Tweet
Facebook
Copy Link
Follow the process of production according to production planning.
Summary data related to production (WIP, BOM, Material, Manpower...) to report daily, weekly, monthly, and yearly.
Manage all issues related to manpower in production daily (report, attendance, providing personal protective equipment, tools....).
Work with other relevant departments.
Ensure all the reports related to production are timely and smooth.
Summary the number of headcounts, PPE, equipment, etc, and submit to Production Manager.
Take responsibility as a member of integrated management system (IMS) relating to production station and office: communicate IMS policy and KPI; track periodical KPI; establish or revise documentation; prepare for internal audit, certification body audit, customer audit, complete correction, corrective action report (if any), prepare input for management review, give proposed improvement idea (if any).
Follow the process of production according to production planning.
Summary data related to production (WIP, BOM, Material, Manpower...) to report daily, weekly, monthly, and yearly.
Manage all issues related to manpower in production daily (report, attendance, providing personal protective equipment, tools....).
Work with other relevant departments.
Ensure all the reports related to production are timely and smooth.
Summary the number of headcounts, PPE, equipment, etc, and submit to Production Manager.
Take responsibility as a member of integrated management system (IMS) relating to production station and office: communicate IMS policy and KPI; track periodical KPI; establish or revise documentation; prepare for internal audit, certification body audit, customer audit, complete correction, corrective action report (if any), prepare input for management review, give proposed improvement idea (if any).Yêu Cầu Công Việc
University level is required.
At least 3 years experience working in production factory/ production data analysis.
Understand the production management system.
Familiar with the MES system in production.
High level in English.
Good at Microsoft Office including Macro.Chế độ bảo hiểm
Du Lịch
Phụ cấp
Xe đưa đón
Đồng phục
Chế độ thưởng
Chăm sóc sức khỏe
Đào tạo
Tăng lương
Nghỉ phép năm
Action Composites Hightech Industries là công ty liên doanh có vốn đầu tư từ Châu Âu và Hồng Kông, Công ty được thành lập từ tháng 9 năm 2018 và bắt đầu sản xuất vào tháng 4 năm 2019. Sản phẩm của chúng tôi là vật liệu composite carbon có độ cứng cao, hấp thụ năng lượng cao và trọng lượng nhẹ dành cho ô tô hạng sang. ACTION COMPOSITES sẽ mang lại lợi ích tốt, việc làm bền vững, cơ hội phát triển cho nhân viên và chúng tôi đang tìm kiếm nhân tài và gắn bó lâu dài.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Analyst là gì?
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu.
Mô tả công việc của Data Analyst
Một nhà phân tích dữ liệu làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể. Data Analyst phải dành nhiều thời gian cho dữ liệu, nhưng đồng thời cũng phải biết cách truyền đạt lại các phát hiện của mình một cách rõ ràng.
Đây là những công việc mà một nhà phân tích dữ liệu làm hàng ngày:
- Xác định dữ liệu: Tìm hiểu doanh nghiệp đang gặp phải vấn đề gì, đối mặt với khó khăn nào, cần công cụ và phương pháp nào để đo lường vấn đề cho chính xác, tìm ra nguồn thu thập dữ liệu và chuẩn bị công cụ để thu thập dữ liệu.
- Thu thập dữ liệu: Thông qua khảo sát, theo dõi đặc điểm của khách truy cập trên trang web của công ty, qua các phần mềm thu thập dữ liệu, hoặc mua bộ dữ liệu từ các chuyên gia Data Analyst t khác, v.vv.. Đó là những nguồn để thu thập dữ liệu.
- Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô có thể chứa các bản sao hoặc lỗi. Làm sạch dữ liệu là duy trì chất lượng dữ liệu trong bảng tính hoặc thông qua ngôn ngữ lập trình để các diễn giải không bị thiếu sót, dư thừa và sai lệch.
- Phân tích dữ liệu: Tạo và thiết kế các cấu trúc của cơ sở dữ liệu, chọn loại dữ liệu để lưu trữ và thu thập, thiết lập các danh mục dữ liệu có liên quan với nhau và tìm hiểu xem dữ liệu thực sự xuất hiện như thế nào. Tận dụng các ứng dụng để chuyển đổi từ dữ liệu số sang đồ họa để người xem dễ hiểu và dễ tiếp thu hơn.
- Diễn giải dữ liệu: Tìm ra các khuôn mẫu hoặc xu hướng trong dữ liệu cho thấy được nguyên do của vấn đề hiện tại, tương lai của vấn đề và cách thức giải quyết.
- Trình bày kết quả: Truyền đạt kết quả thông qua hình ảnh trực quan, biểu đồ và đồ thị, viết báo cáo và trình bày thông tin cho các bên liên quan.
Data Analyst có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
169 - 254 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Analyst
Tìm hiểu cách trở thành Data Analyst, 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 Analyst?
Yêu cầu tuyển dụng vị trí Data Analyst
- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành về Toán, Công nghệ thông tin hay Kinh tế, Tài chính, Khoa học máy tính hoặc các chuyên ngành khác có liên quan.
- 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
- Có kinh nghiệm sử dụng toán học, công cụ trực quan hóa dữ liệu, chuyển đổi khối lượng lớn dữ liệu phức tạp thành giải pháp
- Nâng cao trong MS Excel
- Trải nghiệm với SQL, VBA và các công cụ trực quan hóa như Qlik, Qlikview, QuickSight…
Lộ trình sự nghiệp của Data Analyst
Mức lương trung bình của Data Analyst ở Việt Nam thường phản ánh sự tăng cường và quan trọng của vai trò này trong quá trình đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các yếu tố như kinh nghiệm, kỹ năng phân tích dữ liệu, địa điểm làm việc, và loại công ty đều ảnh hưởng đến mức lương.
Mức lương trung bình của ngành Data Analyst theo kinh nghiệm như sau:
- Data Analys: 13.000.000 - 19.000.000 VNĐ (1 tháng)
- Senior Data Analyst: 22.000.000 - 35.000.000 VNĐ (1 tháng)
Tùy theo năng lực làm việc trên thực tế cũng như các thành quả tạo ra cho công ty, doanh nghiệp mà mức lương này sẽ có sự chênh lệch mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, để có thông tin chính xác và cập nhật, việc tham khảo từ nguồn tin đáng tin cậy và thảo luận với cộng đồng người làm trong lĩnh vực Data Analyst là quan trọng.
Intern Data Analyst (dưới 2 năm kinh nghiệm)
Intern Data Analyst là vị trí nhân viên không yêu cầu quá nhiều về kinh nghiệm làm việc. Họ thường là những sinh viên năm 3, 4 có những kiến thức cơ bản về nghề Data Analyst và cần tìm nơi thực tập, trau dồi thêm các kinh nghiệm thực tế cho bản thân
Junior Data Analyst (Từ 1 - 2 năm kinh nghiệm)
Đây là vị trí yêu cầu Nhân viên Data Analyst có những kiến thức cơ bản về dữ liệu và nghề Data Analyst . Junior Data Analyst thường làm các công việc:
-
Thu thập dữ liệu từ các nguồn và tham gia vào các dự án đơn giản.
-
Xử lý dữ liệu cơ bản và sử dụng công cụ phân tích đơn giản như Excel.
-
Học cách trình bày thông tin cơ bản từ dữ liệu.
Senior Data Analyst ( Từ 3 - 4 năm kinh nghiệm)
Lúc này, Senior Data Analyst đã có thêm kinh nghiệm và tham gia vào các dự án phức tạp hơn. Họ chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu và tìm kiếm thông tin chi tiết hơn và. Sử dụng các công cụ phức tạp hơn như Python hoặc R để phân tích dữ liệu. Điều đó yêu cầu Nhân viên Data Analyst cần có khả năng làm việc độc lập hơn và giám sát dự án.
Lead Data Scientist hoặc Data Manager (Từ 5 - 7 năm kinh nghiệm)
Nếu bạn có kinh nghiệm quản lý dự án và dẫn dắt đội ngũ, bạn có thể thăng tiến lên vị trí quản lý. Lead Data Scientist hoặc Data Manager có trách nhiệm quản lý các dự án, phát triển chiến lược dữ liệu của công ty, và hướng dẫn nhân viên dưới quyền
Data Director hoặc Chief Data Officer ( Từ 8 năm trở lên)
Trong một số trường hợp, sau khi có nhiều năm kinh nghiệm và thành công trong vai trò quản lý, bạn có thể thăng tiến lên vị trí cấp cao hơn như Data Director hoặc Chief Data Officer. Trong vai trò này, bạn có thể tham gia vào quyết định chiến lược của công ty liên quan đến dữ liệu và định hình cách dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ quyết định kinh doanh.