Wie stellt man einen guten Data Scientist ein?

Wenn Sie nicht unter einem Felsen gelebt haben, sind Sie vielleicht damit vertraut, dass Data Science in verschiedenen Branchen Wellen schlägt. Vielleicht haben Sie es gesehen, als Sie ziellos durch Facebook scrollten, oder Sie haben aktiv versucht, eine Vakanz in diesem Bereich zu füllen. Wie dem auch sei, Data Science ist ein aufstrebendes Gebiet, was es zu einem der begehrtesten Jobmärkte in unserem Jahrhundert macht.

Aber mit Arbeitsplätzen kommt ein Einstellungsprozess. Mit der Einstellung kommen Interviews mit Hunderten von Kandidaten. Dann müssen Sie einen Mitarbeiter analysieren, bewerten und suchen, der genau der Richtige ist. Und genau hier liegt das eigentliche Problem: Wie stellt man einen guten Data Scientist ein?

Zum Glück für Sie ist es das, worüber wir hier sprechen werden. Fangen wir an!

Was meinen wir mit "Data Scientist"? '

Bevor Sie anfangen, neue Kandidaten zu Vorstellungsgesprächen einzuladen, sollten Sie sich vergewissern, wer genau Data Scientist sind.

Typischerweise zeichnen sich Data Scientist in den folgenden drei Bereichen aus:

1. Mathematik und Statistik
2. Maschinelles Lernen und Programmieren
3. Geschäfts-/Domänenwissen

Je nachdem, welche Aufgaben Sie ihnen stellen, können Sie die drei Fähigkeiten priorisieren. In den meisten Fällen sind Data Scientist in zwei von drei Bereichen versiert. Diejenigen mit Software- und mathematischen Kenntnissen eignen sich ideal für Technologieunternehmen oder Produktionsrollen. Auf der anderen Seite arbeiten diejenigen, die sich in Mathematik und anderen Bereichen auskennen, normalerweise als Statistiker oder wissenschaftliche Forscher. Und schließlich ist jemand mit Software- und Domänenkenntnissen am besten für Datenpipelines und Business Intelligence geeignet.

Das beste daran? Ein Profi, der alle 3 beherrscht, ist ein "Einhorn"! Diese Fähigkeiten sind zwar unerlässlich, aber gute Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten helfen bei der Leistung.

Dinge, an die man sich vor der Einstellung des "perfekten" Data Scientist erinnern sollte

Die Einstellung eines Data Scientist ist keine leichte Aufgabe. Das mag daran liegen, dass es mühsam ist, eine genaue Arbeitsplatzbeschreibung zu entwickeln, oder vielleicht daran, dass es schwierig ist, jemanden zu finden, der über die erforderliche Erfahrung und Fähigkeiten verfügt.

Stellen Sie sicher, dass Sie genau wissen, warum Sie einen Data Scientist einstellen

Ein guter Weg, dies zu erreichen, besteht darin, alle geschäftlichen Probleme und Chancen aufzuschreiben. Außerdem ist es wichtig, herauszufinden, in welchem Problembereich Ihr Data Scientist arbeiten soll.
Nicht zuletzt sollten Sie darauf achten, dass Sie nicht voreingenommen sind. Ein Doktortitel klingt zwar schick, ist aber nicht gleichbedeutend mit Erfahrung.

Wissen, was Sie von ihnen erwarten

Es ist sinnlos, Zeit mit Standard-Interviewfragen zu verschwenden, die nichts Wesentliches liefern. Finden Sie stattdessen heraus, was das Endprodukt ist, das Sie sehen möchten. Als Nächstes setzen Sie sich hin und überlegen Sie, was Ihre ausgewählten Kandidaten tun sollen.
Sobald Sie Ihre Fragen beantwortet haben und wissen, welchen Herausforderungen sich Ihr Datenteam stellen soll, können Sie ein Einstellungsverfahren entwickeln, das die Arbeitsbedingungen in Ihrem Büro widerspiegelt.

Kluge Entscheidungen treffen bezüglich der Rolle im Team

Eine weitere gute Möglichkeit, um sicherzustellen, dass Ihre ausgewählten Kandidaten langfristig gute Leistungen erbringen, besteht darin, sie während des Vorstellungsgesprächs in Ihr tägliches Büroumfeld einzuführen.
Wenn sie dies an diesem Tag tun, sind ihre Erfolgschancen höher. Achten Sie außerdem darauf, dass Ihr Team sowohl flexibel ist als auch sich ständig weiterentwickelt.

Stellen Sie sicher, dass Sie einen unterstützenden Produktmanager zur Verfügung stellen

Während die Leute es lieben, Wissenschaftler in einem Raum eingeschlossen zu sehen, die Theorien an eine Tafel kritzeln, sieht man so etwas nur in Filmen.
Was Ihr Data Scientist braucht, ist ein Team von Ingenieuren, Interessenvertretern und Produktmanagern. Produktmanager sind in der Regel erstaunlich gut darin, sich um Aufgaben wie Kundeneinblicke, Datenanalyse, gesetzliche Richtlinien usw. zu kümmern. Obwohl Data Scientist an diesen Aufgaben beteiligt sind, werden sie ohne die Hilfe des Produktmanagers nicht viel ausrichten können.

Wie stellt man einen guten Data Scientist ein?

Falls Sie es noch nicht wissen: Einen guten Data Scientist zu finden, erfordert etwas mehr als nur Wunschdenken. Darüber hinaus hat diese Studie gezeigt, dass in diesem stark umkämpften Feld starke Kandidaten drei oder mehr Angebote erhalten. Die Erfolgsquote, sie einzustellen, liegt daher unter 50%. Wir können Sie denken hören: "Und? Werden Sie mir sagen, wie der Einstellungsprozess ablaufen soll, ja? '
Nun, lehnen Sie sich zurück und entspannen Sie sich! Wir sind hier, um Ihnen alles leichter zu machen. Lassen Sie uns gleich eintauchen!

Schalten Sie Ihre Vorurteile ab

Der erste und wichtigste Schritt bei der Einstellung eines fähigen Data Scientist ist es, die nörgelnde Stimme im Kopf auszuschalten, die unbewusst neue Kandidaten beurteilt.
Da Sie keine Ahnung davon haben (deshalb ist es eine unbewusste Voreingenommenheit), entscheiden Sie sich am Ende für die gleiche Art von Arbeitnehmern. Wenn Sie Ihre Voreingenommenheit Entscheidungen beeinflussen lassen, führt dies zu einem Gatekeeping; daher kann Ihr Amt nicht auf vielfältige und frischere Talente zurückgreifen.

Eine Grundversion bauen lassen

Nachdem Sie sich nun von Ihrer unbewussten Voreingenommenheit verabschiedet haben, lassen Sie uns nun zu den anderen Aspekten des Einstellungsverfahrens kommen.
Es ist zwar richtig, dass die Data Scientist die perfekte Methode sind, um Ihr Geschäft anzukurbeln, aber die Vergabe von superharten Projekten ohne Tests kann Ihren Untergang bedeuten. Und das wollen Sie nicht.
Daher ist der perfekte Weg, um sicherzustellen, dass Ihre Data Scientist den Anforderungen gewachsen sind, sie dazu zu bringen, etwas Einfaches und doch Kreatives zu fabrizieren. Dies ist besonders nützlich, um das höhere Management dazu zu bringen, in Ihr Datenteam zu investieren und sich anspruchsvolleren Projekten zuzuwenden.

Bitten Sie sie, Daten-Pipelines zu bauen

Es ist kein Geheimnis: Vorstellungsgespräche können innerhalb von Sekunden von super stressig bis hin zu regelrecht nervtötend sein, vor allem, wenn Sie stundenlang im Kreis laufen und Fragen stellen, die weder Ihnen noch Ihrem Unternehmen nützen. Anstatt das zu tun, können Sie mehr praktische Tests durchführen.
Die Daten Ihrer Organisation werden nicht immer in digitaler Form gespeichert. Und selbst wenn dies der Fall ist, besteht immer die Gefahr, dass sie korrumpiert und unzulänglich gespeichert werden. Um sicherzustellen, dass Sie über eine effiziente Daten-Pipeline verfügen, stellen Sie sicher, dass Sie jemanden einstellen, der sich mit dem Sammeln und Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen auskennt. Dies kann dazu beitragen, Ihre Datensicherheit drastisch zu verbessern.

Schauen Sie in ihr Portfolio

Es gibt nichts, was unsere Augen mehr zum Funkeln bringt, als wenn ein möglicher Arbeiter einige seiner fantastischsten Werke zeigt. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass das Internet eine riesige Welt von Open-Source-Foren zur Data Science ist. Stellen Sie sicher, dass Sie wissen, welche Rolle sie bei der Herstellung des besagten Projekts gespielt haben. Achten Sie bei der Einstellung darauf, dass Sie aufgrund ihres Talents einstellen!

Hören Sie nie auf, Ihren Einstellungsprozess zu verbessern!

Wir sind uns alle einig, dass keiner von uns über seinen Einstellungsprozess nachdenkt, wenn es nicht zu "diesem" Zeitpunkt kommt. Leider bedeutet dies, dass unser Einstellungsverfahren, gelinde gesagt, chaotisch ist und Sie noch mehr verwirrt als die Kandidaten.
Anstatt Ihren Sonntag damit zu verbringen, sich Gedanken darüber zu machen, welche Fragen Sie stellen sollten, sollten Sie immer einen gut durchdachten, fehlerfreien Einstellungsprozess zu Ihren Diensten haben.
So stellen Sie sicher, dass Sie immer zwei Sekunden davon entfernt sind, neue Talente einzustellen. Darüber hinaus stellt dies sicher, dass Ihre Protokolle, Ergebnisse, Erfolge, Misserfolge und Engagementmöglichkeiten konsistent sind.