Chuyên viên kỹ thuật chịu trách nhiệm thiết kế, triển khai, bảo trì và nâng cấp hệ thống phần cứng, phần mềm và mạng máy tính. Công việc này bao gồm việc cài đặt, cấu hình, giám sát và khắc phục sự cố trên các hệ thống này. Họ cũng đảm bảo an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu của công ty khỏi các mối đe dọa bên ngoài.

Bên cạnh đó, chuyên viên kỹ thuật còn hỗ trợ người dùng, giải đáp thắc mắc và cung cấp hướng dẫn sử dụng các phần mềm, thiết bị công nghệ. Họ thường xuyên cập nhật kiến thức chuyên môn, nắm bắt các công nghệ mới để áp dụng vào công việc, nâng cao hiệu quả hoạt động của công ty. Vai trò của họ không chỉ dừng lại ở việc giải quyết vấn đề mà còn tham gia vào việc lập kế hoạch, dự báo và đề xuất các giải pháp công nghệ phù hợp cho sự phát triển của công ty.

Để xếp khách hàng vào các nhóm (1 - Mới, 2 - Tiềm năng, 3 - Thân thiết) bằng mô hình Học máy, ta thực hiện theo quy trình gồm 5 bước như sau:
1. Thu thập dữ liệu:
Tiến hành thu thập thông tin về khách hàng từ cơ sở dữ liệu hoặc các tệp ghi nhận hành vi mua sắm. Dữ liệu thu thập bao gồm các đặc điểm như: giới tính, tuổi tác, sở thích, mức thu nhập, thói quen chi tiêu và hành vi mua sắm.
2. Chuẩn bị dữ liệu:
Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ dữ liệu sai lệch hoặc thiếu thông tin, chuẩn hóa các đơn vị đo (ví dụ: mức thu nhập), chuyển đổi thông tin phi số (như giới tính hoặc sở thích) thành dạng số học phù hợp. Tập dữ liệu sau đó được chia thành hai phần: dữ liệu huấn luyện (70-80%) và dữ liệu kiểm thử.
3. Lựa chọn và huấn luyện mô hình:
Chọn thuật toán Học máy phù hợp như cây quyết định hoặc mạng nơron nhân tạo để xử lý dữ liệu. Sử dụng dữ liệu huấn luyện để huấn luyện mô hình nhằm giúp máy học cách phân loại khách hàng vào 1 trong 3 nhóm dựa trên các đặc điểm đã nêu.
4. Đánh giá mô hình:
Áp dụng mô hình lên tập dữ liệu kiểm thử để đánh giá hiệu quả phân loại. Nếu kết quả chưa đạt yêu cầu (ví dụ: mô hình phân loại sai nhiều khách hàng), ta sẽ cải thiện mô hình bằng cách bổ sung thêm dữ liệu, điều chỉnh thuật toán hoặc thay đổi thông số kỹ thuật.
5. Sử dụng mô hình:
Sau khi mô hình đạt hiệu suất mong muốn, nó được áp dụng để phân loại khách hàng mới. Ví dụ, khi đưa dữ liệu của ông A vào mô hình (bao gồm tuổi, thu nhập, hành vi mua sắm…), mô hình xác định rằng ông A phù hợp với nhóm 1 – khách hàng mới.

6. Giám sát và tinh chỉnh:

Sau khi triển khai, mô hình cần được giám sát liên tục để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả. Mô hình có thể cần được tinh chỉnh hoặc huấn luyện lại khi có thêm dữ liệu mới hoặc khi hiệu suất của mô hình giảm xuống.