2.1. Trình độ học vấn

• Tốt nghiệp đại học chính quy trở lên các chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Toán ứng dụng, Thống kê, Công nghệ thông tin, Tài chính, hoặc các ngành liên quan.

2.2. Kinh nghiệm

• Từ 1-3 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc triển khai AI.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm thực tế trong các dự án liên quan đến dữ liệu nhân sự hoặc hệ thống HR.

2.3. Kiến thức chuyên môn

• Thành thạo SQL và ít nhất một ngôn ngữ lập trình phân tích (Python hoặc R).
• Nắm vững kiến thức cơ bản về thống kê ứng dụng và các mô hình phân tích: hồi quy (regression), phân cụm (clustering), cây quyết định (decision tree), XGBoost,…
• Sử dụng thành thạo một trong các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Power BI, Tableau, Metabase, Superset.
• Có kiến thức về quy trình phân tích dữ liệu hiện đại, data pipeline, và kỹ thuật tự động hóa phân tích.
• Ưu tiên ứng viên có hiểu biết và/hoặc kinh nghiệm một trong các lĩnh vực sau:
  • GenAI (Generative AI): ứng dụng vào tự động hóa nội dung, tổng hợp báo cáo nhân sự, trả lời câu hỏi nhân viên qua chatbot, v.v.
  • LLM (Large Language Models) và AI Agents: xây dựng các ứng dụng AI tương tác phục vụ nghiệp vụ nhân sự.
  • AI Engineering: triển khai mô hình AI vào hệ thống thực tế, sử dụng API, tích hợp với hệ thống nội bộ.
• Có hiểu biết cơ bản về nghiệp vụ nhân sự và các hệ thống HRM/HRIS là một lợi thế.
• Ưu tiên ứng viên có các chứng chỉ chuyên môn liên quan đến:
  • AI/ML, Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu (từ Google, Microsoft, AWS, Coursera, edX, Udacity,…).
  • GenAI hoặc các khóa học về LLM và ứng dụng AI vào thực tiễn doanh nghiệp.

2.4. Kỹ năng mềm

• Tư duy logic, phân tích và phản biện tốt.
• Kỹ năng giao tiếp và trình bày dữ liệu hiệu quả, đặc biệt với các cán bộ nghiệp vụ không chuyên sâu về dữ liệu.
• Tinh thần học hỏi và khả năng thích nghi với công nghệ mới (đặc biệt trong lĩnh vực AI).
• Kỹ năng làm việc nhóm và phối hợp liên phòng ban hiệu quả.