Review Highlights
Cập nhật 13/06/2025
Ưu điểm
Nhược điểm
[A] DATA ENGINEERING & DATABASE
- Thiết kế và xây dựng hệ thống dữ liệu (ETL trên SQL Server) chạy ổn định, chính xác và an toàn.
Design and build the data platform (ETL on SQL Server) to run reliably, accurately, and securely.
- Thiết kế và xây dựng mô hình dữ liệu, tài liệu và báo cáo nghiệp vụ; phát triển truy vấn và xử lý dữ liệu chạy nhanh, đáng tin cậy.
Design and build new data models, documentation, and business reports; develop database logic that runs fast and reliably.
- Kết nối các hệ thống nội bộ và đối tác qua API để dữ liệu lưu thông thông suốt.
Connect internal systems and external partners through APIs so data flows smoothly across the business.
[B] AI / LLM INTEGRATION
- Xây dựng ứng dụng AI khai thác dữ liệu nội bộ, ưu tiên chạy nội bộ để bảo mật.
Build AI applications that leverage internal data, favouring on-premise deployment for security.
- Chọn giải pháp AI phù hợp cho từng bài toán, cân đối giữa hiệu quả và bảo mật.
Choose the right AI approach for each problem, balancing effectiveness and security.
- Xây dựng AI Agent tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống để tự động hoá công việc lặp lại.
Build AI agents that pull together data from multiple systems to automate repetitive work.
[C] AUTOMATION & GOVERNANCE
- Tự động hoá các tác vụ thủ công để tiết kiệm thời gian; đề xuất hướng phát triển AI/data mang lại lợi ích rõ ràng.
Automate manual tasks to save time; propose AI/data initiatives that deliver clear business value.
- Đảm bảo các hệ thống AI bảo mật và tuân thủ; chọn hạ tầng phù hợp với yêu cầu bảo vệ dữ liệu.
Keep AI systems secure and compliant; choose infrastructure that fits data-protection needs.
- Thực hiện các nhiệm vụ khác theo phân công của Trưởng phòng CNTT.
Perform other tasks as assigned by the IT Manager.
- Có kinh nghiệm 2–3 năm ở vị trí Data Engineer, ML Engineer hoặc tương đương
Experience: 2–3 years as a Data Engineer, ML Engineer, or equivalent
- Bằng cấp: Đại học trở lên— CNTT, Khoa học Máy tính, Trí tuệ Nhân tạo, Khoa học Dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan có nền tảng Toán học/Thống kê vững chắc
Degree: University or above — IT, AI, Data Science, or related field with strong Math/Statistics background
BẮT BUỘC / MANDATORY
- T-SQL (cốt lõi): thành thạo query phức tạp, stored procedure, view, trigger, index, CTE, window function; tối ưu hiệu năng và thiết kế schema; đọc hiểu và tái cấu trúc hệ thống dữ liệu cũ.
T-SQL (core): strong command of complex queries, stored procedures, views, triggers, indexes, CTEs, window functions; performance tuning and schema design; ability to read and refactor legacy data systems.
- Tư duy dữ liệu & AI: đọc hiểu và phân tích dữ liệu; nắm cơ bản về LLM / Generative AI và cách gọi API hoặc chạy mô hình nội bộ; biết kỹ thuật quản lý ngữ cảnh (context engineering): tổ chức và tối ưu context window, ghép nối dữ liệu truy xuất (retrieval grounding), chunking và quản lý bộ nhớ cho AI Agent.
Data & AI literacy: read and analyse data; working knowledge of LLM / Generative AI and how to call APIs or run on-premise models; context engineering — managing and optimising the context window, retrieval grounding, chunking, and memory management for AI agents.
- Python 3.x & Git: viết ETL pipeline, automation script, xử lý và làm sạch dữ liệu độc lập; sử dụng Git cơ bản.
Python 3.x & Git: build ETL pipelines, automation scripts, process and clean data independently; basic Git.
ƯU TIÊN / PREFERRED (tie-breaker)
- RAG/LLM/vector DB (FAISS, Chroma, Qdrant); Ollama, LangChain hoặc LlamaIndex; message queue / event-driven (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus hoặc Redis Streams) cho tích hợp dữ liệu bất đồng bộ; n8n automation; Power BI; kinh nghiệm lĩnh vực bảo hiểm/tài chính.
RAG/LLM/vector DB (FAISS, Chroma, Qdrant); Ollama, LangChain or LlamaIndex; message queue / event-driven integration (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus or Redis Streams) for asynchronous data flows; n8n automation; Power BI; insurance or financial services domain experience.
Bảo hiểm Phú Hưng cung cấp cho thị trường bảo hiểm phi nhân thọ những gói sản phẩm đa dạng, toàn diện nhằm bảo vệ khách hàng khỏi những rủi ro không may xảy đến, bao gồm nhưng không giới hạn: Bảo hiểm Xe cơ giới, Bảo hiểm Tai nạn con người, Bảo hiểm Tài sản, Bảo hiểm Kỹ thuật, Bảo hiểm Hàng hải, Bảo hiểm Trách nhiệm. Trong mỗi sản phẩm bảo hiểm, Phú Hưng luôn tận dụng các kỹ năng chuyên môn để đưa ra các giải pháp cụ thể nhằm giảm thiểu rủi ro của khách hàng, bảo đảm sự an toàn của con người, tài sản vật chất, của cải và xã hội.
Không dừng lại ở đó, Bảo hiểm Phú Hưng luôn xem trọng việc phát triển mối quan hệ với khách hàng, luôn tự hào mang đến các dịch vụ khách hàng chất lượng với đội ngũ chuyên viên chăm sóc khách hàng được đào tạo bài bản. Tại Phú Hưng, bạn có thể an tâm tận hưởng cuộc sống vì tất cả đã được bảo vệ bởi chúng tôi.
Chính sách bảo hiểm
Các hoạt động ngoại khóa
Lịch sử thành lập
Công ty cổ phần bảo hiểm Bảo Tín được thành lập theo giấy phép kinh doanh số 41GP/KDBH ngày 12 tháng 12 năm 2006 với số vốn điều lệ ban đầu là 80 tỷ đồng.
Mission
Bảo hiểm Phú Hưng luôn xem trọng việc phát triển mối quan hệ với khách hàng, luôn tự hào mang đến các dịch vụ khách hàng chất lượng với đội ngũ chuyên viên chăm sóc khách hàng được đào tạo bài bản. Tại Phú Hưng, bạn có thể an tâm tận hưởng cuộc sống vì tất cả đã được bảo vệ bởi chúng tôi.
Cập nhật 13/06/2025
Ưu điểm
Nhược điểm
Khi công đoàn và phúc lợi biến thành áp lực
Chế độ phúc lợi không happy với nhân viên lâu năm , và không thưởng các ngày lễ (CTT)
Bh full lương, nói chung ai ko cần thăng tiến thì vô, thì ổn định (CTT)
Intern Data Science là vị trí thực tập trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu. Các intern này thường được cung cấp cơ hội để học hỏi và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu và máy học vào các dự án thực tế. Các công việc của Intern Data Science có thể bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng và huấn luyện các mô hình dự đoán, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình, và thực hiện các báo cáo và trình bày kết quả. Bên cạnh đó, những vị trí như Intern Data Engineer, Data analyst Intern cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
Intern Data Science đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Công việc này bao gồm việc tìm kiếm và thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp tin, API hoặc web scraping. Đôi khi, dữ liệu thu thập được có thể không được cấu trúc hoặc có nhiều nhiễu, do đó intern phải có khả năng sử dụng các công cụ và kỹ thuật để làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
Intern thường tham gia vào các hoạt động hỗ trợ phân tích dữ liệu cơ bản để hiểu rõ hơn về dữ liệu mà họ đã thu thập được. Các hoạt động này có thể bao gồm mô tả dữ liệu (descriptive analytics), khai phá dữ liệu (data mining) để tìm ra các mẫu và thông tin quan trọng.
Sau khi xây dựng mô hình, intern cần thực hiện các bước đánh giá và tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất của mô hình. Việc này có thể bao gồm đánh giá các chỉ số như accuracy, precision, recall, và F1-score để đánh giá khả năng dự đoán của mô hình. Họ cũng có thể áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa như thay đổi siêu tham số (hyperparameter tuning), điều chỉnh threshold, hoặc sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cải thiện tính tổng quát của mô hình.a
Lương cơ bản
Lương bổ sung
Tìm hiểu cách trở thành Intern 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.
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Intern Data Science cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Bằng cấp và chuyên ngành: Intern Data Science thường yêu cầu ứng viên có bằng cử nhân hoặc sắp tốt nghiệp trong các ngành liên quan như Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Thống kê, Toán học hoặc các ngành có liên quan. Bằng cấp này không chỉ cung cấp cho ứng viên kiến thức nền tảng mà còn cho phép họ áp dụng các kiến thức này vào thực tiễn trong các dự án và nghiên cứu khoa học dữ liệu.
Kiến thức cơ bản: Để làm việc hiệu quả trong vai trò Intern Data Science, ứng viên cần có kiến thức cơ bản về lập trình và khoa học dữ liệu. Điều này bao gồm hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc SQL để xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Kiến thức về các thuật toán cơ bản của machine learning và statistical modeling cũng là một lợi thế.
Kiến thức về machine learning và statistical modeling: Hiểu biết cơ bản về các thuật toán machine learning và khả năng áp dụng chúng để giải quyết các vấn đề thực tế là yêu cầu quan trọng. Intern cần có khả năng triển khai và đánh giá hiệu quả của các mô hình như Linear Regression, Decision Trees, Random Forests, SVMs và có thể cải thiện chúng bằng các kỹ thuật như cross-validation và tuning tham số.
Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là yêu cầu thiết yếu đối với Intern Data Science. Intern cần có khả năng viết code sạch, hiệu quả và dễ bảo trì trong các ngôn ngữ như Python, R hoặc SQL. Việc sử dụng các thư viện và framework phổ biến như Pandas, NumPy, Scikit-Learn (Python) hoặc dplyr, ggplot2 (R) để thực hiện các phân tích và xử lý dữ liệu là cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp trong dự án.
Phân tích và xử lý dữ liệu: Intern cần có khả năng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và biết cách làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình phân tích. Việc áp dụng các phương pháp và công cụ phân tích thống kê để phát hiện và giải thích mô hình dữ liệu là rất quan trọng. Kỹ năng này giúp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và có tính ứng dụng cao.
Kỹ năng mềm: Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, Intern cũng cần có kỹ năng mềm để làm việc hiệu quả trong nhóm và giao tiếp một cách rõ ràng. Khả năng làm việc độc lập, giải quyết vấn đề và quản lý thời gian cũng là một phần quan trọng của vai trò này. Các kỹ năng này giúp cải thiện hiệu suất làm việc và xây dựng mối quan hệ tốt với đồng nghiệp và người quản lý.
Đam mê và tham vọng trở thành tên tuổi trong lĩnh vực Quantitative Finance (những tỷ phú công nghệ)
Nắm vững kiến thức toán
Biết ít nhất 1 ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng
Đọc hiểu các tài liệu tiếng Anh
Lộ trình thăng tiến của Intern Data Science có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
Mức lương: 4 - 8 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Intern Data Science là một vị trí thực tập trong lĩnh vực phát triển ứng dụng di động sử dụng framework React Native. Người nắm giữ vị trí này là những người mới bắt đầu hoặc đang trong giai đoạn thực tập để học hỏi và phát triển kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Science chuyên nghiệp.
>> Đánh giá: Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá. Các tổ chức cần có những người có khả năng thu thập, phân tích dữ liệu để đưa ra những quyết định mang tính khách quan. Đó là lý do vị trí Data science ngày càng được quan tâm. Đây là một tín hiệu tích cực cho các bạn sinh viên, người mới ra trường muốn theo đuổi sự nghiệp Data science.
>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh Data Science cho người mới
Mức lương: 14 - 33 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 4 năm
Data science làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn. Nghiên cứu và phân tích những dữ liệu đã được cấu trúc lại để ra những thông tin giả thuyết và những mô hình hiệu quả.
>> Đánh giá: Data Science được đánh giá là ngành có mức lương hấp dẫn hàng đầu trên thế giới, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí trong ngành cũng rất cao. Những người giỏi thường được các công ty săn đón với mức lương cao ngất ngưởng cùng nhiều quyền lợi đi kèm.
>> Xem thêm: Việc làm Data Science dang tuyển dụng
Để được công nhận và có cơ hội tăng thu nhập, việc hoàn thành các dự án và nhiệm vụ một cách xuất sắc là rất quan trọng. Intern Data Science thường có cơ hội làm việc với các dữ liệu thực tế và thực hiện các phân tích để đưa ra các giải pháp. Việc làm việc chăm chỉ, tỉ mỉ trong từng chi tiết và đảm bảo chất lượng công việc sẽ tạo dựng được sự tin tưởng từ phía nhà tuyển dụng và đồng nghiệp. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại, đảm bảo tính chính xác và khả năng ứng dụng thực tế của các kết quả phân tích.
Việc liên tục học hỏi và phát triển kỹ năng là điều không thể thiếu để nâng cao thu nhập trong lĩnh vực này. Các Intern Data Science có thể cải thiện kỹ năng lập trình, xử lý dữ liệu, và phân tích dữ liệu bằng cách tham gia vào các khoá học trực tuyến, các khóa đào tạo nâng cao hoặc tham gia các dự án thực tế. Việc có thêm các chứng chỉ và bằng cấp như Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering, hoặc Data Analytics từ các tổ chức uy tín sẽ giúp nâng cao khả năng và giá trị cá nhân.
Để xây dựng kinh nghiệm và danh tiếng, các Intern Data Science có thể tham gia vào các dự án ngoài giờ hoặc các cuộc thi khoa học dữ liệu. Các dự án này không chỉ giúp bạn áp dụng các kiến thức từ lớp học vào thực tế mà còn giúp bạn xây dựng nhiều mối quan hệ và được công nhận trong cộng đồng ngành.
Cuối cùng, hãy luôn tự tin vào khả năng của mình và mạnh dạn trong việc đề xuất các giải pháp sáng tạo và hiệu quả. Sự tự tin và mạnh dạn sẽ giúp bạn thu hút sự chú ý và công nhận từ các nhà tuyển dụng và nhà quản lý, từ đó tăng cơ hội nâng cao thu nhập và tiếp tục phát triển trong sự nghiệp.
Học hỏi các ngôn ngữ lập trình mới, nắm vững nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ giúp bạn có nhiều cơ hội việc làm hơn và có thể nhận được mức lương cao hơn. Cập nhật các framework web mới nhất về các framework web mới thường có nhiều tính năng và hiệu năng hơn so với các framework cũ, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phát triển website.
Đọc thêm:
Tính năng đăng nội dung chưa được mở
Note8.vn đang hoàn thiện thủ tục cấp phép mạng xã hội. Trong thời gian này, bạn vẫn có thể xem nội dung và sử dụng các tiện ích khác.