Як найняти спеціаліста з даних (травень 2024)

Спеціаліст з обробки даних має вирішальне значення для будь-якої компанії, яка прагне інтерпретувати дані, що є основою успіху в сучасному середовищі, керованому даними. Науковий спеціаліст покладається на комбінацію статистичних методів, механізмів і аналітичних можливостей мозку. Їх залучають організації, які хочуть збирати, очищати та перевіряти свої дані, часто для проектів штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). Фахівці з даних допомагають визначити закономірності, які потім можна використовувати для покращення рішень, керованих даними, бізнес-процесів і стратегій. 

Ми пропонуємо 3 найкращі способи найняти спеціаліста з обробки даних.

1. Топтал

Подібно до того, як роль спеціаліста з даних розвивалася та трансформувалася протягом багатьох років, так само змінювався процес найму найвидатніших спеціалістів. Багато компаній звертаються до нетрадиційних способів найму, особливо в той час, як світ охоплює фріланс і віддалену роботу. Одним із найпопулярніших варіантів найму спеціалістів із обробки даних та інших найкращих спеціалістів є Топтал, яка є ексклюзивною мережею кращих фрілансерів. 

Платформа Toptal використовує штучний інтелект, щоб допомогти компаніям знайти найкращого спеціаліста з обробки даних для своєї роботи, а таланти, надані платформою, входять до 3% найкращих у відповідних галузях. 

Обслуговуючи понад 6,000 клієнтів у різних галузях і надаючи таланти багатьом найбільшим світовим компаніям, таким як AirBnB і JPMorgan Chase, Toptal гарантує, що компанії знайдуть найкращих спеціалістів із обробки даних. Такі платформи мають вирішальне значення для сучасного бізнесу, особливо для тих, хто шукає науковців з обробки даних, оскільки ця сфера є високою конкуренцією. 

Залучивши у свою компанію найкращого фахівця з обробки даних, ви зможете використовувати дані для досягнення раніше недоступних ідей, а також підвищити ефективність операцій. 

2. Тьюринг 

Іншим чудовим варіантом для найму спеціаліста з даних є Turing, який надає свою Intelligent Talent Cloud із підтримкою штучного інтелекту, щоб допомогти знайти, перевірити, підібрати та керувати найкращими віддаленими розробниками програмного забезпечення по всьому світу. Платформа, яка використовується деякими провідними світовими компаніями, такими як Pepsi, Dell і Coinbase, використовує глобальний пошук джерел, інтелектуальну перевірку, широку відповідність, дотримання кадрових/платіжних вимог і автоматизований контроль якості на робочому місці.

Turing робить чудову роботу, полегшуючи процес віддаленого найму як для компаній, так і для розробників. Компанії можуть наймати попередньо перевірених висококваліфікованих спеціалістів із дистанційного програмного забезпечення, які охоплюють понад 100 навичок. Процес займає всього 3-5 днів.

Intelligent Talent Cloud покладається на штучний інтелект для перевірки, підбору та керування понад 1.5 мільйонами розробників у всьому світі, заощаджуючи компаніям масу часу та ресурсів, оскільки вони створюють команду інженерів за кілька днів.

Ось деякі з основних функцій, які пропонує Turing:

• Intelligent Talent Cloud із підтримкою штучного інтелекту

• Більше 1.5 мільйонів розробників по всьому світу

• Допомагає побудувати інженерну групу за кілька днів

• Попередньо перевірений, висококваліфікований талант

• 100+ навичок серед талантів

3. Манатал

Іншим варіантом є використання штучного інтелекту Манатал Платформа спрощує весь процес найму, пропонуючи найкращих кандидатів у спеціалісти з обробки даних на певну роботу, одночасно автоматизуючи надлишкові завдання.

Це програмне забезпечення для рекрутингу зі штучним інтелектом розроблено для того, щоб швидше шукати та наймати кандидатів. Створений для відділів кадрів, кадрових агентств і хедхантерів, він простий у використанні, але потужний.

Простота означає відсутність крутої кривої навчання, легко налаштувати конвеєр найму на основі вашого процесу за допомогою зручного інтерфейсу перетягування. Ви також можете легко переглядати хід свого найму на одній панелі.

Швидко масштабуйте свої зусилля з найму персоналу, деякі з функцій включають:

• Діліться своїми вакансіями на понад 2,500 безкоштовних і платних каналах, включаючи локальні, глобальні та спеціалізовані платформи вакансій, такі як Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet та багато інших.
• Керуйте всіма спонсорованими рекламними кампаніями вакансій з єдиної платформи.
• Відповідні рекомендації: Оцініть профілі кандидатів на основі вимог до посади, щоб полегшити процес відбору.
• Збагачення профілів кандидатів: Збагачуйте профілі кандидатів даними LinkedIn та іншими соціальними мережами, щоб отримати кращі рекомендації.
• Збирайте статистику за межами резюме. Manatal AI Engine переглядає Інтернет у пошуках даних у понад 20 соціальних мережах і публічних платформах, щоб автоматично збагачувати профілі кандидатів.

Чому вам варто найняти спеціаліста з даних? 

Якщо у вашу компанію залучено відповідного фахівця з даних, він може додавати цінність вашому бізнесу різними способами. 

Деякі з переваг найму спеціаліста з даних включають: 

• Краще прийняття рішень: Досвідчений фахівець із обробки даних може використати силу даних для покращення процесу прийняття рішень у вашому бізнесі.
• Дані монетизації: Наймаючи спеціаліста з обробки даних, ви робите крок до монетизації своїх даних, що є основним джерелом доходу для багатьох провідних сучасних компаній.
• Глибше розуміння клієнтів: Спеціаліст з даних може допомогти вашій компанії відстежувати будь-які зміни в поведінці клієнтів, надати глибший аналіз вашої клієнтської бази та вдосконалити вашу бізнес-модель.
• Унікальні ідеї: Завдяки ефективному аналізу даних спеціалісти з обробки даних відкривають унікальні ідеї, які раніше були недоступні лише людському лідерству.
• Розширюйте свій бізнес: Фахівці з даних можуть допомогти вашому бізнесу відкрити нові ринки, які можуть бути зацікавлені у вашому продукті чи послузі. Наприклад, вони могли переглядати рекламні кампанії та визначати тип нових клієнтів, яких було отримано завдяки певній ініціативі. 

Це лише деякі з багатьох переваг найму спеціаліста з даних. 

Конкуренція в області

Роль спеціаліста з даних дуже затребувана в усіх галузях через зростаючу важливість даних. Існує незліченна кількість організацій, які шукають найкращих спеціалістів із обробки даних, і попит на них лише зростає. Подібно до того, як фахівець з даних змагається за роботу, ви конкуруєте з іншими організаціями за фахівця з обробки даних. 

Ось чому так важливо оптимізувати процес найму фахівця з даних, не забувши при цьому дотримуватися високих стандартів. Якщо вам не вдасться оптимізувати процес, існує велика ймовірність того, що інша компанія налетить. 

Найкращі науковці з обробки даних володіють різноманітними навичками, а не лише навичками з обробки даних. Для них важливо володіти навичками управління часом, оскільки ця роль вимагає одночасного виконання кількох завдань, а також сильні комунікативні навички, щоб допомогти маневрувати у сферах бізнесу та технологій. 

Навички спеціаліста з обробки даних можна розділити на дві основні категорії: технічні та нетехнічні. 

Деякі з найбільш затребуваних навичок спеціалістів із технічної обробки даних включають статистичний аналіз і обчислення, машинне навчання, глибоке навчання, візуалізацію даних, суперечки даних, математику, програмування, статистику та великі дані. 

Що стосується нетехнічних навичок, ваш фахівець з обробки даних повинен мати сильні комунікативні навички, неймовірну грамотність у роботі з даними та інтуїцію, управління людьми, критичне мислення, гнучкість, адаптивність і терпіння. 

Типи науковців з даних

Назва «фахівець з даних» насправді може означати кілька різних речей, оскільки існують різні типи вчених з обробки даних. Прагнучи найняти найкращого фахівця з обробки даних для свого бізнесу, ви повинні знати, якими аспектами компанії ви хочете, щоб він займався.

До різних типів дослідників даних належать: 

• Аналітик якості: Аналітики якості зазвичай працюють у промисловості. Вони покладаються на спеціальні інструменти, які допомагають їм вимірювати ефективність складальних ліній і підвищувати швидкість роботи, зберігаючи при цьому якість продукції.
• Практики бізнес-аналітики: Ці типи дослідників аналізують бізнес-процедури, дані та співробітників, щоб допомогти підвищити віддачу від інвестицій.
• Аналітики програмного забезпечення: Аналітики програмного забезпечення вдосконалюють бізнес-програми, щоб скоротити обчислювальний час.
• Науковці просторових даних: Використовуючи просторові дані, ці дослідники даних можуть передбачити, де і чому відбуваються певні події, а також використовувати дані для пошуку кореляції між подіями.
• Вчені-актуарії: Часто працюючи у фінансових установах, вчені-актуарії використовують математичні алгоритми для прогнозування майбутніх прибутків і збитків від інвестицій. 

Чітко визначте ролі та обов’язки

Коли ви прагнете найняти найкращого фахівця з обробки даних, одна з найкращих речей, яку ви можете зробити, — це надати чіткий опис посади з визначеними ролями та обов’язками. Це може включати список потенційних випадків використання наукових даних, необхідні навички та технічний набір, підсумки роботи для повсякденних операцій і чітко встановлені часові рамки. 

Завжди краще включити якомога більше інформації та прозорості, що зробить його більш привабливим для найкращих талантів. Компанії часто не звертають уваги на точні та конкретні описи посад, незважаючи на те, що вони неймовірно важливі. 

У той же час не перестарайтеся з необхідними навичками та досвідом, інакше ви ризикуєте зробити список кандидатів занадто вузьким. Краще зосередитися на навичках і досвіді, які є критичними для компанії. 

Процес співбесіди з науковцем даних часто може бути неструктурованим через те, що роль була створена лише трохи більше десяти років. З того часу він перетворився на широкий спектр спеціалізованих ролей, як-от інженер з даних, інженер з машинного навчання, вчений-дослідник тощо. Це означає, що важливо налаштувати процес співбесіди відповідно до конкретних потреб компанії, а співбесіди другого раунду можуть бути більше зосереджені на основних навичках, таких як програмування, статистика, машинне навчання, глибоке навчання та математика.