Hvordan ansatte en data scientist (august 2026)

En data scientist er avgjørende for ethvert selskap som ønsker å tolke data, som er grunnleggende for suksess i dagens datadrevne miljø. En data scientist baserer seg på en kombinasjon av statistiske metoder, maskineri og analytisk hjernekraft. De blir ansatt av organisasjoner som ønsker å samle inn, rense og verifisere deres data, ofte for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML)-prosjekter. Data scientists hjelper med å identifisere mønster som kan utnyttes til å forbedre datadrevne beslutninger, forretningsprosesser og strategier. 

Vi presenterer noen av de beste måtene å ansatte en data scientist på.

1. Turing 

En god mulighet for å ansatte en data scientist er Turing, som tilbyr sin AI-baserte Intelligent Talent Cloud for å hjelpe med å finne, verifisere, matche og håndtere de beste fjernundervisningsutviklerne over hele verden. Brukt av noen av verdens beste selskaper som Pepsi, Dell og Coinbase, plattformen utnytter global sourcing, intelligent verifisering, omfattende matching, HR/betalingssikkerhet og automatisert kvalitetskontroll på arbeidsplassen.

Turing gjør en utmerket jobb med å gjøre fjernansettelsesprosessen enkel for både selskaper og utviklere. Selskaper kan ansatte forhåndsverifiserte, høyt kvalifiserte fjernundervisningsutviklere som dekker over 100 ferdigheter. Prosessen tar bare 3-5 dager.

Intelligent Talent Cloud baserer seg på AI for å verifisere, matche og håndtere over 1,5 million utviklere over hele verden, og sparer selskaper en masse tid og ressurser mens de bygger en ingeniørteam på noen få dager.

Her er noen av de beste funksjonene som tilbys av Turing:

• AI-basert Intelligent Talent Cloud

• Over 1,5 million utviklere over hele verden

• Hjelper med å bygge en ingeniørteam på noen få dager

• Forhåndsverifiserte, høyt kvalifiserte utviklere

• 100+ ferdigheter blant utviklerne

2. Manatal

En annen mulighet er å bruke AI, Manatal-plattformen forenkler hele ansattelsesprosessen ved å foreslå de beste data scientist-kandidatene for en gitt jobb, samt å automatisere redundante oppgaver.

Derese AI-rekrutteringsprogramvare er designet for å finne og ansatte kandidater raskere. Tilpasset for HR-teams, rekrutteringsbyråer og headhunters er det enkelt å bruke, men likevel kraftig.

Enkelheten betyr at det ikke er noen bratt læringskurve, og det er enkelt å tilpasse en rekrutteringsprosess basert på din prosess med en glatt drag-and-drop-grensesnitt. Du kan også enkelt se oversikt over din rekrutteringsprosess i ett enkelt visningsfelt.

Skalér dine rekrutteringsinnsats raskt, noen av funksjonene inkluderer:

• Del dine jobbåpninger på 2 500+ gratis og premiumkanaler, inkludert lokale, globale og spesialiserte jobbplattformer som Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet og mange flere.
• Håndter alle dine sponsede jobbreklamekampanjer fra en enkelt plattform.
• Matchingsanbefalinger: Scor kandidatprofiler basert på jobbkrav for å lette din screeningsprosess.
• Kandidatprofilerberiking: Berik kandidatprofiler med LinkedIn- og annen sosial mediedata for bedre matchingsanbefalinger.
• Samle inn innsikt utover CV. Manatal AI-motoren søker på nettet etter data på 20+ sosiale medier og offentlige plattformer for å automatisk berike kandidatprofiler.

Hvorfor bør du ansatte en data scientist? 

Når du ansatter en data scientist, kan de legge til verdi for ditt selskap på en rekke måter. 

Noen av fordelene med å ansatte en data scientist inkluderer: 

• Bedre beslutninger: En erfaren data scientist kan utnytte kraften av data for å forbedre beslutninger i ditt selskap.
• Monetisere data: Ved å ansatte en data scientist, tar du et skritt mot å monetisere dine data, som er en stor inntektskilde for mange av dagens beste selskaper.
• Dypere forståelse av kunder: En data scientist kan hjelpe ditt selskap med å overvåke endringer i kundeatferd, gi en dypere innblick i din kundebase og forbedre din forretningsmodell.
• Unike innsikter: Med effektiv dataanalyse avdekker data scientists unike innsikter som tidligere var utilgjengelige for menneskelig ledelse alene.
• Utvid ditt selskap: Data scientists kan hjelpe ditt selskap med å avdekke nye markeder som kan være interessert i ditt produkt eller tjeneste. For eksempel kan de gjennomgå reklamekampanjer og bestemme typen nye kunder som ble oppnådd fra en bestemt initiativ. 

Dette er bare noen av fordelene med å ansatte en data scientist. 

Konkurransen i feltet

Rollen som data scientist er meget ettertraktet over hele bransjen på grunn av den økende betydningen av data. Det er talløse organisasjoner som søker etter de beste data scientistene, og etterspørselen etter dem øker bare. Like som en data scientist konkurrerer om en jobb, konkurrerer du med andre organisasjoner om data scientisten. 

Dette er hvorfor det er så viktig å strømlinje prosessen med å ansatte en data scientist samtidig som du holder dine standarder høye. Hvis du ikke strømlinjer prosessen, er det en stor sjanse for at et annet selskap kommer og tar data scientisten. 

De beste data scientistene har en mangfoldig samling av ferdigheter, ikke bare data science-ferdigheter. Det er viktig for dem å ha tidshåndteringferdigheter siden rollen krever å ta over flere oppgaver samtidig, samt sterke kommunikasjonsferdigheter for å hjelpe med å manøvrere områdene mellom forretning og teknologi. 

Ferdighetene til en data scientist kan deles inn i to hovedkategorier: tekniske og ikke-tekniske ferdigheter. 

Noen av de mest ettertraktede tekniske data scientist-ferdighetene inkluderer statistisk analyse og beregning, maskinlæring, dyplæring, data visualisering, data wrangling, matematikk, programmering, statistikk og stordata. 

Når det gjelder ikke-tekniske ferdigheter, bør din data scientist ha sterke kommunikasjonsferdigheter, usedvanlig data litteratur og intuition, personlig ledelse, kritisk tenkning, fleksibilitet, tilpasningsevne og tålmodighet. 

Typer av data scientists

Tittelen “Data Scientist” kan faktisk bety flere ting, ettersom det finnes forskjellige typer data scientists. Når du søker etter å ansatte den beste data scientisten for ditt selskap, ønsker du å være klar over hvilke aspekter av selskapet du ønsker dem å håndtere.

De forskjellige typene data scientists inkluderer: 

• Kvalitetsanalytiker: Kvalitetsanalytikere arbeider vanligvis i produksjonsindustrien. De baserer seg på spesifikke verktøy som hjelper dem med å måle effektiviteten av produksjonslinjer og forbedre arbeidshastigheten samtidig som de opprettholder produktkvaliteten.
• Forretningsanalytiske praktikere: Disse typene data scientists ser på en bedrifts prosesser, data og ansatte for å hjelpe med å forbedre investeringsavkastningen.
• Programmeringsanalytikere: Programmeringsanalytikere forbedrer forretningsprogrammer for å redusere beregnings tid.
• Romlige data scientists: Ved å bruke romlige data, kan disse data scientistene forutsi hvor og hvorfor bestemte hendelser skjer, samt bruke data til å finne sammenhenger mellom hendelser.
• Aktuariske vitenskapsmenn: Ofte opererende i finansielle institusjoner, bruker aktuariske vitenskapsmenn matematiske algoritmer for å forutsi fremtidige gevinst og tap fra investeringer. 

Definer tydelige roller og ansvar

Når du søker etter å ansatte den beste data scientisten, er en av de beste tingene du kan gjøre å gi en tydelig jobbeskrivelse med definerte roller og ansvar. Dette kan inkludere en liste over potensielle data science-anvendelser, nødvendige ferdigheter og tekniske krav, arbeidsoppsummeringer for dag-til-dag-operasjoner og tydelig etablerte tidsfrister. 

Det er alltid bedre å inkludere så mye informasjon og transparens som mulig, noe som vil gjøre det mer attraktivt for topp-talent. Nøyaktige og spesifikke jobbeskrivelser er ofte oversett av selskaper, til tross for at de er svært viktige. 

Samtidig må du passe på å ikke gå for langt med de nødvendige ferdighetene og erfaringene, eller du risikerer å gjøre søkerfeltet for smalt. Det er bedre å fokusere på ferdighetene og erfaringene som er kritiske for selskapet. 

Ansattelsesprosessen for en data scientist kan ofte være ustrukturert på grunn av rollens korte historie. Siden da har den utviklet seg til en rekke spesialiserte roller som dataingeniør, maskinlæringingeniør, forskningsvitenskapsmann og mer. Dette betyr at det er viktig å tilpasse ansattelsesprosessen etter selskapets spesifikke behov, og at andre-runde-intervjuer kan fokuseres mer på kjerneferdigheter som programmering, statistikk, maskinlæring, dyplæring og matematikk.