Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
The Job
Thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, tạo ra các thuật toán và mô hình dự đoán.
- , phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng, các sự kiện có thể xảy ra hoặc đưa ra được những vấn đề mà công ty/ sản phẩm hiện tại.
- Đo lường hiệu suất hệ thống dữ liệu.
- Thiết kế nền tảng phân tích số liệu các teams liên quan: Tech, Ads Ops...
- Giải thích, trình bày insight dữ liệu cho các bên liên quan, để chuyển hóa insight dữ liệu thành thuật toán, hành động.
Tư vấn, đề xuất dựa trên kết quả phân tích
- Làm việc với Kỹ sư dữ liệu để giúp xác định các tiêu chuẩn và yêu cầu dữ liệu giúp đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác và hiệu quả.
- Tham gia vào việc phát triển và phát triển kiến trúc dữ liệu.
- Thực hiện các báo cáo để cung cấp dữ diệu với các đề xuất hỗ trợ quyết định & giải quyết vấn đề của kinh doanh & sản phẩm.
- Đánh giá hiệu quả của các tính năng sản phẩm và kết quả tiếp thị, đồng thời đề xuất, tư vấn các phương án thực hiện dựa trên cơ sở dữ liệu.
Nghiên cứu và báo cáo
- Các báo cáo chuyên môn liên quan khác theo yêu cầu.
- Nghiên cứu và đề xuất các ý tưởng liên quan đến kinh doanh và sản phẩm.
Your Skills and Experience
- Tốt nghiệp Đại học, Cao học trở lên các chuyên ngành CNTT, Kỹ thuật Phần mềm, Dữ liệu, AI.
- Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm ở vị trí tương đương.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực ứng dụng giải trí, OTT...
- Thành thạo trong việc sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu.
- 2 năm sử dụng các ngôn ngữ lập trình bao gồm Go/Python, Java, Scala, C++
- Kỹ năng nghiên cứu, phân tích và giải quyết vấn đề, chuyển đổi những dữ liệu phức tạp thành những tư vấn có thể áp dụng thực tế.
- Có kinh nghiệm trong việc thiết kế và triển khai hệ thống.
Why You'll Love Working Here
- Tham gia phát triển siêu ứng dụng giải trí VieOn.
- Nhiều cơ hội phát triển chuyên môn, cập nhật, áp dụng công nghệ mới.
- Chính sách lương thưởng cạnh tranh, chế độ phúc lợi, đãi ngộ tốt.
- Môi trường làm việc giàu sức sáng tạo, năng động.
Yêu cầu công việc
Quyền lợi được hưởng
- Tham gia phát triển siêu ứng dụng giải trí VieOn.
- Nhiều cơ hội phát triển chuyên môn, cập nhật, áp dụng công nghệ mới.
- Chính sách lương thưởng cạnh tranh, chế độ phúc lợi, đãi ngộ tốt.
- Môi trường làm việc giàu sức sáng tạo, năng động.
Sự tăng trưởng thịnh vượng của nền kinh tế số đang làm mờ ranh giới giữa con người và công nghệ. Kinh tế số tạo lập khái niệm mới về nguồn lực 4.0, đòi hỏi những con người và suy nghĩ rất tương thích. Năm 2018, DatVietVAC đã hoàn tất chuyển đổi mạnh mẽ từ 1 Công ty truyền thông thành hệ sinh thái công nghệ truyền thông giải trí tích hợp trọn vẹn, độc nhất, không mô phỏng, với nhiều nền tảng được tối ưu hóa để quản lý dữ liệu nội dung. Công ty thành viên bao gồm các tên tuổi như Vie Channel, VieON, Dong Tay Promotion, DatViet MEDIA, DatVietOOH, TKL, M&T Pictures, NOMAD MGMT Vietnam,… đã tạo các “tỷ view”, gắn kết hữu dụng vào đời sống thật diễn ra hằng ngày của người dân Việt Nam.
Chính sách bảo hiểm
- Tham gia BHXH, BHYT, BHTN, …. đầy đủ theo Luật Lao Động Nhà Nước
Các hoạt động ngoại khóa
- Party kỉ niệm ngày thành lập
- Du lịch nghỉ mát hàng năm
- Teambuilding nội bộ thường xuyên (Group Team Building, Company Trip, Học Kỳ Quân Sự, Clubs & Societies, DatVietVAC Football Cup, One More Step…)
- Các hoạt động xã hội và giải trí cho nhân viên
Lịch sử thành lập
- Năm 1994, thành lập DatViet MEDIA: Công ty truyền thông ĐẦU TIÊN tại Việt Nam. DatViet OOH: Công ty quảng cáo ngoài trời ĐẦU TIÊN tại Việt Nam. DDB ADVERTISING: Công ty truyền thông liên kết ĐẦU TIÊN tại Việt Nam
- Năm 1995, TK&L: Công ty cung cấp nội dung ĐẦU TIÊN tại Việt Nam
- Năm 1998, Công ty Việt Nam ĐẦU TIÊN hợp tác cùng Leo Burnett
- Năm 2000, DONG TAY PROMOTION: Công ty sản xuất chương trình truyền hình ĐẦU TIÊN tại Việt Nam
- Năm 2003, DID TV: Kênh truyền hình tư hữu ĐẦU TIÊN tại Việt Nam
- Năm 2005, M&T PICTURES: Công ty sản xuất phim truyền hình ĐẦU TIÊN tại Việt Nam
- Năm 2008, FIRST MEDIA M&A: WPP/ Group M trở thành đối tác chiến lược với 3 công ty thành viên của DatVietVAC Group Holdings
- Năm 2012, Bước đầu chuyển đổi số
- Năm 2016, DIGITAL OOH, NOMAD MGMT VIETNAM: Công ty quản lý người mẫu quốc tế. SONG MINH: Công ty hậu kỳ. KARISMA LOOKS: Công ty quản lý nghệ sĩ
- Năm 2017, BEGIN OPERATING MULTI - PLATFORM NETWORK VIEON, Năm 2018, RA MẮT NỀN TẢNG OTT: Nền tảng quảng cáo kỹ thuật số - Nền tảng quản lý dữ liệu người xem. Mạng nội dung kỹ thuật số cao cấp
- Năm 2019, VIE CHANNEL: Đã thay đổi thành Chủ sở hữu & điều hành kênh Vie Channel của 3 kênh: Vie Channel, Vie DRAMAS, Vie GIẢI TRÍ
- Năm 2020, VieON: Ra mắt nền tảng OTT. VieZ: Tạp chí số. VieSHOP: Nền tảng thương mại các sản phẩm của người nổi tiếng hàng đầu tại Việt Nam
Mission
Kiến tạo hệ sinh thái MET thống lĩnh cộng đồng có ảnh hưởng nhất, được cá nhân hóa qua sáng tạo nội dung, kinh doanh IP trên đa tầng nền tảng và màn hình.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Science là gì?
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.
Mô tả công việc của vị trí Data Science
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.
Data Science có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
130 - 169 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Science
Tìm hiểu cách trở thành Data Science, 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 Science?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Science
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Science 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 Science 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 Science
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 Science
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.
2. Data science
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.
5 bước giúp Data Science 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.