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
- Công tác phí
- Nghỉ phép năm
Mô tả Công việc
- Contribute to the long-term data roadmap for Business Intelligence's strategy such as establishing a single source of truth, standard analysis, descriptive, predictive analytics models to find trends and sales performance.
- Understand business requirements, analyze large data sets for patterns, visualize results in dashboards. Develop data mart solutions, improve efficiency by automating manual processes and become subject matter experts.
- Develop and deliver action-oriented, insightful analytics presentations that provide actionable information to support stakeholder's decision-making.
- Be a trusted advisor to Business Partners across the organization to propose new ideas- execute the ideas to help business to achieve the overall goal.
- Work with middle-size teams of experts to design and build data products like reports, dashboards and presenting key datasets to enable businesses to monitor performance and prioritize their efforts efficiently and effectively.
- Drive self-service business intelligence by empowering users to adopt existing BI tools (Oracle Analytics Server, Google looker, Power BI...) by improving the data landscape and educating users behaviors.
- Identify areas of data innovation and process.
Yêu Cầu Công Việc
- 2+ Years' experiences as Data analyst or Business Intelligence Analyst/Developer or Analytics Engineer.
- Proficient use of T-SQL/ PL-SQL.
- Excellent data visualization, presentation skills, working with one or more BI platforms. Preferable BI tools such as: OAS (Oracle Analytics Server), Power BI, Google data studio...
- Have a good understanding of the data warehouse, data mart, data modelling concept.
- Effective communication, problem-solving skills.
- Display commitment to excellence in craftsmanship, ongoing improvement and team success.
- Has knowledge about business processes, standard operating procedures of a bank is a plus.
- Nice to have some experience with advanced data analysis using Machine Learning.
- Python is preferable
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
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.