როგორ დავიქირაოთ მონაცემთა მეცნიერი (2024 წლის მაისი)

მონაცემთა მეცნიერს გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს ნებისმიერი ბიზნესისთვის, რომელიც ცდილობს მონაცემების ინტერპრეტაციას, რაც ფუნდამენტურია წარმატებისთვის დღევანდელ მონაცემებზე ორიენტირებულ გარემოში. მონაცემთა მეცნიერი ეყრდნობა სტატისტიკური მეთოდების, ტექნიკის და ანალიტიკური ტვინის სიმძლავრის ერთობლიობას. ისინი მოყვანილია ორგანიზაციების მიერ, რომლებსაც სურთ თავიანთი მონაცემების შეგროვება, გაწმენდა და დადასტურება, ხშირად ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანათმცოდნეობის (ML) პროექტებისთვის. მონაცემთა მეცნიერები გვეხმარებიან ისეთი შაბლონების იდენტიფიცირებაში, რომელთა გამოყენებაც შესაძლებელია მონაცემების საფუძველზე მიღებული გადაწყვეტილებების, ბიზნეს პროცესებისა და სტრატეგიების გასაუმჯობესებლად. 

ჩვენ გთავაზობთ მონაცემთა მეცნიერის დაქირავების 3 საუკეთესო გზას.

1. Toptal

ისევე, როგორც მონაცემთა მეცნიერის როლი განვითარდა და გარდაიქმნა წლების განმავლობაში, ასევე მოხდა საუკეთესო ნიჭის დაქირავების პროცესი. ბევრი კომპანია მიმართავს დაქირავების არატრადიციულ გზებს, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც მსოფლიო მოიცავს თავისუფალ და დისტანციურ მუშაობას. მონაცემთა მეცნიერებისა და სხვა საუკეთესო ნიჭის დაქირავებისთვის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული ვარიანტია Toptal, რომელიც არის საუკეთესო თავისუფალი ნიჭის ექსკლუზიური ქსელი. 

Toptal პლატფორმა იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს, რათა დაეხმაროს კომპანიებს იპოვონ მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერი თავიანთი სამუშაოსთვის და პლატფორმის მიერ მოწოდებული ნიჭი მათი შესაბამისი სფეროების ტოპ 3%-შია. 

ემსახურება 6,000-ზე მეტ მომხმარებელს სხვადასხვა ინდუსტრიაში და ანიჭებს ნიჭს მსოფლიოს ბევრ უმსხვილეს კომპანიას, როგორიცაა AirBnB და JPMorgan Chase, Toptal უზრუნველყოფს კომპანიებს იპოვონ მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერები. მსგავსი პლატფორმები გადამწყვეტია დღევანდელი ბიზნესისთვის, განსაკუთრებით მათთვის, ვინც ეძებს მონაცემთა მეცნიერებს, რადგან ეს სფერო ძალიან კონკურენტუნარიანია. 

თქვენს კომპანიაში მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერის მოყვანით, თქვენ შეძლებთ გამოიყენოთ მონაცემები, რათა მიაღწიოთ ადრე მიუღწეველ შეხედულებებს და ასევე გააუმჯობესოთ ეფექტურობა ოპერაციებში. 

2. Turing 

მონაცემთა მეცნიერის დაქირავების კიდევ ერთი შესანიშნავი ვარიანტია Turing, რომელიც უზრუნველყოფს AI-ით მხარდაჭერილ Intelligent Talent Cloud-ს, რათა დაეხმაროს დისტანციური პროგრამული უზრუნველყოფის საუკეთესო შემქმნელებს მთელს მსოფლიოში. პლატფორმა, რომელიც გამოიყენება მსოფლიოს ზოგიერთი წამყვანი კომპანიის მიერ, როგორიცაა Pepsi, Dell და Coinbase, იყენებს გლობალურ წყაროს, ინტელექტუალურ შემოწმებას, ფართო შესაბამისობას, HR/გადახდების შესაბამისობას და სამუშაოს შესრულების ავტომატიზირებულ ხარისხის კონტროლს.

ტურინგი შესანიშნავ საქმეს აკეთებს დისტანციური დაქირავების პროცესის გასაადვილებლად როგორც კომპანიებისთვის, ასევე დეველოპერებისთვის. კომპანიებს შეუძლიათ დაიქირაონ წინასწარ შემოწმებული, მაღალკვალიფიციური დისტანციური პროგრამული უზრუნველყოფის ნიჭი, რომელიც მოიცავს 100-ზე მეტ უნარს. პროცედურა გრძელდება მხოლოდ 3-5 დღე.

ინტელექტუალური ნიჭიერი ღრუბელი ეყრდნობა AI-ს, რათა შეამოწმოს, შეესაბამებოდეს და მართოს 1.5 მილიონზე მეტი დეველოპერი მთელს მსოფლიოში, დაზოგოს კომპანიებს უამრავი დრო და რესურსი, რადგან ისინი ქმნიან საინჟინრო გუნდს რამდენიმე დღეში.

აქ მოცემულია ტურინგის მიერ შემოთავაზებული რამდენიმე ძირითადი ფუნქცია:

• AI-ით მხარდაჭერილი Intelligent Talent Cloud

• 1.5 მილიონზე მეტი დეველოპერი მთელს მსოფლიოში

• ეხმარება საინჟინრო გუნდის შექმნას დღეებში

• წინასწარ შემოწმებული, მაღალკვალიფიციური ნიჭი

• 100+ უნარი ნიჭებს შორის

3. მანატალი

კიდევ ერთი ვარიანტია AI-ის გამოყენება მანატალი პლატფორმა ამარტივებს დაქირავების მთელ პროცესს მოცემულ სამუშაოზე საუკეთესო მონაცემთა მეცნიერის კანდიდატების შეთავაზებით, ზედმეტი ამოცანების ავტომატიზაციისას.

ეს AI დასაქმების პროგრამული უზრუნველყოფა შექმნილია კანდიდატების უფრო სწრაფად მოპოვებისა და დაქირავებისთვის. მორგებულია HR გუნდებისთვის, დაქირავების სააგენტოებისთვის და ხელმძღვანელებისთვის, მარტივი გამოსაყენებელია, მაგრამ ძლიერი.

სიმარტივე ნიშნავს, რომ არ არსებობს ციცაბო სწავლის მრუდი, ადვილია დასაქმების მილსადენის მორგება თქვენს პროცესზე დაყრდნობით გლუვი გადაადგილების ინტერფეისით. თქვენ ასევე შეგიძლიათ მარტივად გადახედოთ თქვენი რეკრუტირების პროგრესს ერთი დაფის ხედით.

სწრაფად გააფართოვეთ თქვენი რეკრუტირების ძალისხმევა, ზოგიერთი მახასიათებელი მოიცავს:

• გააზიარეთ თქვენი ვაკანსიები 2,500+ უფასო და პრემიუმ არხებზე, მათ შორის ლოკალურ, გლობალურ და სპეციალიზებულ სამუშაო პლატფორმებზე, როგორიცაა Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet და მრავალი სხვა.
• მართეთ ყველა თქვენი დაფინანსებული სამუშაოს სარეკლამო კამპანია ერთი პლატფორმიდან.
• შესაბამისი რეკომენდაციები: შეაფასეთ კანდიდატების პროფილები სამუშაოს მოთხოვნების მიხედვით, რათა ხელი შეუწყოს თქვენი სკრინინგის პროცესს.
• კანდიდატების პროფილების გამდიდრება: გაამდიდრეთ კანდიდატების პროფილები LinkedIn-ით და სხვა სოციალური მედიის მონაცემებით უკეთესი შესატყვისი რეკომენდაციებისთვის.
• შეაგროვეთ შეხედულებები რეზიუმეს მიღმა. Manatal AI Engine ათვალიერებს ინტერნეტს 20+ სოციალურ მედიასა და საჯარო პლატფორმებზე მონაცემების მოსაძებნად, რათა ავტომატურად გაამდიდროს კანდიდატების პროფილები.

რატომ უნდა დაიქირაოთ მონაცემთა მეცნიერი? 

როდესაც თქვენს კომპანიას მოჰყავთ სწორი მონაცემთა მეცნიერი, მათ შეუძლიათ შემატონ ღირებულება თქვენს ბიზნესს სხვადასხვა გზით. 

მონაცემთა მეცნიერის დაქირავების ზოგიერთი უპირატესობა მოიცავს: 

• უკეთესი გადაწყვეტილების მიღება: გამოცდილ მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია გამოიყენოს მონაცემთა ძალა თქვენი ბიზნესის ფარგლებში გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად.
• მონაცემების მონეტიზაცია: მონაცემთა მეცნიერის დაქირავებით, თქვენ გადადგამთ ნაბიჯს თქვენი მონაცემების მონეტიზაციისკენ, რაც შემოსავლის მთავარი წყაროა დღევანდელი ტოპ კომპანიისთვის.
• კლიენტების ღრმა გაგება: მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია დაეხმაროს თქვენს კომპანიას აკონტროლოს ნებისმიერი ცვლილება მომხმარებელთა ქცევაში, უზრუნველყოს თქვენი მომხმარებლის ბაზის უფრო ღრმა შესწავლა და თქვენი ბიზნეს მოდელის გაუმჯობესება.
• უნიკალური შეხედულებები: მონაცემთა ეფექტური ანალიზით, მონაცემთა მეცნიერები აღმოაჩენენ უნიკალურ შეხედულებებს, რომლებიც ადრე მიუწვდომელი იყო მხოლოდ ადამიანის ხელმძღვანელობით.
• გააფართოვეთ თქვენი ბიზნესი: მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ დაეხმარონ თქვენს ბიზნესს ახალი ბაზრების აღმოჩენაში, რომლებიც შეიძლება დაინტერესდნენ თქვენი პროდუქტით ან სერვისით. მაგალითად, მათ შეუძლიათ განიხილონ სარეკლამო კამპანიები და დაადგინონ ახალი მომხმარებლების ტიპი, რომლებიც მიიღეს კონკრეტული ინიციატივით. 

ეს მხოლოდ რამდენიმე უპირატესობაა მონაცემთა მეცნიერის დაქირავებით. 

კონკურსი სფეროში

მონაცემთა მეცნიერის როლი ძალზედ მოთხოვნადია ინდუსტრიებში, მონაცემთა მზარდი მნიშვნელობის გამო. არსებობს უამრავი ორგანიზაცია, რომელიც ეძებს მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერებს და მათზე მოთხოვნა მხოლოდ იზრდება. ისევე როგორც მონაცემთა მეცნიერი ეჯიბრება სამუშაოს, თქვენ ეჯიბრებით სხვა ორგანიზაციებს მონაცემთა მეცნიერისთვის. 

სწორედ ამიტომ არის ძალიან მნიშვნელოვანი მონაცემთა მეცნიერის დაქირავების პროცესის გამარტივება, ხოლო თქვენი სტანდარტების მაღალ დონეზე შენარჩუნება. თუ თქვენ ვერ მოახერხებთ პროცესის გამარტივებას, დიდი შანსია, რომ სხვა კომპანია შემოვიდეს. 

მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერებს აქვთ უნარების მრავალფეროვანი ნაკრები და არა მხოლოდ მონაცემთა მეცნიერების უნარები. მათთვის მნიშვნელოვანია დროის მენეჯმენტის უნარ-ჩვევები, რადგან როლი მოითხოვს ერთდროულად რამდენიმე ამოცანის შესრულებას, ისევე როგორც ძლიერი კომუნიკაციის უნარებს, რათა დაეხმაროს მანევრირებას ბიზნესისა და ტექნოლოგიების სფეროებში. 

მონაცემთა მეცნიერის უნარები შეიძლება დაიყოს ორ ძირითად კატეგორიად: ტექნიკური და არატექნიკური უნარები. 

ტექნიკური მონაცემების მეცნიერის ზოგიერთი ყველაზე მოთხოვნადი უნარები მოიცავს სტატისტიკურ ანალიზს და გამოთვლას, მანქანათმცოდნეობას, ღრმა სწავლებას, მონაცემთა ვიზუალიზაციას, მონაცემთა ჩხუბს, მათემატიკას, პროგრამირებას, სტატისტიკას და დიდ მონაცემებს. 

რაც შეეხება არატექნიკურ უნარებს, თქვენს მონაცემთა მეცნიერს უნდა ჰქონდეს ძლიერი კომუნიკაციის უნარები, მონაცემთა წარმოუდგენელი ცოდნა და ინტუიცია, ხალხის მართვა, კრიტიკული აზროვნება, მოქნილობა, ადაპტირება და მოთმინება. 

მონაცემთა მეცნიერთა ტიპები

"მონაცემთა მეცნიერის" ტიტული შეიძლება რეალურად ნიშნავდეს რამდენიმე განსხვავებულ საკითხს, იმის გათვალისწინებით, რომ არსებობს სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა მეცნიერები. როდესაც ეძებთ თქვენი ბიზნესისთვის მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერის დაქირავებას, გსურთ დარწმუნდეთ, რომ იცოდეთ კომპანიის რომელ ასპექტებზე გსურთ, რომ მათ მიმართონ.

მონაცემთა მეცნიერთა სხვადასხვა ტიპები მოიცავს: 

• ხარისხის ანალიტიკოსი: ხარისხის ანალიტიკოსები, როგორც წესი, მუშაობენ წარმოების ინდუსტრიაში. ისინი ეყრდნობიან კონკრეტულ ინსტრუმენტებს, რომლებიც ეხმარება მათ გაზომონ შეკრების ხაზების ეფექტურობა და გააუმჯობესონ მუშაობის სიჩქარე პროდუქტის ხარისხის შენარჩუნებით.
• ბიზნეს ანალიტიკოსები: ამ ტიპის მონაცემთა მეცნიერები უყურებენ ბიზნესის პროცედურებს, მონაცემებს და თანამშრომლებს, რათა გააუმჯობესონ ინვესტიციების ანაზღაურება.
• პროგრამული უზრუნველყოფის ანალიტიკოსები: პროგრამული უზრუნველყოფის ანალიტიკოსები აუმჯობესებენ ბიზნეს პროგრამებს გამოთვლითი დროის შესამცირებლად.
• სივრცითი მონაცემების მეცნიერები: სივრცითი მონაცემების გამოყენებით, ამ მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ იწინასწარმეტყველონ სად და რატომ ხდება გარკვეული მოვლენები და ასევე გამოიყენონ მონაცემები მოვლენებს შორის კორელაციის მოსაძებნად.
• აქტუარული მეცნიერები: ხშირად, რომლებიც მუშაობენ ფინანსურ ინსტიტუტებში, აქტუარული მეცნიერები იყენებენ მათემატიკურ ალგორითმებს ინვესტიციებიდან მომავალი მოგებისა და ზარალის პროგნოზირებისთვის. 

განსაზღვრეთ მკაფიო როლები და პასუხისმგებლობები

როდესაც ეძებთ მონაცემთა საუკეთესო მეცნიერის დაქირავებას, ერთ-ერთი საუკეთესო რამ, რისი გაკეთებაც შეგიძლიათ, არის სამუშაოს მკაფიო აღწერა განსაზღვრული როლებითა და პასუხისმგებლობებით. ეს შეიძლება შეიცავდეს მონაცემთა მეცნიერების გამოყენების პოტენციური შემთხვევების ჩამონათვალს, საჭირო უნარებს და ტექნიკურ დასტას, სამუშაო შეჯამებებს ყოველდღიური ოპერაციებისთვის და მკაფიოდ დადგენილ ვადებს. 

ყოველთვის ჯობია რაც შეიძლება მეტი ინფორმაცია და გამჭვირვალობა იყოს შეტანილი, რაც მას უფრო მიმზიდველს გახდის ტოპ ტალანტებისთვის. ზუსტი და კონკრეტული სამუშაო აღწერილობები ხშირად უგულებელყოფილია კომპანიების მიერ, მიუხედავად იმისა, რომ ისინი წარმოუდგენლად მნიშვნელოვანია. 

ამავდროულად, დარწმუნდით, რომ არ გადააჭარბოთ საჭირო უნარებსა და გამოცდილებას, წინააღმდეგ შემთხვევაში თქვენ რისკავთ აპლიკანტის აუზის ზედმეტად შევიწროებას. უმჯობესია ფოკუსირება მოახდინოთ კომპანიისთვის კრიტიკულ უნარებსა და გამოცდილებაზე. 

მონაცემთა მეცნიერის ინტერვიუს პროცესი ხშირად შეიძლება არასტრუქტურირებული იყოს იმის გამო, რომ როლი მხოლოდ ათწლეულზე ცოტა მეტია ჩამოყალიბებული. მას შემდეგ ის გადაიქცა მრავალფეროვან სპეციალიზებულ როლებში, როგორიცაა მონაცემთა ინჟინერი, მანქანათმცოდნეობის ინჟინერი, მკვლევარი და სხვა. ეს ნიშნავს, რომ მნიშვნელოვანია გასაუბრების პროცესის მორგება კომპანიის სპეციფიკური საჭიროებიდან გამომდინარე, ხოლო მეორე რაუნდის ინტერვიუები შეიძლება უფრო მეტად იყოს ორიენტირებული ისეთ ძირითად უნარებზე, როგორიცაა პროგრამირება, სტატისტიკა, მანქანათმცოდნეობა, ღრმა სწავლა და მათემატიკა.