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 and train 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.
III. Team Leadership & Mentorship:
- Provide technical leadership and guidance to junior data scientists, fostering a culture of collaboration, innovation, and continuous learning within the team.
- Conduct code reviews, mentor team members on best practices for data science workflows, and contribute to the development of internal standards and guidelines.
- Stay up-to-date on the latest advancements in the field and actively explore new technologies and methodologies to enhance the team's capabilities.
IV. Cross-Functional Collaboration & Communication:
- Collaborate effectively with business stakeholders, product managers, engineers, and other teams to translate business requirements into technical solutions and ensure alignment with overall business goals.
- Communicate technical concepts and findings clearly and concisely to both technical and non-technical audiences, using data visualization and storytelling techniques
Yêu Cầu Công Việc
- Master’s degree in a quantitative field such as Computer Science, Statistics, Mathematics, Operations Research, or a related field.
- 5+ 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.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Trưởng phòng Phân Tích Dữ Liệu là gì?
Trưởng phòng phân tích dữ liệu (Data Analyst) là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn. Trong lĩnh vực này cơ hội việc làm với các công việc liên quan như Data Analyst, Data science cũng rất đa dạng.
Mô tả công việc của vị trí Trưởng phòng phân tích dữ liệu
Tiếp nhận và thu thập dữ liệu
Trưởng phòng phân tích dữ liệu Data Analyst cần thu thập các dữ liệu cần thiết đến từ nhiều nguồn khác nhau, như mạng xã hội, mẫu khảo sát, ý kiến khách hàng... Các dữ liệu ở đây có thể dưới đa dạng hình thức (số, chữ, kí tự). Việc tiếp nhận đầy đủ dữ liệu liên quan đến vấn đề cần nghiên cứu trên mọi nền tảng giúp quá trình phân tích, xử lý đi đúng hướng. Qua đó, họ sẽ đi đúng hướng, đảm bảo tính chính xác khi triển khai dự án.
Xử lý và phân tích dữ liệu
Các dữ liệu sau khi được Trưởng phòng phân tích dữ liệu thu thập về được chắt lọc bằng các công cụ, máy móc chuyên dụng nhằm tìm ra bộ dữ liệu có ý nghĩa trong tương lai. Các dụng cụ máy móc phân tích dữ liệu thô thường sử dụng: SPSS, SQL & STATA... Kết quả các dữ liệu ban đầu được thống kê chính xác, "biểu diễn" ở dạng biểu đồ, hình ảnh trực quan để người dùng dễ nắm bắt.
Dự báo xu hướng
Qua các con số thống kế được trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, nhiệm vụ tiếp theo của Data Analyst là đưa ra dự báo, nắm bắt các xu hướng trong tương lai. Các dự báo đưa ra càng thực tế càng có lợi cho doanh nghiệp và khách hàng. Đặc biệt trong các chiến dịch marketing, các kết quả dự báo có thể ảnh hưởng lớn đến doanh số trong doanh nghiệp. Bởi lẽ, các nhà phân tích dữ liệu dựa vào các dự đoán để đưa ra những phương án tối ưu nhất dành cho từng kết quả.
Thiết kế báo cáo
Quá trình thiết kế báo cáo đòi hỏi Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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.
Trưởng phòng Phân Tích Dữ Liệu có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
156-234 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Trưởng phòng Phân Tích Dữ Liệu
Tìm hiểu cách trở thành Trưởng phòng Phân Tích Dữ Liệu, 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 Trưởng phòng Phân Tích Dữ Liệu?
Yêu cầu tuyển dụng của Trưởng phòng phân tích dữ liệu
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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: Yêu cầu ứng viên mới tốt nghiệp, có trình độ học vấn liên quan đến khoa học dữ liệu, thống kê, khoa học máy tính hoặc lĩnh vực tương tự có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ. Hiểu biết sâu về phân tích dữ liệu, thống kê, và các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc R.
-
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: Đây là kỹ năng được cho là quan trọng nhất của một Data analyst khi làm việc với những con số và dữ liệu khô khan. Có thể khả năng phân tích logic của Data analyst Intern còn hạn chế nhưng ít nhất cũng cần nắm được cơ bản để hỗ trợ nhân viên chính thức, nhanh chóng tìm ra ý nghĩa, insight ẩn sau dữ liệu. Nhờ đó, doanh nghiệp sẽ nhìn nhận được vấn đề gốc rễ để có định hướng phát triển rõ ràng.
-
Kỹ năng giải quyết vấn đề: Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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.
-
Kỹ năng tư duy logic Đây là kỹ năng quan trọng nếu muốn trở thành một Trưởng phòng phân tích dữ liệu. Khả năng tư duy đóng vai trò trong việc khai thác và phân tích dữ liệu hay tìm kiếm các lỗ hổng trong tệp dữ liệu. Qua đó, Data Analyst mới có thể dễ dàng phân tích và diễn giải các biểu đồ, dữ liệu số đã phân tích một cách chính xác và thực tế.
Yêu cầu khác
-
Sử dụng thành tạo các công cụ phân tích
Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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, Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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.
-
Kinh nghiệm
Ưu tiên ứng viên có 2 - 3 năm kinh nghiệm trong ngành phân tích dữ liệu. Có kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan Có kinh nghiệm tạo báo cáo, trang tổng quan và bản trình bày để hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt và sử dụng toán học, công cụ trực quan hóa dữ liệu, chuyển đổi khối lượng lớn dữ liệu phức tạp thành giải pháp.
Lộ trình thăng tiến của Trưởng phòng phân tích dữ liệu
Lộ trình thăng tiến của Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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. Thực tập sinh Quản trị cơ sở dữ liệu
Mức lương: 3 - 5 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Database Administrator (Thực tập sinh quản trị cơ sở dữ liệu) là một vị trí thực tập trong lĩnh vực quản trị cơ sở dữ liệu. Người làm công việc này thường là sinh viên hoặc người mới bắt đầu trong ngành công nghệ thông tin hoặc hệ thống thông tin và đang tìm hiểu về quản trị cơ sở dữ liệu.
>> Đánh giá: Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu,Thực tập sinh Quản trị cơ sở dữ liệu là một trong những vị trí được đánh giá tương đối phức tạp và đòi hỏi nhiều kỹ năng. Theo đó, vai trò Thực tập sinh Quản trị cơ sở dữ liệu đó là hỗ trợ thực hiện các phân tích, đánh giá dữ liệu quan trọng cho các hoạt động của doanh nghiệp. Là công việc thu hút rất nhiều ứng viên trẻ mới ra trường bởi mức lương hấp dẫn và lộ trình phát triển rộng mở.
>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh DBA lương cao
2. Quản trị dữ liệu
Mức lương: 7 - 12 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 3 năm
Quản trị dữ liệu chịu trách nhiệm quản lý và duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu của một tổ chức hoặc doanh nghiệp. Công việc của họ là đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu hoạt động một cách hiệu quả, an toàn và đáng tin cậy. Điều này bao gồm việc thiết lập cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất, sao lưu dữ liệu định kỳ, và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ khỏi các rủi ro bảo mật.
>> Đánh giá: Để trở thành một quản trị cơ sở dữ liệu bạn phải đáp ứng được các yêu cầu rất khắt khe về mặt kiến thức như việc sử dụng và kiến thức sử dụng về phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu như Oracle và các phần mềm quản trị khác, kiến thức về phần mềm để có thể hoàn thành công việc thật tốt.
>> Xem thêm: Việc làm Quản trị dữ liệu lương cao
3. Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh
Mức lương: 10 - 20 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 3 - 5 năm
Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh là những chuyên viên có khả năng chuyển đổi hình ảnh sang dạng kỹ thuật số và thực hiện các thao tác cần thiết để nhận được một số kết quả nhất định. Công việc của những nhân viên này là rất quan trọng trong việc tạo ra những hình ảnh đẹp và chất lượng cao cho công việc thiết kế, marketing, quảng cáo hay hoạt hình
>> Đánh giá: Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và chỉnh sửa những hình ảnh tuyệt vời. Với sự am hiểu sâu sắc về phần mềm Photoshop và kỹ năng xử lý dữ liệu, họ có khả năng tạo ra những hình ảnh đẹp và ấn tượng. Công việc này không chỉ mang lại niềm vui trên công việc mà còn là cơ hội để phát triển tài năng sáng tạo của bạn.
>> Xem thêm: Việc làm Nhân viên xử lý dữ liệu hình ảnh đang tuyển dụng
4. Trưởng phòng phân tích dữ liệu
Mức lương: 20 - 40 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 5 - 8 năm
Trưởng phòng phân tích dữ liệu là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn.
>> 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 Trưởng phòng phân tích dữ liệu 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.
>> Xem thêm: Việc làm Trưởng phòng phân tích dữ liệu đang tuyển dụng
5 bước giúp Trưởng phòng phân tích dữ liệu thăng tiến nhanh trong trong công việc
Mở rộng kiến thức về lĩnh vực ứng dụng
Một chuyên gia về Data analyst không chỉ cần có kiến thức về công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu, mà còn cần hiểu sâu về lĩnh vực mà dữ liệu đó thuộc về. Khi làm việc trong một lĩnh vực cụ thể như tài chính, y tế, Marketing,... hiểu về lĩnh vực đó giúp các chuyên gia đưa dữ liệu vào ngữ cảnh thích hợp, định nghĩa các khái niệm, đặt câu hỏi phù hợp, tạo ra các phân tích có ý nghĩa trong ngữ cảnh.
Khả năng học hỏi và thích ứng nhanh
Trong một môi trường làm việc mà công nghệ, kỹ thuật cải tiến liên tục, thì kỹ năng học hỏi và thích ứng đóng vai trò rất quan trọng. Kỹ năng học nhanh cho phép Trưởng phòng phân tích dữ liệu nắm bắt và hiểu sâu về các công nghệ, công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mới. Điều này cũng giúp họ áp dụng những kỹ năng mới vào công việc của mình và nhanh chóng thích ứng với môi trường làm việc thay đổi.
Phát triển kỹ năng giao tiếp
Dù cho một người có kỹ năng phân tích dữ liệu vượt trội, nhưng nếu thiếu khả năng giao tiếp hiệu quả, khả năng chuyển đổi những phân tích thành thông tin hữu ích cho người khác sử dụng sẽ bị hạn chế. Một chuyên gia phân tích dữ liệu cần có khả năng diễn giải những khái niệm phức tạp thành những thông tin dễ hiểu cho những người không chuyên. Điều này đòi hỏi khả năng truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và mạch lạc.
Hiểu biết về thống kê
Hiểu biết thống kê cung cấp khả năng hiểu về các khái niệm cơ bản như phương sai, độ lệch chuẩn, phân phối xác suất,... Giúp các Trưởng phòng phân tích dữ liệu có thể mô tả và đo lường dữ liệu một cách chính xác. Đồng thời xác định mối quan hệ, sự tương quan giữa các biến trong dữ liệu, đánh giá mức độ mạnh yếu của mối quan hệ đó.
Tính kiên trì, tỉ mỉ
Để có thể trở thành Giám đốc 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.
Đọc thêm: