Tweet
Facebook
Copy Link
Mô tả công việc
- Hỗ trợ các nhà nghiên cứu thuật toán trong việc phát triển và tối ưu hóa hệ thống gợi ý để cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng doanh thu nền tảng. Sử dụng kỹ thuật machine learning và khai thác dữ liệu để phân tích hành vi người dùng và xây dựng mô hình gợi ý cá nhân hóa.
- Nghiên cứu và phát triển các quy trình thuật toán gợi ý, bao gồm nhưng không giới hạn ở việc truy xuất dữ liệu (recall), xây dựng hồ sơ người dùng (user profiling), v.v.
- Phân tích hành vi người dùng để khai thác sở thích và nâng cao độ chính xác và đa dạng của hệ thống gợi ý.
- Thực hiện các thử nghiệm A/B để đánh giá hiệu quả của thuật toán và liên tục cải tiến, tối ưu hóa mô hình.
- Hợp tác với các quản lý sản phẩm và kỹ sư để tích hợp thuật toán gợi ý vào các sản phẩm thực tế.
- Cập nhật những tiến bộ mới nhất trong nghiên cứu về hệ thống gợi ý và áp dụng các công nghệ tiên tiến vào sản phẩm.
Yêu cầu ứng viên
Yêu cầu trình độ: Cử nhân/Thạc sĩ/Tiến sĩ trong các ngành Khoa học Máy tính, Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật hoặc Toán học liên quan.
Yêu cầu kỹ năng:
- Kỹ năng lập trình tốt.
- Thành thạo SQL và các ngôn ngữ script như Bash.
- Kỹ năng và tư duy phân tích mạnh mẽ.
- Kinh nghiệm vững chắc về Big Data với PySpark/Scala hoặc hệ thống gợi ý.
- Nền tảng kiến thức toán học tốt (Đại số tuyến tính, Xác suất & Thống kê, Tối ưu hóa).
- Thành thạo một trong các ngôn ngữ lập trình: Python, C++, Java (ưu tiên Python).
- Thành thạo một trong các framework Deep Learning: TensorFlow/Keras hoặc PyTorch và các thư viện Python (scikit-learn, numpy, scipy, pandas, matplotlib).
- Có kinh nghiệm thực tế trong một trong các lĩnh vực: machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, deep learning, AI sinh tạo, khoa học dữ liệu và tối ưu hóa thông qua các dự án thực tế có tác động.
- Khả năng đọc và áp dụng các nghiên cứu khoa học nhanh chóng vào các vấn đề liên quan.
- Kỹ năng viết báo cáo kỹ thuật và trình bày các vấn đề kỹ thuật (bằng tiếng Anh) tốt.
Ưu tiên:
- Có kinh nghiệm làm việc từ hai năm rưỡi đến năm năm trở lên.
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong các doanh nghiệp thương mại điện tử nổi tiếng hoặc có các dự án liên quan đến thuật toán gợi ý.
Quyền lợi ứng viên
CƠ HỘI VÀ THỬ THÁCH
- Cơ hội được làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, hiện đại và năng động. Thử sức với các dự án hấp dẫn, thử thách đủ lớn trong và ngoài nước.
- Môi trường làm việc cởi mở và năng động, khuyến khích trao đổi ý tưởng, trao quyền, cho phép bạn làm việc, sáng tạo theo cách riêng. Tài năng và thành tích của từng nhân viên được trân trọng, nhân viên xuất sắc được khen thưởng hàng năm.
- Cơ hội phát triển năng lực, được hỗ trợ phụ cấp chứng chỉ chuyên môn phục vụ công việc (1 triệu – 5 triệu). Một số chứng chỉ cấp cao sẽ được chi trả toàn bộ chi phí từ học và thi.
- Tham gia lớp học tiếng Anh tổ chức 2 buổi/tuần tại công ty
CHÍNH SÁCH ĐÃI NGỘ HẤP DẪN. WORK-LIFE BALANCE
- Review lương từ 1-2 lần/năm. Chính sách thưởng tháng lương 13. Thưởng lễ Tết, 2/9, sinh nhật công ty,...
- Chế độ du lịch nghỉ mát (gói 6 triệu/ người), teambuilding (2 -3 lần/năm).
- Tham gia BHXH đầy đủ, thm khám sức khỏe định kỳ tối thiểu 1 lần/năm tại các bệnh viện hàng đầu
- Chính sách thăm hỏi toàn diện cho nhân sự và người thân: sinh nhật, kết hôn, sinh con, ốm đau,...
- Các hoạt động thể thao, văn hóa đa dạng và phong phú: CLB đá bóng, đạp xe, cầu lông,...
- Phụ cấp đứng lớp, cùng các giải thưởng Đào tạo: Ngôi sao học tập tháng, Gương mặt giảng viên tiêu biểu, gương mặt học tập năm, nhuận bút...
VMO Holdings (VMO) là Công ty công nghệ thông tin đáng tin cậy cung cấp các giải pháp toàn diện về dịch vụ tư vấn và phát triển các sản phẩm phần mềm, dựa trên nhiều nền tảng như: IoT, AI/ML hay Blockchain... Với kinh nghiệm và lợi thế gần 10 năm trong lĩnh vực IT, VMO tự hào góp phần quan trọng trong sự thành công của hơn 500 đối tác, cùng nhiều doanh nghiệp Startups.VMO đang trên đà phát triển và tăng trưởng mạnh mẽ, với hơn 800 nhân sự tại 6 văn phòng ở Hà Nội cùng các chi nhánh tại Nhật Bản và Mỹ. Không chỉ trực tiếp tham gia vào việc xây dựng và phát triển hệ thống, hơn thế nữa, chúng tôi còn tư vấn các giải pháp công nghệ tối ưu dựa trên những ý tưởng tuyệt vời của các khách hàng. Từ đó, từng bước khẳng định tầm nhìn trở thành công ty công nghệ thông tin có vị thế toàn cầu.
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
- Zumba
- Bóng đá
- Bóng bàn
- Cầu lông
- Teambuilding
Lịch sử thành lập
- Được thành lập vào năm 2012, VMO là công ty gia công CNTT đáng tin cậy có trụ sở tại Hà Nội, Việt Nam với hơn 500 nhân viên và hơn 40 dự án hiện đang triển khai.
Mission
Trải qua hơn 10 năm phát triển, với kiến thức về những công nghệ tiên tiến nhất cùng đội ngũ kỹ sư nhiệt huyết, giàu kinh nghiệm, VMO tự hào đóng góp quan trọng vào sự thành công của hơn 500 đối tác và nhiều Startup. Để giúp khách hàng của chúng tôi đạt được thành công nhờ CNTT. Trở thành một trong những công ty CNTT hàng đầu mang lại sự đổi mới và hiệu quả cho doanh nghiệp
Review VMO
Khó lên chính thức
Công ty tạm ổn
Đồng nghiệp tốt, sếp tốt, dự án đa dạng cho anh em nhưng phúc lợi không nhiều
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Scientistt 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.
Mô tả công việc của vị trí Data Scientist
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 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: