Veri Bilimcisi Nasıl İşe Alınır (Mayıs 2024)

Veri bilimci, günümüzün veri odaklı ortamında başarının temeli olan verileri yorumlamak isteyen her işletme için çok önemlidir. Bir veri bilimcisi istatistiksel yöntemlerin, makinelerin ve analitik beyin gücünün birleşimine güvenir. Verilerini toplamak, temizlemek ve doğrulamak isteyen kuruluşlar tarafından, çoğu zaman yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) projeleri için getirilirler. Veri bilimcileri, veriye dayalı kararları, iş süreçlerini ve stratejileri geliştirmek için daha sonra kullanılabilecek kalıpların belirlenmesine yardımcı olur. 

Bir veri bilimciyi işe almanın en iyi 3 yolunu sunuyoruz.

1. Toptal

Bir veri bilimcinin rolü yıllar içinde gelişip dönüştüğü gibi, en iyi yetenekleri işe alma süreci de değişti. Özellikle dünya serbest ve uzaktan çalışmayı benimserken, birçok şirket geleneksel olmayan işe alım yöntemlerine yöneliyor. Veri bilimcileri ve diğer üst düzey yetenekleri işe almak için en popüler seçeneklerden biri, Toptal, en iyi serbest yeteneklerden oluşan özel bir ağdır. 

Toptal platformu, şirketlerin işleri için en iyi veri bilimciyi bulmalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanır ve platformun sağladığı yetenek, kendi alanlarında ilk %3'lük dilimdedir. 

Farklı sektörlerden 6,000'den fazla müşteriye hizmet veren ve AirBnB ve JPMorgan Chase gibi dünyanın en büyük şirketlerinin çoğuna yetenek sağlayan Toptal, şirketlerin en iyi veri bilimcileri bulmasını sağlıyor. Bu tür platformlar, günümüzün işletmeleri için, özellikle de veri bilimcileri arayanlar için çok önemlidir, çünkü bu alan son derece rekabetçidir. 

Şirketinize en iyi veri bilimciyi getirerek, daha önce elde edilemeyen içgörüler elde etmek için verilerden yararlanabilecek ve aynı zamanda operasyonlar genelinde verimliliği artırabileceksiniz. 

2. Turing 

Bir veri bilimciyi işe almak için bir başka harika seçenek de, dünya genelindeki en iyi uzaktan yazılım geliştiricilerini bulma, inceleme, eşleştirme ve yönetmeye yardımcı olmak için AI destekli Akıllı Yetenek Bulutu sağlayan Turing'dir. Pepsi, Dell ve Coinbase gibi dünyanın önde gelen şirketlerinden bazıları tarafından kullanılan platform, küresel kaynak kullanımı, akıllı inceleme, kapsamlı eşleştirme, İK/ödeme uyumluluğu ve otomatik iş başında kalite kontrolünden yararlanıyor.

Turing, uzaktan işe alım sürecini hem şirketler hem de geliştiriciler için kolaylaştırmak konusunda mükemmel bir iş çıkarıyor. Şirketler, 100'den fazla beceriyi kapsayan önceden incelenmiş, yüksek nitelikli uzaktan yazılım yeteneğini işe alabilir. İşlem sadece 3-5 gün sürer.

Intelligent Talent Cloud, dünya çapında 1.5 milyondan fazla geliştiriciyi incelemek, eşleştirmek ve yönetmek için yapay zekaya güvenerek, şirketlere günler içinde bir mühendislik ekibi oluştururken tonlarca zaman ve kaynak tasarrufu sağlıyor.

Turing tarafından sunulan en iyi özelliklerden bazıları şunlardır:

• AI destekli Akıllı Yetenek Bulutu

• Dünya çapında 1.5 milyondan fazla geliştirici

• Günler içinde mühendislik ekibi oluşturmaya yardımcı olur

• Önceden incelenmiş, yüksek nitelikli yetenek

• Yetenekler arasında 100'den fazla beceri

3. anne baba

Diğer bir seçenek de AI kullanmaktır, anne baba platformu, gereksiz görevleri otomatikleştirirken belirli bir iş için en iyi veri bilimcisi adaylarını önererek tüm işe alım sürecini basitleştirir.

AI İşe Alım Yazılımı, adayları daha hızlı bulmak ve işe almak için tasarlanmıştır. İK ekipleri, işe alım ajansları ve kelle avcıları için uyarlanmış, kullanımı basit ancak güçlüdür.

Sadelik, dik bir öğrenme eğrisi olmadığı anlamına gelir, kaygan bir sürükle ve bırak arayüzü ile sürecinize dayalı bir işe alım hattını özelleştirmek kolaydır. Ayrıca işe alım ilerlemenizi tek bir pano görünümünde kolayca gözden geçirebilirsiniz.

İşe alma çabalarınızı hızlı bir şekilde ölçeklendirin, özelliklerden bazıları şunları içerir:

• İş ilanlarınızı, aralarında Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet ve çok daha fazlası gibi yerel, küresel ve özel iş platformları bulunan 2,500'den fazla ücretsiz ve premium kanalda paylaşın.
• Tüm sponsorlu iş ilanı kampanyalarınızı yönetin tek bir platformdan.
• Eşleşen öneriler: Tarama sürecinizi kolaylaştırmak için adayların profillerini iş gereksinimlerine göre puanlayın.
• Adayların profil zenginleştirmesi: Daha iyi eşleştirme önerileri için adayların profillerini LinkedIn ve diğer sosyal medya verileriyle zenginleştirin.
• Özgeçmişin ötesinde içgörüler toplayın. Manatal AI Engine, adayların profillerini otomatik olarak zenginleştirmek için 20'den fazla sosyal medya ve halka açık platformda veri aramak için web'de gezinir.

Neden Bir Veri Bilimcisi Tutmalısınız? 

Şirketinize doğru veri bilimcisi getirildiğinde, işinize çeşitli şekillerde değer katabilirler. 

Bir veri bilimcisi tutmanın faydalarından bazıları şunlardır: 

• Daha iyi karar verme: Deneyimli bir veri bilimcisi, işletmenizde karar vermeyi iyileştirmek için verilerin gücünden yararlanabilir.
• Para kazanma verileri: Bir veri bilimciyi işe alarak, günümüzün en iyi şirketlerinin çoğu için önemli bir gelir kaynağı olan verilerinizden para kazanma yolunda bir adım atmış olursunuz.
• Müşterilerin daha derinden anlaşılması: Bir veri bilimcisi, şirketinizin müşteri davranışındaki değişiklikleri izlemesine, müşteri tabanınıza daha derin bir bakış sağlamasına ve iş modelinizi iyileştirmesine yardımcı olabilir.
• Benzersiz içgörüler: Etkili veri analizi ile veri bilimcileri, daha önce yalnızca insan liderliği tarafından elde edilemeyen benzersiz içgörüleri ortaya çıkarır.
• İşinizi genişletin: Veri bilimcileri, işletmenizin ürününüz veya hizmetinizle ilgilenebilecek yeni pazarlar keşfetmesine yardımcı olabilir. Örneğin, reklam kampanyalarını inceleyebilir ve belirli bir girişimden kazanılan yeni müşteri türlerini belirleyebilirler. 

Bunlar, bir veri bilimciyi işe almanın birçok avantajından sadece birkaçı. 

Sahada Rekabet

Bir veri bilimcinin rolü, verilerin artan önemi nedeniyle endüstrilerde oldukça aranır. En iyi veri bilimcileri arayan sayısız kuruluş var ve onlara olan talep her geçen gün artıyor. Tıpkı bir veri bilimcinin bir iş için rekabet etmesi gibi, siz de veri bilimci için diğer kuruluşlarla rekabet ediyorsunuz. 

Bu nedenle, standartlarınızı yüksek tuttuğunuzdan emin olurken bir veri bilimcisi tutma sürecini kolaylaştırmanız çok önemlidir. Süreci düzene sokmayı başaramazsanız, başka bir şirketin devreye girme olasılığı yüksektir. 

En iyi veri bilimcileri, yalnızca veri bilimi becerilerine değil, çeşitli becerilere sahiptir. Rol, iş ve teknoloji alanlarında manevra yapmaya yardımcı olacak güçlü iletişim becerilerinin yanı sıra aynı anda birden fazla görevi üstlenmeyi gerektirdiğinden, zaman yönetimi becerilerine sahip olmaları önemlidir. 

Bir veri bilimcinin becerileri iki ana kategoriye ayrılabilir: teknik ve teknik olmayan beceriler. 

En çok aranan teknik veri bilimcisi becerileri arasında istatistiksel analiz ve hesaplama, makine öğrenimi, derin öğrenme, veri görselleştirme, veri düzenleme, matematik, programlama, istatistik ve büyük veri yer alır. 

Teknik olmayan becerilere gelince, veri bilimciniz güçlü iletişim becerilerine, inanılmaz veri okuryazarlığına ve sezgiye, insan yönetimine, eleştirel düşünmeye, esnekliğe, uyarlanabilirliğe ve sabra sahip olmalıdır. 

Veri Bilimcisi Türleri

"Veri Bilimcisi" unvanı, farklı veri bilimci türleri olduğu düşünüldüğünde, aslında birkaç farklı anlama gelebilir. İşletmeniz için en iyi veri bilimciyi işe alırken, şirketin hangi yönleriyle ilgilenmelerini istediğinizi bildiğinizden emin olmak istersiniz.

Farklı veri bilimci türleri şunları içerir: 

• Kalite Analisti: Kalite analistleri genellikle imalat endüstrisinde çalışır. Montaj hatlarının verimliliğini ölçmelerine ve ürün kalitesini korurken çalışma hızlarını artırmalarına yardımcı olan özel araçlara güveniyorlar.
• İş Analitiği Uygulayıcıları: Bu tür veri bilimcileri, yatırım getirilerini iyileştirmeye yardımcı olmak için bir işletmenin prosedürlerine, verilerine ve çalışanlarına bakar.
• Yazılım Programlama Analistleri: Yazılım programlama analistleri, bilgi işlem süresini azaltmak için iş programlarını geliştirir.
• Mekansal Veri Bilimcileri: Bu veri bilimcileri, mekansal verileri kullanarak, belirli olayların nerede ve neden olduğunu tahmin ederken, aynı zamanda olaylar arasındaki korelasyonları bulmak için verileri kullanabilirler.
• Aktüeryal Bilim Adamları: Genellikle finansal kurumlarda faaliyet gösteren aktüeryal bilim adamları, yatırımlardan kaynaklanan gelecekteki kar ve zararları tahmin etmek için matematiksel algoritmalar kullanırlar. 

Açık Rolleri ve Sorumlulukları Tanımlayın

En iyi veri bilimciyi işe alırken yapabileceğiniz en iyi şeylerden biri, tanımlı roller ve sorumluluklarla net bir iş tanımı sağlamaktır. Bu, potansiyel veri bilimi kullanım durumlarının bir listesini, gerekli becerileri ve teknoloji yığınını, günlük işlemler için iş özetlerini ve açıkça belirlenmiş zaman çizelgelerini içerebilir. 

Mümkün olduğu kadar fazla bilgi ve şeffaflık dahil etmek her zaman daha iyidir, bu da onu en iyi yetenekler için daha çekici hale getirecektir. Doğru ve spesifik iş tanımları, inanılmaz derecede önemli olmalarına rağmen şirketler tarafından genellikle göz ardı edilir. 

Aynı zamanda, gerekli beceriler ve deneyim konusunda aşırıya kaçmadığınızdan emin olun, aksi halde başvuru havuzunu çok daraltma riskiniz vardır. Şirket için kritik olan becerilere ve deneyimlere odaklanmak daha iyidir. 

Bir veri bilimcinin görüşme süreci, rolün yalnızca on yıldan biraz daha uzun bir süredir oluşturulması nedeniyle genellikle yapılandırılmamış olabilir. O zamandan beri, veri mühendisi, makine öğrenimi mühendisi, araştırma bilimcisi ve daha fazlası gibi çok çeşitli özel rollere dönüştü. Bu, görüşme sürecini şirketin özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmenin önemli olduğu anlamına gelir ve ikinci tur görüşmeler daha çok programlama, istatistik, makine öğrenimi, derin öğrenme ve matematik gibi temel becerilere odaklanabilir.