Cơ hội Data Science: Học cách ứng tuyển trực tuyến trên các nền tảng việc làm khác nhau

Đang tìm kiếm một công việc Khoa học dữ liệu có lương cao? Khám phá bảy nền tảng sau để tìm cơ hội tiếp theo của bạn.

Mặc dù thời gian không chắc chắn, bắt đầu từ một nơi nào đó là quan trọng. Blog này sẽ hướng dẫn bạn xuyên suốt các nền tảng hàng đầu để tìm các vai trò Khoa học dữ liệu có thu nhập cao.

Với sự tăng cầu về kỹ năng dữ liệu, bạn sẽ có cơ hội tiếp cận các cơ hội làm việc từ xa, làm việc tự do và truyền thống.

7 Nền tảng việc làm trực tuyến tốt nhất mà bạn có thể ứng tuyển

Dưới đây là bảy nền tảng việc làm trực tuyến hàng đầu cho cơ hội về khoa học dữ liệu.

1. LinkedIn

LinkedIn là một nền tảng hàng đầu dành cho những nhà khoa học dữ liệu đang tìm kiếm các vai trò có mức lương cao và được công nhận vì kỹ năng của họ.

Nó cung cấp một loạt các cơ hội việc làm về khoa học dữ liệu trên các ngành công nghiệp khác nhau.

Các thuật toán tiên tiến của nền tảng này đề xuất việc làm phù hợp với hồ sơ, kỹ năng và sở thích của bạn, giúp tìm việc hiệu quả hơn.

Ứng tuyển và Mạng lưới

Bạn có thể dễ dàng nộp đơn cho các vị trí và liên hệ trực tiếp với các nhà tuyển dụng.

LinkedIn cũng giúp mở rộng mạng lưới chuyên môn của bạn, giúp bạn kết nối với các nhà lãnh đạo về khoa học dữ liệu.

Nâng cao hồ sơ của bạn với các kỹ năng chính, dự án và đề xuất giúp bạn trở nên dễ thấy hơn với các nhà tuyển dụng như một ứng viên hàng đầu.

Để Thông Tin

Nền tảng giúp việc theo dõi thông tin về những xu hướng và thực tiễn tốt nhất trong ngành khoa học dữ liệu trở nên đơn giản.

Nó cung cấp nội dung được tổ chức để bạn luôn được cập nhật, giúp bạn duy trì lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực này.

2. Wellfound

Wellfound, trước đây được biết đến với tên gọi AngelList Talent, là một nền tảng hàng đầu dành cho các nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm vị trí làm việc từ xa với mức lương cao tại các công ty khởi nghiệp và các công ty công nghệ hàng đầu.

Khi tạo hồ sơ trên Wellfound, các nhà khoa học dữ liệu có cơ hội tiếp cận đến nhiều cơ hội việc làm trong các công ty khởi nghiệp đang phát triển nhanh chóng.

Nền tảng đáng tin cậy

Nền tảng nổi bật với sự phản ứng nhanh nhạy. Thường xuyên các ứng viên nhận được phản hồi từ các quản lý tuyển dụng chỉ sau vài ngày nộp đơn.

Wellfound giúp đơn giản hóa quá trình tìm kiếm các công ty khởi nghiệp phù hợp với giá trị và mục tiêu của bạn, cho phép bạn áp dụng kỹ năng dữ liệu của mình một cách hiệu quả.

Công Việc Tuyệt Vời

Wellfound được công nhận là một nguồn việc làm về khoa học dữ liệu xuất sắc trong hệ sinh thái startup.

Nền tảng này tùy chỉnh việc kết hợp công việc với hồ sơ và chuyên môn của bạn, kết nối bạn với các công ty trẻ hấp dẫn đang tìm kiếm kỹ năng của bạn.

3. Toptal

Toptal cung cấp một nền tảng độc đáo cho các công việc freelance có mức lương cao và hợp đồng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Nó tự hào với mạng lưới bao gồm 3% hàng đầu của các chuyên gia dữ liệu trên toàn cầu, mang lại cảm giác độc quyền cho những người làm việc thông qua nền tảng này.

Các cơ hội có sẵn bao gồm vai trò như các nhà khoa học dữ liệu freelance, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư học máy.

Tỷ lệ thanh toán dự án và khách hàng

Nền tảng nổi tiếng với tỷ lệ thanh toán tốt, thu hút các công ty hàng đầu, các công ty khởi nghiệp và tổ chức làm khách hàng.

Điều này đảm bảo công việc không chỉ mang tính thách thức mà còn đáng giá, góp phần tạo ra trải nghiệm chuyên nghiệp đầy đủ ý nghĩa.

Mạng lưới độc quyền và Quy trình Lọc lẻo

Việc trở thành một phần của mạng lưới độc quyền của Toptal giúp tăng cường hình ảnh bản thân như một chuyên gia khoa học dữ liệu.

Quy trình lọc lẻo nghiêm ngặt cần thiết để được chấp nhận vào mạng lưới đóng vai trò như một minh chứng cho kỹ năng và thành tựu của một người trong lĩnh vực này.

4. Upwork

Upwork cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu cơ hội tiếp cận với một loạt các cơ hội việc làm linh hoạt, có thu nhập cao. Tương tự như Fiverr, nó kết nối các freelancer với khách hàng đang tìm kiếm công việc dựa trên dự án, hợp đồng theo giờ, hợp đồng dài hạn, và thậm chí cả các vai trò toàn thời gian tiềm năng.

Xây dựng Hồ sơ Upwork Của Bạn

Để nổi bật, tập trung vào việc cải thiện hồ sơ Upwork của bạn. Đặc biệt nêu bật kỹ năng cụ thể về khoa học dữ liệu, các công cụ mà bạn giỏi và thành tựu từ các dự án trước đây.

Thường xuyên kiểm tra Upwork để xem các danh sách công việc mới về khoa học dữ liệu phù hợp với kỹ năng của bạn. Khi nộp đơn, nhấn mạnh cách bạn có thể tạo ra giá trị cho các khách hàng tiềm năng.

5. Kolabtree

Kolabtree là một nền tảng làm việc tự do được tùy chỉnh dành cho nhà khoa học và chuyên gia trong ngành.

Xây dựng uy tín mất thời gian, nhưng Kolabtree mang lại tiềm năng cho các vị trí khoa học dữ liệu lợi nhuận.

Bằng cách bỏ ra khoảng 2 giờ để tạo hồ sơ chi tiết với thông tin học vị, bằng cấp, thành tích và lĩnh vực chuyên môn, bạn có thể thu hút sự chú ý từ các khách hàng tiềm năng.

Cơ Hội Dự Án và Đàm Phán

Nhiều dự án trên Kolabtree có giá cố định, nhưng vẫn có sự linh hoạt để đàm phán giá dựa trên năng lực và kinh nghiệm của bạn.

Ban đầu, bạn có thể gặp các dự án về dữ liệu với mức lương thấp khi bạn vẫn đang xây dựng tên tuổi trên nền tảng này.

Tuy nhiên, bằng việc liên tục hoàn thành dự án một cách thành công, bạn có thể bắt đầu được tiếp cận với hợp đồng có mức lương cao hơn. Nền tảng này rất linh hoạt, cho phép khách hàng dễ dàng liên hệ trực tiếp với bạn để đề xuất các dự án tiềm năng phù hợp với kỹ năng của bạn.

6. Đúng vậy

Indeed là một nền tảng tìm kiếm việc làm hàng đầu, lý tưởng để tìm các vị trí khoa học dữ liệu có thu nhập cao ở địa phương, đặc biệt là ngoài Bắc Mỹ. Tạo hồ sơ và ứng tuyển chọn lọc để kết nối với nhiều cơ hội khoa học dữ liệu trong khu vực của bạn. Tránh số lượng ứng tuyển spam – chỉ ứng tuyển vào các công việc phù hợp với kỹ năng của bạn.

Tìm kiếm Công việc Data Science

Indeed được biết đến với những vị trí Data Science cấp nhập môn và cấp dưới. Tuy nhiên, với kinh nghiệm đúng, bạn cũng có thể tìm thấy các vị trí cấp cao và cấp chuyên gia.

Indeed thường là nền tảng ưa thích cho việc tìm kiếm việc làm cục bộ cho những người ở Nam Á hoặc các thị trường khác ngoài Bắc Mỹ.

Hãy kiểm tra thường xuyên Indeed để tìm các cơ hội việc làm Data Science trả lương cao mới tại thành phố hoặc quốc gia của bạn.

7. Công Việc tại Amazon

Các công ty công nghệ lớn như Amazon có các vị trí khoa học dữ liệu với mức lương cao mà thường không được quảng cáo trên các trang web việc làm phổ biến.

Để tìm các cơ hội độc quyền này, hãy truy cập Amazon.jobs và các trang web việc làm tương tự của các công ty công nghệ.

Các trang web nội bộ này liệt kê nhiều vị trí khoa học dữ liệu tại các văn phòng toàn cầu khác nhau.

Bảo vệ một Vị trí Khoa học Dữ liệu tại Amazon

Hầu hết các công việc khoa học dữ liệu tại các công ty công nghệ hàng đầu chỉ có sẵn trên các trang sự nghiệp nội bộ của họ.

Amazon hiện đang tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu cho các phòng ban khác nhau, bao gồm Alexa, AWS, bán lẻ và hoạt động.

Các vị trí này cung cấp mức lương và phúc lợi hấp dẫn. Hãy chú ý tới Amazon.jobs nếu bạn đang nhắm tới một vị trí khoa học dữ liệu tại một công ty công nghệ hàng đầu với mức thù lao và ưu đãi xuất sắc.

Công Việc Khoa Học Dữ Liệu Bạn Có Thể Ứng Tuyển Trên Các Nền Tảng Việc Làm Khác Nhau

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với nhiều cơ hội việc làm đa dạng trên các nền tảng khác nhau, bao gồm cả việc thực tập khoa học dữ liệu cho những người mới bắt đầu sự nghiệp của họ.

Dưới đây là bảy công việc khoa học dữ liệu mà bạn có thể ứng tuyển, mỗi công việc đi kèm với bộ trách nhiệm riêng và kỳ vọng về mức lương:

Phân Tích Dữ Liệu: Người phân tích dữ liệu giải thích các bộ dữ liệu phức tạp để cung cấp thông tin hành động cho quyết định. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu và trình bày các kết quả của họ một cách rõ ràng và súc tích. Kỳ vọng mức lương: $60,000 – $85,000 mỗi năm.
Kỹ Sư Học Máy: Những chuyên gia này thiết kế và triển khai các mô hình học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Họ làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư để phát triển các thuật toán có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Kỳ vọng mức lương: $100,000 – $150,000 mỗi năm.
Vị Trí Nhà Khoa Học Dữ Liệu: Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng chuyên môn của họ về thống kê, toán học và khoa học máy tính để trích xuất thông tin từ dữ liệu. Họ xây dựng các mô hình dự đoán, thực hiện các thử nghiệm và truyền đạt kết quả của mình cho các bên liên quan. Kỳ vọng mức lương: $90,000 – $140,000 mỗi năm.
Phân Tích Thông Tin Kinh Doanh: Analyst thông tin kinh doanh sử dụng phân tích dữ liệu và các công cụ trực quan hóa để cung cấp thông tin giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược. Họ chuyển đổi dữ liệu thô thành các báo cáo ý nghĩa và bảng điều khiển. Kỳ vọng mức lương: $70,000 – $95,000 mỗi năm.
Kỹ Sư Dữ Liệu: Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc tạo ra, thu thập và phân tích dữ liệu. Họ đảm bảo rằng dữ liệu có thể truy cập và sử dụng được cho các nhà khoa học dữ liệu và phân tích. Kỳ vọng mức lương: $90,000 – $130,000 mỗi năm.
Kỹ Sư Dữ Liệu Lớn: Chuyên về xử lý lượng dữ liệu lớn, kỹ sư dữ liệu lớn phát triển, duy trì và kiểm thử các giải pháp dữ liệu lớn. Họ sử dụng các công nghệ như Hadoop và Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Kỳ vọng mức lương: $100,000 – $145,000 mỗi năm.
Quản Lý Khoa Học Dữ Liệu: Nhà quản lý khoa học dữ liệu dẫn dắt các đội ngũ các chuyên gia dữ liệu để đạt được mục tiêu kinh doanh. Họ giám sát việc phát triển và thực thi các chiến lược dựa trên dữ liệu và đảm bảo chất lượng và chính xác của các phân tích dữ liệu. Kỳ vọng mức lương: $120,000 – $170,000 mỗi năm.

Kỹ năng và Yêu cầu Chung trước Khi Ứng Tuyển cho Công Việc Khoa Học Dữ Liệu

Để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, bao gồm cả các công việc khoa học dữ liệu từ xa, có một số kỹ năng chính và yêu cầu mà bạn cần phải có:

Toán học và Thống kê: Việc hiểu biết vững chắc về các khái niệm toán học và các kỹ thuật thống kê là cơ bản để phân tích và diễn giải dữ liệu.
Kỹ năng Lập trình: Sự thành thạo trong các ngôn ngữ lập trình như Python, R, hoặc SQL là cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu.
Học Máy: Kiến thức về các thuật toán học máy và ứng dụng của chúng là vô cùng quan trọng để xây dựng các mô hình dự đoán và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Trực quan hóa Dữ liệu: Khả năng tạo ra các hình ảnh minh họa rõ ràng và cung cấp thông tin là quan trọng để truyền đạt những hiểu biết dữ liệu cho các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật.
Xử lý Dữ liệu: Kỹ năng trong việc xử lý, biến đổi và tổ chức dữ liệu gốc là cần thiết để chuẩn bị bộ dữ liệu cho việc phân tích.
Công Nghệ Dữ Liệu Lớn: Sự hiểu biết với các công cụ dữ liệu lớn như Hadoop, Spark, hoặc Kafka có thể mang lại lợi ích khi xử lý xử lý dữ liệu quy mô lớn.
Giao Tiếp: Kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ là cần thiết để truyền đạt kết quả dữ liệu hiệu quả và hợp tác với các thành viên trong nhóm đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
Giải Quyết Vấn Đề: Khả năng tư duy phê phán và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo là cần thiết để phát triển các giải pháp sáng tạo cho những thách thức liên quan đến dữ liệu.

Việc có một bằng cấp liên quan trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, thống kê, toán học, hoặc một lĩnh vực tương đương cũng có thể mang lại lợi thế.

Ngoài ra, việc có kinh nghiệm thực tế thông qua thực tập, dự án, hoặc các khóa học trực tuyến có thể nâng cao khả năng thu hút của bạn trên thị trường việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Kết luận

Để đảm bảo có một công việc data science có mức lương cao, hãy sử dụng các nền tảng trực tuyến để tiếp cận cơ hội tuyển dụng tốt.

Bảy nền tảng được đề cập có thể kết nối bạn với nhà tuyển dụng và khách hàng đang tìm kiếm kỹ năng dữ liệu của bạn.

Tạo hồ sơ mạnh với các nổi bật về chuyên môn data science của bạn. Ứng tuyển một cách lựa chọn, thể hiện giá trị của bạn. Tiếp tục cố gắng và học kỹ năng mới trong khi chờ đợi một lời đề nghị công việc.