Kako najeti podatkovnega znanstvenika (maj 2024)

Podatkovni znanstvenik je ključnega pomena za vsako podjetje, ki želi interpretirati podatke, kar je temeljnega pomena za uspeh v današnjem okolju, ki temelji na podatkih. Podatkovni znanstvenik se zanaša na kombinacijo statističnih metod, strojev in analitične možganske moči. Pripeljejo jih organizacije, ki želijo zbrati, očistiti in potrditi svoje podatke, pogosto za projekte umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML). Podatkovni znanstveniki pomagajo prepoznati vzorce, ki jih je nato mogoče uporabiti za izboljšanje podatkovno usmerjenih odločitev, poslovnih procesov in strategij. 

Predstavljamo 3 najboljše načine za najem podatkovnega znanstvenika.

1. Toptal

Tako kot se je vloga podatkovnega znanstvenika z leti razvijala in spreminjala, se je spreminjal tudi postopek zaposlovanja vrhunskih talentov. Mnoga podjetja se zatekajo k netradicionalnim načinom zaposlovanja, še posebej, ker svet sprejema samostojno delo in delo na daljavo. Ena izmed najbolj priljubljenih možnosti za najem podatkovnih znanstvenikov in drugih vrhunskih talentov je Toptal, ki je ekskluzivna mreža vrhunskih samostojnih talentov. 

Platforma Toptal uporablja umetno inteligenco za pomoč podjetjem pri iskanju najboljšega podatkovnega znanstvenika za njihovo delo, talenti, ki jih zagotavlja platforma, pa sodijo med 3 % najboljših na njihovih področjih. 

Toptal služi več kot 6,000 strankam v različnih panogah in zagotavlja talente številnim največjim svetovnim podjetjem, kot sta AirBnB in JPMorgan Chase, podjetjem zagotavlja, da najdejo najboljše podatkovne znanstvenike. Platforme, kot je ta, so ključnega pomena za današnja podjetja, zlasti za tista, ki iščejo podatkovne znanstvenike, saj je področje zelo konkurenčno. 

Če v svoje podjetje vključite najboljšega podatkovnega znanstvenika, boste lahko izkoristili podatke za doseganje vpogledov, ki prej niso bili dosegljivi, hkrati pa izboljšali učinkovitost vseh operacij. 

2. Turing 

Druga odlična možnost za najem podatkovnega znanstvenika je Turing, ki ponuja svoj Intelligent Talent Cloud, podprt z AI, za pomoč pri iskanju, preverjanju, povezovanju in upravljanju najboljših razvijalcev programske opreme na daljavo po vsem svetu. Platforma, ki jo uporabljajo nekatera najboljša svetovna podjetja, kot so Pepsi, Dell in Coinbase, izkorišča globalno pridobivanje virov, inteligentno preverjanje, obsežno ujemanje, skladnost s kadri/plačili in avtomatizirano kontrolo kakovosti na delovnem mestu.

Turing opravlja odlično delo, saj olajša postopek zaposlovanja na daljavo tako za podjetja kot za razvijalce. Podjetja lahko najamejo predhodno preizkušene, visokokvalificirane strokovnjake za programsko opremo na daljavo, ki obsegajo več kot 100 veščin. Postopek traja le 3-5 dni.

Intelligent Talent Cloud se zanaša na umetno inteligenco pri preverjanju, povezovanju in upravljanju več kot 1.5 milijona razvijalcev po vsem svetu, s čimer podjetjem prihrani ogromno časa in virov, ko sestavijo inženirsko ekipo v nekaj dneh.

Tukaj je nekaj najboljših funkcij, ki jih ponuja Turing:

• Inteligentni oblak talentov, podprt z umetno inteligenco

• Več kot 1.5 milijona razvijalcev po vsem svetu

• Pomaga sestaviti inženirsko ekipo v nekaj dneh

• Vnaprej preverjen, visokokvalificiran talent

• 100+ veščin med talenti

3. Manatal

Druga možnost je uporaba umetne inteligence Manatal platforma poenostavi celoten postopek zaposlovanja tako, da predlaga najboljše kandidate za podatkovne znanstvenike za določeno delovno mesto, medtem ko avtomatizira odvečne naloge.

Programska oprema za zaposlovanje z umetno inteligenco je zasnovana za hitrejše iskanje in zaposlovanje kandidatov. Prilagojen za kadrovske ekipe, agencije za zaposlovanje in lovce na glave je enostaven za uporabo, a zmogljiv.

Enostavnost pomeni, da ni strme krivulje učenja, preprosto je prilagoditi cevovod za zaposlovanje glede na vaš proces z elegantnim vmesnikom povleci in spusti. Prav tako lahko preprosto pregledate svoj napredek pri zaposlovanju v enem pogledu na eno ploščo.

Hitro razširite svoja prizadevanja za zaposlovanje, nekatere funkcije vključujejo:

• Delite svoja prosta delovna mesta na več kot 2,500 brezplačnih in vrhunskih kanalih, vključno z lokalnimi, globalnimi in specializiranimi zaposlitvenimi platformami, kot so Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet in mnoge druge.
• Upravljajte vse svoje sponzorirane oglaševalske akcije za zaposlitev z ene same platforme.
• Ujemanje priporočil: Ocenite profile kandidatov na podlagi zahtev delovnega mesta, da olajšate svoj postopek preverjanja.
• Obogatitev profilov kandidatov: Obogatite profile kandidatov s podatki LinkedIn in drugih družbenih medijev za boljša ujemanja priporočil.
• Zberite vpoglede poleg življenjepisa. Manatal AI Engine brska po spletu in išče podatke na več kot 20 družbenih medijih in javnih platformah, da samodejno obogati profile kandidatov.

Zakaj bi morali najeti podatkovnega znanstvenika? 

Ko v vaše podjetje vključite pravega podatkovnega znanstvenika, lahko vašemu podjetju doda vrednost na različne načine. 

Nekatere prednosti najema podatkovnega znanstvenika vključujejo: 

• Boljše odločanje: Izkušen podatkovni znanstvenik lahko izkoristi moč podatkov za izboljšanje odločanja v vašem podjetju.
• Monetizacija podatkov: Z najemom podatkovnega znanstvenika naredite korak k monetizaciji svojih podatkov, kar je glavni vir prihodkov za številna današnja vrhunska podjetja.
• Globlje razumevanje strank: Podatkovni znanstvenik lahko pomaga vašemu podjetju spremljati morebitne spremembe v vedenju strank, zagotovi globlji vpogled v vašo bazo strank in izboljša vaš poslovni model.
• Edinstveni vpogledi: Z učinkovito analizo podatkov podatkovni znanstveniki odkrijejo edinstvena spoznanja, ki jih prej ni bilo mogoče doseči samo s človeškim vodstvom.
• Razširite svoje podjetje: Podatkovni znanstveniki lahko pomagajo vašemu podjetju odkriti nove trge, ki bi jih morda zanimal vaš izdelek ali storitev. Lahko bi na primer pregledali oglaševalske akcije in določili vrsto novih strank, ki so bile pridobljene z določeno pobudo. 

To je le nekaj od številnih prednosti najema podatkovnega znanstvenika. 

Konkurenca na terenu

Vloga podatkovnega znanstvenika je zelo iskana v panogah zaradi vse večjega pomena podatkov. Obstaja nešteto organizacij, ki iščejo najboljše podatkovne znanstvenike, povpraševanje po njih pa le še narašča. Tako kot se podatkovni znanstvenik poteguje za službo, tudi vi tekmujete z drugimi organizacijami za podatkovnega znanstvenika. 

Zato je tako pomembno, da poenostavite postopek najema podatkovnega znanstvenika, hkrati pa poskrbite, da bodo vaši standardi visoki. Če vam ne uspe racionalizirati postopka, obstaja velika verjetnost, da bo vskočilo drugo podjetje. 

Najboljši podatkovni znanstveniki imajo raznolik nabor veščin, ne le podatkovnih znanosti. Zanje je pomembno, da imajo veščine upravljanja s časom, saj vloga zahteva prevzemanje več nalog hkrati, pa tudi močne komunikacijske veščine za lažje manevriranje na področjih poslovanja in tehnologije. 

Veščine podatkovnega znanstvenika lahko razdelimo na dve glavni kategoriji: tehnične in netehnične veščine. 

Nekatera najbolj iskana znanja tehničnih podatkovnih znanstvenikov vključujejo statistično analizo in računalništvo, strojno učenje, globoko učenje, vizualizacijo podatkov, prepir podatkov, matematiko, programiranje, statistiko in velike podatke. 

Kar zadeva netehnične veščine, mora imeti vaš podatkovni znanstvenik močne komunikacijske sposobnosti, neverjetno podatkovno pismenost in intuicijo, upravljanje z ljudmi, kritično razmišljanje, prožnost, prilagodljivost in potrpežljivost. 

Vrste podatkovnih znanstvenikov

Naziv "Podatkovni znanstvenik" lahko dejansko pomeni nekaj različnih stvari, saj obstajajo različne vrste podatkovnih znanstvenikov. Ko želite najeti najboljšega podatkovnega znanstvenika za svoje podjetje, se morate zavedati, s katerimi vidiki podjetja želite, da se loti.

Različne vrste podatkovnih znanstvenikov vključujejo: 

• Analitik kakovosti: Analitiki kakovosti običajno delajo v predelovalni industriji. Zanašajo se na posebna orodja, ki jim pomagajo meriti učinkovitost montažnih linij in izboljšati hitrost dela ob ohranjanju kakovosti izdelkov.
• Praktiki poslovne analitike: Te vrste podatkovnih znanstvenikov preučujejo poslovne postopke, podatke in zaposlene, da pomagajo izboljšati donosnost naložb.
• Analitiki programiranja programske opreme: Analitiki programiranja programske opreme izboljšujejo poslovne programe, da skrajšajo računalniški čas.
• Znanstveniki za prostorske podatke: Z uporabo prostorskih podatkov lahko ti podatkovni znanstveniki napovejo, kje in zakaj se določeni dogodki zgodijo, hkrati pa uporabljajo podatke za iskanje korelacije med dogodki.
• Aktuarski znanstveniki: Aktuarski znanstveniki, ki pogosto delujejo v finančnih institucijah, uporabljajo matematične algoritme za napovedovanje prihodnjih dobičkov in izgub iz naložb. 

Določite jasne vloge in odgovornosti

Ko želite najeti najboljšega podatkovnega znanstvenika, je ena najboljših stvari, ki jo lahko naredite, jasen opis delovnega mesta z opredeljenimi vlogami in odgovornostmi. To lahko vključuje seznam možnih primerov uporabe v znanosti o podatkih, zahtevane veščine in tehnološki nabor, povzetke dela za vsakodnevne operacije in jasno določene časovnice. 

Vedno je bolje vključiti čim več informacij in preglednosti, kar bo pritegnilo vrhunske talente. Podjetja pogosto spregledajo natančne in specifične opise delovnih mest, kljub dejstvu, da so izjemno pomembni. 

Hkrati se prepričajte, da ne pretiravate s potrebnimi znanji in izkušnjami, sicer tvegate, da bo skupina kandidatov preozka. Bolje je, da se osredotočite na veščine in izkušnje, ki so ključne za podjetje. 

Postopek intervjuja podatkovnega znanstvenika je lahko pogosto nestrukturiran, ker je bila vloga vzpostavljena šele nekaj več kot desetletje. Od takrat se je razvilo v široko paleto specializiranih vlog, kot so podatkovni inženir, inženir strojnega učenja, raziskovalec itd. To pomeni, da je pomembno prilagoditi postopek razgovora glede na posebne potrebe podjetja, razgovori v drugem krogu pa so lahko bolj osredotočeni na temeljne spretnosti, kot so programiranje, statistika, strojno učenje, globoko učenje in matematika.