Khi apply vào các job data trên thị trường thường không ai mong đợi các bạn phải trình bày project cá nhân. Tuy nhiên, việc các chứng chỉ khoá học online ngày càng mất giá và nhiều bạn cũng có bằng cấp/kinh nghiệm na ná như nhau, thì project cá nhân là một 'công cụ' có khả năng giúp các bạn nổi bật hơn các ứng viên khác. Nếu bạn có đang thắc mắc:
Project như thế nào thì sẽ được nhà tuyển dụng (NTD) đánh giá cao?
Làm sao chọn project?
Trình bày project như thế nào?
và kèm theo các bài ví dụ cụ thể
thì subcribe và đọc hết series này của Cherry nhé.
Tiêu chí chung của nhà tuyển dụng cho một project
Như phân tích trong bài Chuẩn bị gì để apply đi làm/thực tập data (Part 1) thì nhà tuyển dụng sẽ lựa chọn một ứng viên (a) giải quyết được vấn đề của họ (b) với mức chi phí trong giới hạn cho phép (budget) và (c) đáng để họ bỏ thời gian và tiền bạc tuyển về và đào tạo. Với một project được xây dựng khéo léo, thì bạn có thể cho họ 'thấy tận mắt' sự phù hợp của bản thân qua 3 thông điệp sau:
Tôi có hiểu biết về data and business/function của bạn.
Tôi có kĩ năng bạn tìm kiếm và có thể đem lại lợi ích thiết thực.
Tôi là người làm data với tính cách cẩn thận, logic, tỉ mỉ.
Ba thông điệp này, theo Cherry là universal. Bạn apply ngóc ngách nào của data thì bạn cũng muốn truyền tải chừng đó ý. Điểm khác biệt của projects cho các vị trí, ngành nghề khác nhau nằm ở (a) topics và nội dung project, và (b) phương tiện và công cụ truyền tải. Do đó, để thiết kế và thực hiện một project nổi bật hơn giữa 100+ applications, bạn sẽ cần nghiên cứu kĩ JD vị trí, công ty mong muốn, hay nếu vẫn còn mơ hồ thì at least phải nhắm được cái industry hay function mà bạn muốn làm việc nhé.
Cách chọn project
Trước khi đi vào cách chọn một project tốt, thì Cherry sẽ nói qua về các project chưa tốt và các lầm tưởng mà Cherry thường thấy để các bạn hiểu được lý do đằng sau các lời khuyên của Cherry.
Sai lầm số (1) mà Cherry thấy là nhiều bạn chọn các project quá đại trà khiến bạn thiếu sự khác biệt và highlight thêm sự thiếu kinh nghiệm và sự ... lười sáng tạo. Ví dụ như MNIST, Titanic, Iris, etc. Đây là các project/dataset cơ bản thường dùng để nhập môn ML, AI. Bạn hoàn toàn có thể copy paste về tự chay ra kết quả để báo cáo hoặc đơn giản là bê từ bài tập đã học để show cho NTD. Cherry và đa phần các NTD không expect các bạn phải có kĩ năng gì xuất chúng hay 'save the world'. Tuy nhiên, đặt vị trí là một người phải đọc vài chục hoặc vài trăm application một tuần thì các project này không hề giúp bạn tạo ra sự khác biệt được. Ngoài ra thì, nó cho thấy sự lười biếng ở chỗ là, ví dụ, với kĩ năng classification học được ở bài tập phân loại người sống sót trên data Titanic, bạn có thể khám phá việc ứng dụng cho các bài toán liên quan đến vị trí, ngành nghề hay đơn giản là sở thích cá nhân như: phân loại khách hàng có khả năng rời bỏ brand (churn), hay nếu công việc yêu cầu kĩ năng data visualization thì bạn có thể thiết kế một dashboard với mục tiêu chung chung là cho commercial team quản lý và theo dõi customer journey hay sales funnel. Cùng các kĩ năng đó nhưng chọn topics khéo léo có thể cho NTD thấy bạn là người sáng tạo và project của bạn họ thấy rất liên quan tới những vấn đề họ gặp hàng ngày trong công việc.
Sai lầm số (2) là chọn project quá cao siêu nhưng không cho thấy hiểu biết sâu. Tuỳ vào công ty và các sếp mà họ sẽ có quan điểm khác nhau. Khi chọn một project 'quá advance' so với 'vị trí' bạn apply thì NTD có thể thắc mắc (a) bạn có thực sự hiểu thực tế công việc sẽ như thế nào và (b) có khi nào vô xong bạn phải làm các công việc cần thiết nhưng lại có chút repetitive hoặc không dùng các technology như bạn buff trong CV/project thì bạn có nghỉ việc rồi họ phải bắt đầu tìm lại người mới thay thế hay không. Đây là một risk các bạn phải tự cân nhắc, chứ Cherry sẽ không nói là tránh bằng mọi giá. Ngoài ra, một vấn đề với sai lầm này mà Cherry thấy 'nhức nhối' hơn đó là các bạn không cho thấy độ sâu trong tư duy trong project của mình.
Trường hợp 1: the worst way to do it.
Chỉ viết đúng 1 dòng về project của mình trong CV
Vd: "Project X - ứng dụng Machine Learning để phân loại khách hàng", "Project Y - xây dựng dashboard để đánh giá hiệu quả hoạt động của brand Z".
Nhận xét: một dòng này chỉ đủ để 'drop the name' chứ không giúp người đọc hiểu về khả năng của bạn cũng như chi tiết độ phức tạp của dự án đó.
Trường hợp 2: cao siêu nhưng không sâu
Các bạn có kèm link hoặc các attachment kèm theo NTD có thể xem project luôn nếu muốn.
Tuy nhiên, nội dung các dự án thường (1) quá dài, không có tóm tắt chung, (2) không nêu được mục đích, ý nghĩa, kết quả/ứng dụng của dự án và (3) không có lý luận để trình bày quá trình tư duy, thiết kế đáp án của bạn.
Nhận xét: Again, cái này không có nghĩa là bạn phải viết dông dài hay làm gì hơn người. Mục tiêu ở đây là cho NTD biết bạn không chỉ biết code như cái máy hay copy paste mà thực sự hiểu về mọi bước bạn làm và mọi lựa chọn trong thiết kế project là đều có sự suy tính hết chứ không chỉ chọn random hay google thấy người ta chỉ làm cách nào thì mình theo và không suy nghĩ gì thêm. Còn viết thế nào mới hợp lý và thể hiện được tư duy logic, gãy gọn thì Cherry sẽ viết thêm ở phần sau :)
💡 Q. Em mới ra trường hoặc muốn chuyển ngành, chưa có nhiều kinh nghiệm thì đã hiểu sâu về cái gì đâu mà chọn được ạ?
A. Mình không cần hiểu hết, và càng không cần chọn topics quá advance, nhưng cần khôn khéo khi lựa chọn project. Chọn project/dataset mà bạn thấy thích, 'có cảm xúc', có kinh nghiệm với nó nhất, sau đó mới là liên quan tới NTD nhất vì có hứng thú thì bạn mới có khả năng đặt ra nhiều câu hỏi sáng tạo và thể hiện tư duy tốt. Nếu bạn chuyển từ Marketing qua, thì hãy lấy các project về marketing để tận dụng lợi thế đó. Nếu em mới ra trường, em chả đam mê gì ngoài shopping với Sọp Pe thì em kiếm dataset về thời trang để nghiên cứu về (a) các ngành hàng trong dataset thời trang đó, ngành nào bán tốt, cơ hội là gì hoặc (b) sắm mỹ phẩm thì nên mua thời điểm trước hay sau tết, giá sales ngày campaign có thực sự rẻ hơn ngày thường không, etc. Với kinh nghiệm chốt đơn các mùa sales hoặc kinh nghiệm lướt Tiktok của các bạn thì Cherry nghĩ có N câu hỏi các bạn vừa quan tâm, vừa có kinh nghiệm để dựng thành một project có ý nghĩa.
Túm váy lại thì, khi chọn project các bạn chỉ cần nhớ 3 tiêu chí sau:
Chọn project nào mình nhắm 'làm tốt được'.
Show được kĩ năng cứng (coding, visualization, etc.)
Thể hiện sự sáng tạo, nhưng vẫn thực tế, và (nếu được) có liên quan tới những vấn đề của NTD .
Comments