1. QUYỀN LỢI
THU NHẬP & CƠ HỘI PHÁT TRIỂN
- Hỗ trợ thực tập: Up to 8M/tháng.
- Thời gian thực tập từ 2-4 tháng, tùy thuộc vào năng lực của ứng viên.
- Cơ hội trở thành nhân viên chính thức sau 2- 4 tháng thực tập nếu đạt tiêu chí.
- Mở rộng và nâng cao kiến thức, kỹ năng chuyên môn
- Có lộ trình phát triển nghề nghiệp rõ ràng, cá nhân hóa
MÔI TRƯỜNG LÀM VIỆC
- Trải nghiệm môi trường làm việc năng động, chuyên nghiệp
- Hưởng 100% chế độ phúc lợi chăm sóc cuộc sống hằng ngày
CHÍNH SÁCH PHÚC LỢI
- Thưởng/quà tặng vào các dịp: Tết Dương, 8/3, 30/4-1/5, Trung Thu, 2/9, 20/10, Giáng sinh
- Hỗ trợ chi phí Company trip hàng năm
- Chia sẻ thành quả liên tục, không giới hạn theo hiệu suất làm việc
- Chế độ cưới hỏi, hiếu hỉ, quà Lễ/Tết và các phúc lợi khác
THỜI GIAN LÀM VIỆC
- Làm việc từ Thứ 2 đến Thứ 6, nghỉ Thứ 7 & Chủ nhật
- Sáng: 8:30 - 12:00 | Chiều: 13:15 - 17:45
2. MÔ TẢ CÔNG VIỆC
- Hỗ trợ team Data Scientist trong các task phân tích dữ liệu cơ bản: cleaning, transformation, thống kê mô tả
- Viết SQL query đơn giản lấy data từ data warehouse phục vụ EDA
- Chạy script Python xử lý data dưới sự hướng dẫn của mentor: pandas, numpy
- Tạo visualization cơ bản (matplotlib) để hỗ trợ phân tích player behavior
- Chạy model tutorial (sklearn) trên dataset mẫu - hiểu flow train → predict → evaluate
- Tham gia quan sát quy trình ML pipeline: từ EDA → feature engineering → model training → handoff
- Tham dự meeting với stakeholder (PO, Game Designer) để hiểu bài toán game
- Ghi chép learning notes, viết summary công việc hàng ngày
- Ưu tiên: Đã từng dùng pandas, matplotlib qua course/project; Biết Git cơ bản (clone, commit, push)
3. YÊU CẦU
Kiến thức (Knowledge):
- Sinh viên năm 3,4 chuyên ngành Khoa học Máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Toán - Tin, Công nghệ thông tin hoặc các lĩnh vực liên quan
- Có thể làm việc Fulltime tại công ty
- Có ít nhất 2-3 tháng thực tập/ dự án về Data Science
- Statistics & Probability: Hiểu xác suất cơ bản, trung bình, phương sai
- ML/AI Fundamentals: Hiểu khái niệm ML cơ bản: supervised vs unsupervised, classification vs regression
- Deep Learning: Biết khái niệm neural network cơ bản (neuron, layer, activation)
- Experimentation: Hiểu khái niệm A/B test cơ bản (control vs treatment)
- Game Domain: Hiểu cơ bản về game mobile (thể loại, cách chơi, IAP concept)
Kỹ năng (Skills):
- Programming (Python): Python cơ bản - syntax, loop, function, data types
- SQL: SQL cơ bản - SELECT, WHERE, JOIN, ORDER BY
- ML Modeling: Chạy model tutorial (sklearn) với dataset mẫu
- Feature Engineering: Hiểu khái niệm feature, label, target
- Model Evaluation: Hiểu accuracy, confusion matrix cơ bản
- Visualization: Biết dùng matplotlib cơ bản (line, bar chart)
- Git: Git cơ bản - clone, add, commit, push
Thái độ (Attitude):
- Có tinh thần học hỏi. Sẵn sàng tiếp thu công nghệ mới, nhanh chóng thích nghi với môi trường nghiên cứu/phát triển.
- Cẩn thận, có trách nhiệm với dữ liệu và hệ thống
- Chủ động phát hiện vấn đề và đề xuất hướng cải tiến
- Làm việc tốt trong môi trường tốc độ cao
- Gắn bó lâu dài và mong muốn phát triển chuyên sâu trong lĩnh vực dữ liệu
4. LIÊN HỆ:
Bộ phận Talent Acquisition: [protected info]
Email: [email protected]