỏi Data Scientist phải có kỹ năng giao tiếp tốt để đảm bảo rằng các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu có thể được áp dụng đúng cách.
>> Khám phá thêm:
Việc làm Data Science dang tuyển dụng
Data Scientistt có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
130 - 169 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Scientistt
Tìm hiểu cách trở thành Data Scientistt, 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 Scientistt?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Scientist
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Scientist 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: Data Scientist thường yêu cầu ứng viên có bằng cử nhân hoặc sắp tốt nghiệp trong các ngành liên quan như Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Thống kê, Toán học hoặc các ngành có liên quan. Bằng cấp này không chỉ cung cấp cho ứng viên kiến thức nền tảng mà còn cho phép họ áp dụng các kiến thức này vào thực tiễn trong các dự án và nghiên cứu khoa học dữ liệu.
-
Kiến thức quản trị cơ sở dữ liệu: Nắm vững một hoặc nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) phổ biến như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, hoặc SQLite. Nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho công việc Data Science, chẳng hạn như Python hoặc Java, để tạo ứng dụng kết hợp với cơ sở dữ liệu.
-
Kiến thức công nghệ: Ứng viên cần có kiến thức vững và áp dụng được các ngôn ngữ lập trình (C/C++, Java/Javascript,...), các kiến thức nền tảng về phần mềm, hệ điều hành, cơ sở dữ liệu (database) cơ bản để trở thành nhân viên IT chuyên nghiệp.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Có khả năng định lượng dữ liệu: Kết quả làm việc của data scientist chính là đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá được xu hướng có thể xảy. Vì vậy, việc bạn có kỹ năng định lượng dữ liệu là một kỹ năng tốt giúp bạn nâng cao tay nghề.
-
Kỹ năng phân tích và đánh giá: Mỗi ngôn ngữ lập trình khác nhau sẽ đảm nhiệm từng phần khác nhau khi phát triển một ứng dụng hay phần mềm. Điều này đòi hỏi các Data Science phải có kỹ năng phân tích để nhận biết đâu là ngôn ngữ phù hợp nhất
-
Kỹ năng về phương pháp thống kê: Đây chính là một trong những kỹ năng đòi hỏi một data scientist cần phải có. Việc biết sử dụng các phương pháp thống kê giúp bạn giải quyết công việc tốt hơn và vững chãi để phát triển hơn. Các môn học như xác suất thống kê, thống kê mô tả,... sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức về kỹ năng này.
Yêu cầu khác
-
Kinh nghiệm
Data Science cần có kiến thức và kinh nghiệm về các kỹ thuật thống kê và khai thác dữ liệu: GLM/Regression, Random Forest, Boosting, Trees, text mining, phân tích mạng xã hội, v.v. Phải có tối thiểu 1 năm kinh nghiệm, thành thạo SQL, Python, C++,... để thực hiện các công việc như nhập liệu, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu,... Những ngôn ngữ lập trình này tuy khô khan nhưng đó chính là công cụ hỗ trợ đắc lực cho một data scientist.
Lộ trình thăng tiến của Data Scientist
Lộ trình thăng tiến của Data Science 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. Intern Data Scientist
Mức lương: 4 - 8 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Data Science là một vị trí thực tập trong lĩnh vực phát triển ứng dụng di động sử dụng framework React Native. Người nắm giữ vị trí này là những người mới bắt đầu hoặc đang trong giai đoạn thực tập để học hỏi và phát triển kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Science chuyên nghiệp.
>> Đánh giá: Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá. Các tổ chức cần có những người có khả năng thu thập, phân tích dữ liệu để đưa ra những quyết định mang tính khách quan. Đó là lý do vị trí Data science ngày càng được quan tâm. Đây là một tín hiệu tích cực cho các bạn sinh viên, người mới ra trường muốn theo đuổi sự nghiệp Data science.
>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh Data Science cho người mới
2. Data scientist
Mức lương: 14 - 33 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 4 năm
Data science làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn. Nghiên cứu và phân tích những dữ liệu đã được cấu trúc lại để ra những thông tin giả thuyết và những mô hình hiệu quả.
>> Đánh giá: Data Science được đánh giá là ngành có mức lương hấp dẫn hàng đầu trên thế giới, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí trong ngành cũng rất cao. Những người giỏi thường được các công ty săn đón với mức lương cao ngất ngưởng cùng nhiều quyền lợi đi kèm.
>> Xem thêm: Việc làm Data Science dang tuyển dụng
5 bước giúp Data Scientist thăng tiến nhanh trong trong công việc
Nâng cao kỹ năng và kiến thức
Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, do đó bạn cần thường xuyên cập nhật kiến thức mới nhất về các kỹ thuật, công cụ và phần mềm Khoa học Dữ liệu. Bạn có thể tham gia các khóa học online, hội thảo, workshop, hoặc đọc sách, báo, tài liệu chuyên ngành để cập nhật kiến thức, tập trung phát triển các kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực Data Science mà bạn quan tâm, chẳng hạn như học máy, trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Big Data,..
Tích lũy kinh nghiệm
Hãy tích cực tìm kiếm cơ hội làm việc trong lĩnh vực Data Science. Bạn có thể tham khảo các trang web tuyển dụng uy tín như VietnamWorks, TopCV, Glints,..Hoặc bạn có thể liên hệ trực tiếp với các công ty quan tâm để ứng tuyển, tham gia các dự án thực tế là cách tốt nhất để bạn tích lũy kinh nghiệm và áp dụng kiến thức vào thực tế.
Có khả năng thu thập, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ
Khi làm việc với một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi data scientist phải có khả năng thu thập và xử lý chúng để máy tính có thể đọc được. Do vậy, đây chính là tố chất quan trọng để giúp bạn có thể làm việc hiệu quả hơn.
Tư duy như một Data Scientist thực thụ
Khả năng tư duy là yếu tố phân biệt một người giỏi hay bình thường. Đối với một Data Scientist, bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề và tự tìm cho mình lời giải đáp từ nhiều góc độ khác nhau. Ngoài ra bạn cũng nên có tính tiểu tiết, ghi chép lại đầy đủ các phát hiện của mình và phải có óc sáng tạo để đưa ra giải pháp mới mẻ, hiệu quả.
Kỹ năng trình bày tốt
30% công việc của một Data Science là phải trao đổi với ban lãnh đạo, các phòng ban liên quan như Marketing, Phát triển sản phẩm,... để hiểu được vấn đề chung. Ngoài ra ở bước cuối cùng của chuỗi công việc, bạn sẽ phải trình bày các kết quả với ban lãnh đạo sao cho trực quan và dễ hiểu nhất. Chính vì thế, kỹ năng thuyết trình tốt là một điểm vô cùng quan trọng và cần được trau dồi thường xuyên.
Đọc thêm: