Как нанять специалиста по анализу данных для вашей организации

Если ваша организация похожа на многие другие в мире, вы сталкиваетесь с проблемой освоения и использования больших данных. Это означает, что в какой-то момент вы наймете специалистов по данным, если вы еще этого не сделали. Наем специалистов по данным кажется простой задачей, но это не так. С одной стороны, вы сталкиваетесь с жесткой конкуренцией за ограниченный пул квалифицированных кандидатов, а с другой стороны, вы должны убедиться, что ваш найм соответствует потребностям вашей организации в данных и корпоративной культуре. Поэтому традиционный подход к найму может вам не подойти.

Большие данные являются движущей силой всех видов изменений в бизнес-среде, и это, вероятно, должно привести к изменению подходов к найму. Вместо того чтобы подходить к своей задаче по найму с традиционным мышлением или шаблонным подходом, рассмотрите возможность использования нового, основанного на данных подхода, как описано ниже. Это работа, связанная с данными, которую вам нужно заполнить — имеет смысл использовать основанный на данных подход к ее заполнению.

Вы лишь один из многих, кто хочет нанять специалистов по анализу данных

Когда вы собираетесь разработать свой процесс подбора и найма специалистов по данным, помните: ваша организация — лишь одна из многих, пытающихся нанять специалиста по данным. IBM прогнозирует, что спрос на специалистов по данным резко возрастет 28 процентов к 2020 годуи вы, вероятно, уже знаете, что у нас меньше квалифицированных специалистов, чем вакансий. Ваши потенциальные кандидаты могут конкурировать за рабочие места, но вы конкурируете за кандидатов. Чем более оптимизирован ваш процесс найма, тем лучше он поможет вам конкурировать за сливки общества.

Эта конкуренция также делает время фактором. Найм может быть трудоемким процессом, независимо от того, работаете ли вы в отделе кадров или являетесь руководителем команды по науке о данных. Если вы найдете того, кого считаете идеальным кандидатом, но слишком долго делаете предложение, его или ее может перехватить другой работодатель, прежде чем у вас появится такая возможность. Опять же, оптимизированный процесс может помочь, поскольку вы не только найдете лучших кандидатов, но и будете действовать быстрее других, чтобы сделать предложение.

Специалистам по данным нужно больше, чем просто навыки работы с данными

Оптимизация процесса не означает снижения стандартов, чтобы поторопиться и нанять кого-то. Это означает сделать процесс более эффективным и быстрым, одновременно производя качественные результаты — кандидатов со всеми необходимыми навыками, а не только навыками работы с данными.

Очевидно, когда вы хотите нанять специалиста по данным, вы ищете кандидата с сильными навыками в области науки о данных. Но ваши потребности в вашей организации могут быть определенного рода, и вам нужен кто-то с таким опытом и навыками. Кроме того, вам нужен кто-то с сильными навыками управления временем, потому что специалист по данным часто жонглирует множеством задач в день. Из-за пересечения бизнеса и технологий, которые движут наукой о данных, поскольку специалисты по данным пытаются решить бизнес-проблемы, вам также нужен кто-то с сильными навыками общения. Наконец, вам нужны решатели проблем, которые стремятся учиться и готовы продолжать учиться.

Кандидат на вашу работу может знать Python, R, SAS, Tableau, аналитику и многое другое, но всесторонне развитый кандидат может предложить вам гораздо больше. То, что вы специалист по большим данным, не означает, что вы специалист по найму. Как вы можете быть уверены, что наймете лучшего специалиста по данным для своей организации, не тратя слишком много времени и не рискуя упустить лучших кандидатов?

Как нанимать специалистов по обработке данных — используйте подход, основанный на обширных данных

Лучший совет, проверенный временем и разработанный экспертом по большим данным, которому поручено нанимать специалистов по данным, представлен в форме статья под названием «Как последовательно нанимать выдающихся специалистов по данным». Автор Джереми Стэнли Когда он был главным специалистом по анализу данных и исполнительным вице-президентом по инжинирингу в Sailthru, эта длинная, но содержательная статья предлагает исключительно подробные советы о том, как нанимать специалистов по анализу данных, включая факторы, которые он и его команда хотели улучшить, когда начали выстраивать этот процесс.

Команда специалистов по анализу данных в Sailthru преследовала четыре цели, когда приступила к эффективному найму специалистов по анализу данных: максимально повысить точность найма, чтобы получить исключительных сотрудников, обеспечить успешность процесса, делая предложения, которые будут приняты этими кандидатами, минимизировать риск преждевременного отказа кандидатов от процесса и минимизировать объем усилий, необходимых для экономии времени команды.

Команда поняла, что для достижения четырех целей важно включить в процесс найма следующие принципы:

• Сделайте так, чтобы процесс найма отражал реальные потребности в найме.
• Сначала проведите объективную оценку, чтобы свести к минимуму предвзятость.
• Разработайте процесс так, чтобы убедиться, что кандидат убежден в необходимости продолжения процесса.
• Принимайте решения всей командой.
• Двигайтесь быстро.

Результатом этого редизайна рекрутинга стал длительный процесс найма из шести шагов, который Стэнли подробно описывает в статье. Этот процесс включает в себя тест на вынос, используемый для предварительного отбора кандидатов в области науки о данных, и целый день, проведенный на месте работы с командой (то, что они называют Днем данных). Со всей информацией, которую они собирают о кандидатах и ​​от кандидатов на этих этапах, команда может принимать обоснованные решения о лучших возможных кандидатах и ​​действовать быстро, чтобы нанять их, прежде чем это сделает кто-то другой.

Этот процесс не был составлен на основе догадок, а основан на данных о процессе найма в целом и тщательном рассмотрении способов улучшения всей процедуры. В статье Стэнли приводит предысторию редизайна, а также подробную информацию о том, как рассматриваются кандидаты на основе их домашних тестов и Data Days, и как команда работает вместе, чтобы принимать решения о найме.

Если вам поручено нанять специалистов по анализу данных, статья Как постоянно нанимать выдающихся специалистов по анализу данных стоит прочитать.

Постарайтесь нанимать лучших, даже если для этого вам придется перестроить свой процесс

Можно сделать плохую работу по найму, потому что большинство людей не знают, как нанимать специалистов по данным, не говоря уже о том, чтобы нанимать лучших для определенной работы. И без правильных членов команды практически невозможно создать эффективную команду специалистов по данным. С подходом, основанным на данных, который выходит за рамки традиционного процесса найма и переходит к тому, что описано в Sailthru выше, вы можете нанять специалистов по данным, которые обладают необходимыми вам жесткими и мягкими навыками, вписываются в культуру вашей организации и приходят на работу, будучи доказано, что они лучше всего подходят вам.

Хотите узнать больше? Посмотрите это видео.