ไม่พลาดงานที่ใช่
รับประกาศงานใหม่ที่ตรงกับการค้นหานี้ ฟรี ส่งตรงถึงอีเมลของคุณ
กำลังมองหางานวิเคราะห์ข้อมูลและ AI ที่ตรงกับทักษะของคุณ? เริ่มจากเลือกสายงานที่สนใจ ไม่ว่าจะเป็น Data Analyst, Business Intelligence, Data Scientist, Data Engineer หรือ AI Engineer แล้วพิจารณาหน้าที่ ความรับผิดชอบ และคุณสมบัติของแต่ละประกาศบน JobHolic เพื่อวางแผนสมัครงานอย่างตรงเป้าหมาย
งานสาย Data และ AI มีทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยตัดสินใจ การสร้างรายงานและแดชบอร์ด การพัฒนาระบบข้อมูล ตลอดจนการสร้างและดูแลระบบปัญญาประดิษฐ์ ชื่อตำแหน่งอาจใกล้เคียงกัน แต่เครื่องมือที่ใช้และผลลัพธ์ที่นายจ้างคาดหวังอาจแตกต่างกัน การอ่านรายละเอียดงานจึงช่วยให้คุณเลือกตำแหน่งได้เหมาะสมกว่าการพิจารณาจากชื่องานเพียงอย่างเดียว
งานวิเคราะห์ข้อมูลและ AI มีตำแหน่งอะไรบ้าง
Data Analyst — นักวิเคราะห์ข้อมูล
Data Analyst ทำงานกับข้อมูลเพื่อตอบคำถามและสนับสนุนการตัดสินใจ เช่น วิเคราะห์ยอดขาย พฤติกรรมลูกค้า หรือประสิทธิภาพการดำเนินงาน งานอาจครอบคลุมการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล จัดเตรียมข้อมูล วิเคราะห์แนวโน้ม และสื่อสารข้อค้นพบให้ทีมที่เกี่ยวข้องเข้าใจ
ผู้สนใจสมัครงาน Data Analyst ควรตรวจว่าแต่ละตำแหน่งเน้นการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ การจัดทำรายงาน หรือการวิเคราะห์เชิงสถิติมากเพียงใด รวมถึงต้องใช้ SQL, Excel, Python หรือเครื่องมือแสดงผลข้อมูลใดบ้าง เพราะข้อกำหนดของแต่ละบริษัทอาจไม่เหมือนกัน
Business Intelligence — งาน BI และพัฒนาแดชบอร์ด
งาน Business Intelligence หรือ BI เน้นทำให้ข้อมูลพร้อมใช้ในการติดตามผลและตัดสินใจทางธุรกิจ ตำแหน่งที่เกี่ยวข้อง เช่น BI Analyst, BI Developer และ Power BI Developer อาจรับผิดชอบการเตรียมข้อมูล สร้างแบบจำลองข้อมูล พัฒนารายงาน และออกแบบแดชบอร์ดให้ผู้ใช้งานเข้าใจตัวชี้วัดได้ชัดเจน
สำหรับงานที่ใช้ Power BI ควรอ่านว่าประกาศต้องการทักษะ Power Query และ DAX ระดับใด รวมถึงผู้สมัครต้องดูแลข้อมูลและสิทธิ์การเข้าถึงด้วยหรือไม่ ขอบเขตการเตรียม วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลดังกล่าวสอดคล้องกับ คำอธิบายบทบาท Power BI Data Analyst ของ Microsoft
Data Scientist — นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
Data Scientist ใช้ความรู้ด้านสถิติ การเขียนโปรแกรม และความเข้าใจธุรกิจในการสำรวจข้อมูล ทดสอบสมมติฐาน หรือสร้างแบบจำลองเพื่อช่วยอธิบายและคาดการณ์ผลลัพธ์ ตัวอย่างโจทย์สำหรับเตรียมผลงาน ได้แก่ การพยากรณ์ความต้องการสินค้า หรือการศึกษาปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเลิกใช้บริการ
ผู้สมัครควรแสดงให้เห็นทั้งวิธีคิด วิธีประเมินผล และข้อจำกัดของข้อสรุป ไม่ใช่เพียงแสดงว่าโมเดลทำงานได้ ทั้งนี้ งานของ Data Scientist อาจทับซ้อนกับ Data Analyst หรือทำร่วมกับวิศวกรข้อมูลและวิศวกร Machine Learning ตามโครงสร้างทีม อ้างอิงขอบเขตงานจาก IBM: Data Science
Data Engineer — วิศวกรข้อมูล
Data Engineer ออกแบบและดูแลกระบวนการรวบรวม แปลง จัดเก็บ และส่งต่อข้อมูล เพื่อให้ทีมวิเคราะห์หรือระบบอื่นนำข้อมูลไปใช้งานได้ งานจึงเกี่ยวข้องกับความถูกต้อง ความพร้อมใช้งาน และประสิทธิภาพของระบบข้อมูล รวมถึง Data Pipeline ซึ่งเป็นกระบวนการเคลื่อนย้ายและประมวลผลข้อมูลระหว่างระบบ
ก่อนสมัครงาน Data Engineer ควรตรวจประเภทฐานข้อมูล เครื่องมือประมวลผล และระบบ Cloud ที่องค์กรใช้ รวมถึงขอบเขตการดูแลระบบหลังนำขึ้นใช้งาน บทบาทด้านการรวบรวมและส่งมอบข้อมูลนี้อ้างอิงจาก Google Cloud: Professional Data Engineer
AI Engineer และ Machine Learning Engineer
งาน AI Engineer และ Machine Learning Engineer เกี่ยวข้องกับการพัฒนา ประเมิน และนำระบบ AI หรือโมเดลไปใช้งานจริง บางตำแหน่งเน้นพัฒนาโมเดล ขณะที่บางตำแหน่งเน้นเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับแอปพลิเคชัน ปรับปรุงประสิทธิภาพ และติดตามผลหลังเปิดใช้งาน
ผู้สมัครควรอ่านให้ชัดว่าต้องสร้างโมเดลเอง ใช้โมเดลที่มีอยู่ หรือดูแลกระบวนการตั้งแต่เตรียมข้อมูลจนถึงให้บริการระบบ เพราะประสบการณ์และผลงานที่ควรนำเสนอจะแตกต่างกัน ขอบเขตการพัฒนา ประเมิน และดูแลระบบดังกล่าวสอดคล้องกับ Google Cloud: Professional Machine Learning Engineer
Generative AI และ MLOps
หากสนใจงาน Generative AI Engineer หรือ LLM Engineer ให้พิจารณาว่าหน้าที่หลักเน้นพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้โมเดลภาษา เชื่อมต่อแหล่งข้อมูล ประเมินคุณภาพคำตอบ หรือปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้งาน การเตรียมตัวควรครอบคลุมวิธีทดสอบผลลัพธ์และรับมือเมื่อระบบตอบผิดด้วย
ส่วน MLOps Engineer เน้นกระบวนการนำโมเดลขึ้นใช้งาน การจัดการเวอร์ชัน การติดตามประสิทธิภาพ และการดูแลระบบให้ทำงานต่อเนื่อง จึงควรตรวจขอบเขตงานร่วมกับทีมพัฒนาและทีมโครงสร้างพื้นฐาน ศึกษาความหมายของงานด้านนี้ได้จาก Google Cloud: MLOps
ทักษะที่ควรเตรียมก่อนสมัครงานสาย Data และ AI
เลือกพัฒนาทักษะให้ตรงกับตำแหน่งที่ต้องการ โดยใช้รายละเอียดประกาศเป็นตัวกำหนดลำดับความสำคัญ
- การจัดการและตรวจสอบข้อมูล: เข้าใจแหล่งที่มา ความหมายของแต่ละฟิลด์ ข้อมูลซ้ำ ข้อมูลที่ขาดหาย และข้อจำกัดที่อาจทำให้การวิเคราะห์คลาดเคลื่อน
- เครื่องมือที่สัมพันธ์กับงาน: หากสมัครสายวิเคราะห์ ให้เตรียม SQL และเครื่องมือรายงานตามประกาศ หากสมัครสายวิศวกรรมหรือ AI ให้เน้นการเขียนโปรแกรม ระบบข้อมูล และการประเมินโมเดลตามหน้าที่ที่กำหนด
- การคิดเชิงวิเคราะห์: ตั้งคำถามให้ชัด เลือกวิธีเปรียบเทียบที่เหมาะสม และอธิบายได้ว่าหลักฐานรองรับข้อสรุปมากน้อยเพียงใด
- ความเข้าใจธุรกิจและการสื่อสาร: อธิบายว่าผลวิเคราะห์หรือระบบที่พัฒนาช่วยผู้ใช้งานตัดสินใจหรือทำงานอย่างไร พร้อมระบุข้อจำกัดด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย
- การทำงานร่วมกับผู้อื่น: เตรียมตัวอย่างการรับความต้องการจากผู้ใช้งาน ประสานกับทีมอื่น และปรับงานตามข้อเสนอแนะ
ไม่จำเป็นต้องใส่ชื่อเครื่องมือทุกชนิดลงในเรซูเม่ ควรเลือกทักษะที่ใช้งานได้จริงและมีตัวอย่างผลงานรองรับ เพื่อให้ผู้พิจารณาเข้าใจระดับความสามารถของคุณได้ชัดเจน
จบใหม่หรือเปลี่ยนสายงาน ควรเริ่มสมัครอย่างไร
สำหรับผู้ที่ยังไม่มีประสบการณ์ตรง ให้เริ่มจากประกาศที่ระบุระดับ Junior, Entry Level, Internship หรือเปิดรับผู้สมัครที่มีพื้นฐานใกล้เคียง โดยอ่านเงื่อนไขของแต่ละตำแหน่งให้ครบ คำว่า Junior เพียงอย่างเดียวไม่ได้บอกว่านายจ้างยกเว้นประสบการณ์ทุกประเภท
เลือกทำโครงการที่ใกล้กับงานเป้าหมาย เช่น ผู้สนใจ Data Analyst อาจทำรายงานวิเคราะห์จากข้อมูลสาธารณะ ส่วนผู้สนใจ AI Engineer อาจพัฒนาแอปพลิเคชันขนาดเล็กที่ใช้โมเดลและมีวิธีประเมินผลชัดเจน เป้าหมายคือแสดงกระบวนการทำงานที่คุณอธิบายและทำซ้ำได้
ผู้เปลี่ยนสายงานสามารถเชื่อมประสบการณ์เดิมกับโจทย์ข้อมูลได้ เช่น ใช้ความเข้าใจงานขายอธิบายการวิเคราะห์ยอดขาย หรือใช้ประสบการณ์คลังสินค้าอธิบายปัญหาสินค้าคงคลัง โดยแยกให้ชัดว่าส่วนใดเป็นประสบการณ์ทำงานจริง และส่วนใดเป็นโครงการฝึกทักษะ
เตรียมเรซูเม่และ Portfolio ให้ตรงกับตำแหน่ง
เรซูเม่ควรทำให้เห็นว่าคุณทำอะไรได้และเกี่ยวข้องกับงานที่สมัครอย่างไร ส่วน Portfolio ควรช่วยให้ผู้พิจารณาตรวจสอบวิธีคิดและบทบาทของคุณในผลงานนั้นได้
สำหรับแต่ละโครงการ แนะนำให้ระบุข้อมูลต่อไปนี้
- โจทย์และเป้าหมาย: ต้องการตอบคำถามหรือแก้ปัญหาอะไร และใครเป็นผู้ใช้ผลลัพธ์
- ข้อมูลและหน้าที่ของคุณ: ใช้ข้อมูลจากแหล่งใด คุณรับผิดชอบส่วนไหน และมีข้อจำกัดอะไร
- วิธีทำและเครื่องมือ: อธิบายขั้นตอนสำคัญพร้อมเหตุผลที่เลือกใช้เครื่องมือหรือวิธีวิเคราะห์
- ผลลัพธ์และการประเมิน: แสดงสิ่งที่ค้นพบ วิธีตรวจสอบความถูกต้อง และสิ่งที่ควรปรับปรุงต่อ
ตัวอย่างแนวทางเขียนผลงานสำหรับสายวิเคราะห์: “จัดเตรียมข้อมูลยอดขายด้วย SQL และสร้างแดชบอร์ดเพื่อเปรียบเทียบผลตามสินค้าและช่วงเวลา พร้อมอธิบายข้อจำกัดของข้อมูล” ให้นำรูปแบบนี้ไปปรับตามผลงานจริงของคุณ และใส่ตัวเลขผลลัพธ์เฉพาะที่ตรวจสอบได้
หากเป็นงาน AI หรือ Machine Learning ควรอธิบายเพิ่มเติมว่าทดสอบกับข้อมูลหรือสถานการณ์ใด มีกรณีที่ระบบทำงานผิดพลาดอย่างไร และประเมินผลด้วยเกณฑ์อะไร หากเผยแพร่ Portfolio ให้ใช้ข้อมูลที่มีสิทธิ์เผยแพร่และนำข้อมูลลับขององค์กรออกก่อน
วิธีเลือกประกาศงานวิเคราะห์ข้อมูลและ AI บน JobHolic
เริ่มจากชื่อตำแหน่งที่ตรงกับความสนใจ เช่น Data Analyst, BI Developer, Data Engineer หรือ AI Engineer แล้วเปรียบเทียบประกาศที่เกี่ยวข้องด้วยเกณฑ์เดียวกัน
อ่านหน้าที่หลักก่อนรายการเครื่องมือ เพื่อดูว่างานประจำวันเน้นวิเคราะห์ ทำรายงาน พัฒนาระบบ หรือดูแลโมเดล เพราะการใช้เครื่องมือเดียวกันไม่ได้หมายความว่าขอบเขตงานจะเหมือนกัน
แยกคุณสมบัติที่จำเป็นออกจากทักษะเพิ่มเติม หากประกาศระบุข้อบังคับชัดเจน ควรตรวจว่าคุณมีคุณสมบัตินั้นหรือไม่ ส่วนทักษะที่ระบุว่าเป็นข้อได้เปรียบให้อธิบายตามความสามารถจริง
ตรวจเงื่อนไขการทำงาน ทั้งสถานที่ วันและเวลาทำงาน รูปแบบ On-site, Hybrid หรือ Remote ตามที่ประกาศระบุ รวมถึงประเภทการจ้างและขอบเขตความรับผิดชอบนอกเวลาหากมี
พิจารณาค่าตอบแทนและวิธีสมัคร อ่านช่วงเงินเดือนและสวัสดิการที่นายจ้างแจ้ง หากไม่ระบุเงินเดือนให้สอบถามช่วงค่าตอบแทนในขั้นตอนติดต่อ และส่งใบสมัครผ่านช่องทางที่กำหนดในประกาศนั้น
เมื่อเลือกตำแหน่งได้แล้ว ให้ปรับเรซูเม่และลำดับผลงานให้สอดคล้องกับหน้าที่หลักของงาน โดยคงข้อมูลประสบการณ์และความสามารถตามความเป็นจริง
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการหางาน Data และ AI
สมัครงาน Data Analyst ต้องเขียน Python ได้หรือไม่
ขึ้นอยู่กับหน้าที่และเครื่องมือที่ระบุในประกาศ บางตำแหน่งอาจเน้น SQL, Excel หรือเครื่องมือ BI ส่วนบางตำแหน่งต้องใช้ Python เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ควรอ่านข้อกำหนดของงานเป้าหมายก่อนเลือกพัฒนาทักษะเพิ่มเติม
จบไม่ตรงสายสามารถสมัครงานวิเคราะห์ข้อมูลและ AI ได้ไหม
พิจารณาได้หากคุณสมบัติของประกาศเปิดรับพื้นฐานของคุณ และคุณมีทักษะหรือประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง ควรใช้โครงการและผลงานช่วยอธิบายความสามารถ หากนายจ้างกำหนดวุฒิหรือสาขาเป็นข้อบังคับ ให้ตรวจเงื่อนไขนั้นก่อนสมัคร
ใช้เครื่องมือ AI คล่อง เพียงพอสำหรับสมัครงาน AI Engineer หรือไม่
ควรเทียบกับหน้าที่จริงของตำแหน่ง หากงานต้องพัฒนาและดูแลระบบ ผู้สมัครต้องแสดงความสามารถตามขอบเขตนั้น เช่น การเขียนโปรแกรม เชื่อมต่อข้อมูล ทดสอบคุณภาพ และแก้ปัญหาการใช้งาน ประสบการณ์ใช้เครื่องมือ AI ควรอธิบายควบคู่กับสิ่งที่คุณสร้างหรือปรับปรุงได้จริง
งาน Data และ AI มีแบบ Remote หรือ Hybrid หรือไม่
ให้ตรวจรูปแบบการทำงานในแต่ละประกาศโดยตรง และสอบถามเรื่องวันเข้าออฟฟิศ สถานที่ที่อนุญาตให้ทำงาน และเวลาที่ต้องประสานกับทีม จำนวนและประเภทงานที่เปิดรับบนเว็บไซต์เปลี่ยนแปลงได้ตามประกาศของนายจ้าง
ควรตั้งเงินเดือนคาดหวังสำหรับงานสาย Data และ AI อย่างไร
เริ่มจากช่วงค่าตอบแทนที่ประกาศระบุ แล้วพิจารณาหน้าที่ ระดับประสบการณ์ ทักษะที่ใช้จริง สวัสดิการ และเงื่อนไขการทำงาน หากประกาศไม่แจ้งเงินเดือน ควรสอบถามช่วงที่บริษัทตั้งไว้ก่อน โดยไม่ใช้เพียงชื่อ Data Analyst หรือ AI Engineer เป็นตัวกำหนดค่าตอบแทน
เลือกงาน Data และ AI ที่ตรงกับทักษะของคุณ
สำรวจประกาศงานในหมวดวิเคราะห์ข้อมูลและ AI บน JobHolic เลือกตำแหน่งที่สอดคล้องกับประสบการณ์และแนวทางการเติบโตของคุณ แล้วอ่านรายละเอียดเพื่อเตรียมเรซูเม่และผลงานให้ตรงกับสิ่งที่นายจ้างต้องการ หากยังไม่พบตำแหน่งที่เหมาะสม สามารถกลับมาตรวจประกาศในหน้านี้อีกครั้งเมื่อพร้อมสมัคร