Chuyên viên Khoa học dữ liệu - Data Scientist

Mô tả Công việc

Phát triển mô hình: Thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa các mô hình kỹ thuật để giải quyết các bài toán kinh doanh như hệ thống gợi ý, dự báo nhu cầu,...

Phân tích dữ liệu: Phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra thông tin, mô hình và xu hướng giúp ra quyết định chiến lược.

Triển khai thuật toán: Áp dụng các thuật toán thống kê để giải quyết nhu cầu kinh doanh.

Hợp tác: Làm việc với các nhóm liên phòng ban, bao gồm kỹ sư dữ liệu, quản lý sản phẩm và chuyên gia phân tích kinh doanh để đảm bảo các sáng kiến về dữ liệu phù hợp với mục tiêu doanh nghiệp.

Xử lý dữ liệu: Tiến hành làm sạch, chuyển đổi và trích xuất đặc trưng để chuẩn bị dữ liệu cho mô hình hóa.

Giám sát hiệu suất: Theo dõi, đánh giá và cải tiến các mô hình đã triển khai để đảm bảo hiệu suất và tính phù hợp.

Nghiên cứu và đổi mới: Cập nhật các xu hướng mới nhất trong AI, tích hợp công nghệ tiên tiến vào quy trình làm việc

Yêu Cầu Công Việc

Trình độ học vấn: Cử nhân hoặc Thạc sĩ trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Khoa học Máy tính, Thống kê hoặc các ngành liên quan.

Kinh nghiệm:

Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.

Có kinh nghiệm triển khai mô hình máy học vào môi trường kinh doanh.

Kỹ năng kỹ thuật:

Thành thạo Python, R hoặc các ngôn ngữ lập trình khác dùng cho phân tích dữ liệu.

Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện học máy như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.

Kỹ năng SQL tốt để trích xuất và xử lý dữ liệu.

Có kinh nghiệm làm việc với công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop, Spark là một lợi thế.

Kiến thức về các nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud hoặc Azure.

Kỹ năng giải quyết vấn đề: Tư duy phân tích mạnh mẽ, có khả năng đưa ra các giải pháp thực tiễn.

Kỹ năng giao tiếp: Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và lời nói xuất sắc để truyền đạt thông tin phức tạp một cách rõ ràng.

Làm việc nhóm: Khả năng làm việc trong môi trường nhóm và hợp tác với các bên liên quan.

Ưu tiên:

Có kinh nghiệm làm việc trong ngành thương mại điện tử hoặc doanh nghiệp công nghệ.

Kiến thức về học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc học tăng cường.

Hiểu biết về MLOps và các công cụ giám sát hệ thống AI trong sản xuất