Gambaru Blog – Page 9 – Một trang web mới sử dụng WordPress

UAE dự định xây dựng văn phòng Bộ Kinh tế trong metaverse

Post author By Gambaru
Post date 4 October, 2022
No Comments on UAE dự định xây dựng văn phòng Bộ Kinh tế trong metaverse

Những năm qua, các Tiểu vương quốc Ả Rập thống nhất (UAE) đã thực hiện nhiều dự án táo bạo, chẳng hạn như xây dựng những công trình chọc trời cao nhất thế giới hay thực hiện một sứ mệnh trên sao Hoả.

Giờ đây, UAE đặt mục tiêu xa hơn, đó là trở thành nhà tiên phong trong thế giới ảo, bằng cách thiết lập văn phòng của Bộ Kinh tế trong metaverse.

Bộ trưởng Kinh tế – Abdulla bin Touq Al Marri cho biết, để khám phá cơ sở đó, những người có nhu cầu sẽ phải đeo kính thực tế ảo hoặc sử dụng các công cụ khác.

Họ sẽ thấy văn phòng kinh doanh với các công ty, thậm chí là sẵn sàng ký kết các thoả thuận song phương với chính phủ nước ngoài.

Những người đề xuất sáng kiến Metaverse khẳng định vũ trụ ảo là một thế giới trực tuyến. Nơi mà người dùng có thể chơi game, làm việc hay học tập như ở môi trường thực tế.

Phát biểu khai mạc trong Hội nghị Dubai Metaverse được tổ chức tại Bảo tàng Tương Lai, Bộ trưởng Kinh tế cho biết dự án đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Sự kiện thu hút sự góp mặt của nhiều đại điện đến từ các công ty công nghệ lớn, các doanh nhân và những nhà phát triển quan tâm đến tiềm năng của vũ trụ ảo – một mạng lưới không gian kỹ thuật số nhằm mục đích mở rộng thế giới vật chất.

“Trong vài năm qua, chúng tôi đã chứng kiến các khoản đầu tư, chúng tôi thấy các công ty chuyển đến và những thay đổi về chính sách như vấn đề về thị thực chẳng hạn,… chúng tôi nhận thấy được nhiều tài năng đã đến với đất nước, và chúng tôi đã đào tạo các nhân viên của mình để họ có thể hoà mình vào metaverse, sử dụng metaverse và tương tác với thế hệ Z sẽ tham gia vào thế giới này. Đây là nhóm đối tượng sẽ cần rất nhiều dịch vụ trong tương lai”.

Ông Abdulla bin Touq Al Marri cho rằng chính đại dịch COVID-19 đã khiến nhân loại gắn bó với thế giới trực tuyến nhiều hơn và góp phần đẩy nhanh xu hướng vũ trụ ảo.

Qua sáng kiến mới lần này, UAE hy vọng metaverse sẽ giúp họ tăng thêm 4 tỷ USD GDP hàng năm và tạo thêm 40.000 việc làm cho công dân vào năm 2030.

Trong nỗ lực trở thành 1 trong 10 nền kinh tế lớn của thế giới, Dubai muốn thu hút thêm 1000 công ty chuyên về blockchain và các công nghệ liên quan khác.

Nguồn: Tinhte.

Tags metaverse, uae

Dev's Corner

Clean Code là gì? Tại sao developer nên quan tâm đến Clean code?

Post author By Gambaru
Post date 3 October, 2022
No Comments on Clean Code là gì? Tại sao developer nên quan tâm đến Clean code?

Những năm qua, tôi ngày càng quan tâm đến khái niệm Clean Code và Software Craftsmanship. Tuy nhiên, những khái niệm này thực sự có nghĩa là gì và tại sao các nhà phát triển phần mềm nên quan tâm đến chúng, hay thực sự có nên quan tâm đến chúng?

Trong bài này, tôi sẽ thảo luận về các vấn đề khác nhau liên quan đến khái niệm Clean Code và ý nghĩa thực sự của nó, hy vọng cung cấp một số hiểu biết hữu ích dựa trên kinh nghiệm của mình trong quá trình phát triển phần mềm doanh nghiệp.

*Clean Code là gì? Ảnh: cleancoders.com*

Hầu hết mọi thứ trong cuộc sống đều mang tính chủ quan.

Cho 3 người bất kỳ vào một phòng và hầu như bạn luôn có những ý kiến khác nhau về bất kỳ chủ đề nhất định nào.

Nếu có bất cứ điều gì mà con người chúng ta làm tốt, thì đó là khả năng bất đồng của chúng ta. Dù cuối cùng chúng ta có thể đạt được một số đồng thuận, nhưng nếu hỏi bất kỳ ai sau đó và bạn sẽ nhận ra rằng sự đồng thuận không gì khác hơn là một thỏa thuận cho sự bất đồng.

Trong phần lớn sự nghiệp làm phần mềm của mình, tôi tin rằng có một số luật bất thành văn, nếu bạn hỏi bất kỳ nhà phát triển nào về chất lượng code của một nhà phát triển khác, và bất kể họ đã xem hay chưa, họ gần như sẽ nói code dở tệ!

Các nhà phát triển phần mềm (software developer) thậm chí không thể đi đến đồng thuận về ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất.

Tôi đã từng là nhân chứng cho một trong những tranh luận lớn này, tại một thời điểm điên rồ của ban quản lý, ai đó đã quyết định đưa một loạt các Lập trình viên C++, C# và Java vào làm việc tất cả trong một phòng trong nhiều tháng. Tôi có thể nói với bạn rằng, cuộc tranh đấu đã diễn ra trong nhiều tháng, và tôi không nghĩ rằng họ đã đạt được sự đồng thuận!

Những người trong phòng nói trên, thậm chí không thể đi đến thống nhất về cách tốt nhất để pha cà phê hoặc cách phát âm. Tôi có thể nói, Java chắc chắn không được xếp hạng là loại cà phê ưa thích!

Theo như tôi biết, các lập trình viên Java vẫn lập trình bằng trong Java, C# thì vẫn bằng C# và C++ thì vẫn đang cố gắng tìm vị trí các con trỏ và tại sao bộ đệm lại bị tràn!

Clean Code là gì?

Điểm chung giữa 3 nhóm này là họ đều tin rằng chọn lựa và ngôn ngữ lập trình ưa thích của mình đã giúp họ viết được Clean Code!

Điều này chỉ khiến ai đó giả định rằng Clean Code, chỉ là một vấn đề mang tính chủ quan cao. Nó cũng có nghĩa là một cái gì đó hoàn toàn khác, tùy thuộc vào vị trí trong chuỗi Phát triển Phần mềm mà bạn ngồi.

Qua nhiều năm, tôi đã đi tới kết luận rằng có rất nhiều định nghĩa về clean code mà các developer dường như đồng ý với nhau.

Clean code là code dễ hiểu và dễ thay đổi.

Định nghĩa phổ biến nhất của clean code là code dễ hiểu và dễ thay đổi. Nhìn bề ngoài, điều này có thể khiến người ta phải gật đầu và vuốt cằm tán dương, nhưng cuối cùng thì đó là một trong những định nghĩa nói lên điều gì đó mà không thực sự nêu rõ bất cứ điều gì.

Theo định nghĩa đó, hoàn toàn bất kỳ code nào, đều có thể được phân loại là clean code. Ngay cả những code dưới đây có thể được coi là clean code. Nó dễ hiểu và tôi chắc chắn có thể thay đổi nó một cách dễ dàng.

void FixTheCondition(object aCondition, object someCriteria)
{
     if(aCondition != someCriteria)
     {
        doSomethingToFix(aCondition)
     }
}

Tôi chắc chắn rằng code này tuân thủ một số tiêu chí khiến nó dễ hiểu

dễ hiểu luồng thực thi của toàn bộ ứng dụng
dễ hiểu cách các đối tượng khác nhau cộng tác với nhau
dễ hiểu vai trò và trách nhiệm của từng lớp
dễ hiểu những gì mỗi phương pháp làm
dễ hiểu mục đích của từng biểu thức và biến là gì

Code này cũng dễ dàng mở rộng và refactor cũng như dễ dàng sửa các lỗi trong cơ sở mã. Điều này có thể đạt được nếu người thực hiện thay đổi hiểu được code và cũng cảm thấy tin tưởng rằng những thay đổi được giới thiệu trong code không phá vỡ bất kỳ chức năng hiện có nào.

Ai đó có thể lập luận rằng để code dễ thay đổi:

Các lớp và phương thức nhỏ và chỉ có trách nhiệm duy nhất
Các lớp có API công khai rõ ràng và ngắn gọn
Các lớp và phương thức có thể dự đoán được và hoạt động như mong đợi
Có dễ dàng kiểm tra và có các bài kiểm thử đơn vị (hoặc dễ dàng viết các bài kiểm thử)
Các bài kiểm thử dễ hiểu và dễ thay đổi

Đoạn code trên, phù hợp với tất cả các tiêu chí. Chúng ta có thể coi đây là Clean code, nhưng nó có thực sự như vậy không?

Trong cả sự nghiệp của mình, tôi đã thấy nhiều cách diễn giải về cùng một đoạn code, trong hàng trăm ứng dụng. Ngay cả trong những thứ mà một số người sẽ cân nhắc và thậm chí được bán như một phần mềm doanh nghiệp có quy mô lớn. Trên thực tế, nếu bạn mở hầu hết bất kỳ ứng dụng phần mềm nào, bạn có thể sẽ tìm thấy các ví dụ tương tự.

Điều này có nghĩa là code thực sự clean code?

Ai quan tâm đến Clean code?

Một trong những vấn đề lớn nhất trong ngành phát triển phần mềm là không có nhiều người thực sự quan tâm đến clean code.

Đúng là có thể một tỷ lệ nhất định các nhà phát triển quan tâm đến clean code, nhưng theo kinh nghiệm, không phải tất cả họ đều làm trong cùng một nhóm và hầu hết có thể không ở nhóm của bạn.

Sự thật là, clean code cần thời gian, công sức, chú ý và chăm sóc, cả bốn giá trị mà phía kinh doanh không thực sự quan tâm. Lý do là Clean Code nằm trong tiêu chí Chất lượng của Tam giác chất lượng, một biến thể Tam giác quản lý dự án.

*Tam giác chất lượng (Quality triangle)*

Tam giác dự án thể hiện các ràng buộc về thời gian, chi phí và chất lượng hoặc phạm vi phải được quản lý trong quá trình thực hiện dự án. Mỗi ràng buộc được kết nối và việc di chuyển một điểm của tam giác sẽ tác động đến hai điểm còn lại.

Vì vậy, bạn có thể cung cấp code và triển khai ứng dụng nhanh chóng để đáp ứng các mục tiêu kinh doanh hoặc bạn có thể mất nhiều thời gian hơn để đảm bảo chất lượng của code được phát hành. Vấn đề là bạn không bao giờ có thể có cả hai, một thời điểm nào đó, cái gì đó phải bị gạt bỏ. Trong phần mềm, thường xuyên nhất chính là chất lượng.

Lý do chính tại sao, code thường là khía cạnh ít được nhìn thấy nhất của phát triển phần mềm.

Chắc chắn các nhà phát triển quan tâm đến nó, bạn sẽ thường nghe các nhà phát triển nói về “code đẹp” hoặc thậm chí là “code thanh lịch”, nhưng rất hiếm khi và tôi sẽ là người đầu tiên thừa nhận rằng tôi chưa bao giờ nghe nhận xét của người dùng cuối về tính thẩm mỹ của code. Sự thật là họ không quá quan tâm.

Điều duy nhất mà người dùng thường quan tâm với các ứng dụng phần mềm là nó giải quyết được vấn đề mà họ gặp phải. Bạn không cần code sạch, đẹp hoặc thậm chí thanh lịch để giải quyết vấn đề, điều này có thể được thực hiện chỉ với code.

Viết phần mềm Máy tính là một trong những hoạt động sáng tạo thuần túy nhất trong lịch sử loài người. Các lập trình viên không bị ràng buộc bởi các giới hạn thực tế như các định luật vật lý; chúng ta có thể tạo ra những thế giới ảo thú vị với những hành vi không bao giờ có thể tồn tại trong thế giới thực. Lập trình không yêu cầu kỹ năng thể chất hoặc sự phối hợp tuyệt vời như múa Ba lê hay Bóng đá. Tất cả những gì lập trình yêu cầu là đầu óc sáng tạo và khả năng sắp xếp suy nghĩ của bạn. Nếu bạn có thể hình dung một hệ thống, bạn có thể triển khai nó trong một chương trình máy tính.
Triết lý thiết kế phần mềm – John Ousterhout

Quản lý độ phức tạp

Nhiều người nghĩ rằng nhiệm vụ chính của một nhà phát triển phần mềm là viết code nhằm tạo ra các ứng dụng, điều này không hoàn toàn chính xác, bởi vì nhiệm vụ chính của một nhà phát triển phần mềm là quản lý sự phức tạp (Complexity).

Các nhà phát triển phần mềm nên sử dụng code để giấu hoặc loại bỏ sự phức tạp khi phát triển ứng dụng.

Sự phức tạp là kẻ thù của các ứng dụng phần mềm có quy mô lớn, mạnh và đáng tin cậy và các nhà phát triển cần đảm bảo họ không viết mã phức tạp.

Sự phức tạp là bất cứ thứ gì liên quan đến cấu trúc của một hệ thống phần mềm khiến nó khó hiểu và khó sửa đổi hệ thống.

Chìa khóa để viết clean code tốt là hiểu các triệu chứng của sự phức tạp và cách tránh nó.

1. Khuếch đại thay đổi (change amplification)

Một thay đổi có vẻ đơn giản đòi hỏi phải sửa đổi code ở nhiều nơi khác nhau. Mục tiêu ở đây là giảm số lượng code bị ảnh hưởng bởi mỗi quyết định thiết kế, giảm tác động của những thay đổi trong quyết định thiết kế đòi hỏi nhiều sửa đổi code.

2. Tải nhận thức (cognitive load)

Đây là mức thông tin hoặc kiến thức hệ thống bắt buộc mà nhà phát triển cần biết để hoàn thành một nhiệm vụ. Yêu cầu tải nhận thức càng cao, càng làm tăng khả năng phát sinh lỗi và nhà phát triển sẽ cần thời gian để hoàn thành nhiệm vụ.

3. Quản lý các ẩn số không xác định (unknown unknowns)

Triệu chứng thứ ba của sự phức tạp là không rõ ràng những đoạn code nào phải được sửa đổi để hoàn thành một nhiệm vụ, hoặc thông tin nào mà nhà phát triển phải có để thực hiện nhiệm vụ thành công.

Trong ba biểu hiện của sự phức tạp, những ẩn số không xác định cho đến nay là tệ nhất. Điều này là do một ẩn số không xác định thường có nghĩa là có điều gì đó mà nhà phát triển cần biết, nhưng không có cách nào để họ tìm ra hoặc thậm chí liệu có vấn đề hay không.

Trong tất cả các khả năng, họ sẽ không phát hiện ra điều đó cho đến khi lỗi xuất hiện sau khi họ thực hiện thay đổi.

Khuếch đại thay đổi và tải nhận thức gây khó chịu và chắc chắn sẽ dẫn đến tăng chi phí thay đổi và bảo trì, nhưng chúng vẫn có thể quản lý được.

Tuy nhiên, với những ẩn số không xác định, một tổ chức thực sự không biết họ nên làm gì, hoặc tác động có thể xảy ra mà một thay đổi sẽ có hoặc liệu giải pháp được đề xuất có hiệu quả hay không.

Nguyên nhân của sự phức tạp

Nguyên nhân của sự phức tạp không phải lúc nào cũng trực tiếp do code xấu, cũng giống như việc code xấu không phải lúc nào cũng là kết quả trực tiếp của các nhà phát triển kém hoặc thậm chí có kỹ năng kém.

Tôi đã chứng kiến nhiều nhà phát triển có tay nghề cao tạo ra code xấu và điều này không phải lúc nào cũng xảy ra.

Nhiều người tin rằng sự phức tạp được gây ra bởi hai điều: Sự phụ thuộc và Sự mơ hồ.

Trên thực tế, nếu bạn nói chuyện với nhiều nhà phát triển về nguyên nhân của sự phức tạp, họ có thể sẽ làm nổi bật cả hai điểm này.

Sự thật là, mặc dù chúng đều làm tăng thêm độ phức tạp ở cấp độ code, nhưng chúng thường không phải là nguyên nhân trực tiếp giải thích tại sao độ phức tạp được nhắc đến ngay từ đầu.

Hai nguyên nhân này gây ra sự phức tạp trong các cơ sở mã, không phải lúc nào cũng do các lựa chọn hoặc hành động của nhà phát triển, mà thường là kết quả của các lực lượng bên ngoài tác động và buộc các nhà phát triển phải đưa ra các quyết định tồi.

Để hiểu và xác định những lực lượng này, trước tiên chúng ta nên hiểu các nguyên tắc đằng sau Sự phụ thuộc (Dependency) và Sự mơ hồ (Obscurity).

Ở mức độ cao, sự phụ thuộc tồn tại khi một đoạn code nhất định không thể được hiểu và sửa đổi một cách riêng biệt: code liên quan theo một cách nào đó với code khác và code khác phải được xem xét và / hoặc sửa đổi nếu code đã cho bị thay đổi.

Sự phụ thuộc là một phần cơ bản của phần mềm và không bao giờ có thể được loại bỏ hoàn toàn.

Chúng tôi thường giới thiệu các phụ thuộc như một phần của quá trình thiết kế phần mềm. Mỗi khi một lớp hoặc hàm mới được tạo, nó sẽ tạo ra các phụ thuộc xung quanh API cho lớp đó.

Tuy nhiên, một trong những mục tiêu của thiết kế phần mềm là giảm số lượng phụ thuộc và làm cho các phụ thuộc trở nên đơn giản và rõ ràng nhất có thể.

Sự mơ hồ xảy ra khi thông tin quan trọng không rõ ràng, thường gắn liền với các phụ thuộc, nơi không phải lúc nào cũng rõ ràng rằng có một phụ thuộc tồn tại. Nguyên nhân hàng đầu dẫn đến sự mơ hồ là sự không nhất quán, cũng thường là kết quả của việc tài liệu không hoàn chỉnh hoặc không đầy đủ. Sự mơ hồ cũng thường là một vấn đề thiết kế.

Nhiều tổ chức và nhà phát triển lập luận rằng nếu một hệ thống có thiết kế clean và rõ ràng, thì nó sẽ không cần nhiều tài liệu. Thường người ta lầm tưởng rằng nếu cần có tài liệu mở rộng, thì đây là một cảnh báo cho thấy thiết kế không hoàn toàn đúng.

Nhiều tổ chức chống lại điều này bằng cách triển khai các phương pháp luận Agile mà công bố một cach nhầm lẫn, rằng không cần tài liệu vì giá trị 2 trong 4 giá trị của Tuyên ngôn Agile nói rằng:

Phần mềm chạy được ưu tiên hơn Tài liệu toàn diện

Điều thường được đặt trước bằng cách nêu nguyên tắc 1 cũng nói:

Cá nhân và Tương tác ưu tiên hơn Quy trình và Công cụ

Đây thường là điểm khi các yếu tố phụ thuộc và mơ hồ len lỏi vào các cơ sở mã, bởi những gì hầu như luôn bị bỏ qua trong code và không phải lúc nào cũng dễ dàng giải mã khi đọc code, đó là Ý định, Lập luận và Mục tiêu.

Sự phụ thuộc và Sự mơ hồ là nguyên nhân cho ba biểu hiện của sự phức tạp. Sự phụ thuộc đưa đến sự khuếch đại thay đổi và tải trọng nhận thức cao. Sự mơ hồ tạo ra những ẩn số chưa biết, góp phần vào tải trọng nhận thức. Nếu chúng ta có thể tìm thấy các kỹ thuật thiết kế để giảm thiểu sự phụ thuộc và mơ hồ, chúng ta có thể giảm độ phức tạp của phần mềm.

Độ phức tạp gia tăng lặp đi lặp lại

Sự phức tạp không chỉ xảy ra thôi đâu, mà nó tích lũy dần dần. Bản thân một sự phụ thuộc đơn lẻ hoặc một chút mơ hồ không có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng bảo trì của một hệ thống phần mềm.

Sự phức tạp xuất hiện do hàng trăm hoặc hàng nghìn phụ thuộc nhỏ và những mơ hồ tích tụ theo thời gian. Cuối cùng, có rất nhiều thay đổi có thể xảy ra đối với một hệ thống đều bị ảnh hưởng bởi một số thay đổi trong số đó.

Đó là bản chất phức tạp ngày càng tăng khiến việc kiểm soát khó khăn và thường rất phức tạp để xác định.

Các nhóm phát triển phần mềm dễ dàng đánh lừa bản thân rằng một chút phức tạp được tạo ra bởi một thay đổi hiện tại không phải là vấn đề lớn. Mặt hạn chế, là điều này trở nên dễ dàng cho phép về mặt văn hóa và sau đó nó tích lũy nhanh chóng!

Một khi sự phức tạp đã tích tụ, thật khó để loại bỏ vì việc sửa chữa một sự phụ thuộc hoặc sự mơ hồ duy nhất sẽ không tạo ra sự khác biệt.

Cuối cùng cả team xôn xao. Họ báo cho ban quản lý rằng họ không thể tiếp tục phát triển trong cơ sở mã đáng sợ này. Họ yêu cầu thiết kế lại.
Robert C Martin – Clean Code

Kết luận

Sự phức tạp đến từ sự tích tụ của các phụ thuộc và sự mơ hồ, dẫn đến sự khuếch trương thay đổi, tải nhận thức cao và những ẩn số không xác định! Điều này thường dẫn đến nhiều sửa đổi hơn để triển khai từng tính năng mới và để khắc phục các sự cố được tạo ra bằng cách triển khai các tính năng trước đó.

Các nhà phát triển được yêu cầu dành nhiều thời gian hơn để thu thập đủ thông tin để thực hiện các thay đổi một cách an toàn, thường gặp khó khăn vì họ không bao giờ có thể tìm thấy tất cả thông tin họ cần vì phần lớn thông tin đó không tồn tại!

Về cốt lõi, clena code và các phương pháp thực hành là nhằm loại bỏ hoặc ít nhất là cố gắng giảm bớt sự phức tạp. Mặc dù các giải pháp clean code có vẻ thanh lịch và hiệu quả, nhưng chúng không phải lúc nào cũng dễ dàng và thường là kết quả trực tiếp của việc chống lại sự phức tạp!

Xem video Clean Code in Practices từ anh Tú Phạm (Head of Engineering) tại buổi Technical Event #12 do Gamba tổ chức.

Tham khảo: Garywoodfine

Tags clean code

Dev's Corner

Chuẩn bị gì trước phỏng vấn: 16 Câu hỏi tư duy phản biện (critical thinking) bằng tiếng Anh

Post author By Gambaru
Post date 17 September, 2022
No Comments on Chuẩn bị gì trước phỏng vấn: 16 Câu hỏi tư duy phản biện (critical thinking) bằng tiếng Anh

Câu hỏi phản biện (Critical thinking question) khi phỏng vấn

Câu hỏi phản biện (critical thinking) luôn là dạng câu hỏi yêu thích của nhà tuyển dụng, mặc dù đối với ứng viên, đối mặt với một câu hỏi phản biện quả thực không dễ chịu gì.

Làm thế nào để thấy đúng ý định của nhà tuyển dụng thông qua câu hỏi? Làm thế nào trả lời câu hỏi đó một cách rõ ràng và nhanh chóng?

Tất cả đều đòi hỏi phải thực hành, phải biết khả năng bạn sẽ gặp phải những câu hỏi như thế nào và lựa chọn cách trả lời tốt nhất.

Dưới đây là 16 câu hỏi phản biện bạn có thể găp trong quá trình phỏng vấn. Hãy tập làm quen, tư duy về dạng câu hỏi này nhé.

Dừng lại chút nào, nếu bạn đang #open_to_work, thử nghía qua các công việc đang tuyển trên Gamba nhé. Vào LINK NÀY để xem các job cần đến kỹ năng về Critical Thinking hoặc scan QR Code ở bên dưới nhé.

*Xem và ứng tuyển các job Critical Thinking*

1. Tell me about a time when you had to convince your supervisor or team to use an alternative approach to solve a problem

Interviewers test your critical thinking skills by learning whether you can make decisions based on logic and then communicate your reasoning to persuade others to follow you. They want to see influential behaviors, such as using data to establish trust in your decision rather than supporting an idea based on opinions or feelings. When answering, provide an example of when you successfully convinced someone using evidence to back up your proposal.

Example:

“At my previous job, I regularly had to search for information within a company database and create a spreadsheet with the results. Traditionally, this was a manual process, but I discovered a way to automate it. I raised this new approach with my supervisor by explaining the program we would need to use and showing them how the process worked. I detailed how this automated method would save us time, enabling us to move onto more important tasks.

Because I had data to back up my suggestion, they implemented this solution. This change resulted in a more efficient and streamlined workflow for our team.”

2. Tell me about a time when you needed to make a decision quickly

Interviewers want to see how you approach decision-making when under pressure. A sign of strong critical thinking is the ability to maintain your use of logic and reasoning to make the right choice, even within time constraints. Answer this question with a situation where a quick decision resulted in a positive outcome.

Example #1

“One time, my manager had to leave the office an hour before a scheduled presentation. We did not want to cancel the meeting with our clients, which meant we had little time to determine who would take over presentation duties. Because I spent so much preparing with my manager and had the best idea of the points they wanted to make, we decided I was the best choice.

We also asked another manager who was more familiar with these negotiations to support me and help answer client questions. The clients were impressed with our presentation and ended up approving our proposal. My manager was so pleased with our quick thinking and results that they began trusting me to handle more client presentations in the future.”

Example #2

While I like to gather as much information as possible before making a decision, I recognize that deadlines will often make this unrealistic. Sometimes, it’s of vital importance to act quickly to stay ahead of a competitor or fast-track a project.

The first step is to assess the immediacy of the deadline; if it’s urgent, I know I have to make a decision ASAP. In this situation, I’ll quickly weigh up the pros and cons of each option and select the course of action that best aligns with the business goals.

While working in customer service, I routinely had to make on-the-spot decisions to select the best solution in different contexts. I always made sure to get a full picture of the customer’s needs, and then chose the most suitable action from the options available.

Having a strong background understanding of the area and a clear selection process allowed me to make the right call 99% of the time.

3. How would you handle a situation where you noticed your supervisor made an error in a report or presentation?

Interviewers want to see how you would handle a difficult and possibly uncomfortable situation with an authority figure. When responding to this question, explain what action you would take and the thought process behind your decision. Your answer should show the potential employer that you can take a professional approach.

Example:

“If I noticed a mistake in my supervisor’s work, I would wait until I could speak with them privately. I would then show them the mistake and offer to help them fix it. I believe having the conversation in private shows my supervisor that I respect them and their authority. My previous supervisors appreciated this honesty, and my last manager even had me perform the final review of all their drafted documents.”

4. Describe one of the most difficult decisions you have had to make at work

Interviewers ask this question to learn whether you have experience making decisions in challenging situations. Your answer should display your thought process behind a difficult choice, including how you used critical-thinking skills to determine your options and find the right solution.

Example #1

“At my last job, I helped set up a new learning platform for a specific department. We met with five vendors to provide online training, but I had to make the final decision on which one to hire. I compared the five vendors against requirements related to our budget and the needs of our learners. I also asked our stakeholders, who participated in the meetings with vendors and tested their content, which they liked best.

I chose the vendor who best met all of our requirements and was most popular with the stakeholders. As a result, we saw significant productivity improvement from our learners and received positive feedback on their training experiences.”

As a manager, layoffs were among the toughest decisions I had to make in my previous role. In those situations, I had to put personal loyalties aside and make tough choices based on the needs of the business.

This involved a regimented process of ranking staff across several different criteria including merit, skills, and tenure. Ultimately, we favored staff with long-term potential, such as those with in-demand skills and a growth mindset.

The decisions were far from easy, but recognizing that someone had to make the call, I never shied away from them either. I think the best approach for any difficult work decision is to be objective, consult data, and consider the long-term impact.

5. How would you handle a situation where a colleague presented you with a new or unusual idea?

One of the key elements of critical thinking is open-mindedness. Potential employers want to see your ability to consider new ideas to improve processes or solve difficult problems, so give a specific example from your past. Your answer should also include how this open-mindedness benefited you and your work.

Example

“I once collaborated with a coworker on a project, and they suggested taking a completely different approach than I usually took. I asked them to walk me through their approach and explain how it has worked for them in the past. The steps they suggested taking seemed easier than mine, so we decided to use their method. As a result, we got the work done much faster than I usually do—and I found a new favorite approach for doing similar projects.”

6. How would you solve a disagreement among team members on how to approach a project?

You can develop your critical thinking abilities by evaluating opposing viewpoints and using them to form viable solutions. Looking at different sides of a situation can broaden your perspective, which can often lead to better solutions. Show the interviewers that you can make decisions that work best for your team.

Example #1

“In a team situation where there are opposing viewpoints, I ask everyone to present their idea and the reasoning behind it. Rather than just going by what is popular, I have the team look at the evidence or logic to determine which choice is the best for our needs. For example, I was on a team where there was disagreement on how often we should hold meetings on project progress updates.

At first, the majority wanted weekly meetings, but a few people were adamant about short, daily check-ins. After listening to the reasoning behind these ideas, our group determined that a daily 15-minute meeting would be more beneficial in keeping us on task. We found that this plan did not take away time from our responsibilities and helped us finish the project sooner because the frequent check-ins held us accountable for our assignments.”

Example #2

I think it’s great to hear different perspectives in the workplace, provided that they come from a well-meaning place. Listening to opposing viewpoints helps to refine my own opinion and can often bring the team to a middle ground from which more balanced decisions can be made.

A few months ago, a co-worker and I disagreed on how best to deliver a digital marketing campaign for a client. In short, he wanted to run paid search engine advertisements while I preferred to create content for the client’s company website.

After listening to his argument, I presented my case to show that content marketing was likely to yield a higher return on investment by showing case studies from previous clients in a similar field.

Eventually, we agreed to the content strategy, and allocated only a small slice of the budget to paid ads. Within a few weeks, the client had doubled the traffic on their website and was extremely satisfied with our project delivery.

Example #3

In this situation, I would first remind team members of the urgency of the task at hand and the need to move quickly. Next, I would write up a simple, straightforward list of the pros and cons of each available strategy, drawing attention to any potential risks that may be encountered.

I would then give team members a few minutes to consider each option and voice any additional queries they may have. If a clear consensus still cannot be reached at this point, I would take a vote to decide the strategy to move forward with.

I recognize that it’s not always possible to reach a clear agreement. But by stripping the situation back to the simple facts, at least everyone can make an informed and objective decision in a time-sensitive manner.

7. Have you ever anticipated potential problems and developed steps to avoid them?

Potential employers are interested in seeing whether you can look at a situation and anticipate potential challenges. This ability incorporates strong observational and problem-solving skills, which are essential to critical thinking. Your answer should show that you can identify issues and logically determine ways of resolving them before they even happen.

Example #1

“In my previous job, I was responsible for scheduling staff members. I knew that scheduling was more complicated during the holiday season. To combat this, I established procedures for requesting time off during that period that enabled me to set schedules further in advance. I also implemented a program that trained staff on how to complete the responsibilities of different jobs, which provided flexibility in the event of last-minute absences. As a result of these changes, I had a plan of action in place when scheduling difficulties arose. Our team felt prepared and avoided productivity disruptions.”

Example #2

Working as a retail store manager at the start of the COVID-19 pandemic, it immediately became obvious that our store would need to change certain procedures as infections picked up.

I decided to act quickly, investing in protective equipment for staff, implementing plastic screens at the checkouts, and rearranging the store layout early on in the pandemic to make the site more Covid-friendly for our customers and staff.

Our proactive approach resonated with customers, who appreciated the new measures while other stores in the local area remained slow to adapt. Our trading volume actually rose by around 25% compared to pre-pandemic levels. Staff also reported feeling safer in our monthly surveys.

It’s important to try and pre-empt risks in any business. To do this, I always consider the worst-case scenario that could affect the business and learn from competitors’ failures.

8. How do you handle making a decision when you don’t have all of the information?

Interviewers often want to see how you conduct your thinking process within certain limitations. Your answer should display how you were able to use logic and resourcefulness to come to a rational decision. When including an example in your response, focus on the thought process rather than the results.

Example #1

“I like to have as much information as possible when making decisions, though I realize this is not always realistic. In this situation, I would try to find as much information as I could and use context to fill in any missing areas.

I once had a question about a proposal for a client. My supervisor was not available, so I reviewed the client’s creative brief for insights. The brief provided enough information that I found a possible solution to my problem. When I made my presentation, I felt comfortable with what I had prepared and only received a few changes from the client.”

Example #2

I prefer to make decisions after taking in all of the facts, but I recognize that the need to act quickly will sometimes take priority. In these situations, I pore over all of the information available and use my intuition to fill in any gaps. This could be by drawing parallels to a similar task from the past or predicting future outcomes to map the best decision in the present.

I experienced this situation in my last job while writing a funding application with a very quick turnaround. The final section to complete before submission was the summary, where it was crucial to really sell our organization’s solution in a compelling and straightforward way.

My manager was unreachable at the time, so I decided to contact the head office to retrieve the summaries of our previous successful funding applications. Using these examples, I was able to craft a persuasive summary. A few weeks later, we were awarded the funding.

9. When solving a problem or completing a task, how do you determine when you need help from others?

Potential employers may ask about your ability to seek support from colleagues, as this can display that you can act sensibly to create optimal outcomes. Provide an example of a situation where you needed help, how you came to that decision and how it benefited you.

Example #1

“In the past, I have realized that some situations require support from others. I will make this decision when I recognize a task is too large to handle on my own or when I need additional viewpoints on an issue to find a solution.

Last year, I agreed to create a report for an internal client with a short deadline. As I worked on this report, I realized I would not be able to finish it in the given time and reached out to a coworker. With their help, we completed the report within the deadline, and the resulting product was much better than if I had rushed to complete it by myself.”

Example #2

When I’ve been given a task to complete independently, I try to avoid asking my co-workers for help as I know everyone is busy with their own work. Sometimes, though, it can be really useful to get a fresh pair of eyes to look over things when I’ve hit a wall in a project. Help is a two-way street, so I always try to make time to assist co-workers when I am asked.

About a year ago in my sales position, I was tasked with integrating invoices into a spreadsheet containing order history for different clients. Software isn’t my strong point, so I sought help from a member of the development team—someone with whom I had built a good rapport previously.

I knew this was something that would probably only take him 15 minutes, so I didn’t feel like too much of a burden when I asked for help. He duly completed the task, and the project could move forward. I had previously helped him before, and I also offered my support for anything he needed in the future.

10. How would you handle a situation where a colleague is having trouble understanding your process or solution?

For this specific example, you should discuss how you would take different learning styles into account to best communicate with the other person.

Example:

“When I notice that a colleague is having trouble understanding my explanation, I pause and ask how they are feeling so far. By doing this, I can learn where they began to get confused. Now I have a new starting point to build their knowledge upon and can adjust my explanation to suit their needs. This may require me to use visual aids or examples to relay the information or use language that is less technical depending on the type of learner.

I recognize that not everyone receives information or instruction in the same way, so I usually try to prepare a few methods of explanation beforehand. That way, if they need a visual aid, for example, then I can already have one ready to use.”

11. What work-related advice would you give to former employers?

This question gauges a candidate’s propensity to voice criticism, and whether they choose to express it in a constructive or negative way. There’s no real right or wrong answer here; candidates simply need to explain their suggestions thoughtfully and thoroughly.

Example

I’ve always tried to provide feedback to my bosses when it was appropriate to do so. Voicing criticism can be a tricky task, so I make an effort to frame the discussion in a constructive and non-malicious way.

One of my former bosses was particularly strong-willed, which sometimes made it difficult for the team to share new ideas. If we were able to show evidence of the potential of a new idea—using data, for example—he would be less dismissive than if we were to suggest it off the cuff. Over time, the boss grew more receptive to outside ideas rather than immediately shrugging them off.

In another company, some of my co-workers were dissatisfied as they felt undervalued by the boss. Rather than take this up with the boss directly, I raised the issue in the quarterly employee survey, suggesting that the senior leadership give more praise and recognition to high-performing staff in order to improve motivation and employee satisfaction.

12. How should friction between team members be dealt with?

Conflict resolution is a skill that can be hard to come by for hiring managers. In work environments with people of different opinions and values, it’s important to have someone who can defuse conflict situations with a proactive, patient, and impartial approach.

Example

When managed properly, I think that workplace disagreements can be healthy and help to promote a diversity of opinion. However, when they become personal, they serve no purpose and must be resolved immediately with fairness and good judgment.

In one of my previous roles as a team leader, conflict flared up between two coworkers after disagreeing on how to allocate the quarterly budget. At the first opportunity, I arranged a one-on-one chat with each colleague to understand their reasoning and try to reconcile both positions.

After the situation had been de-escalated, I brought the two together to talk it out in a calm and non-threatening space. With active listening and turn-taking techniques, they were able to settle their differences. I followed up regularly in the weeks after, and we were able to put the conflict behind us.

13. What is the most innovative work-related idea you have come up with? How did it benefit the organization?

This question asks candidates to consider a time when they have thought outside the box to deliver a new solution in a previous job. Having proactive problem-solvers in your organization will help it stay ahead of the curve.

Example

In one of my previous roles, I was placed in charge of a small workgroup tasked with finding a way to improve productivity and efficiency. Each member of the group seemed to have their own opinion of the best solution, but most entailed large expenses we could not afford.

Since management needed a low investment solution, I proposed adding two additional fifteen-minute breaks to the working day for employees to read a book, catch up on the news, or go for a walk around the block. This was because I knew many employees felt burnt out by the end of the day, and their work suffered as a result.

The team supported the idea, but management was hesitant at first. After presenting my argument, they agreed to trial the breaks for two weeks. By the second week, the results were clear: employees were working more effectively and they were more satisfied at work. Soon after, the new break system was implemented on a scale across the company.

14. How would you deal with a situation where a weak link in the team is affecting the quality of performance?

This question assesses the candidate’s ability not only to identify workplace problems but also their willingness to tackle them proactively. Strong candidates won’t shy away from having uncomfortable conversations, but will also be respectful and keep things confidential.

Example

If I noticed that a particular team member was disrupting the delivery of a project, I would look to offer solutions rather than point fingers. The first step would be to identify the cause of the team member’s poor performance.

If it was down to a lack of skills, I would suggest to the team leader in private that they receive appropriate training to help get them up to speed on the project. Alternatively, they could be reassigned to another area that they have greater expertise in.

If their performance was due to poor motivation, I would suggest that the employee be given personalized performance goals, assistance, and feedback. Encouragement, rather than criticism, should help the employee feel more motivated.

15. If you are given ten projects but only have time to complete three, how do you decide which three to work on?

Workers will often need to prioritize tasks based on their urgency and importance. In this situation, critical evaluation is necessary to distinguish the important from the less-important tasks using specific measures like time, effort, and value.

Example

If I had to manage multiple time-sensitive tasks, I’d first list them all together in a single document and order them based on the urgency of the deadlines. Second, I would flag any tasks which could feasibly be delegated to co-workers for completion.

From the remaining tasks, I would identify those which are both urgent and important. The next step would be to order these based on their value by considering which tasks have the most serious consequences for failing to complete them, and also which tasks have the highest ROI.

For example, missing a deadline for a brand-new client could be more damaging than missing one for a loyal client of many years, and whose project is less urgent. Using this process, I’d select the three tasks which:

Only I can complete
Are urgent
Bring a lot of value to the business

16. You discover a new approach that could improve performance while saving resources, but it’s unpopular among your co-workers. How would you present your case to your manager?

Innovative thinkers can be great assets to your organization, but they’re of little value if they fail to defend their ideas when faced with disapproval. While other team members’ views should be respected, the strong candidate will be able to argue their case persuasively.

Example

Before putting the idea forward to the manager, I would find out more about the reasoning behind the team’s resistance. It could be that they don’t want to go through a new learning curve or are unconvinced by its benefits.

These insights would allow me to tweak my proposal so that it addresses my co-workers’ doubts. At this point, I would present the idea to my manager and explain that I am willing to support the team in adopting the new approach with presentations and training.

The support sessions would aim to overcome the team’s hesitation by showing how the new approach would benefit them in the long run. I’d also encourage anonymous feedback so that the new approach can be improved. Ultimately, I’d try to reach a place of mutual understanding with positive outcomes for everyone involved.

Gambaru tổng hợp.

Tags câu hỏi phản biện, critical thinking, Phỏng vấn

Events past

TE#12: Clean Code In Practices

Post author By Gambaru
Post date 16 September, 2022
No Comments on TE#12: Clean Code In Practices

As an engineer, you definitely know that your code should be “clean”, but what does that actually look like?

Key principles in clean code are KISS, which stands for Keep It Simple, Stupid, and DRY, Don’t Repeat Yourself. Ask yourself if there is a better solution for solving problems or complexity within your code. Because Clean code won’t write itself, it takes dedicated focus on putting forward what you mean to convey.

Next week, let’s walk this through with Mr. Tu Pham – Head of Engineering at ZaloPay – who has many years of experience (well, in coding of course). We guarantee this essential skill is a must-have for your career!

Tags clean code, Software Engineer, technical event

Dev's Corner

Chuẩn bị gì trước phỏng vấn: 65 Câu hỏi logic bằng tiếng Anh

Post author By Gambaru
Post date 16 September, 2022
No Comments on Chuẩn bị gì trước phỏng vấn: 65 Câu hỏi logic bằng tiếng Anh

65 Câu hỏi logic để chuẩn bị cho quá trình phỏng vấn

Phỏng vấn để ứng tuyển một vị trí nào đó luôn là quá trình không dễ dàng đối với gần như mọi ứng viên, vì vậy điều chúng ta có thể làm đó là chuẩn bị thật tốt về nhiều mặt trước khi đến gặp nhà tuyển dụng.

Một trong những chuẩn bị quan trọng nhất chính là việc trả lời các câu hỏi đánh giá ban đầu như câu hỏi IQ, câu hỏi Logic hoặc câu hỏi trong buổi phỏng vấn chuyên môn như câu hỏi phản biện (critical thinking question).

Không phải nhà tuyển dụng nào cũng sẽ hỏi, nhưng dù thế nào, bạn vẫn cần phải lận lưng chút vốn liến để khi cần kíp thì có thể ra tay.

Dưới đây sẽ tổng hợp 65 câu hỏi logic (logical question) bằng tiếng Anh giúp cho bạn vừa tham khảo vừa làm quen với nhiều thể loại câu hỏi logic khi bắt đầu quá trình tìm kiếm công việc mới.

Dừng lại chút nào, nếu bạn đang #open_to_work, thử nghía qua các công việc đang tuyển trên Gamba nhé. Vào LINK NÀY để xem các job cần đến kỹ năng về Logical Thinking hoặc scan QR Code ở bên dưới nhé.

*Xem và ứng tuyển các job Logical thinking*

Number Series

1. Look at this series: 12, 11, 13, 12, 14, 13, … What number should come next?

A. 10
B. 16
C. 13
D. 15

Answer: D. This is an alternating number of subtraction series. First, 1 is subtracted, then 2 is added.

2. Look at this series: 36, 34, 30, 28, 24, … What number should come next?

A. 22
B. 26
C. 23
D. 20

Answer: A. This is an alternating number of subtraction series. First, 2 is subtracted, then 4, then 2, and so on.

3. Look at this series: 7, 10, 8, 11, 9, 12, … What number should come next?

A. 7
B. 12
C. 10
D. 13

Answer: C. It’s an alternating addition and subtraction series. 3 is added in the first pattern, and then 2 is subtracted.

4. Look at this series: 2, 1, (1/2), (1/4), … What number should come next?

A. (1/3)
B. (1/8)
C. (2/8)
D. (1/16)

Answer: B. It’s a division series. Every number is half of the previous number. The number is divided by 2 successively to get the next result. 4/2 = 2. 2/2 = 1. 1/2 = ½. (1/2)/2 = ¼. (1/4)/2 = 1/8 and so on.

5. Look at this series: 80, 10, 70, 15, 60, … What number should come next?

A. 20
B. 25
C. 30
D. 50

Answer: A. This is an alternating addition and subtraction series. In the first pattern, 10 is subtracted from each number to arrive at the next. In the second, 5 is added to each number to arrive at the next.

Verbal Classification

6. Which word does NOT belong with the others?

A. index
B. glossary
C. chapter
D. book

Answer: D. Rest is all parts of a book. Choice a does not belong because the book is the whole, not a part.

7. Which word is the odd man out?

A. trivial
B. unimportant
C. important
D. insignificant

Answer: C. Remaining are synonyms of each other.

8. Which word does NOT belong with the others?

A. wing
B. fin
C. beak
D. rudder

Answer: C. The wing, fin, and rudder are all parts of an airplane.

9. Which word is the odd man out?

A. hate
B. fondness
C. liking
D. attachment

Answer: A. Rest are positive emotions.

10. Pick the odd man out?

A. just
B. fair
C. equitable
D. biased

Answer: D. Fair, just, and equitable are all synonyms meaning impartial. Favorable means expressing approval.

Analogies

11. CUP : LIP :: BIRD : ?

A. GRASS
B. FOREST
C. BEAK
D. BUSH

Answer: C. BEAK. You drink out of a cup with your lips. Similarly, birds bite grass with their beaks.

12. Paw : Cat :: Hoof : ?

A. Lamb
B. Horse
C. Elephant
D. Tiger

Answer: B. Horse. Cat’s feet are called paws and horse’s are called hoofs.

13.

A. 1
B. 2
C. 3
D. 4

Answer: B. A T-shirt is to a pair of shoes as a chest of drawers is to a couch. The relationship shows to which group something belongs. The T-shirt and shoes are both articles of clothing; the chest and couch are both pieces of furniture.

14.

A. 1
B. 2
C. 3
D. 4

Answer: C. Scissors is to knife as a pitcher is to watering can. This relationship is about function. The scissors and knife are both used for cutting. The pitcher and watering can are both used for watering.

15. EXPLORE : DISCOVER

A. read : skim
B. research : learn
C. write : print
D. think : relate
E. sleep : wake

Answer: B. One explores to discover; one researches to learn.

Matching Definitions

16. An Informal Gathering occurs when a group of people get together in a casual, relaxed manner. Which situation below is the best example of an Informal Gathering?

A. A debating club meets on the first Sunday morning of every month.
B. After finding out about his salary raise, Jeremy and a few colleagues go out for a quick dinner after work.
C. Meena sends out 10 invitations for a bachelorette party she is giving for her elder sister.
D. Whenever she eats at a Chinese restaurant, Roop seems to run into Dibya.

Answer: B. After getting some good news, Jeremy and a few friends casually get together for a drink after work, thereby having an informal gathering. Choices a and c describe more formal types of gatherings. Choice d describes a chance or coincidental kind of meeting.

17. A Tiebreaker is an additional contest carried out to establish a winner among tied contestants. Choose one situation from the options below that best represents a Tiebreaker.

A. At halftime, the score is tied at 28.
B. Mary and Megan have each scored three goals in the game.
C. The referee tosses a coin to decide which team will have possession of the ball first.
D. The Sharks and the Bears each finished with 14 points, and they are now battling it out in a five-minute overtime.

Answer: D. This is the only choice that indicates that an additional period of play is taking place to determine the winner of a game that ended in a tie.

18. Reentry occurs when a person leaves his or her social system for a period of time and then returns. Which situation below best describes Reentry ?

A. When he is offered a better paying position, Jacob leaves the restaurant he manages to manage a new restaurant on the other side of town.
B. Catherine is spending her junior year of college studying abroad in France.
C. Malcolm is readjusting to civilian life after two years of overseas military service.
D. After several miserable months, Sharon decides that she can no longer share an apartment with her roommate Hilary.

Answer: C. Malcolm is the only person returning to a social system that he has been away from for an extended period of time.

19. Embellishing the Truth occurs when a person adds fictitious details or exaggerates facts or true stories. Which situation below is the best example of Embellishing the Truth?

A. Isabel goes to the theater, and the next day, she tells her coworkers she thought the play was excellent
B. The realtor describes the house, which is eleven blocks away from the ocean, as prime waterfront property.
C. During the job interview, Fred, who has been teaching elementary school for ten years, describes himself as a very experienced teacher
D. The basketball coach says it is likely that only the most talented players will get a college scholarship

Answer: B. The realtor is using a clear exaggeration when she states that a house which is eleven blocks away from the ocean is prime waterfront property.

20. Posthumous Publication occurs when a book is published after the author’s death. Which situation below is the best example of Posthumous Publication

A. Richard’s illness took his life before he was able to enjoy the amazing early reviews of his novel
B. Melissa’s publisher cancels her book contract after she fails to deliver the manuscript on time.
C. Clarence never thought he’d live to see the third book in his trilogy published..
D. Elizabeth is honored with a prestigious literary award for her writing career and her daughter accepts the award on behalf of her deceased mother.

Answer: A. Although choice d also mentions a writer who has died, it does not state that one of the writer’s books was published after her death, only that she received an award. Choice a states that Richard wasn’t around to see the early reviews of his novel, therefore implying that Richard died before the book was published. The other two options depict living writers

Verbal Reasoning

21. Vincent has a paper route. Each morning, he delivers 37 newspapers to customers in his neighborhood. It takes Vincent 50 minutes to deliver all the papers. If Vincent is sick or has other plans, his friend Thomas, who lives on the same street, will sometimes deliver the papers for him.

A. Vincent and Thomas live in the same neighborhood.
B. It takes Thomas more than 50 minutes to deliver the papers.
C. It is dark outside when Vincent begins his deliveries.
D. Thomas would like to have his own paper route.

Answer: A. The fact that Vincent and Thomas live on the same street indicates that they live in the same neighborhood. There is no support for any of the other choices.

22. Erin is twelve years old. For three years, she has been asking her parents for a dog. Her parents have told her that they believe a dog would not be happy in an apartment, but they have given her permission to have a bird. Erin has not yet decided what kind of bird she would like to have.

A. Erin’s parents like birds better than they like dogs
B. Erin does not like birds.
C. Erin and her parents live in an apartment.
D. Erin and her parents would like to move.

Answer: C. Since Erin’s parents think a dog would not be happy in an apartment, we can reasonably conclude that the family lives in an apartment. We do not know if Erin’s parents dislike dogs (choice a) or if Erin dislikes birds (choice b).There is no support for choice d.

23. When they heard news of the hurricane, Maya and Julian decided to change their vacation plans. Instead of traveling to the island beach resort, they booked a room at a fancy new spa in the mountains. Their plans were a bit more expensive, but they’d heard wonderful things about the spa and they were relieved to find availability on such short notice.

A. Maya and Julian take beach vacations every year.
B. The spa is overpriced.
C. The spa is overpriced.
D. Maya and Julian decided to change their vacation plans because of the hurricane

Answer: D. The first sentence makes this statement true. There is no support for choice a. The passage tells us that the spa vacation is more expensive than the island beach resort vacation, but that doesn’t necessarily mean that the spa is overpriced; therefore, choice b cannot be supported. And even though the paragraph says that the couple was relieved to find a room on short notice, there is no information to support choice c, which says that it is usually necessary to book at the spa at least six months in advance.

24. Georgia is older than her cousin Marsha. Marsha’s brother Bart is older than Georgia. When Marsha and Bart are visiting with Georgia, all three like to play a game of Monopoly. Marsha wins more often than Georgia does.

A. When he plays Monopoly with Marsha and Georgia, Bart often loses.
B. Of the three, Georgia is the oldest.
C. Georgia hates to lose at Monopoly.
D. Of the three, Marsha is the youngest.

Answer: D. If Georgia is older than Marsha and Bart is older than Georgia, then Marsha has to be the youngest of the three. Choice b is clearly wrong because Bart is the oldest. There is no information in the paragraph to support either choice a or choice c.

25. On weekends, Mr. Sanchez spends many hours working in his vegetable and flower gardens. Mrs. Sanchez spends her free time reading and listening to classical music. Both Mr. Sanchez and Mrs. Sanchez like to cook.

A. Mr. Sanchez enjoys planting and growing vegetables.
B. Mr. Sanchez does not like classical music.
C. Mrs. Sanchez cooks the vegetables that Mr. Sanchez grows.
D. Mrs. Sanchez enjoys reading nineteenth century novels.

Answer: A. Because Mr. Sanchez spends many hours during the weekend working in his vegetable garden, it is reasonable to suggest that he enjoys this work. There is no information to suggest that he does not like classical music. Although Mrs. Sanchez likes to cook, there is nothing that indicates she cooks vegetables (choice c). Mrs. Sanchez likes to read, but there is no information regarding the types of books she reads (choice d).

Logical Games

The government of an island nation is in the process of deciding how to spend its limited income. It has $7 million left in its budget and eight programs to choose among. There is no provision in the constitution to have a surplus, and each program has requested the minimum amount they need; in other words, no program may be partially funded. The programs and their funding requests are:

Hurricane preparedness: $2.5 million
Harbor improvements: $1 million
School music program: $0.5 million
Senate office building remodeling: $1.5 million
Agricultural subsidy program: $2 million
National radio: $0.5 million
Small business loan program: $3 million
International airport: $4 million

26. If a legislature decides to fund agricultural subsidy programs, national radio, and a small business loan program, what 2 other programs can they fund?

A. harbor improvements and school music program
B. harbor improvements and international airport
C. hurricane preparedness and international airport
D. hurricane preparedness and school music program
E. harbor improvements and hurricane preparedness

Answer: Option B. The only two programs that total 1.5 million dollars are the harbor improvements and school music program.

27. Senators from urban areas are very concerned about assuring that there will be funding for a new international airport. Senators from rural areas refuse to fund anything until money for agricultural subsidies is appropriated. If the legislature funds these two programs, on which of the following could they spend the rest of the money?

A. the school music program and national radio
B. hurricane preparedness
C. harbor improvements and the school music program
D. small business loan program
E. national radio and senate office building remodeling

Answer: A. The total cost of the school music program and national radio is $1 million, the amount left after the international airport and agricultural subsidies are funded.

International airport + Agricultural subsidy program
$4 million + $2 million = $6 million
school music program and national radio is $1 million.
Hence, Total $7 million.

Questions 3-5 are based on the following information:

At a small company, parking spaces are reserved for the top executives: CEO, president, vice president, secretary, and treasurer with the spaces lined up in that order. The parking lot guard can tell at a glance if the cars are parked correctly by looking at the color of the cars. The cars are yellow, green, purple, red, and blue, and the executives names are Alice, Bert, Cheryl, David, and Enid.

The car in the first space is red.
A blue car is parked between the red car and the green car.
The car in the last space is purple.
The secretary drives a yellow car.
Alice’s car is parked next to David’s.
Enid drives a green car.
Bert’s car is parked between Cheryl’s and Enid’s.
David’s car is parked in the last space.

28. Who is the secretary?

A. Enid
B. David
C. Cheryl
D. Bert
E. Alice

Answer: E. Cheryl cannot be the secretary, since she’s the CEO, nor can Enid, because she drives a green car, and the secretary drives a yellow car. David’s, the purple car, is in the last space. Alice is the secretary, because her car is parked next to David’s, which is where the secretary’s car is parked.

29. Who is the CEO ?

A. Alice
B. Bert
C. Cheryl.
D. David.
E. Enid.

Answer: C. The CEO drives a red car and parks in the first space. Enid drives a green car; Bert’s car is not in the first space; David’s is not in the first space, but the last. Alice’s car is parked next to David’s, so Cheryl is the CEO.

30. What color is the vice president’s car?

A. green
B. yellow
C. blue
D. purple
E. red

Answer: A. The vice president’s car cannot be red, because that is the CEO’s car, which is in the first space. Nor can it be purple, because that is the treasurer’s car, which is in the last space, or yellow, because that is the secretary’s. The president’s car must be blue, because it is parked between a red car (in the first space) and a green car, which must be the vice president’s.

Statement and Assumption

In each question below is given a statement followed by two assumptions numbered I and II. You have to consider the statement and the following assumptions and decide which of the assumptions is implicit in the statement.

Give answer:

(A) If only assumption I is implicit
(B) If only assumption II is implicit
(C) If either I or II is implicit
(D) If neither I nor II is implicit
(E) If both I and II are implicit.

31. Statement: Films have become indispensable for the entertainment of people.

Assumptions:

I. Films have become indispensable for the entertainment of people.

II. People enjoy films.

Options:

A. Only assumption I is implicit.
B. Only assumption II is implicit.
C. Either I or II is implicit.
D. Neither I or II is implicit.
E. Both I and II are implicit.

Answer: B. ‘Films are indispensable’ does not mean that they are the only means of entertainment. So, I is not implicit. Clearly, II follows from the statement. So, it is implicit.

32. Statement: “To keep myself up-to-date, I always listen to 9.00 p.m. news on radio.”- A candidate tells the interview board.

Assumptions:

I. The candidate does not read newspaper.

II. Recent news is broadcast only on radio.

Options:

A. Only assumption I is implicit.
B. Only assumption II is implicit.
C. Either I or II is implicit.
D. Neither I or II is implicit.
E. Both I and II are implicit.

Answer: D. The candidate listens to news on the radio does not mean that he does not read newspaper or that radio is the only source of recent news. So, neither I nor II is implicit.

33. Statement: A Notice Board at a ticket window: Please come in queue.’

Assumptions:

I. Unless instructed people will not form queue.

II. People any way want to purchase tickets.

Options:

A. Only assumption I is implicit.
B. Only assumption II is implicit.
C. Either I or II is implicit.
D. Neither I or II is implicit.
E. Both I and II are implicit.

Answer: E. The instructions have been given so that people willing to buy tickets may not form a crowd. So, I is implicit. Also, it is clear that people would purchase the tickets even after following the given instructions. So, II is also implicit.

34. Statement: Do not copy our software without our permission – A notice.

Assumptions:

I. It is possible to copy the software.

II. Such warning will have some effect

Options:

A. Only assumption I is implicit.
B. Only assumption II is implicit.
C. Either I or II is implicit.
D. Neither I or II is implicit.
E. Both I and II are implicit.

Answer: E. Since the notice warns one against copying software without permission, it is evident that software can be copied. So, I is implicit. Also, the warning is given with the motive that no one dares to copy the software. So, II is also implicit.

35. Statement: If he is intelligent, he will pass the examination.

Assumptions:

I. To pass, he must be intelligent.

II. He will pass the examination.

Options:

A. Only assumption I is implicit.
B. Only assumption II is implicit.
C. Either I or II is implicit.
D. Neither I or II is implicit.
E. Both I and II are implicit.

Answer: A. The statement mentions that he will pass if he is intelligent. So, I is implicit. Further, this means that it is not necessary that he will pass. So, II is not implicit.

Statement and Conclusion

In each question below is given a statement followed by two conclusions numbered I and II. You have to assume everything in the statement to be true, then consider the two conclusions together and decide which of them logically follows beyond a reasonable doubt from the information given in the statement.

Give answer:

(A) If only conclusion I follows
(B) If only conclusion II follows
(C) If either I or II follows
(D) If neither I nor II follows and
(E) If both I and II follow.

36. Statements: The old order changed yielding place to new.

Conclusions:

I. Change is the law of nature.

II. Discard old ideas because they are old.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: A. Look carefully at the number of dots in each domino. The first segment goes from five to three to one. The second segment goes from one to three to five. The third segment repeats the first segment.

37. Statements: Government has spoiled many top-ranking financial institutions by appointing bureaucrats as Directors of these institutions.

Conclusions:

I. Government should appoint Directors of the financial institutes taking into consideration the expertise of the person in the area of finance.

II. The Director of the financial institute should have expertise commensurate with the financial work carried out by the institute.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: E. According to the statement, Government has spoiled financial institutions by appointing bureaucrats as Directors. This means that only those persons should be appointed as Directors who are experts in finance and are acquainted with the financial work of the institute. So, both I and II follow.

38. Statements: Prime age school-going children in urban India have now become avid as well as more regular viewers of television, even in households without a TV. As a result, there has been an alarming decline in the extent of readership of newspapers.

Conclusions:

I. Method of increasing the readership of newspapers should be devised.

II. A team of experts should be sent to other countries to study the impact of TV. on the readership of newspapers.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: D. The statement concentrates on the increasing viewership of TV. and does not stress either on increasing the readership of newspapers or making studies regarding the same. So, neither I nor II follows.

39. Statements: Wind is an inexhaustible source of energy and an aerogenerator can convert it into electricity. Though not much has been done in this field, the survey shows that there is vast potential for developing wind as alternative source of energy.

Conclusions:

I. Energy by wind is comparatively newly emerging field.

II. The energy crisis can be dealt by exploring more in the field of aero-generation.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: E. The phrase ‘not much has been done in this field’ indicates that wind energy is a comparatively newly emerging field. So, I follows. The expression ‘there is vast potential for developing wind as alternative source of energy’ proves II to be true.

40. Statements: The best way to escape from a problem is to solve it.

Conclusions:

I. Your life will be dull if you don’t face a problem.

II. Your life will be dull if you don’t face a problem.

Options:

A. Only conclusion II follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: D. Clearly, both I and II do not follow from the given statement.

Cause and Effect

In each of the following questions, two statements numbered I and II are given. There may be cause and effect relationship between the two statements. These two statements may be the effect of the same cause or independent causes. These statements may be independent causes without having any relationship. Read both the statements in each question and mark your answer as

(A) If statement I is the cause and statement II is its effect;
(B) If statement II is the cause and statement I is its effect;
(C) If both the statements I and II are independent causes;
(D) If both the statements I and II are effects of independent causes; and
(E) If both the statements I and II are effects of some common cause.

41. Statements:

I. All the schools in the area had to be kept closed for most part of the week.

II. Many parents have withdrawn their children from the local schools.

Options:

A. Statement I is the cause and statement II is its effect.
B. Statement II is the cause and statement I is its effect.
C. Both the statements I and II are independent causes.
D. Both the statements I and II are effects of independent causes.
E. Both the statements I and II are effects of some common cause.

Answer: D. Closing the schools for a week and the parents withdrawing their wards from the local schools are independent issues, which must have been triggered by different individual causes.

42. Statements:

I. There is unprecedented increase in the number of young unemployed in comparison to the previous year.

II. A large number of candidates submitted applications against an advertisement for the post of manager issued by a bank

Options:

A. Statement I is the cause and statement II is its effect.
B. Statement II is the cause and statement I is its effect.
C. Both the statements I and II are independent causes.
D. Both the statements I and II are effects of independent causes.
E. Both the statements I and II are effects of some common cause.

Answer: A. An increase in the number of unemployed youth is bound to draw in huge crowds for a single vacancy.

43. Statements:

I. Majority of the students in the college expressed their opinion against the college authority’s decision to break away from the university and become autonomous

II. The university authorities have expressed their inability to provide grants to its constituent colleges.

Options:

A. Statement I is the cause and statement II is its effect.
B. Statement II is the cause and statement I is its effect.
C. Both the statements I and II are independent causes.
D. Both the statements I and II are effects of independent causes.
E. Both the statements I and II are effects of some common cause.

Answer: B. Clearly, the university’s decision to refuse grant to the colleges must have triggered the college authority to become autonomous.

44. Statements:

I. The Government has imported large quantities of sugar as per trade agreement with other countries.

II. The prices of sugar in the domestic market have fallen sharply in the recent months

Options:

A. Statement I is the cause and statement II is its effect.
B. Statement II is the cause and statement I is its effect.
C. Both the statements I and II are independent causes.
D. Both the statements I and II are effects of independent causes.
E. Both the statements I and II are effects of some common cause.

Answer: A. The increase in supply always triggers a reduction in the prices.

45. Statements:

I. It is the aim of the city’s civic authority to get the air pollution reduced by 20% in the next two months.

II. The number of asthma cases in the city is constantly increasing

Options:

A. Statement I is the cause and statement II is its effect.
B. Statement II is the cause and statement I is its effect.
C. Both the statements I and II are independent causes.
D. Both the statements I and II are effects of independent causes.
E. Both the statements I and II are effects of some common cause.

Answer: B. The increase in number of asthma cases must have alerted the authorities to take action to control air pollution that triggers the disease.

Logical Deduction

In each question below are given two statements followed by two conclusions numbered I and II. You have to take the given two statements to be true even if they seem to be at variance from commonly known facts. Read the conclusion and then decide which of the given conclusions logically follows from the two given statements, disregarding commonly known facts.

Give answer:

(A) If only conclusion I follows
(B) If only conclusion II follows
(C) If either I or II follows
(D) If neither I nor II follows and
(E) If both I and II follow.

46. Statements: No women teacher can play. Some women teachers are athletes.

Conclusions:

I. Male athletes can play.

II. Some athletes can play.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: D. Since one premise is negative, the conclusion must be negative. So, neither conclusion follows.

47. Statements: All mangoes are golden in color. No golden-colored things are cheap.

Conclusions:

I. All mangoes are cheap.

II. Golden-colored mangoes are not cheap.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: B. Clearly, the conclusion must be universal negative and should not contain the middle term. So, it follows that ‘No mango is cheap’. Since all mangoes are golden in colour, we may substitute ‘mangoes’ with ‘golden-coloured mangoes’. Thus, II follows.

48. Statements: Some kings are queens. All queens are beautiful.

Conclusions:

I. All kings are beautiful.

II. All queens are kings.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: D. Since one premise is particular, the conclusion must be particular. So, neither I nor II follows.

49. Statements: All cars are cats. All fans are cats.

Conclusions:

I. All cars are fans

II. All cars are fans

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: D. Since the middle term ‘cats’ is not distributed even once in the premises, no definite conclusion follows.

50. Statements: Some engineers are fools. Anand is an engineer.

Conclusions:

I. Some fools are engineers.

II. Anand is a fool.

Options:

A. Only conclusion I follows
B. Only conclusion II follows
C. Either I or II follows
D. Neither I nor II follows
E. Both I and II follow

Answer: A. Since the middle term ‘engineer’ is not distributed even once in the premises, no definite conclusion follows. However, I is the converse of the first premise and thus it holds.

Letter and Symbol Series

51. SCD, TEF, UGH, ____, WKL

A. CMN
B. UJI
C. VIJ
D. IJT

Answer: C. There are two alphabetical series here. The first series is with the first letters only: STUVW. The second series involves the remaining letters: CD, EF, GH, IJ, KL.

52. B₂CD, _____, BCD₄, B₅CD, BC₆D

A. B₂C₂D
B. BC₃D
C. B₂C₃D
D. BCD₇

Answer: B. Because the letters are the same, concentrate on the number series, which is a simple 2, 3, 4, 5, 6 series, and follows each letter in order.

53. QPO, NML, KJI, _____, EDC

A. HGF
B. CAB
C. JKL
D. GHI

Answer: A. This series consists of letters in a reverse alphabetical order.

54.

A. 1
B. 2
C. 3
D. 4

Answer: C. This is an alternating series. In the first segment, the letter “E” faces right, then down, then right. In the second segment, the letters all face down. To follow this pattern, in the fourth segment, the letters must all face up.

55.

A. 1
B. 2
C. 3
D.4

Essential Part

56. champion

A. running
B. swimming
C. winning
D. speaking

Answer: C. Without a first-place win, there is no champion, so winning is essential. There may be champions in running, swimming, or speaking, but there are also champions in many other areas.

57. saddle

A. horse
B. seat
C. stirrups
D. horn

Answer: B. A saddle is something one uses to sit on an animal, so it must have a seat (choice b). A saddle is often used on a horse (choice a), but it may be used on other animals. Stirrups (choice c) are often found on a saddle but may not be used. A horn (choice d) is found on Western saddles, but not English saddles, so it is not the essential element here.

58. directory

A. telephone
B. listing
C. computer
D. names

Answer: B. A directory is a listing of names or things, so (choice b) is the essential element. A telephone (choice a) often has a directory associated with it, but it is not essential. A computer (choice c) uses a directory format to list files, but it is not required.Names (choice d) are often listed in a directory, but many other things are listed in directories, so this is not the essential element.

59. contract

A. agreement
B. document
C. written
D. attorney

Answer: A. An agreement is necessary to have a contract. A contract may appear on a document (choice b), but it is not required. A contract may be oral as well as written, so choice c is not essential. A contract can be made without an attorney (choice d).

60. vibration

A. motion
B. electricity
C. science
D. sound

Answer: A. Something cannot vibrate without creating motion, so motion is essential to vibration.

Artificial Language

61. Here are some words translated from an artificial language.

gorblflur means fan belt

pixngorbl means ceiling fan

arthtusl means tile roof

Which word could mean “ceiling tile”?

A. gorbltusl
B. flurgorbl
C. arthflur
D. pixn arth

Answer: D. Gorbl means fan; flur means belt; pixn means ceiling; arth means tile; and tusl means roof. Therefore, pixnarth is the correct choice.

62. Here are some words translated from an artificial language.

hapllesh means cloudburst

srenchoch means pinball

resbosrench means ninepin

Which word could mean “cloud nine”?

A. leshsrench
B. ochhapl
C. haploch
D. haplresbo

Answer: D. Hapl means cloud; lesh means burst; srench means pin; och means ball; and resbo means nine. Leshsrench (choice a) doesn’t contain any of the words needed for cloud nine. We know that och means ball, so that rules out choices b and c. When you combine hapl (cloud) with resbo (nine), you get the correct answer

63. Here are some words translated from an artificial language.

morpirquat means birdhouse

beelmorpir means bluebird

beelclak means bluebell

Which word could mean “houseguest”?

A. morpirhunde
B. beelmoki
C. quathunde
D. clakquat

Answer: C. Morpir means bird; quat means house; beel means blue; clak means bell. Choice c, which begins with quat, is the only possible option.

64. Here are some words translated from an artificial language.

krekinblaf means workforce

dritakrekin means groundwork

krekinalti means workplace.

Which word could mean “someplace”?

A. moropalti
B. krekindrita
C. altiblaf
D. dritaalti

Answer: A. Krekin means work; blaf means force; drita means ground; and alti means place. Drita means ground, so that rules out choices b and d. Choice c isn’t correct because blaf means force. That leaves choice a as the only possible answer.

65. Here are some words translated from an artificial language.

dionot means oak tree

blyonot means oak leaf

blycrin means maple leaf

Which word could mean “maple syrup”?

A. blymuth
B. hupponot
C. patricrin
D. crinweel

Answer: C. In this language, the adjective follows the noun. From dionot and blyonot, you can determine that ‘onot’ means oak. From blyonot and blycrin, you can determine that bly means leaf. Therefore, crin means maple. Because the adjective maple comes after the noun, patricrin is the only possible choice.

Gambaru tổng hợp.

Tags câu hỏi logic, logical question, Phỏng vấn

Dev's Corner

ML Engineer là gì? Giải đáp bí ẩn xung quanh ML Engineer

Post author By Gambaru
Post date 26 August, 2022
No Comments on ML Engineer là gì? Giải đáp bí ẩn xung quanh ML Engineer

Phẩm chất của 1 ML Engineer thành công. Ảnh: FactoryPal

Bài viết này sẽ giúp bạn nắm vững những bước đầu tiên đi tới sự nghiệp đầy triển vọng trong lĩnh vực Machine Learning (Học máy). Hãy cùng tìm hiểu ML Engineer (Kỹ sư học máy) là gì, trách nhiệm công việc của họ và cách thành công trong vai trò này.

ML Engineer là những lập trình viên thành thạo về kỹ thuật, những người chuyên nghiên cứu, xây dựng và thiết kế phần mềm tự chạy để tự động hóa các mô hình dự đoán. Kỹ sư ML xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tận dụng các tập dữ liệu khổng lồ để tạo và phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi và cuối cùng là đưa ra dự đoán.

*Machine Learning Engineer. Ảnh: Sandiedo.edu*

Mỗi khi phần mềm thực hiện một thao tác, nó sẽ “học” từ những kết quả đó để thực hiện các thao tác trong tương lai chính xác hơn.

Thiết kế hệ thống học máy yêu cầu ML Engineer đánh giá, phân tích và tổ chức dữ liệu, thực hiện kiểm thử và tối ưu hóa quy trình học tập để giúp phát triển các mô hình học máy hiệu suất cao.

Dừng lại chút nào, nếu bạn đang #open_to_work, thử nghía qua các công việc đang tuyển trên Gamba nhé. Vào LINK NÀY để xem các job cần đến kỹ năng Machine Learning hoặc scan QR Code ở bên dưới nhé.

*Xem và ứng tuyển các job Machine Learning*

ML Engineer làm gì?

Kỹ sư học máy là những lập trình viên có kỹ năng cao, những người phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các tập dữ liệu lớn để nghiên cứu, phát triển và tạo ra các thuật toán có thể học và đưa ra dự đoán.

Nhìn chung, vai trò này chịu trách nhiệm thiết kế các hệ thống học máy, liên quan đến việc đánh giá và tổ chức dữ liệu, thực hiện các bài kiểm thử, nói chung là giám sát và tối ưu hóa các quy trình học máy để giúp phát triển các hệ thống học máy hoạt động mạnh mẽ.

Nhiều mô tả công việc yêu cầu kiến thức và kinh nghiệm về các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C / C ++.

Mô tả công việc của kỹ sư học máy

Mặc dù các nhiệm vụ cụ thể sẽ khác nhau tùy thuộc vào quy mô của một tổ chức và nhóm khoa học dữ liệu tổng thể, nhưng mô tả công việc của Kỹ sư học máy điển hình sẽ bao gồm tất cả hoặc hầu hết các trách nhiệm sau:

Thiết kế, phát triển và nghiên cứu các hệ thống, mô hình và chương trình Machine Learning
Nghiên cứu, biến đổi và chuyển đổi các nguyên mẫu khoa học dữ liệu
Tìm kiếm và chọn tập dữ liệu thích hợp trước khi thu thập dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu
Thực hiện phân tích thống kê và sử dụng kết quả để cải thiện mô hình
Đào tạo và đào tạo lại các hệ thống và mô hình ML khi cần thiết
Xác định sự khác biệt trong phân phối dữ liệu có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình trong các tình huống thực tế
Trực quan hóa dữ liệu để có thông tin chi tiết hơn
Phân tích các trường hợp sử dụng của thuật toán ML và xếp hạng chúng theo xác suất thành công
Hiểu khi nào những phát hiện của bạn có thể được áp dụng cho các quyết định kinh doanh
Làm phong phú thêm các frameworj và thư viện ML hiện có
Xác minh chất lượng dữ liệu và / hoặc đảm bảo nó thông qua làm sạch dữ liệu

Nền tảng của ML Engineer

Dù bạn sẽ thấy ML Engineer có thể bắt đầu ở bất kỳ ngành nào, nhưng hầu hết đều có kiến thức nền tảng về khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học hoặc khoa học dữ liệu.

Một nghiên cứu từ Indeed đã nhấn mạnh sự khác biệt về nền móng của Kỹ ML Engineer và các vai trò liên quan khác, như (Data Scientist) nhà khoa học dữ liệu, Software Engineer (Kỹ sư phần mềm), Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) và Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu).

Các con số của Indeed cho thấy vai trò Data Scientist có lĩnh vực nghiên cứu đa dạng nhất trong số các chức danh công việc liên quan được xem xét, trong khi vai trò Software Engineer thu hút những người có nền tảng giáo dục ít đa dạng nhất.

Trong trường hợp của ML Engineer, hơn 60% đến từ khoa học máy tính hoặc kỹ thuật và họ có khả năng xuất thân từ những nền tảng này gần như gấp đôi so với Data Scientist.

Theo nền tảng chuyên môn của họ, nghiên cứu cho thấy rằng chức danh công việc trước đây của ML Engineer có nhiều khả năng nhất là “Kỹ sư phần mềm”.

Nhiều ML Engineer khác hoạt động về mặt học thuật trước khi chuyển sang sự nghiệp machine learning.

Nhưng điều quan trọng cần nhớ là khoa học dữ liệu và học máy vẫn còn ở giai đoạn sơ khai vì các lĩnh vực nghiên cứu và nhiều công ty trong lĩnh vực công nghệ và hơn thế nữa đang tìm cách xây dựng các nhóm khoa học dữ liệu của họ, các con đường mới để trở thành Kỹ sư học máy đang trở nên khả thi.

Mặc dù bạn cần một nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính, nhưng nhiều người đang học các kỹ năng và lĩnh vực kiến thức khác cần thiết để trở thành Kỹ sư học máy – ví dụ: hiểu phương pháp học có giám sát và không giám sát, học sâu, hồi quy, phân loại, phương pháp phân nhóm, và mạng nơ-ron – bằng cách tham gia 1 khóa học cấp chứng chỉ, nhiều khóa học trong số đó có thể được hoàn thành trực tuyến.

Đặc điểm của một ML Engineer thành công

Mọi chuyên gia về Học máy xuất sắc dường như sẽ có một vài đặc điểm chung. Dưới đây là các đặc điểm của một Kỹ sư học máy thành công:

Họ là những lập trình viên vững tay nghề

Nếu bạn đang muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực AI và máy học, bạn sẽ cần học cách lập trình. Một lập trình viên nên hiểu các ngôn ngữ được sử dụng thường xuyên bao gồm C ++, Java và Python và nó không dừng lại ở đó.

Các ngôn ngữ như R, Lisp và Prolog cũng đã trở thành những ngôn ngữ quan trọng cho việc học máy. Tuy nhiên, không phải tất cả các kỹ sư học máy thành công đều cần phải là chuyên gia về HTML hoặc JavaScript.

Họ có nền tảng vững chắc về Toán và Thống kê

Bạn không thể thành thạo machine learning nếu không biết chút nào về toán học. Cho dù bạn có nền tảng chính thức về toán học và thống kê hay không, bạn sẽ cần phải có năng lực toán học ít nhất ở cấp trung học phổ thông để theo kịp.

Trọng tâm của nhiều thuật toán học máy là một đặc tính chính thức của xác suất và các kỹ thuật bắt nguồn từ nó. Liên quan chặt chẽ đến vấn đề này là lĩnh vực thống kê, cái cung cấp các thước đo, phân phối và phương pháp phân tích khác nhau cần thiết để xây dựng và xác nhận các mô hình từ dữ liệu quan sát.

Về cơ bản, nhiều thuật toán machine learning là phần mở rộng của các bước lập mô hình thống kê.

Họ là những người giải quyết vấn đề sáng tạo

Các kỹ sư ML giỏi nhất được thúc đẩy bởi sự tò mò. Họ không phản ứng bằng sự thất vọng khi một mô hình hoặc thử nghiệm không thành công, mà thay vào đó, họ tò mò muốn tìm hiểu lý do.

Nhưng họ cũng giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.

Các chuyên gia học máy giỏi nhất phát triển các phương pháp tiếp cận tổng quát để sửa lỗi và phân nhóm sai lạc (misclassification) trong các mô hình học máy của họ vì việc sửa các lỗi riêng lẻ sẽ tốn thời gian đồng thời làm cho các mô hình của bạn khó làm việc hơn và phức tạp hơn.

Điều quan trọng nữa là phải cân bằng giữa quyết tâm giải quyết vấn đề với hiểu biết thực tế rằng rất nhiều mô hình và thử nghiệm của bạn sẽ thất bại. Các ML Engineer giỏi nhất phát triển khả năng hiểu được thời điểm cần rời bỏ.

Họ yêu thích quy trình lặp đi lặp lại

Học máy về bản chất là một quá trình lặp đi lặp lại. Để đạt được hiệu quả trong vai trò này, một người cần thực sự tận hưởng phong cách phát triển đó.

Xây dựng một hệ thống học máy có nghĩa là người ta xây dựng một mô hình rất đơn giản một cách nhanh chóng, để bắt đầu, sau đó lặp lại để cải thiện nó theo từng giai đoạn.

Tuy nhiên, một lần nữa, một ML Engineer giỏi không thể quá cứng đầu. Bạn cần hiểu rõ khi nào cần dừng lại.

Luôn có thể cải thiện độ chính xác của bất kỳ hệ thống học máy nào bằng cách tiếp tục lặp lại hệ thống đó, nhưng người ta cần học cách phát triển trực giác khi nó không còn xứng đáng với thời gian và công sức.

Họ có trực giác mạnh mẽ về dữ liệu

Không có machine learning nào mà không phân tích dữ liệu. Một ML Engineer hoặc Data Scientist giỏi cần có khả năng nhanh chóng sàng lọc các tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu và biết cách sử dụng dữ liệu đó để đưa ra các kết luận có ý nghĩa và có thể hành động được.

Gần giống như họ có giác quan thứ sáu đối với dữ liệu. Kỹ năng quản lý dữ liệu là rất quan trọng.

Chúng cũng nên hữu ích trong việc xây dựng các đường ống dữ liệu lớn (data pipeline).

Và người ta cũng cần hiểu sức mạnh của trực quan hoá. Để đảm bảo những thông tin đắt giá bạn khai thác được người khác hiểu và đánh giá đúng, bạn phải có sẵn các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Excel, Tableau, Power BI, Plotly và Dash.

Những công việc tương tự với ML Engineer

Trong lĩnh vực rộng lớn hơn của khoa học dữ liệu (data science), có nhiều chuyên gia dữ liệu thực hiện các vai trò tương tự như ML Engineer. Dưới đây là một số vị trí có thể là một phần trong con đường sự nghiệp của một chuyên gia ML.

Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)

Vai trò của Nhà khoa học dữ liệu nằm ở mối liên hệ giữa công nghệ và kinh doanh. Nhà khoa học dữ liệu phải hiểu những thách thức mà các công ty đang phải đối mặt và sau đó sử dụng phân tích dữ liệu và xử lý dữ liệu để tìm ra các giải pháp và cơ hội.

Công việc của một Nhà khoa học dữ liệu là tìm ra những thông tin chi tiết hữu ích có thể hành động được ẩn trong dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các phân tích dự đoán.

Các xu hướng và kiểu mẫu mà nhà khoa học dữ liệu nhận thấy giúp các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cuối cùng là tăng doanh thu. Nhà khoa học dữ liệu cũng được kỳ vọng trình bày những phát hiện của họ bằng những hình ảnh trực quan bắt mắt.

Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)

Các nhà phân tích dữ liệu quan tâm đến việc trực quan hóa, tổng hợp và xử lý dữ liệu.

Một trong những trách nhiệm hoặc kỹ năng quan trọng nhất của Nhà phân tích dữ liệu là tối ưu hóa, là nơi họ tạo và sửa đổi các thuật toán có thể được sử dụng để thu thập thông tin mà không làm hỏng dữ liệu.

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)

Kỹ sư dữ liệu xây dựng và thử nghiệm hệ sinh thái dữ liệu lớn có thể mở rộng để các Nhà khoa học dữ liệu có hệ thống dữ liệu ổn định và được tối ưu để chạy các thuật toán của họ.

Công việc của Kỹ sư dữ liệu cũng là cập nhật các hệ thống hiện có với các phiên bản nâng cấp của công nghệ hiện tại.

Kỹ thuật dữ liệu cũng thường liên quan đến việc xây dựng các thuật toán để giúp các công ty hoặc khách hàng truy cập dễ dàng hơn vào dữ liệu thô.

AI Engineer (Kỹ sư trí tuệ nhân tạo)

Kỹ sư AI làm việc với các kỹ thuật máy học truyền thống như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mạng nơ-ron để xây dựng các mô hình có tác dụng hỗ trợ cho các ứng dụng AI.

Computer Scientist (Nhà khoa học máy tính)

Các nhà Khoa học Máy tính chủ yếu giải quyết phần mềm và hệ thống phần mềm, bao gồm lý thuyết, thiết kế, phát triển và ứng dụng của chúng.

Software Engineer / Software Developer (Kỹ sư phần mềm)

Kỹ thuật phần mềm là sử dụng phân tích toán học và các nguyên tắc khoa học máy tính để thiết kế và phát triển phần mềm máy tính.

Kỹ sư phần mềm phát triển tất cả các loại phần mềm, bao gồm hệ điều hành, trò chơi máy tính, ứng dụng và hệ thống điều khiển mạng.

Hàng ngày, tùy thuộc vào giai đoạn phát triển phần mềm, Nhà phát triển phần mềm sẽ đảm bảo các chương trình đang hoạt động chạy trơn tru, cập nhật, sửa lỗi và tạo chương trình mới.

Kỹ thuật phần mềm trải dài trên nhiều loại công nghệ, từ thiết bị nhà thông minh đến trợ lý ảo.

ML Engineer làm việc với ai?

Tùy vào quy mô của một tổ chức, ML Engineer rất có thể sẽ làm việc như một thành viên của nhóm khoa học dữ liệu lớn hơn.

Nhóm đó có thể bao gồm Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Data Architect (Kiến trúc sư dữ liệu) và Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database Administrator).

Ngoài nhóm dữ liệu của riêng họ, ML Engineer có thể hợp tác với nhiều bên liên quan khác nhau với các kỹ năng khác nhau trong toàn bộ tổ chức, bao gồm tất cả mọi người từ lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao đến nhóm tiếp thị, bán hàng, CNTT, phát triển phần mềm hoặc phát triển web, tùy thuộc vào mức độ thâm niên.

Những lý do để trở thành kỹ sư học máy

Nếu bạn tò mò về sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu hoặc AI, thì đây là một số lý do hàng đầu để trở thành Kỹ sư học máy.

Có tiềm năng thu nhập cao

Indeed đã xếp hạng ML Engineer là công việc số 1 của năm 2019 vì lý do chính đáng: họ kiếm được mức lương trung bình là 148.485 USD.

Các con số của Indeed cũng cho thấy rằng một ML Engineer có thể kiếm được tới 200.000 USD tại một trong những thị trường lớn hơn của Mỹ.

Các ML Engineer ở San Francisco đã báo cáo mức lương trung bình chỉ ở phía nam là 200.000 USD trong khi ở New York, họ chỉ mang về nhà dưới 170.000 USD.

Nhu cầu về kỹ năng ML Engineering đang cao

Rất nhiều công ty đang quan tâm nhiều đến dữ liệu lớn và do đó, nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu trên thị trường việc làm cao hơn bao giờ hết.

Thậm chí, đã có những báo cáo về cuộc đấu thầu tranh giành tài năng AI khi những gã khổng lồ trong lĩnh vực công nghệ gấp rút giành lấy những bộ óc hàng đầu trong ngành.

Một báo cáo gần đây của Robert Half về tương lai của công việc (the future of work) tiết lộ rằng 30% các nhà quản lý ở Mỹ được khảo sát cho biết công ty của họ hiện đang sử dụng AI và ML, và 53% dự kiến sẽ áp dụng những công cụ đó trong vòng 3-5 năm tới.

Nói cách khác, không có dấu hiệu nào cho thấy thị trường việc làm màu mỡ này sẽ sớm biến mất.

Cơ hội học hỏi liên tục

Machine Learning là một lĩnh vực tương đối mới. Vẫn còn rất nhiều giải pháp, công cụ, thuật toán và ứng dụng đang chờ được tạo ra và khám phá.

Tương tự như Software Engineer, Kỹ sư ML về bản chất phải coi trọng việc học. Và việc sử dụng các khóa học, blog, hướng dẫn và podcast để luôn dẫn đầu trong một lĩnh vực non trẻ và đang thay đổi nhanh chóng là điều cần thiết.

Trên thực tế, Khảo sát Digital Skills năm 2020 của BrainStation cho thấy 61% chuyên gia dữ liệu tham gia các khóa học trực tiếp và 60% khác tập trung vào các hội thảo. Rõ ràng, giáo dục thường xuyên rõ ràng là một bộ phận cố định của lĩnh vực này.

Họ sống trên đỉnh cao công nghệ

Bạn có phải là một trong những người chỉ đơn giản là bị mê hoặc bởi công nghệ, cực kỳ phấn khích khi đọc về về những tiến bộ mới nhất trong AI hoặc các ứng dụng máy tính?

Ở vị trí này, bạn sẽ có cơ hội tạo ra sự thay đổi thực sự bằng cách làm việc trên các công nghệ mới nhất và sáng tạo nhất. Nếu bạn thích logic và lập trình, bạn sẽ thích học các ngôn ngữ lập trình mới cho các ứng dụng tiên tiến.

Đây cũng là một sự nghiệp tuyệt vời cho những ai thích tìm kiếm các ứng dụng thực tế cho toán học. Là một Kỹ sư Máy học, bạn có khả năng sử dụng đại số tuyến tính, giải tích, xác suất thống kê trong công việc hàng ngày của mình.

Machine Learning mang lại sự đa dạng

Nếu bạn thuộc tuýp người cảm thấy nhàm chán, thì sự nghiệp Machine learning sẽ có rất nhiều sự đa dạng.

Hầu như bất kỳ ngành nào bạn có thể nghĩ đến sẽ được hưởng lợi từ việc đầu tư nhiều tiền hơn, thời gian và tài nguyên vào việc khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu, vì vậy bạn có thể chọn làm việc trong bất kỳ ngành nào mà bạn quan tâm.

Bạn cũng có cơ hội để thực sự tạo ra sự khác biệt. Bạn có thể tham gia một đội ngũ tạo ra bước đột phá lớn tiếp theo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, an ninh mạng, tiếp thị hoặc ô tô tự hành. Đó là một triển vọng thú vị đối với nhiều người.

Các kỹ năng trong Machine Learning

Để thành công với tư cách ML Engineer, bạn phải kết hợp kiến thức và bộ kỹ năng của Kỹ sư phần mềm và Nhà khoa học dữ liệu. Điều đó có nghĩa là hiểu tất cả các khái niệm cơ bản của khoa học máy tính và phân tích dữ liệu, đồng thời sở hữu một số kỹ năng mềm cần thiết cho cả hai ngành.

Kỹ năng dữ liệu

Một Kỹ sư học máy được kỳ vọng sẽ có nhiều năng lực giống như Nhà khoa học dữ liệu, bao gồm mô hình hóa dữ liệu, trình độ kỹ thuật với các ngôn ngữ lập trình như Python và Java và hiểu cách đánh giá các thuật toán và mô hình dự đoán. Hiểu biết về xác suất và thống kê cũng sẽ rất hữu ích.

Kỹ năng kỹ thuật phần mềm

Một số khái niệm khoa học máy tính quan trọng đối với Kỹ sư ML là thuật toán (và biết cách viết thuật toán có thể sắp xếp, tối ưu hóa và tìm kiếm), hiểu cấu trúc dữ liệu và có kiến thức về kiến trúc máy tính.

Vì đầu ra điển hình của Kỹ sư ML là phần mềm, họ cũng phải hiểu cách tuân theo các phương pháp tốt nhất về kỹ thuật phần mềm, đặc biệt là các phương pháp liên quan đến thiết kế hệ thống, kiểm soát phiên bản, kiểm thử và phân tích yêu cầu.

Kỹ năng học máy

Mặc dù một Kỹ sư học máy thường được cho là ngồi ở điểm giao giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, nhưng vẫn có một số năng lực đặc biệt quan trọng đối với các công việc ML.

Nhiều Kỹ sư học máy hiện đang được đào tạo về học sâu (deep learning), kiến trúc mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và lập trình động.

Kỹ năng mềm cho ML Engineer

Mặc dù machine learning là một chức danh kỹ thuật nhưng các kỹ năng mềm cũng rất quan trọng. Ngay cả khi bạn sở hữu kiến thức hàng đầu về máy học, bạn cũng sẽ yêu cầu các kỹ năng trau chuốt trong giao tiếp, quản lý thời gian và làm việc nhóm.

Điều quan trọng nữa là Kỹ sư học máy phải cam kết học tập suốt đời. Do các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học sâu, học máy và khoa học dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng như thế nào, giáo dục thường xuyên là cần thiết cho bất kỳ chuyên gia nào muốn đi đầu.

Công cụ trong Machine learning

ML Engineer không chỉ phải có kiến thức về cách viết mã và phát triển bằng các ngôn ngữ lập trình như Python, Java và C ++, nhiều kỹ sư học máy cũng thấy hữu ích khi sử dụng thành thạo các công cụ và tài nguyên sau:

TensorFlow
Spark và Hadoop
R Programming
Apache Kafka
MATLAB
Google Cloud ML Engine
Amazon Machine Learning

Tham khảo: BrainStation

Tags machine learning, ml engineer, ml engineering

Gambaru News

Tecton huy động 100 triệu đô, chứng minh rằng thị trường MLOps vẫn còn nóng

Post author By Gambaru
Post date 11 August, 2022

Tecton thông báo huy động được 100 triệu đô. Ảnh: ai-techpark.com

Machine Learning (máy học) có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cho các công ty bằng cách sử dụng dữ liệu mà chúng thu thập – ví dụ: các hình mẫu mua hàng – giúp đưa ra các dự đoán ‘chấp cánh’ cho các sản phẩm tạo doanh thu (ví dụ: đề xuất mua hàng trên web thương mại điện tử).

Nhưng rất khó để bất kỳ nhân viên nào theo kịp – quản lý ít lại – khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra.

Điều đó đặt ra một vấn đề, các hệ thống AI có xu hướng đưa ra các dự đoán vượt trội khi chúng được cung cấp dữ liệu cập nhật từng phút. Các hệ thống không được đào tạo lại thường xuyên về dữ liệu mới có nguy cơ trở nên “cũ kỹ” và kém chính xác hơn theo thời gian.

May mắn thay, một hệ thống thực hành mới nổi có tên là “MLOps” hứa hẹn sẽ đơn giản hóa quá trình cung cấp dữ liệu cho hệ thống bằng cách loại bỏ bớt những rắc rối. Một trong những người đề xuất nó là Mike Del Balso, Giám đốc điều hành của Tecton.

Del Balso đồng sáng lập Tecton khi còn làm việc tại Uber khi công ty đang gặp khó khăn trong việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy mới.

“Các mô hình được cung cấp các tính năng thời gian thực được tinh chỉnh cao có thể đưa ra các dự đoán chính xác hơn nhiều. Nhưng việc xây dựng các data pipeline (đường ống dữ liệu) để tạo ra các tính năng này rất khó, đòi hỏi nhân lực kỹ thuật dữ liệu đáng kể và có thể công thêm hàng tuần hoặc hàng tháng mới ước tính được thời gian hoàn thành”.

Del Balso là người từng dẫn dắt các nhóm machine learning mảng Quảng cáo tìm kiếm (search ads) tại Google – đã đồng ra mắt Tecton vào năm 2019 cùng với Jeremy Hermann và Kevin Stumpf, hai đồng nghiệp cũ ở Uber.

*3 nhà sáng lập của Tecton. Ảnh: a16z.com*

Khi ở Uber, bộ ba này đã tạo ra Michelangelo, một nền tảng AI mà Uber sử dụng nội bộ để tạo dự báo thị trường, tính toán ETA (Estimated Time of Arrival) và tự động phát hiện gian lận, cùng nhiều tình huống sử dụng khác.

Sự thành công của Michelangelo đã truyền cảm hứng cho Del Balso, Hermann và Stumpf tạo ra một phiên bản thương mại của công nghệ này, sau chính là Tecton. Các nhà đầu tư đã hết sức ấn tượng.

Điển hình là Tecton thông báo rằng họ đã huy động được 100 triệu đô trong vòng Series C, nâng tổng số tiền huy động được của công ty lên 160 triệu đô.

Vòng này do Kleiner Perkins dẫn đầu, với sự tham gia của Databricks, Snowflake, Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, Bain Capital Ventures và Tiger Global. Del Balso cho biết công ty sẽ được sử dụng nguồn vốn mới mở rộng quy mô các đội kỹ thuật và tiếp thị của Tecton.

Đối tác của Kleiner Perkins, Bucky Moore cho biết.

“Chúng tôi mong phần mềm mà mình sử dụng ngày nay sẽ được cá nhân hóa và thông minh hơn. Mặc dù công nghệ máy học giúp điều này trở nên khả thi, nhưng nó vẫn còn xa thực tế vì cơ sở hạ tầng hỗ trợ rất khó xây dựng cho tất cả trừ các công ty tiên tiến nhất. Tecton giúp bất kỳ đội ngũ nào cũng có thể truy cập cơ sở hạ tầng này, cho phép họ xây dựng các ứng dụng học máy nhanh hơn. ”

Ở cấp độ cao, Tecton tự động hóa quá trình xây dựng các tính năng bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu thời gian thực.

“Tính năng” (feature), trong học máy, là các biến độc lập riêng lẻ hoạt động giống như một đầu vào trong hệ thống AI. Hệ thống sử dụng các tính năng để đưa ra dự đoán của chúng.

Del Balso cho biết:

“[Tự động hóa] cho phép các công ty triển khai các mô hình học máy thời gian thực nhanh hơn nhiều với ít nỗ lực kỹ thuật dữ liệu (data engineering) hơn. Nó cũng cho phép các công ty đưa ra các dự đoán chính xác hơn. Điều này rồi lại chuyển thành kết quả cuối cùng được mong đợi, chẳng hạn như tăng tỷ lệ phát hiện gian lận hoặc cung cấp các đề xuất sản phẩm tốt hơn”.

Ngoài việc sắp xếp các data pipeline, Tecton có thể lưu trữ các giá trị tính năng trên các môi trường đào tạo và triển khai hệ thống AI.

Nền tảng này cũng có thể giám sát các data pipeline, tính toán độ trễ và chi phí xử lý cũng như truy xuất các tính năng trước đây để đào tạo các hệ thống trong sản xuất.

“Các trường hợp sử dụng điển hình cho Tecton là các ứng dụng học máy được lợi từ suy luận thời gian thực. Một số ví dụ bao gồm phát hiện gian lận, hệ thống giới thiệu, tìm kiếm, thẩm định bảo hiểm, cá nhân hóa và định giá theo thời gian thực. Nhiều mô hình học máy này hoạt động tốt hơn nhiều khi đưa ra dự đoán trong thời gian thực, sử dụng dữ liệu thời gian thực. Ví dụ: các mô hình phát hiện gian lận chính xác hơn đáng kể khi sử dụng dữ liệu về hành vi của người dùng chỉ vài giây trước đó, chẳng hạn như số lượng, kích thước và vị trí địa lý của các giao dịch ”.

Theo Cognilytica, thị trường toàn cầu cho nền tảng MLOps sẽ trị giá 4 tỷ đô vào năm 2025 – tăng từ 350 triệu đô la vào năm 2019. Tecton không phải là công ty khởi nghiệp duy nhất theo đuổi việc này. Các đối thủ bao gồm Comet, Weights & Biases, Iterative, InfuseAI, Arrikto và Continual là một vài cái tên.

Trên mặt trận cửa hàng tính năng, Tecton cạnh tranh với Rasgo và Molecula, cũng như các thương hiệu lâu đời hơn như Google và AWS.

Del Balso chỉ ra một số điểm có lợi cho Tecton, như quan hệ đối tác chiến lược và tích hợp với Databricks, Snowflake và Redis.

Tecton có hàng trăm người dùng tích cực – không có thông tin gì về khách hàng, ngoại trừ thực tế là cơ sở đã tăng gấp 5 lần trong năm qua – và Del Balso nói rằng tỷ suất lợi nhuận gộp (doanh thu thuần trừ giá vốn hàng bán) là trên 80%.

Doanh thu định kỳ hàng năm dường như đã tăng gấp ba lần từ năm 2021 đến năm 2022, nhưng Del Balso từ chối cung cấp số liệu công ty.

“Chúng tôi vẫn đang trong giai đoạn đầu của MLOps. Đây là một quá trình chuyển đổi khó khăn đối với doanh nghiệp. Nhóm các nhà khoa học dữ liệu của họ phải cư xử giống như các kỹ sư dữ liệu hơn và bắt đầu xây dựng mã chất lượng-sản xuất. Họ cần một bộ công cụ hoàn toàn mới để hỗ trợ quá trình chuyển đổi này và họ cần tích hợp các công cụ này vào các nền tảng máy học gắn kết. Hệ sinh thái của các công cụ MLOps vẫn còn phân mảnh cao, khiến các doanh nghiệp khó khăn hơn trong việc xây dựng các nền tảng máy học này. Đại dịch đã đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang trải nghiệm kỹ thuật số và cùng với đó là tầm quan trọng của việc triển khai ML hoạt động để tăng cường cho những trải nghiệm này. Chúng tôi tin rằng đại dịch là động lực thúc đẩy việc áp dụng các công cụ MLOps mới, bao gồm các cửa hàng tính năng và nền tảng tính năng. ”

Tecton có trụ sở tại San Francisco hiện có 80 nhân viên. Công ty có kế hoạch thuê khoảng 20 người trong vòng 6 tháng tới.

Theo TechCrunch

Tags mlops, tecton, uber

All about Japan

Nhật Bản hiện thực hoá giấc mơ ca sĩ của hàng triệu người

Post author By Gambaru
Post date 10 August, 2022
No Comments on Nhật Bản hiện thực hoá giấc mơ ca sĩ của hàng triệu người

Vừa sử dụng thiết bị vừa làm việc (Ảnh: atpress)

Một công ty tại Nhật Bản mới đây đã ra mắt thiết bị cho phép người dùng có thể hát những nốt cao mà họ thường không thể hát tới.

Thú vui tiêu khiển được hàng triệu người trên thế giới yêu thích này có nguồn gốc từ Nhật Bản. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi rất nhiều người ở mọi lứa tuổi tại quốc gia châu Á này đam mê hát karaoke.

Tuy nhiên, người đam mê ca hát không có nghĩa là họ hát hay. Dù họ có thể tham gia các lớp học hát nhưng lại tốn nhiều thời gian và tiền bạc. May thay, một công ty đã phát minh ra giải pháp thay thế đơn giản.

Công ty Dream của Nhật Bản mới đây đã ra mắt Proidea High Tone Trainer, thiết bị cho phép người dùng có thể hát những nốt cao mà họ thường không thể hát tới.

Chỉ cần đưa thiết bị vào miệng và giữ trong vòm họng vài phút, người sử dụng có thể trở thành ca sĩ hát karaoke hay hơn một cách kỳ diệu.

Dream tuyên bố rằng, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng thiết bị này và chỉ cần 3 phút mỗi ngày để thấy kết quả tích cực.

Ngoài ra, người dùng có thể vừa sử dụng thiết bị này vừa làm những công việc khác như việc nhà, viết lách, chơi game.

Thiết bị “kỳ lạ” này được thiết kế để nâng mô mềm ở phía sau vòm miệng của người dùng, khu vực nổi lên khi chúng ta hát hoặc ngáp, từ đó cho phép bạn tạo ra các nốt cao hơn và hát karaoke hay hơn.

Nếu sử dụng thường xuyên, Proidea High Tone Trainer có thể nâng vòm miệng mềm mại của người dùng lên, giúp họ có khả năng hát lên quãng 8.

*Sử dụng 3 phút mỗi ngày để thấy kết quả tích cực (Ảnh: O.C)*

Thiết bị Proidea High Tone Trainer đang được bán với giá 22 USD. Tuy nhiên, chỉ bán trong nước.

Bên cạnh những bình luận tích cực, không ít người tỏ ra ngờ vực đồng thời cho biết chiếc máy hoàn toàn không thần kỳ như quảng cáo và cho rằng vẻ ngoài của nó khá kỳ cục.

Nguồn: VTV

Tags Japan, Japanese life, Nhật Bản

Gambaru News

Starbucks sẽ công bố chương trình quà tặng chạy trên web3 vào tháng tới

Post author By Gambaru
Post date 4 August, 2022
No Comments on Starbucks sẽ công bố chương trình quà tặng chạy trên web3 vào tháng tới

Starbucks công bố chương trình quà tặng chạy trên web3

Starbucks sẽ công bố sáng kiến web3 của mình, bao gồm NFT theo chủ đề cà phê, tại sự kiện Investor Day vào tháng tới.

Trước đó vào đầu năm, công ty đã công bố kế hoạch tham gia lĩnh vực web3, lưu ý rằng các NFT của họ sẽ không chỉ đóng vai trò là đồ sưu tầm kỹ thuật số mà sẽ cung cấp cho chủ sở hữu quyền truy cập vào nội dung độc quyền và một số đặc quyền khác.

Vào thời điểm đó, Starbucks đã tiết lộ thông tin chi tiết về bộ NFT đầu tiên của hãng sẽ trông như thế nào, các tính năng cụ thể mà họ sẽ cung cấp hoặc thậm chí là việc nó đang xây dựng trên blockchain nào. Được biết, đó có thể là multichain hoặc chuỗi bất khả tri (chain-agnostic), điều này gợi ý rằng kế hoạch vẫn chưa được hoàn thiện.

Nhìn chung, nhà bán lẻ cà phê này giữ kín tin tức web3 ở mức khá cao, chỉ giải thích đơn giản rằng họ tin tưởng các bộ sưu tập kỹ thuật số có thể tạo ra một hoạt động kinh doanh phù hợp với hệ thống cửa hàng của mình và sẽ được tiết lộ vào cuối năm 2022.

Trong khi một số công ty nhảy vào cuộc đua NFT mà không cần suy nghĩ nhiều về việc khoản đầu tư của họ sẽ phù hợp với các mục tiêu kinh doanh lớn hơn ra sao, thì Starbucks dường như đang thử một cách tiếp cận khác.

Họ coi các bộ sưu tập là biểu hiện của lòng trung thành khách hàng.

Công ty đã mời Adam Brotman, kiến trúc sư của hệ thống Đặt hàng & Thanh toán trên thiết bị di động và ứng dụng Starbucks làm cố vấn đặc biệt cho dự án.

Ứng dụng đặt hàng và thanh toán Starbucks — *Ứng dụng đặt hàng và thanh toán qua di động của Starbucks*. Ảnh SiamPhone

Đặt hàng & Thanh toán qua di động là một trong những thành công lớn nhất của Starbucks, xét về mặt đổi mới công nghệ.

Công ty là một trong những công ty đầu tiên đưa ra khái niệm về ví kỹ thuật số, ngay cả trước khi Apple Pay trở nên phổ biến.

Và khi việc áp dụng thanh toán di động ngày càng phát triển, việc đặt hàng qua điện thoại di động của Starbucks cũng phát triển theo.

Trong quý vừa qua – Quý 3 tài chính của Starbucks – các đơn đặt hàng di động, giao hàng và lái xe kết hợp đã mang lại 72% doanh thu Starbucks tại Mỹ. Ngoài ra, doanh số đặt hàng trên thiết bị di động đã tăng lên mức cao kỷ lục 47%, tăng 13% so với cùng kỳ năm ngoái, sau những thay đổi do COVID thúc đẩy trong hành vi của người tiêu dùng.

Người sáng lập Starbucks kiêm Giám đốc điều hành tạm thời Howard Schultz, người đã trở lại công ty vào tháng 4, đã giới thiệu sáng kiến web3 sắp ra mắt của mình trong hội nghị báo cáo tài chính với các nhà đầu tư.

*CEO Startbucks giới thiệu sáng kiến web3*

Schultz nói:

“Chúng tôi đang làm việc trên một sáng kiến kỹ thuật số mới rất thú vị, xây dựng trên nền tảng kỹ thuật số hàng đầu hiện có theo những cách thức mới đầy sáng tạo, tất cả đều tập trung vào cà phê và quan trọng nhất là lòng trung thành, mà chúng tôi sẽ tiết lộ tại Investor Day”.

Công ty trước đó đã công bố kế hoạch tổ chức Investor Day 2022 tại Seattle vào ngày 13 tháng 9 năm 2022.

Schultz tiếp tục…

“Chúng tôi tin rằng sáng kiến hỗ trợ web3 kỹ thuật số mới này sẽ cho phép chúng tôi xây dựng dựa trên mô hình Starbucks Rewards hiện tại với mức chi tiêu mạnh mẽ để kiếm sao (star) trong khi cũng giới thiệu các phương pháp mới để thu hút khách hàng về mặt cảm xúc, mở rộng cộng đồng kỹ thuật số, và cung cấp nhiều phần thưởng hơn, bao gồm cả những trải nghiệm độc nhất vô nhị mà bạn không thể có được ở bất kỳ nơi nào khác, việc tích hợp hệ sinh thái Starbucks Rewards kỹ thuật số của chúng tôi với các bộ sưu tập kỹ thuật số mang thương hiệu Starbucks vừa là phần thưởng, vừa là yếu tố xây dựng cộng đồng.
Điều này sẽ tạo ra một bộ hiệu ứng mạng lưới kỹ thuật số hoàn toàn mới sẽ thu hút khách hàng mới và bổ sung cho khách hàng hiện tại trong các cửa hàng bán lẻ nòng cốt của chúng tôi”.

Mặc dù các chi tiết vẫn chưa được làm rõ, nhưng cách tiếp cận ở đây nghe có vẻ thú vị – ít nhất là so với một số dự án NFT của công ty khác (một mức thấp phải thừa nhận). Trước đó, công ty đã không làm rõ rằng NFT sẽ được gắn trực tiếp với Starbucks Rewards.

Hiện tại, khách hàng kiếm được Sao khi mua hàng trong ứng dụng hoặc tại các cửa hàng Starbucks, sau đó có thể chuyển thành phần thưởng hữu hình – như đồ uống miễn phí.

Có vẻ như các NFT mới bây giờ sẽ được kết hợp vào một phần của chương trình khách hàng thân thiết này, bằng cách nào đó.

Nếu khách hàng “kiếm” được những món đồ sưu tầm thông qua các giao dịch mua hàng ngày, có lẽ, điều đó sẽ có khả năng thu hút nhiều người hơn đến với hệ sinh thái web3.

Đây là một trong những thách thức mà lĩnh vực phải đối mặt ngày nay, nơi mà việc mua các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số và đồ sưu tầm thường đi kèm với chi phí cao và các khoản phí khá lớn.

Hơn nữa, chương trình kỹ thuật số có thể cung cấp cho khách hàng lý do để quan tâm đến NFT, nếu phần thưởng và cái gọi là trải nghiệm “có một không hai” trở thành thứ thực sự đáng để kiếm. (Tất nhiên, điều đó vẫn còn phải xem.)

Tuy nhiên, có một số dấu hiệu cho thấy người tiêu dùng quan tâm đến những cách dễ dàng hơn để vào không gian web3.

Ví dụ:

Ứng dụng thưởng tiền điện tử Sweatcoin đã thành hit nhờ cách nó thưởng cho người dùng “Sweatcoins” cho mỗi 1.000 bước đi bộ.

Ứng dụng trong quý vừa qua đã đứng thứ 4 về lượt tải xuống toàn cầu và xếp thứ 6 về lượng người dùng tích cực hàng tháng trên danh sách “Ứng dụng đột phá hàng đầu” của data.ai – nghĩa là những ứng dụng có mức tăng trưởng tuyệt đối lớn nhất về lượt tải xuống trong quý.

Hiện cũng có rất nhiều trò chơi cung cấp mô hình chơi-để-kiếm, nhằm mục đích gắn kết một hoạt động thú vị như chơi game với tiền điện tử hoặc NFT.

Những điều này đã chứng kiến nhiều thành công trái chiều hơn khi một số game thủ phản đối ý tưởng này.

Trong hội nghị, Schultz cũng nhấn mạnh giá trị của việc phục vụ người tiêu dùng trẻ.

Mặc dù nhận xét của ông phản ánh nhiều hơn về nhu cầu của Thế hệ Z đối với đồ uống lạnh và cà phê espresso đá xay của Starbucks – thứ đã thúc đẩy doanh số bán hàng trong quý – chương trình khách hàng thân thiết dựa trên web3 có thể là một cách khác để thu hút người tiêu dùng trẻ tuổi đến với thương hiệu.

Schultz cho biết:

“Chúng tôi không muốn kinh doanh trong một doanh nghiệp mà cơ sở khách hàng của chúng tôi đang già đi và chúng tôi có ít liên quan hơn với những người trẻ tuổi ngày nay là thế hệ Z”
“Đối với tôi, tổ hợp đó rất mạnh mẽ và tỷ lệ gắn bó mà chúng tôi có với họ và lòng trung thành đang được xây dựng”

Starbucks đã công bố thu nhập cao trong quý, vượt qua kỳ vọng của Phố Wall bất chấp những thách thức kinh tế.

Công ty báo cáo doanh thu là 8,15 tỷ đô so với 8,11 đô dự kiến và thu nhập trên mỗi cổ phiếu điều chỉnh là 84 xu so với 75 xu dự kiến.

Từ TechCrunch

Tags Blockchain, nft, starbucks, web3

Gambaru News

Skill Graph sẽ gợi mở cách tiếp cận mới trong hoạch định nguồn nhân lực

Post author By Gambaru
Post date 3 August, 2022
No Comments on Skill Graph sẽ gợi mở cách tiếp cận mới trong hoạch định nguồn nhân lực

Làm thế nào các tổ chức có thể nắm bắt cơ hội “nhảy vào” future of work khi hiểu biết của họ về yếu tố con người là rất mờ nhạt?

Một khảo sát Xu hướng nguồn nhân lực toàn cầu năm 2020 cho thấy:

53% người được hỏi tin rằng khoảng từ ½ tới toàn bộ lực lượng lao động của họ sẽ cần thay đổi kỹ năng trong vòng 3 năm, nhưng 59% người được hỏi lại không có thông tin cần thiết để hành động.
Thậm chí, chỉ 17% tin rằng họ có thể dự đoán được các kỹ năng cần thiết.

Với chênh lệch to như cái hố này, làm thế nào các tổ chức có thể đầu tư tốt nhất vào việc phát triển nguồn nhân lực?

*Tương lai công việc và sự hiểu biết về yếu tố con người. Ảnh: Roland Berger*

Các tổ chức cần một lực lượng lao động có khả năng thích ứng và bền bỉ, nhưng nỗ lực của họ bị thách thức bởi sự thiếu rõ ràng về các kỹ năng — và khả năng — của lực lượng lao động đó.

Năm 2021, chúng tôi đã dự đoán nhiều tổ chức sẽ bắt đầu sử dụng các ứng dụng hỗ trợ biểu đồ kỹ năng (skill graph) để điều hướng sự giao thoa mới xảy ra giữa công việc và người lao động, khơi dậy sự tập trung đầu tư vào phát triển lực lượng lao động như là phương tiện chính để đạt được chiến lược nguồn nhân lực — và sau cùng là chiến lược kinh doanh.

Bản đồ tới tương lai: Skill Graph

Các tổ chức thường sử dụng các khung có cấu trúc (ví dụ: thư viện năng lực, kiến trúc công việc, sơ đồ tổ chức) để phân loại người lao động và công việc. Nhưng bản chất của các khuôn khổ này — phân cấp, tuyến tính và trừu tượng — quá rời rạc với công việc và nhân viên để theo kịp thực tế.

Ví dụ, sơ đồ tổ chức là một khung có cấu trúc được sử dụng để mô tả các mối quan hệ chính thức và hệ thống phân cấp, nhưng hiếm khi cung cấp bất kỳ điều gì có thể hành động được (actionable) về cách công việc được hoàn thành.

Thật vậy, các tổ chức là mạng lưới phức tạp và nhiều nơi hiện sử dụng ONA (phân tích mạng tổ chức – organizational network analysis) để hình dung các mối quan hệ và luồng giao tiếp của công việc hàng ngày — thường nhằm mang lại những hiểu biết và cơ hội có giá trị.

Những đổi mới tương tự cũng đang diễn ra trong phạm vi kỹ năng và năng lực của người lao động. Các tổ chức đang chuyển từ các khuôn khổ có cấu trúc sang các bản thể luận (onology) dựa trên mạng lưới, năng động hơn, vay mượn các khái niệm lý thuyết đồ thị tương tự làm nền tảng cho ONA để hiểu rõ hơn mạng lưới quan hệ phức tạp giữa các kỹ năng, năng lực, công việc và người lao động.

Nói tới biểu đồ kỹ năng, đó là bản đồ các kỹ năng và năng lực của một cá nhân hoặc lực lượng lao động. Tùy vào việc triển khai cụ thể, một skill graph có thể bao gồm:

Một bản vẽ trực quan mạng lưới các kỹ năng và năng lực hiện tại
Mối quan hệ giữa các kỹ năng và năng lực (ví dụ, những kỹ năng và năng lực xảy ra cùng nhau, là các thành phần hoặc điều kiện tiên quyết của những kỹ năng khác, hoặc có thể kết hợp để tạo ra các kết quả nhất định)
Mối quan hệ của các kỹ năng và năng lực với công việc, vai trò, nhân khẩu học, xu hướng bên ngoài (ví dụ: hệ sinh thái, ngành, kinh tế) và kết quả công việc
Mối quan hệ của kỹ năng với biểu đồ xã hội (như các động vật xã hội, con người sử dụng các kỹ năng và năng lực về mặt xã hội)
Xu hướng thay đổi theo thời gian

Skill Graph đơn giản

Skill Graph có thể được dùng để biểu diễn mối quan hệ giữa các kỹ năng

Làm nổi bật các kỹ năng của 1 công việc nhất định (như nhân viên chuyển phát bằng xe đạp) và các điểm giao thoa tiềm năng với các công việc và vai trò khác.

*Skill graph của 1 Bike Courier. Nguồn: Deloitte Consulting LLP, 2020*

*Skill graph của 1 Backend Developer, trình độ Middle. Click xem Skill graph*

*Skill graph của 1 DevOps Engineer trình độ Senior. Click xem Skill graph*

Các ứng dụng hỗ trợ đồ thị kỹ năng (sử dụng máy học và AI) là một bước nhảy vọt so với các phương pháp lưu giữ kỹ năng và năng lực trước đây. Các ứng dụng này sẽ:

Phân tích các tập dữ liệu khác nhau từ hệ thống nhân sự hoặc công việc nội bộ và các nguồn bên ngoài (ví dụ: dữ liệu kinh tế, bảng công việc, dữ liệu ngành)
Khám phá thông tin độc lập với đầu vào của nhân viên, bao gồm cả việc hiểu dữ liệu phi cấu trúc
Xác định các kết nối ẩn (ví dụ: suy ra sự hiện diện của một kỹ năng dựa trên sự hiện diện của những kỹ năng khác)

Phát triển lực lượng lao động tập trung vào tương lai

Việc trực quan hoá sự tương tác năng động giữa công việc và người lao động có thể cung cấp hỗ trợ cần thiết cho các nỗ lực hoạch định nguồn nhân lực mang tính chiến lược.

Việc nhận diện các hình mẫu kỹ năng có thể giúp hướng dẫn các khoản đầu tư quan trọng. Hấp dẫn hơn nữa, những hình mẫu này có thể được sử dụng để báo hiệu những thay đổi tương lai trong chính công việc, thông tin thêm cho việc tiếp cận the furture of work của tổ chức.

Ví dụ: một công ty khai thác khoáng sản toàn cầu đang sử dụng nền tảng hỗ trợ skill graph và các công cụ liên quan khác để thu thập dữ liệu từ chính công việc và xác định kỹ năng của người lao động.

Đối với một số kỹ năng, những nhân viên có bộ kỹ năng tương tự được yêu cầu xác minh trình độ của các đồng nghiệp của họ.

Công ty sử dụng các công cụ này để cảm nhận những thay đổi trong các kỹ năng cần thiết, thông tin thêm cho các khoản đầu tư phát triển nguồn nhân lực và hướng dẫn lựa chọn nghề nghiệp của cá nhân nhân viên.

Nhìn về phía trước

Các tổ chức có thể bắt đầu bằng cách xem xét cách tiếp cận tổng thể của họ đối với các kỹ năng và năng lực như một phần trong kiến trúc lực lượng lao động.

Làm thế nào để cả tổ chức và cá nhân hiểu được họ hiện có những kỹ năng và năng lực nào và họ sẽ cần gì trong tương lai?
Và họ nên đầu tư vào đâu để giúp đạt được những mục tiêu đó?

Các tổ chức nên tìm hiểu xem các ứng dụng hỗ trợ skill graph có thể đưa ra câu trả lời hữu ích cho những câu hỏi này như thế nào.

Để bắt đầu:

Tuyển chọn các nguồn lực phát triển sự nghiệp

Dữ liệu skill graph có thể cung cấp các đề xuất có tính theo quy định, được cá nhân hóa hơn cho từng nhân viên, bao gồm nêu bật nội dung hoặc kinh nghiệm phát triển được nhắm mục tiêu hoặc các cơ hội nghề nghiệp được đề xuất.

Thiết lập thị trường cơ hội thị trường tài năng

Các tổ chức có thể tạo điều kiện thuận lợi cho hành trình phát triển và tính linh động của lực lượng lao động nội bộ bằng biểu đồ kỹ năng. Biểu đồ kỹ năng là trọng tâm của một số giải pháp trên thị trường tài năng.

Những công cụ này có thể kết hợp các kỹ năng và sở thích với các cơ hội và giúp các cá nhân hiểu rõ hơn về điểm mạnh hiện tại và con đường khả thi để đạt được nguyện vọng tương lai.

Tái hình dung việc hoạch định nguồn nhân lực

Dữ liệu skill graph có thể giúp các nhà lãnh đạo nhận ra các xu hướng trong việc thay đổi nhu cầu nguồn nhân lực.

Việc kết hợp dữ liệu kỹ năng với phân tích nhu cầu truyền thống có thể mang lại mức độ hiểu biết sâu hơn về cách thức hoàn thành công việc — và cách nó có thể được thực hiện trong tương lai.

KẾT

Skill Graph có thể thay đổi quan điểm của việc hoạch định nguồn nhân lực — sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau về công việc và lực lượng lao động để xác định tương lai tiềm năng và dẫn dắt sự hài hòa liên tục giữa chúng với nhau.

Từ David Mallon

Tags Future of work, opportunity marketplace, skill graph, talent marketplace