I. MỤC ĐÍCH: Giám đốc Trung tâm Trí tuệ Nhân sự là xây dựng và quản lý một trung tâm chuyên trách về quy hoạch và quản trị dữ liệu toàn công ty (bao gồm dữ liệu người dùng và dữ liệu nội bộ) cũng như phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, nâng cao hiệu quả ra quyết định và tạo lợi thế cạnh tranh cho Meey Group. Vị trí này chịu trách nhiệm thiết lập chiến lược dữ liệu và AI, quản lý hoạt động của trung tâm và đảm bảo trung tâm đóng góp vào việc đạt được các mục tiêu kinh doanh thông qua việc khai thác sức mạnh của dữ liệu và AI trên toàn bộ các lĩnh vực của công ty.

II. NHIỆM VỤ CỤ THỂ

1. Xây dựng chiến lược và kế hoạch:

• Xây dựng chiến lược tổng thể về dữ liệu và AI cho toàn công ty, bao gồm mục tiêu, ưu tiên, lộ trình phát triển và các lĩnh vực ứng dụng tiềm năng.
• Lập kế hoạch hoạt động chi tiết cho trung tâm, bao gồm các dự án, nguồn lực cần thiết và các chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs) cho cả mảng dữ liệu và AI.

2. Quy hoạch và quản trị dữ liệu toàn công ty:

• Thiết lập và quản lý hệ thống thu thập, lưu trữ, làm sạch và tích hợp dữ liệu từ tất cả các nguồn trong công ty (dữ liệu người dùng từ các nền tảng, dữ liệu nội bộ từ các hệ thống nghiệp vụ).
• Xây dựng các quy trình và tiêu chuẩn về quản trị dữ liệu, đảm bảo tính chính xác, bảo mật, khả năng truy cập và tuân thủ các quy định pháp luật liên quan
• Phát triển và duy trì kho dữ liệu tập trung (Enterprise Data Warehouse hoặc Data Lake) hoặc các nền tảng dữ liệu phù hợp để phục vụ cho mục đích phân tích và ứng dụng AI.
• Đảm bảo khả năng truy cập và sử dụng dữ liệu hiệu quả cho các bộ phận và các dự án AI
• Báo cáo & trực quan hóa dữ liệu: Xây dựng dashboard theo thời gian thực để hỗ trợ ra quyết định. Cung cấp báo cáo định kỳ cho Ban lãnh đạo & các bộ phận liên quan. Xây dựng công cụ phân tích dành cho khách hàng (ví dụ: dự báo giá BĐS, tính toán lợi nhuận đầu tư).

3. Phát triển và ứng dụng AI trên toàn công ty:

• Xác định các cơ hội ứng dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau của kinh doanh (marketing, bán hàng, sản phẩm, vận hành, tài chính, nhân sự, v.v.).
• Nghiên cứu, phát triển và tích hợp AI vào các sản phẩm/dịch vụ phù hợp với nhu cầu và bài toán của từng bộ phận.
• Quản lý vòng đời của các ứng dụng AI, từ giai đoạn ý tưởng, phát triển, triển khai đến giám sát và bảo trì.
• Đánh giá hiệu quả và tối ưu hóa các ứng dụng AI đã triển khai, đảm bảo mang lại giá trị kinh doanh cụ thể.

4. Quản lý đội ngũ:

• Tuyển dụng, đào tạo, quản lý và phát triển đội ngũ chuyên gia về kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư AI, chuyên gia học máy và các vị trí liên quan khác.
• Phân công công việc, thiết lập mục tiêu và đánh giá hiệu suất của các thành viên trong nhóm.
• Xây dựng môi trường làm việc hợp tác, sáng tạo và khuyến khích học hỏi.

1. Trình độ học vấn:

• Tốt nghiệp Đại học trở lên các chuyên ngành Khoa học Dữ liệu, Phân tích Dữ liệu, Trí tuệ Nhân tạo, Khoa học Máy tính.

2. Kinh nghiệm làm việc:

• Tối thiểu 10-15 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực dữ liệu (data engineering, data analysis, data science) và/hoặc trí tuệ nhân tạo trong đó có ít nhất 5-7 năm kinh nghiệm ở vị trí quản lý cấp cao hoặc trưởng bộ phận phụ trách dữ liệu và/hoặc AI trong các tổ chức có quy mô lớn hoặc các công ty công nghệ.
• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm xây dựng và triển khai chiến lược dữ liệu và AI ở cấp độ doanh nghiệp.
• Có kinh nghiệm quản lý các dự án dữ liệu lớn và các dự án phát triển ứng dụng AI phức tạp.
• Đã từng xây dựng và quản lý đội ngũ chuyên gia về dữ liệu và AI đa năng.
• Có kinh nghiệm làm việc với các nền tảng dữ liệu lớn (Big Data) và các công nghệ tiên tiến.
• Kinh nghiệm trong lĩnh vực bất động sản hoặc các ngành có lượng dữ liệu người dùng lớn là một lợi thế.

3. Kiến thức và kỹ năng:

• Có tư duy kinh doanh sắc bén trong xây dựng, vận hành và phát triển sản phẩm công nghệ
• Hiểu biết sâu sắc về toàn bộ vòng đời của dữ liệu (thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích, trực quan hóa) và các nguyên tắc quản trị dữ liệu.
• Nắm vững các phương pháp phân tích dữ liệu thống kê, khai phá dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán và các kỹ thuật học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning).
• Có kiến thức vững chắc về các thuật toán và mô hình AI phổ biến và khả năng ứng dụng chúng vào giải quyết các bài toán kinh doanh khác nhau.
• Hiểu biết về kiến trúc hệ thống dữ liệu lớn (Data Lake, Data Warehouse) và các công nghệ liên quan.
• Kỹ năng quản lý chiến lược, quản lý dự án, quản lý đội ngũ và quản lý ngân sách xuất sắc.
• Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình và báo cáo ở cấp độ quản lý điều hành.
• Kỹ năng tư duy phân tích, giải quyết vấn đề phức tạp và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Khả năng xây dựng mối quan hệ và tạo ảnh hưởng với các bên liên quan ở các cấp độ khác nhau.
• Thành thạo các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu và AI (ví dụ: SQL, Python, R, Spark, Hadoop, TensorFlow, PyTorch, các nền tảng cloud AI).
• Hiểu biết về các vấn đề đạo đức và pháp lý liên quan đến việc sử dụng dữ liệu và AI.

4. Tố chất cá nhân:

• Tư duy chiến lược, có tầm nhìn dài hạn về vai trò của dữ liệu và AI trong sự phát triển của doanh nghiệp.
• Khả năng lãnh đạo mạnh mẽ, truyền cảm hứng và xây dựng một đội ngũ hiệu quả.
• Tính chủ động, sáng tạo, dám thử nghiệm và chấp nhận rủi ro có tính toán.
• Khả năng học hỏi nhanh và thích ứng với sự thay đổi của công nghệ và thị trường.
• Khả năng làm việc dưới áp lực cao và quản lý nhiều ưu tiên cùng một lúc.
• Tính chính trực, trách nhiệm cao và định hướng kết quả.
• Có đam mê với dữ liệu và AI và mong muốn tạo ra những tác động kinh doanh có ý nghĩa.