Sådan ansætter du en dataforsker (maj 2024)

En dataforsker er afgørende for enhver virksomhed, der ønsker at fortolke data, hvilket er grundlæggende for succes i nutidens datadrevne miljø. En dataforsker er afhængig af en kombination af statistiske metoder, maskineri og analytisk hjernekraft. De er anbragt af organisationer, der ønsker at indsamle, rense og validere deres data, ofte til kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) projekter. Dataforskere hjælper med at identificere mønstre, som derefter kan udnyttes til at forbedre datadrevne beslutninger, forretningsprocesser og strategier. 

Vi præsenterer 3 af de bedste måder at ansætte en dataforsker på.

1. Toptal

Ligesom rollen som dataforsker har udviklet sig og transformeret gennem årene, har ansættelsesprocessen for toptalenter også gjort det. Mange virksomheder henvender sig til utraditionelle måder at ansætte på, især da verden omfatter freelance og fjernarbejde. En af de mest populære muligheder for at ansætte dataforskere og andre toptalenter er Toptal, som er et eksklusivt netværk af top freelancetalenter. 

Toptal-platformen bruger kunstig intelligens til at hjælpe virksomheder med at finde den bedste dataforsker til deres job, og talentet fra platformen er i top 3% af deres respektive felter. 

Toptal betjener mere end 6,000 kunder på tværs af forskellige brancher og giver talent til mange af verdens største virksomheder som AirBnB og JPMorgan Chase, og sikrer, at virksomheder finder de bedste dataforskere. Platforme som denne er afgørende for nutidens virksomheder, især dem, der leder efter dataforskere, da feltet er meget konkurrencedygtigt. 

Ved at bringe den bedste dataforsker til din virksomhed, vil du være i stand til at udnytte data til at opnå indsigt, der tidligere var uopnåelig, samtidig med at du forbedrer effektiviteten på tværs af operationer. 

2. Turing 

En anden god mulighed for at ansætte en dataforsker er Turing, som leverer deres AI-støttede Intelligent Talent Cloud til at hjælpe med at finde, undersøge, matche og administrere de bedste fjernsoftwareudviklere over hele kloden. Brugt af nogle af verdens førende virksomheder som Pepsi, Dell og Coinbase, udnytter platformen global sourcing, intelligent vetting, omfattende matching, HR/betalingsoverholdelse og automatiseret kvalitetskontrol på jobbet.

Turing gør et fremragende stykke arbejde med at gøre fjernansættelsesprocessen nem for både virksomheder og udviklere. Virksomheder kan ansætte på forhånd vurderet, højt kvalificeret fjernsoftwaretalent, der spænder over mere end 100 færdigheder. Processen tager kun 3-5 dage.

Intelligent Talent Cloud er afhængig af AI til at undersøge, matche og administrere over 1.5 millioner udviklere rundt om i verden, hvilket sparer virksomheder for et væld af tid og ressourcer, når de opbygger et ingeniørteam på få dage.

Her er nogle af de bedste funktioner, som Turing tilbyder:

• AI-støttet Intelligent Talent Cloud

• Mere end 1.5 millioner udviklere verden over

• Hjælper med at konstruere ingeniørteam på dage

• Forudbedømt, højt kvalificeret talent

• 100+ færdigheder blandt talenter

3. Manatal

En anden mulighed er at bruge AI, den Manatal platformen forenkler hele ansættelsesprocessen ved at foreslå de bedste data scientist-kandidater til et givent job, mens overflødige opgaver automatiseres.

Dets AI-rekrutteringssoftware er designet til at hente og ansætte kandidater hurtigere. Skræddersyet til HR-teams, rekrutteringsbureauer og headhuntere er den enkel at bruge og alligevel kraftfuld.

Enkelheden betyder, at der ikke er nogen stejl læringskurve, det er nemt at tilpasse en rekrutteringspipeline baseret på din proces med en smart træk-og-slip-grænseflade. Du kan også nemt overskue dine rekrutteringsfremskridt i en enkelt-board-visning.

Skaler din rekrutteringsindsats hurtigt, nogle af funktionerne inkluderer:

• Del dine ledige stillinger på mere end 2,500 gratis og premium-kanaler, inklusive lokale, globale og specialiserede jobplatforme såsom Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet og mange flere.
• Administrer alle dine sponsorerede jobannonceringskampagner fra en enkelt platform.
• Matchende anbefalinger: Score kandidaternes profiler baseret på jobkrav for at lette din screeningsproces.
• Kandidaternes profilberigelse: Berig kandidaternes profiler med LinkedIn og andre sociale mediedata for bedre matchende anbefalinger.
• Saml indsigt ud over CV. Manatal AI Engine browser på nettet for at søge efter data på mere end 20 sociale medier og offentlige platforme for automatisk at berige kandidaternes profiler.

Hvorfor skal du hyre en dataforsker? 

Når den rigtige data scientist bringes videre til din virksomhed, kan de tilføje værdi til din virksomhed på en række forskellige måder. 

Nogle af fordelene ved at ansætte en dataforsker inkluderer: 

• Bedre beslutningstagning: En erfaren dataforsker kan udnytte kraften i data til at forbedre beslutningstagningen i din virksomhed.
• Indtægtsgenererende data: Ved at ansætte en dataforsker tager du et skridt i retning af at tjene penge på dine data, som er en vigtig indtægtskilde for mange af nutidens topvirksomheder.
• Dybere forståelse af kunderne: En dataforsker kan hjælpe din virksomhed med at overvåge eventuelle ændringer i kundeadfærd, give et dybere kig på din kundebase og forbedre din forretningsmodel.
• Unik indsigt: Med effektiv dataanalyse afslører dataforskere unikke indsigter, som tidligere var uopnåelige af menneskelig ledelse alene.
• Udvid din virksomhed: Data scientists kan hjælpe din virksomhed med at afdække nye markeder, der kan være interesserede i dit produkt eller din tjeneste. For eksempel kunne de gennemgå annoncekampagner og bestemme, hvilken type nye kunder, der blev opnået fra et bestemt initiativ. 

Dette er blot nogle af de mange fordele ved at ansætte en dataforsker. 

Konkurrence i marken

Rollen som dataforsker er meget eftertragtet på tværs af brancher på grund af den stigende betydning af data. Der er utallige organisationer, der søger efter de bedste data scientists, og efterspørgslen efter dem er kun stigende. Ligesom en data scientist konkurrerer om et job, konkurrerer du med andre organisationer om data scientist. 

Det er derfor, det er så vigtigt at strømline processen med at ansætte en dataforsker, mens du sørger for at holde dine standarder høje. Hvis det ikke lykkes dig at strømline processen, er der stor chance for, at en anden virksomhed slår til. 

De bedste dataforskere har et mangfoldigt sæt færdigheder, ikke kun datavidenskabelige færdigheder. Det er vigtigt for dem at have tidsstyringsevner, da rollen kræver overtagelse af flere opgaver samtidigt, samt stærke kommunikationsevner til at hjælpe med at manøvrere områderne forretning og teknologi. 

En dataforskers færdigheder kan opdeles i to hovedkategorier: tekniske og ikke-tekniske færdigheder. 

Nogle af de mest eftertragtede tekniske data scientist-færdigheder inkluderer statistisk analyse og databehandling, maskinlæring, deep learning, datavisualisering, datastrid, matematik, programmering, statistik og big data. 

Hvad angår ikke-tekniske færdigheder, bør din dataforsker have stærke kommunikationsevner, utrolig datafærdighed og intuition, personaleledelse, kritisk tænkning, fleksibilitet, tilpasningsevne og tålmodighed. 

Typer af dataforskere

Titlen "Data Scientist" kan faktisk betyde et par forskellige ting, da der er forskellige typer data scientists. Når du leder efter at ansætte den bedste data scientist til din virksomhed, vil du være sikker på at være opmærksom på, hvilke aspekter af virksomheden du vil have dem til at tackle.

De forskellige typer dataforskere omfatter: 

• Kvalitetsanalytiker: Kvalitetsanalytikere arbejder normalt i fremstillingsindustrien. De er afhængige af specifikke værktøjer, der hjælper dem med at måle effektiviteten af ​​samlebånd og forbedre arbejdshastigheden og samtidig bevare produktkvaliteten.
• Forretningsanalytiske praktikere: Disse typer dataforskere ser på en virksomheds procedurer, data og medarbejdere for at hjælpe med at forbedre investeringsafkastet.
• Softwareprogrammeringsanalytikere: Softwareprogrammeringsanalytikere forbedrer forretningsprogrammer for at reducere computertiden.
• Spatial Data Scientists: Ved hjælp af rumlige data kan disse dataforskere forudsige, hvor og hvorfor visse begivenheder sker, mens de også bruger data til at finde sammenhænge mellem begivenheder.
• Aktuarvidenskabsmænd: Aktuarvidenskabsmænd, der ofte opererer i finansielle institutioner, bruger matematiske algoritmer til at forudsige fremtidige overskud og tab fra investeringer. 

Definer klare roller og ansvarsområder

Når du søger at ansætte den bedste dataforsker, er en af ​​de bedste ting, du kan gøre, at give en klar jobbeskrivelse med definerede roller og ansvar. Dette kan omfatte en liste over potentielle datavidenskabelige brugssager, nødvendige færdigheder og teknologisk stak, arbejdsresuméer for daglig drift og klart fastlagte tidslinjer. 

Det er altid bedre at inkludere så meget information og gennemsigtighed som muligt, hvilket vil gøre det mere attraktivt for toptalenter. Nøjagtige og specifikke jobbeskrivelser bliver ofte overset af virksomheder på trods af, at de er utrolig vigtige. 

Sørg samtidig for ikke at gå overbord med de nødvendige færdigheder og erfaring, ellers risikerer du at gøre ansøgerpuljen for snæver. Det er bedre at fokusere på de færdigheder og erfaringer, der er afgørende for virksomheden. 

En datascientists interviewproces kan ofte være ustruktureret på grund af, at rollen kun er etableret i lidt over et årti. Siden da har det udviklet sig til en bred vifte af specialiserede roller som dataingeniør, maskinlæringsingeniør, forsker og mere. Det betyder, at det er vigtigt at tilpasse interviewprocessen afhængigt af virksomhedens specifikke behov, og andenrunde-interviews kan fokusere mere på kernefærdigheder som programmering, statistik, maskinlæring, deep learning og matematik.