Comment embaucher un Data Scientist (mai 2024)

Un data scientist est crucial pour toute entreprise cherchant à interpréter des données, ce qui est fondamental pour réussir dans l'environnement actuel axé sur les données. Un data scientist s’appuie sur une combinaison de méthodes statistiques, de machines et de capacités cérébrales analytiques. Ils sont proposés par des organisations souhaitant collecter, nettoyer et valider leurs données, souvent pour des projets d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Les data scientists aident à identifier des modèles qui peuvent ensuite être exploités pour améliorer les décisions, les processus métier et les stratégies basés sur les données. 

Nous présentons 3 des meilleures façons d'embaucher un data scientist.

1. Toptal

Tout comme le rôle d'un scientifique des données a évolué et s'est transformé au fil des ans, le processus de recrutement des meilleurs talents a également évolué. De nombreuses entreprises se tournent vers des méthodes d'embauche non traditionnelles, d'autant plus que le monde adopte le travail indépendant et à distance. L'une des options les plus populaires pour embaucher des data scientists et d'autres talents de haut niveau est Toptal, qui est un réseau exclusif des meilleurs talents indépendants. 

La plate-forme Toptal utilise l'intelligence artificielle pour aider les entreprises à trouver le meilleur scientifique des données pour leur travail, et les talents fournis par la plate-forme se situent dans les 3 % les plus performants de leurs domaines respectifs. 

Desservant plus de 6,000 XNUMX clients dans différents secteurs et fournissant des talents à de nombreuses plus grandes entreprises mondiales comme AirBnB et JPMorgan Chase, Toptal s'assure que les entreprises trouvent les meilleurs scientifiques des données. Des plateformes comme celle-ci sont cruciales pour les entreprises d'aujourd'hui, en particulier celles qui recherchent des data scientists, car le domaine est très concurrentiel. 

En faisant appel au meilleur scientifique des données dans votre entreprise, vous pourrez exploiter les données pour obtenir des informations auparavant inaccessibles tout en améliorant l'efficacité de toutes les opérations. 

2. turing 

Une autre excellente option pour embaucher un data scientist est Turing, qui fournit son Intelligent Talent Cloud basé sur l'IA pour aider à rechercher, sélectionner, jumeler et gérer les meilleurs développeurs de logiciels à distance à travers le monde. Utilisée par certaines des plus grandes entreprises mondiales telles que Pepsi, Dell et Coinbase, la plate-forme exploite un approvisionnement mondial, une vérification intelligente, une mise en correspondance approfondie, une conformité RH/paiements et un contrôle qualité automatisé sur le terrain.

Turing fait un excellent travail en facilitant le processus d'embauche à distance pour les entreprises et les développeurs. Les entreprises peuvent embaucher des talents logiciels à distance présélectionnés et hautement qualifiés qui couvrent plus de 100 compétences. Le processus ne prend que 3 à 5 jours.

L'Intelligent Talent Cloud s'appuie sur l'IA pour contrôler, faire correspondre et gérer plus de 1.5 million de développeurs dans le monde, ce qui permet aux entreprises d'économiser une tonne de temps et de ressources alors qu'elles constituent une équipe d'ingénieurs en quelques jours.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités offertes par Turing :

• Intelligent Talent Cloud soutenu par l'IA

• Plus de 1.5 million de développeurs dans le monde

• Aide à construire une équipe d'ingénierie en quelques jours

• Talents présélectionnés et hautement qualifiés

• 100+ compétences parmi les talents

3. Manatal

Une autre option consiste à utiliser l'IA, le Manatal La plateforme simplifie l'ensemble du processus de recrutement en suggérant les meilleurs candidats data scientists pour un poste donné tout en automatisant les tâches redondantes.

Son logiciel de recrutement par IA est conçu pour trouver et embaucher des candidats plus rapidement. Conçu pour les équipes RH, les agences de recrutement et les chasseurs de têtes, il est simple à utiliser mais puissant.

La simplicité signifie qu'il n'y a pas de courbe d'apprentissage abrupte, il est facile de personnaliser un pipeline de recrutement en fonction de votre processus avec une interface glisser-déposer élégante. Vous pouvez également visualiser facilement la progression de votre recrutement dans une vue unique.

Développez rapidement vos efforts de recrutement, certaines des fonctionnalités incluent :

• Partagez vos offres d'emploi sur plus de 2,500 XNUMX canaux gratuits et premium, y compris des plateformes d'emploi locales, mondiales et spécialisées telles que Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet et bien d'autres.
• Gérez toutes vos campagnes d'annonces sponsorisées depuis une seule plateforme.
• Recommandations correspondantes: Évaluez les profils des candidats en fonction des exigences du poste pour faciliter votre processus de sélection.
• Enrichissement des profils des candidats: Enrichissez les profils des candidats avec LinkedIn et d'autres données de médias sociaux pour une meilleure correspondance des recommandations.
• Collectez des informations au-delà du CV. Manatal AI Engine parcourt le web à la recherche de données sur plus de 20 réseaux sociaux et plateformes publiques pour enrichir automatiquement les profils des candidats.

Pourquoi embaucher un data scientist ? 

Lorsque le bon scientifique des données est engagé dans votre entreprise, il peut ajouter de la valeur à votre entreprise de diverses manières. 

Certains des avantages de l'embauche d'un spécialiste des données comprennent : 

• Meilleure prise de décision : Un data scientist expérimenté peut tirer parti de la puissance des données pour améliorer la prise de décision au sein de votre entreprise.
• Monétisation des données : En embauchant un spécialiste des données, vous franchissez une étape vers la monétisation de vos données, qui est une source de revenus majeure pour de nombreuses grandes entreprises d'aujourd'hui.
• Compréhension approfondie des clients : Un scientifique des données peut aider votre entreprise à surveiller tout changement dans le comportement des clients, à approfondir votre clientèle et à améliorer votre modèle commercial.
• Informations uniques : Grâce à une analyse efficace des données, les scientifiques des données découvrent des informations uniques qui étaient auparavant inaccessibles au seul leadership humain.
• Développez votre entreprise : Les scientifiques des données peuvent aider votre entreprise à découvrir de nouveaux marchés susceptibles d'être intéressés par votre produit ou service. Par exemple, ils pourraient examiner les campagnes publicitaires et déterminer le type de nouveaux clients acquis grâce à une initiative particulière. 

Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux avantages à embaucher un data scientist. 

Compétition sur le terrain

Le rôle d'un scientifique des données est très recherché dans toutes les industries en raison de l'importance croissante des données. Il existe d'innombrables organisations à la recherche des meilleurs spécialistes des données, et la demande pour eux ne fait qu'augmenter. Tout comme un scientifique des données est en compétition pour un emploi, vous êtes en concurrence avec d'autres organisations pour le scientifique des données. 

C'est pourquoi il est si important de rationaliser le processus d'embauche d'un spécialiste des données tout en veillant à maintenir vos normes élevées. Si vous ne parvenez pas à rationaliser le processus, il y a de fortes chances qu'une autre entreprise intervienne. 

Les meilleurs scientifiques des données ont un ensemble diversifié de compétences, pas seulement des compétences en science des données. Il est important pour eux d'avoir des compétences en gestion du temps puisque le rôle exige de prendre en charge plusieurs tâches simultanément, ainsi que de solides compétences en communication pour aider à manœuvrer les domaines des affaires et de la technologie. 

Les compétences d'un data scientist peuvent être décomposées en deux grandes catégories : les compétences techniques et non techniques. 

Certaines des compétences les plus recherchées par les spécialistes des données techniques comprennent l'analyse statistique et l'informatique, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la visualisation de données, la manipulation de données, les mathématiques, la programmation, les statistiques et le big data. 

En ce qui concerne les compétences non techniques, votre scientifique des données doit avoir de solides compétences en communication, une incroyable littératie et intuition des données, la gestion des personnes, la pensée critique, la flexibilité, l'adaptabilité et la patience. 

Types de Data Scientists

Le titre de « scientifique des données » peut en fait signifier différentes choses étant donné qu'il existe différents types de scientifiques des données. Lorsque vous cherchez à embaucher le meilleur scientifique des données pour votre entreprise, vous voulez vous assurer de connaître les aspects de l'entreprise que vous souhaitez qu'ils abordent.

Les différents types de data scientists comprennent : 

• Analyste Qualité : Les analystes qualité travaillent généralement dans l'industrie manufacturière. Ils s'appuient sur des outils spécifiques qui les aident à mesurer l'efficacité des lignes d'assemblage et à améliorer la vitesse de travail tout en maintenant la qualité des produits.
• Praticiens en analyse commerciale : Ces types de scientifiques des données examinent les procédures, les données et les employés d'une entreprise pour aider à améliorer les retours sur investissement.
• Analystes en programmation logicielle : Les analystes en programmation logicielle améliorent les programmes commerciaux pour réduire le temps de calcul.
• Scientifiques des données spatiales : À l'aide de données spatiales, ces spécialistes des données peuvent prédire où et pourquoi certains événements se produisent tout en utilisant des données pour trouver des corrélations entre les événements.
• Scientifiques actuariels : Opérant souvent dans des institutions financières, les scientifiques actuariels utilisent des algorithmes mathématiques pour prédire les bénéfices et les pertes futurs des investissements. 

Définir des rôles et des responsabilités clairs

Lorsque vous cherchez à embaucher le meilleur scientifique des données, l'une des meilleures choses que vous puissiez faire est de fournir une description de poste claire avec des rôles et des responsabilités définis. Cela peut inclure une liste de cas d'utilisation potentiels de la science des données, les compétences requises et la pile technologique, des résumés de travail pour les opérations quotidiennes et des échéanciers clairement établis. 

Il est toujours préférable d'inclure autant d'informations et de transparence que possible, ce qui le rendra plus attrayant pour les meilleurs talents. Les descriptions de poste précises et spécifiques sont souvent négligées par les entreprises malgré le fait qu'elles soient extrêmement importantes. 

Dans le même temps, assurez-vous de ne pas exagérer les compétences et l'expérience requises, sinon vous risquez de rendre le bassin de candidats trop étroit. Il est préférable de se concentrer sur les compétences et les expériences essentielles à l'entreprise. 

Le processus d'entretien d'un data scientist peut souvent être non structuré car le rôle n'est établi que depuis un peu plus d'une décennie. Depuis lors, il a évolué vers une grande variété de rôles spécialisés comme ingénieur de données, ingénieur en apprentissage automatique, chercheur scientifique, etc. Cela signifie qu'il est important de personnaliser le processus d'entretien en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise, et les entretiens de deuxième tour peuvent être davantage axés sur les compétences de base telles que la programmation, les statistiques, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les mathématiques.