Tweet
Facebook
Copy Link
WorldQuant is built on a culture that pairs academic sensibility with accountability for results. Employees are encouraged to think openly about problems, balancing intellectualism and practicality. Excellent ideas come from anyone, anywhere. Employees are encouraged to challenge conventional thinking and possess an attitude of continuous improvement.
Our goal is to hire the best and the brightest. We value intellectual horsepower first and foremost, and people who demonstrate an outstanding talent. There is no roadmap to future success, so we need people who can help us build it.
Technologists at WorldQuant research, design, code, test and deploy firmwide platforms and tooling while working collaboratively with researchers. Our environment is relaxed yet intellectually driven. We seek people who think in code and are motivated by being around like-minded people.
The Role
We are looking for an experienced Data Engineer who will help us to build and maintain an ecosystem for processing multiple datasets from different sources (both internal and external) vital to the firm’s investment operations.
What You'll Do
- Creating automated data processing system and monitoring/maintaining it
- Integrating multiple data sources and databases into one system
- Developing interfaces and micro services in Python
- Enriching company’s data by applying NLP and AI models
- Preprocessing and cleansing of semi-structured or unstructured data
- Developing efficient algorithms for data processing
- Testing and integrating external APIs
- Supporting Business Analysts team
- A bachelor / master's degree in a technical or quantitative field from top university
- At least 3 years of experience as a data engineer or software developer
- Excellent programming skills
- Experience with data processing using Python
- Experience with building databases
- Experience with Containers and Kubernetes
- Scripting skills in UNIX environment: shell, python Fire, etc.
- Experience with code versioning tools (e.g. Git), issue tracking tools (e.g. Jira)
- Debugging skills, eye for detail and identifying problems
- Strong problem-solving skills and an analytical mindset
- A passion for working with data
- Competitive and attractive compensation package with clear career road-map – where you feel challenged everyday
- We offer a strong culture of learning and development: training courses, library, speakers, share and learn events
- Learn from who sits next to you! Working in WQ you are surrounded by smart and talented people
- Premium Health Insurance and Employee Assistance Program
- Generous time-off policy, re-creation sabbatical leave (based on tenure), Trade Union benefits for staff and family
- Team building activities every month: Local engagement events, monthly team lunch – Employee clubs: football, ping-pong, badminton, yoga, running, PS5, movies, etc.
- Annual company trip and occasional global conferences – opportunity to travel and connect with our global teams
- Happy-hour with tea break, snacks and meals every day in the office!
Copyright © 2025 WorldQuant, LLC. All Rights Reserved.
WorldQuant is an equal opportunity employer and does not discriminate in hiring on the basis of race, color, creed, religion, sex, sexual orientation or preference, age, marital status, citizenship, national origin, disability, military status, genetic predisposition or carrier status, or any other protected characteristic as established by applicable law.
WorldQuant phát triển và triển khai các chiến lược tài chính có hệ thống trên nhiều loại tài sản và thị trường toàn cầu. Chúng tôi tìm cách tạo ra các tín hiệu dự đoán (alpha) chất lượng cao thông qua nền tảng nghiên cứu độc quyền của mình để sử dụng các chiến lược tài chính tập trung vào việc khai thác sự kém hiệu quả của thị trường. Các nhóm của chúng tôi cộng tác làm việc để thúc đẩy việc tạo ra các bảng chữ cái và chiến lược tài chính - nền tảng của nền tảng đầu tư toàn cầu, cân bằng.
Các nhà công nghệ tại WorldQuant nghiên cứu, thiết kế, viết mã, thử nghiệm và triển khai các dự án trong khi cộng tác làm việc với các nhà nghiên cứu và nhà quản lý danh mục đầu tư. Môi trường của chúng tôi thoải mái nhưng vẫn được thúc đẩy về mặt trí tuệ. Các nhóm của chúng tôi tinh gọn và linh hoạt, có nghĩa là tạo mẫu sản phẩm nhanh chóng và nhận được phản hồi ngay lập tức của người dùng. Chúng tôi tìm kiếm những người có tư duy bằng mã, khao khát giải quyết những thách thức khoa học máy tính chưa được khám phá và được thúc đẩy bởi việc ở cạnh những người cùng chí hướng. Trên thực tế, trong số 600 nhân viên trên toàn cầu, có khoảng 500 người viết mã mỗi ngày.
Review WorldQuant
Chế độ đãi ngộ thuộc nhóm tốt tại Hà Nội.
Mức lương khá cạnh tranh tại thị trường Việt Nam.
Lương tốt, môi trường chấp nhận được
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Intern Data Science là gì?
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.
Mô tả công việc của vị trí Intern Data Science
Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
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.
Hỗ trợ phân tích và 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.
Đánh giá và tối ưu hóa mô hình
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
Intern Data Science có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
26 - 39 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Intern Data Science
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.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Intern Data Science?
Yêu cầu tuyển dụng của Intern Data Science
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:
Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn
-
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.
Yêu cầu về kỹ năng
-
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.
Yêu cầu khác
-
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
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.
1. Intern Data Science
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
2. Data science
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
5 bước giúp Intern Data Science thăng tiến nhanh trong trong công việc
Hoàn thành các dự án và nhiệm vụ một cách xuất sắc
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.
Học hỏi và phát triển kỹ năng
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.
Tham gia các dự án và cuộc thi
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.
Tự tin và mạnh dạn
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
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: