Tweet
Facebook
Copy Link
Mục đích:
Hỗ trợ trưởng phòng khoa học dữ liệu trong việc ứng dụng các giải pháp về ML/AI mà chưa sẵn có
Hỗ trợ kỹ thuật, giải quyết các vấn đề hoặc thắc mắc dịch vụ của đối tác
Hiểu rõ hoạt động của business để nhận diện cơ hội áp dụng ML/AI
Vai trò:
Nhận diện dữ liệu cần thu thập cho các dự án ML/AI và đề xuất giải pháp thu thập dữ liệu nếu dữ liệu không có sẵn
Phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin giá trị từ đó nhận diện các bài toán có thể làm với ML/AI
Xây dựng các mô hình ML/AI để phục vụ cho mục đích phát triển của công ty
Xây dựng các giải pháp tối ưu hóa cho các hoạt động sản xuất kinh doanh
Đóng vai trò chính trong việc thực thi các công việc:
- Làm việc với các đối tác để xác định nhu cầu cho việc xây dựng và hiện thực các mô hình ML/AI để phục vụ hoạt động kinh doanh
- Làm việc với các nguồn cung cấp để láy dữ liệu phục vụ cho việc thiết kế và phát triển các mô hình ML/AI
- Thực hiện phân tích dữ liệu để tìm ra các đặc điểm nổi trội đưa vào sử dụng trong các mô hình ML/AI
- Thực hiện huấn luyện các mô hình ML/AI và tinh chỉnh thông số cho các mô hình
Đóng vai trò chính trong việc định hướng kỹ thuật cho một số công việc liên quan đến việc thiết kế mô hình ML/AI
Hỗ trợ trưởng phòng khoa học dữ liệu trong việc phát triển các tiêu chuẩn cho việc xây dựng mô hình ML/AI
Hỗ trợ trưởng phòng khoa học dữ liệu trong việc nghiên cứu các công nghệ mới để hướng dẫn cho team
Hỗ trợ trưởng phòng khoa học dữ liệu trong việc ứng dụng các giải pháp về ML/AI mà chưa sẵn có
Hỗ trợ kỹ thuật, giải quyết các vấn đề hoặc thắc mắc dịch vụ của đối tác
Hiểu rõ hoạt động của business để nhận diện cơ hội áp dụng ML/AI
Nhận diện dữ liệu cần thu thập cho các dự án ML/AI và đề xuất giải pháp thu thập dữ liệu nếu dữ liệu không có sẵn
Phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin giá trị từ đó nhận diện các bài toán có thể làm với ML/AI
Xây dựng các mô hình ML/AI để phục vụ cho mục đích phát triển của công ty
Xây dựng các giải pháp tối ưu hóa cho các hoạt động sản xuất kinh doanh
Đóng vai trò chính trong việc thực thi các công việc:
Đóng vai trò chính trong việc định hướng kỹ thuật cho một số công việc liên quan đến việc thiết kế mô hình ML/AI
Hỗ trợ trưởng phòng khoa học dữ liệu trong việc phát triển các tiêu chuẩn cho việc xây dựng mô hình ML/AI
Hỗ trợ trưởng phòng khoa học dữ liệu trong việc nghiên cứu các công nghệ mới để hướng dẫn cho teamYêu Cầu Công Việc
- Tốt nghiệp đại học chuyên ngành công nghệ thông tin hay hệ thống thông tin
- Có kiến thức tốt về ML/AI
- Có kiến thức và kinh nghiệm trong việc tìm đặc điểm nổi trội cho mô hình ML/AI
- Có khả năng phát hiện và tối ưu hóa mô hình ML/AI
- Có khả năng tự học các công nghệ mới
- Có kiến thức rộng về xử lý và phân tích dữ liệu (DE và DA)
- Có kinh nghiệm ít nhất 5 năm làm các công việc liên quan về ML/AI
- Có khả năng lãnh đạo team
Thành lập năm 2003, GREENFEED là tập đoàn tích hợp toàn chuỗi thực phẩm sạch FEED – FARM – FOOD với sứ mệnh xây dựng các thương hiệu chất lượng, đáng tin cậy và không ngừng kiến tạo giá trị bền vững cho khách hàng và xã hội
Chính sách bảo hiểm
- Được tham gia đầy đủ bảo hiểm xã hội/bảo hiểm y tế/bảo hiểm thất nghiệp theo quy định nhà nước.
- Được tham gia bảo hiểm tai nạn và sức khoẻ.
- Bảo hiểm 24h/24h
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch hàng năm
Lịch sử thành lập
- Năm 2003, Thành lập Công ty TNHH GreenFeed và thành lập nhà máy thức ăn chăn nuôi đầu tiên tại KCN Lê Minh Xuân
- Giai đoạn 2004 - 2005, Ra mắt sản phẩm thức ăn chăn nuôi đầu tiên mang thương hiệu GreenFeed, ra mắt tinh heo Omega
- Giai đoạn 2005 - 2008, Xây dựng và vận hành nhà máy sản xuất thức ăn chăn nuôi tại Long An, Hưng Yên, Bình Định, Cambodia, Đồng Nai, Hà Nam, Myanmar và Vĩnh Long
- Năm 2009, Chuyển đổi sang Công ty Cổ phần GreenFeed Việt Nam
- Giai đoạn 2012 - 2016, Xây dựng và vận hành trại heo giống hạt nhân cụ kỵ, ông bà tại Đắk Nông và trại heo ông bà tại Bình Thuận và Hưng Yên
- Giai đoạn 2018 - 2019, Vận hành nhà máy giết mổ, chế biến thực phẩm DnF và cung cấp ra thị trường các sản phẩm thịt mát dưới thương hiệu G Kitchen
- Năm 2020, Công bố nhận diện thương hiệu mới - GreenFeed; với tầm nhìn trở thành thương hiệu hàng đầu trong toàn chuỗi thực phẩm trong và ngoài nước
- Năm 2021, Ra mắt thương hiệu thực phẩm thứ 3: WYN. Mở rộng quy mô kinh doanh các ngành. Triển khai các Dự án đa dạng hóa ngành nghề.
Mission
- Xây dựng các thương hiệu chất lượng, đáng tin cậy và không ngừng kiến tạo giá trị bền vững cho khách hàng và xã hội.
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.
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.
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.
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.
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.
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.