Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

VỊ TRÍ VIỆC LÀM VÀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO, 5+ công ty đang tuyển dụng vị trí…

- - - - Chương trình đại học 4 năm (theo học niên chế hoặc tín chỉ): Sinh viên có thể kéo dài thời gian học tập tối đa thêm 2 năm, tổng thời gian học không vượt quá 6 năm.
      - Chương trình đại học 5 năm: Sinh viên có thể kéo dài thời gian học tối đa thêm 3 năm, tổng thời gian học không vượt quá 8 năm
    - - Học kỳ chính(hk1,2)
        
        Số tín chỉ tối đa: Sinh viên có thể đăng ký tối đa 18-19 tín chỉ trong mỗi học kỳ chính. Tuy nhiên đối với những sinh viên có thành tích học tập tốt điểm trung bình chung tích lũy đạt từ 7.0 trở lên số tín chỉ tối đa có thể được nâng lên 21 tín chỉ.
        
        Số tín chỉ tối thiểu: Số tín chỉ tối thiểu: Thông thường, sinh viên phải đăng ký ít nhất 12 tín chỉ trong mỗi học kỳ chính. Tuy nhiên, đối với những sinh viên đang ở học kỳ cuối hoặc những sinh viên có kết quả học tập không đạt yêu cầu, số tín chỉ tối thiểu có thể được giảm bớt.
      - Học kỳ phụ
        
        Số tín chỉ tối đa: Trong học kỳ phụ, sinh viên có thể đăng ký tối đa 8-10 tín chỉ. Học kỳ hè thường có mục tiêu chính là giúp sinh viên học các môn học lại hoặc học vượt.
        
        Số tín chỉ tối thiểu: Thường không có quy định số tín chỉ tối thiểu cho học kỳ hè, sinh viên có thể đăng ký từ 1 tín chỉ trở lên.
    - - Hoàn thành chương trình học: Sinh viên phải hoàn thành tất cả các học phần trong chương trình đào tạo của mình (bao gồm cả thực tập và các yêu cầu khác nếu có).
      - Điểm trung bình tích lũy (GPA): Điểm trung bình chung tích lũy của toàn khóa học phải đạt từ 2.0 trở lên (theo thang điểm 4).
      - Đạt chuẩn đầu ra về ngoại ngữ: Sinh viên phải đạt được chuẩn ngoại ngữ đầu ra do nhà trường quy định (thường là IELTS, TOEIC hoặc các chứng chỉ tương đương).
      - Không bị kỷ luật: Sinh viên không bị kỷ luật ở mức độ buộc thôi học
    - - Điểm trung bình chung tích lũy: Từ 2.5 đến dưới 3.2 (theo thang điểm 4).
      - Không có học phần nào bị điểm F: Sinh viên không được có bất kỳ học phần nào bị điểm F(trượt).
      - Không bị kỷ luật: Sinh viên không bị kỷ luật từ mức cảnh cáo trở lên trong suốt quá quá trình học.
    - - Điểm trung bình tích lũy: Thường yêu cầu sinh viên có điểm trung bình tích lũy từ 2.5 trở lên (theo thang điểm 4).
      - Hoàn thành phần lớn chương trình học: Sinh viên đã hoàn thành ít nhất 75% số tín chỉ của chương trình đào tạo.
      - Không có học phần nào bị điểm F: Sinh viên không được có môn học nào bị trượt trong các học kỳ trước đó.
    - - Điểm trung bình học kỳ dưới 1.0 (theo thang điểm 4) trong học kỳ đầu tiên.
      - Điểm trung bình học kỳ dưới 1.2 cho các học kỳ tiếp theo.
      - Điểm trung bình tích lũy dưới 1.5 khi học chưa quá 2 năm đối với chương trình 4 năm, hoặc khi học chưa quá 3 năm đối với chương trình 5 năm.
      - Điểm trung bình tích lũy dưới 1.8 khi học đã quá 2 năm đối với chương trình 4 năm, hoặc khi học đã quá 3 năm đối với chương trình 5 năm.
    - - Sau 3 lần cảnh báo học tập liên tiếp, sinh viên không cải thiện được kết quả học tập.
      - Điểm trung bình tích lũy thấp hơn mức tối thiểu theo quy định sau khi bị cảnh báo học tập.
      - Vượt quá thời gian đào tạo tối đa cho phép của chương trình học (6 năm đối với chương trình 4 năm, hoặc 8 năm đối với chương trình 5 năm).
      - Vi phạm kỷ luật nghiêm trọng theo quy định của nhà trường (ví dụ: gian lận trong thi cử, gây mất trật tự an ninh, vi phạm pháp luật, v.v.).
      - Điểm rèn luyện thấp, sau 3 lần cảnh báo có thể bị thôi học.
- - - - • Thiết kế, phát triển và bảo trì phần mềm, ứng dụng.
      - • Tham gia vào các giai đoạn phát triển từ phân tích yêu cầu, thiết kế, lập trình, kiểm thử và triển khai.
      - • Khắc phục lỗi phần mềm và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.
      - • Phối hợp với các nhóm khác (Product, QA, UX/UI) để đảm bảo chất lượng sản phẩm.
    - - 1.Thành thạo các ngôn ngữ lập trình (Java, Python, C++, .NET)
      - 2.Kinh nghiệm với các framework (Angular, React, Vue.js)
      - 3.Kiến thức về các nền tảng đám mây (AWS, Azure, Google Cloud)
      - 4.Quản trị cơ sở dữ liệu (SQL/NoSQL)
      - 5.Sử dụng công cụ quản lý mã nguồn (Git)
    - - a Giải quyết vấn đề: Có khả năng xử lý và giải quyết các vấn đề kỹ thuật một cách hiệu quả.
      - b. Kỹ năng giao tiếp: Làm việc tốt trong nhóm và giao tiếp với các thành viên không chuyên về kỹ thuật.
      - c. Tính chủ động: Luôn học hỏi và cập nhật kiến thức mới.
      - d. Quản lý thời gian: Có khả năng quản lý công việc, thời hạn và xử lý khối lượng công việc lớn.
    - - iiii Trải nghiệm thực tế: Một số công ty yêu cầu có kinh nghiệm phát triển sản phẩm thực tế từ 1-2 năm.
      - iv Chứng chỉ: Một số công ty yêu cầu có chứng chỉ như AWS Certified Developer hoặc Azure Developer.
      - ii Kiến thức bảo mật: Một số công ty mong muốn ứng viên có kiến thức về bảo mật phần mềm.
      - i. Tiếng Anh giao tiếp
  - - - Ngôn ngữ lập trình: Thành thạo Python hoặc R.
      - 1.Machine learning: Có kiến thức vững chắc về các thuật toán machine learning, deep learning và các kỹ thuật thống kê.
      - Xử lý dữ liệu: Biết sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu và các công cụ big data như Hadoop hoặc Spark.
      - Kỹ năng visual hóa: Sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI để tạo báo cáo và biểu đồ trực quan.
      - Công cụ AI/ML: Kinh nghiệm làm việc với các thư viện như TensorFlow, Keras, hoặc PyTorch.
    - - a. Tư duy phân tích: Khả năng phân tích dữ liệu và suy luận logic để đưa ra quyết định chiến lược.
      - b. Giao tiếp: Khả năng trình bày các kết quả phân tích phức tạp cho đối tượng không chuyên về kỹ thuật.
      - c. Hợp tác: Làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác như marketing, tài chính để tối ưu hóa mô hình kinh doanh.
    - - i. Kinh nghiệm thực tế: Một số công ty yêu cầu từ 1-3 năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu.
      - ii. Chứng chỉ: Các chứng chỉ liên quan đến khoa học dữ liệu (như Google Data Engineer hoặc Microsoft Certified Data Scientist) có thể được yêu cầu.
      - iii. Kiến thức ngành cụ thể: Một số công ty ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, hoặc thương mại điện tử.
    - - • Phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự báo để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
      - • Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
      - • Phát triển các thuật toán học máy (machine learning) để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình.
      - • Phối hợp với các nhóm khác để triển khai các giải pháp phân tích vào hệ thống thực tế.
    - - Shopee Link: https://careers.shopee.vn/
      - VNPay Link: https://vnpay.vn/tuyen-dung
      - Momo Link: https://career.momo.vn/
      - Techcombank Link: https://www.techcombankjobs.com/
      - KMS Technology Link: https://careers.kms-technology.com/