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 là ngành khoa học dữ liệu, liên quan đến các công việc như tìm tòi, khai thác, thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Để từ đó tìm ra những insights và thông tin có giá trị, sau đó chuyển hóa các insights này thành hành động.
Mô tả công việc của Data Science
- Làm việc với các bên liên quan trong toàn tổ chức để xác định các cơ hội tận dụng dữ liệu của công ty nhằm thúc đẩy các giải pháp kinh doanh.
- Khai thác và phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty để thúc đẩy tối ưu hóa và cải tiến việc phát triển sản phẩm, kỹ thuật tiếp thị và chiến lược kinh doanh.
- Đánh giá tính hiệu quả và chính xác của các nguồn dữ liệu mới và kỹ thuật thu thập dữ liệu.
- Phát triển các mô hình và thuật toán dữ liệu tùy chỉnh 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.
- Phát triển các quy trình và công cụ để giám sát và phân tích hiệu suất mô hình cũng như độ chính xác của 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 vị trí Data Science
- Kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ, tập trung vào phát triển sản phẩm.
- Có kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ máy tính thống kê (R, Python, SLQ, v.v.) để thao tác dữ liệu và rút ra thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn.
- Có kinh nghiệm làm việc và tạo kiến trúc dữ liệu.
- Kiến thức về nhiều kỹ thuật học máy (phân cụm, học cây quyết định, mạng thần kinh nhân tạo, v.v.) và những ưu điểm/nhược điểm trong thế giới thực của chúng.
- Kiến thức về các khái niệm và kỹ thuật thống kê nâng cao (hồi quy, tính chất của phân phối, kiểm tra thống kê và cách sử dụng hợp lý, v.v.) và kinh nghiệm với các ứng dụng.
- Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói xuất sắc để điều phối giữa các nhóm.
- Kiến thức và kinh nghiệm mã hóa với một số ngôn ngữ: C, C++, Java,
- JavaScript, v.v.
- 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.
- Có kinh nghiệm truy vấn cơ sở dữ liệu và sử dụng các ngôn ngữ máy tính thống kê: R, Python, SLQ, v.v.
- Kinh nghiệm sử dụng các dịch vụ web: Redshift, S3, Spark, DigitalOcean, v.v.
- Có kinh nghiệm tạo và sử dụng các thuật toán và thống kê học máy nâng cao: hồi quy, mô phỏng, phân tích kịch bản, mô hình hóa, phân cụm, cây quyết định, mạng lưới thần kinh, v.v.
- Kinh nghiệm phân tích dữ liệu từ các nhà cung cấp bên thứ 3: Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, Adwords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, v.v.
- Có kinh nghiệm với các công cụ tính toán/dữ liệu phân tán: Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, v.v.
- Trải nghiệm trực quan hóa/trình bày dữ liệu cho các bên liên quan bằng cách sử dụng: Periscope, Business Object, D3, ggplot, v.v.
Lộ trình sự nghiệp của Data Science
Mức lương trung bình của Data Science tại Việt Nam khoảng từ 20 triệu - 30 triệu VND/tháng. Mức lương của intern 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 Analyst (Intern Nhân viên Phân tích Dữ liệu)
Giai đoạn đầu tiên thường làm việc như một intern Data Analyst. 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 Scientist. 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 Science 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 Science.
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.