Thị trường việc làm cho các nhà khoa học dữ liệu đang sôi động hơn bao giờ hết và đang trên đà phát triển nhanh chóng trong vài năm tới. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ dự đoán rằng số lượng các vị trí có sẵn sẽ tăng khoảng 28% qua 2026.

Các công ty đang đầu tư một lượng tiền đáng kể vào nghiên cứu thị trường và phân tích kinh doanh, tạo cơ hội mới cho các nhà khoa học dữ liệu lâu năm và những người mới tham gia lĩnh vực này. Đồng thời, thị trường việc làm cũng trở nên cạnh tranh hơn. Mức lương trung bình cho các vị trí khoa học dữ liệu đang tăng lên khi những công việc này trở nên quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp, khuyến khích các nhà quản lý tuyển dụng kiểm tra kỹ lưỡng hơn các tuyển dụng mới.

Các nhà khoa học dữ liệu muốn duy trì tính cạnh tranh hoặc thâm nhập vào lĩnh vực này sẽ cần có cách tiếp cận phù hợp. Những kỹ thuật này sẽ giúp họ tìm kiếm và đảm bảo một vị trí mới.

Tình trạng của Thị trường Việc làm Khoa học Dữ liệu Toàn cầu

 
 
Mọi người đang tạo ra nhiều thông tin hơn bao giờ hết - các chuyên gia tin rằng dữ liệu trên toàn thế giới đang trên đà in vượt quá 175 zettabyte vào năm 2025. Đồng thời, những đổi mới trong phân tích AI và dữ liệu lớn đã làm cho các tập dữ liệu lớn trở nên có giá trị hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp - nhưng chỉ khi chúng làm việc với các nhà khoa học được đào tạo, những người có thể khám phá những hiểu biết cần thiết.

Một nửa của tất cả các doanh nghiệp được khảo sát đã sử dụng AI bằng cách này hay cách khác, và nhiều hơn nữa cho biết họ có kế hoạch đầu tư hơn nữa vào các giải pháp theo hướng dữ liệu trong tương lai gần.

Hiện tại, không có gì lạ khi một tin tuyển dụng về khoa học dữ liệu nhận được hàng trăm đơn đăng ký. Nhu cầu cao hơn cũng đồng nghĩa với việc tăng lương và các doanh nghiệp đang cẩn thận hơn trong việc thuê ai cho những vị trí này.

Đáp lại, nhiều nhà quản lý tuyển dụng đang tăng cường các yêu cầu công việc của các cơ hội mở ngành khoa học dữ liệu mới - yêu cầu thông tin xác thực mạnh hơn, nhiều kinh nghiệm hơn và các từ khóa bổ sung. Ngay cả các nhà khoa học dữ liệu có bằng cấp tốt hoặc hồ sơ thành tích học tập tốt cũng không được đảm bảo một vị trí ngay bây giờ.

Các phương pháp hay nhất để trở nên cạnh tranh trên thị trường việc làm toàn cầu

 
Các nhà khoa học dữ liệu muốn thâm nhập vào lĩnh vực này hoặc đảm bảo một vị trí mới sẽ cần có chiến lược phù hợp để thành công. Sáu mẹo này sẽ giúp các chuyên gia đã thành danh và những người mới tham gia vào ngành bảo đảm công việc.

1. Biết những từ thích hợp để sử dụng

 
Quen thuộc với từ khóa ngành phổ biến - như Python, SQL, AI và phân tích dữ liệu - có thể giúp bạn viết CV và sơ yếu lý lịch để truyền đạt hiệu quả hơn bộ kỹ năng của bạn và vượt qua các bộ lọc sơ yếu lý lịch thường được các nhà quản lý tuyển dụng sử dụng.

Bắt kịp với những nhu cầu thay đổi của ngành cũng có thể giúp bạn duy trì khả năng cạnh tranh. Trong khi Python vẫn là một kỹ năng thiết yếu, nhiều doanh nghiệp mong đợi sự quen thuộc với học sâu, máy tăng độ dốc và phân tích dữ liệu lớn. Nhiều công ty cũng mong đợi các ứng viên đã sử dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau để khai thác và phân tích dữ liệu trong quá khứ.

2. Làm quen với các công cụ tiêu chuẩn của ngành

 
Khi ứng tuyển vào các vị trí yêu cầu kiến ​​thức về trí tuệ nhân tạo, hãy nhấn mạnh kiến thức về khoa học dữ liệu và học máy có thể giúp bạn đảm bảo một cuộc phỏng vấn.

Đồng thời, nên tránh việc nhồi nhét từ khóa, hành động điền từ khóa vào sơ yếu lý lịch một cách bất thường để đánh bại các máy quét sơ yếu lý lịch hoặc thu hút sự chú ý của các nhà quản lý tuyển dụng. Cố gắng chỉ sử dụng chúng trong sơ yếu lý lịch hoặc CV khi chúng có liên quan và giúp bạn giải thích nền tảng và bộ kỹ năng khoa học dữ liệu độc đáo của mình.

3. Tìm hiểu Cách các Doanh nghiệp lớn Tìm kiếm Chuyên gia Khoa học Dữ liệu

 
Kiểm tra cách các công ty lớn thuê các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể giúp bạn cải thiện sơ yếu lý lịch và CV của mình. Công ty AI và ML Daitaku gần đây đã đặc trưng trong một nghiên cứu điển hình về cách nó tìm thấy các nhà khoa học dữ liệu quốc tế. Báo cáo nhấn mạnh rằng bộ kỹ năng quan trọng hơn địa lý như thế nào.

4. Tận dụng các Thực tiễn Tốt nhất về Tìm kiếm Việc làm Chung

 
Các phương pháp hay nhất trong đơn xin việc cũng thường giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm một vị trí mới. Việc điều chỉnh CV và thư xin việc của bạn phù hợp với từng công việc bạn ứng tuyển sẽ tốn thêm một số công sức. Tuy nhiên, nó có thể giúp bạn giao tiếp bộ kỹ năng cụ thể của mình trước cuộc phỏng vấn và minh họa cách bạn phù hợp với một vị trí nhất định.

5. Mạng với các nhà khoa học dữ liệu khác

 
Tích cực kết nối với các nhà khoa học dữ liệu khác và các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các chuyên gia có thể giúp bạn mở rộng mạng lưới của mình và dễ dàng tìm thấy các cơ hội phù hợp với kỹ năng và trình độ kinh nghiệm của bạn hơn.

Trong khi chờ đợi phản hồi từ người quản lý tuyển dụng, bạn cũng có thể tìm kiếm công việc ngắn hạn có thể giúp bạn phát triển thêm các kỹ năng của mình và thêm một hoặc hai gạch đầu dòng vào sơ yếu lý lịch của mình.

6. Cân nhắc công việc tự do

 
Các doanh nghiệp cần các nhà khoa học dữ liệu nhưng đang gặp khó khăn trong việc lấp đầy các vị trí mới có thể cung cấp công việc tạm thời và tự do cho những ứng viên đủ tiêu chuẩn. Các nền tảng như UpWork và các bảng tìm kiếm việc làm tự do có thể cung cấp cho bạn những khách hàng tiềm năng trên các vị trí này.

Hướng tới tương lai: Cách các nhà khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh

 
 
Ngày càng có nhiều cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu hơn bao giờ hết, nhưng điều đó không có nghĩa là thị trường đang trở nên kém cạnh tranh hơn. Giá trị ngày càng tăng của khoa học dữ liệu và việc thiếu các ứng viên có kỹ năng đã khiến các công ty tuyển dụng rất cẩn thận.

Các nhà khoa học dữ liệu muốn tìm một vị trí mới hoặc thâm nhập thị trường nên cập nhật các xu hướng của ngành và làm quen với các kỹ thuật khai thác và phân tích khác nhau. Các phương pháp hay nhất để tìm kiếm việc làm - như CV tùy chỉnh và sử dụng từ khóa cẩn thận - cũng có thể giúp họ đảm bảo một cuộc phỏng vấn.

Bạn có thể nổi bật giữa một biển đối thủ cạnh tranh và đạt được công việc khoa học dữ liệu lý tưởng của mình bằng cách sử dụng các kỹ thuật này.

 
Tiểu sử: Devin Partida là một nhà văn công nghệ và dữ liệu lớn, đồng thời là Tổng biên tập của ReHack.com

Liên quan:

• Làm thế nào để thành công khi trở thành nhà khoa học dữ liệu tự do
• Làm thế nào các chuyên gia dữ liệu có thể thêm nhiều biến thể hơn vào hồ sơ của họ
• Tự động hóa đang cải thiện vai trò của các nhà khoa học dữ liệu như thế nào