如何聘请数据科学家（2024 年 XNUMX 月）

数据科学家对于任何想要解释数据的企业都至关重要，这是在当今数据驱动的环境中取得成功的基础。数据科学家依赖于统计方法、机器和分析脑力的结合。它们是由想要收集、清理和验证数据的组织带来的，通常是为了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 项目。数据科学家帮助识别模式，然后可以利用这些模式来改进数据驱动的决策、业务流程和策略。 

我们介绍了聘请数据科学家的 3 种最佳方式。

1. Toptal

正如数据科学家的角色多年来不断发展和转变一样，顶尖人才的招聘流程也发生了变化。 许多公司转向非传统的招聘方式，尤其是在世界拥抱自由职业和远程工作的情况下。 雇用数据科学家和其他顶尖人才最受欢迎的选择之一是 Toptal，这是顶级自由职业者的独家网络。 

Toptal平台利用人工智能帮助企业找到最适合其工作的数据科学家，平台提供的人才处于各自领域的前3%。 

Toptal 为不同行业的 6,000 多家客户提供服务，并为 AirBnB 和摩根大通等许多全球最大的公司提供人才，确保公司找到最好的数据科学家。 像这样的平台对于当今的企业至关重要，尤其是那些寻找数据科学家的企业，因为该领域竞争非常激烈。 

通过为您的公司引进最好的数据科学家，您将能够利用数据获得以前无法获得的见解，同时提高整个运营的效率。 

2. 图灵 

雇用数据科学家的另一个绝佳选择是 Turing，它提供人工智能支持的智能人才云，帮助寻找、审查、匹配和管理全球最优秀的远程软件开发人员。 该平台被百事可乐、戴尔和 Coinbase 等一些世界顶级公司所使用，它利用全球采购、智能审查、广泛匹配、人力资源/付款合规性和自动化在职质量控制。

图灵在使公司和开发人员的远程招聘流程变得轻松方面做得非常出色。 公司可以聘请经过预先审查的高素质远程软件人才，涵盖 100 多种技能。 该过程仅需3-5天。

智能人才云依靠人工智能来审查、匹配和管理全球超过 1.5 万开发人员，为企业在几天内组建工程团队节省了大量的时间和资源。

以下是 Turing 提供的一些主要功能：

• AI支持的智能人才云

• 全球超过 1.5 万开发者

• 帮助在几天内组建工程团队

• 经过预先审查的高素质人才

• 100+人才技能

3. 孕期

另一种选择是使用人工智能 孕期 该平台通过建议特定工作的最佳数据科学家候选人，同时自动执行冗余任务，简化了整个招聘流程。

它的人工智能招聘软件旨在更快地寻找和雇用候选人。 它专为人力资源团队、招聘机构和猎头公司量身定制，使用简单但功能强大。

简单意味着没有陡峭的学习曲线，可以通过灵活的拖放界面轻松根据您的流程定制招聘渠道。 您还可以在一个单板视图中轻松概览您的招聘进度。

快速扩展您的招聘工作，其中一些功能包括：

• 在 2,500 多个免费和付费渠道上分享您的职位空缺，包括本地、全球和专业工作平台，例如 Indeed、LinkedIn、Monster、CareerJet、JobStreet 等。
• 管理您所有赞助的招聘广告活动 来自单一平台。
• 匹配推荐: 根据工作要求对候选人的个人资料进行评分，以方便您的筛选过程。
• 丰富候选人的个人资料: 利用 LinkedIn 和其他社交媒体数据丰富候选人的个人资料，以获得更好的匹配推荐。
• 收集简历之外的见解。 Manatal AI Engine 浏览网络，在 20 多个社交媒体和公共平台上搜索数据，自动丰富候选人的个人资料。

为什么要聘请数据科学家？ 

当您的公司聘请合适的数据科学家时，他们可以通过多种方式为您的业务增加价值。 

雇用数据科学家的一些好处包括： 

• 更好的决策： 经验丰富的数据科学家可以利用数据的力量来改善企业的决策。
• 将数据货币化： 通过聘请数据科学家，您将向数据货币化迈出一步，这是当今许多顶级公司的主要收入来源。
• 更深入地了解客户： 数据科学家可以帮助您的公司监控客户行为的任何变化，更深入地了解您的客户群，并改进您的业务模式。
• 独特见解： 通过有效的数据分析，数据科学家可以发现以前仅靠人类领导力无法获得的独特见解。
• 扩展您的业务： 数据科学家可以帮助您的企业发现可能对您的产品或服务感兴趣的新市场。 例如，他们可以审查广告活动并确定从特定计划中获得的新客户类型。 

这些只是雇用数据科学家的众多好处中的一部分。 

现场竞争

由于数据的重要性日益增加，数据科学家的角色在各个行业都受到高度追捧。 有无数的组织在寻找最好的数据科学家，而且对他们的需求只会不断增加。 就像数据科学家竞争工作一样，您正在与其他组织竞争数据科学家。 

这就是为什么在确保保持高标准的同时简化聘用数据科学家的流程如此重要的原因。 如果您未能简化流程，那么另一家公司很可能会介入。 

最好的数据科学家拥有多种技能，而不仅仅是数据科学技能。 对他们来说，拥有时间管理技能非常重要，因为该角色需要同时接管多项任务，以及强大的沟通技巧，以帮助他们在业务和技术领域进行机动。 

数据科学家的技能可以分为两大类：技术技能和非技术技能。 

一些最受欢迎的技术数据科学家技能包括统计分析和计算、机器学习、深度学习、数据可视化、数据整理、数学、编程、统计和大数据。 

至于非技术技能，您的数据科学家应该具备强大的沟通能力、令人难以置信的数据素养和直觉、人员管理、批判性思维、灵活性、适应性和耐心。 

数据科学家的类型

鉴于数据科学家有不同类型，“数据科学家”的头衔实际上可以有几种不同的含义。 当您希望为您的企业聘请最好的数据科学家时，您需要确保了解您希望他们处理公司的哪些方面。

不同类型的数据科学家包括： 

• 质量分析师： 质量分析师通常在制造业工作。 他们依靠特定的工具来帮助他们衡量装配线的效率并提高工作速度，同时保持产品质量。
• 商业分析从业者： 这些类型的数据科学家关注企业的流程、数据和员工，以帮助提高投资回报。
• 软件编程分析师： 软件编程分析师改进业务程序以减少计算时间。
• 空间数据科学家： 使用空间数据，这些数据科学家可以预测某些事件发生的地点和原因，同时还可以使用数据来查找事件之间的相关性。
• 精算科学家： 精算科学家通常在金融机构工作，使用数学算法来预测投资的未来利润和损失。 

定义明确的角色和职责

当想要聘请最好的数据科学家时，你能做的最好的事情之一就是提供清晰的职位描述，并明确界定角色和职责。 这可以包括潜在的数据科学用例列表、所需的技能和技术堆栈、日常运营的工作摘要以及明确制定的时间表。 

包含尽可能多的信息和透明度总是更好，这将使它对顶尖人才更具吸引力。 尽管准确和具体的职位描述非常重要，但它们经常被公司忽视。 

同时，请确保不要过度提供所需的技能和经验，否则您可能会面临申请人库过于狭窄的风险。 最好关注对公司至关重要的技能和经验。 

数据科学家的面试过程通常是非结构化的，因为这个角色才成立了十多年。 从那时起，它已经发展成为各种各样的专业角色，如数据工程师、机器学习工程师、研究科学家等等。 这意味着根据公司的具体需求定制面试流程非常重要，第二轮面试可以更多地关注编程、统计、机器学习、深度学习和数学等核心技能。