数据科学家的职位描述:培养顶尖人才的技巧

寻找优秀的数据科学人才始于职位描述。这是正确处理方法。

如何制定有效的数据科学职位描述
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寻找有效的数据科学人才始于有效的职位描述。但是,要制作正确的职位,组织必须了解人才市场和他们所针对的角色。

人工智能和深度学习公司Skymind的共同创始人兼首席执行官,开源框架Deeplearning4j的共同创始人Chris Nicholson说,在当今的数据科学工作市场中,需求远远超过了供应。他说,这意味着组织必须抵制诱惑,以求出具有每种数据科学技能所需要的最后一项技能的人才,以求聘用潜在人才,然后再培训工作。

Nicholson说:“许多数据科学都与统计,数学和实验有关–因此,您不一定要寻找具有计算机科学或软件工程背景的人,尽管他们应该具有一定的编程经验。” “您需要具有自然科学,数学,物理学,自然科学背景的人;受过训练以考虑统计思想并使用计算工具的人。他们需要有能力查看数据并使用工具来操纵数据,探索相关性并产生做出预测的数据模型。”

因为一个 数据科学家的工作 Nicholson说,不是要设计整个系统,那么最少的编程经验就可以了。毕竟,大多数组织可以依靠软件工程,DevOps或IT团队来构建,管理和维护基础架构,以支持数据科学工作。相反,强大的数据科学候选人通常具有科学背景,并且应该精通一个或多个不同堆栈中的数据科学工具。

下面介绍了如何制作正确的数据科学职位发布并吸引人才的方法。

一般最佳做法

到那个时刻 撰写任何职位描述,首席数据官兼Triplebyte联合创始人Ammon Bartram说,您主要是在营销组织和角色。目的是传达为什么这个角色是一个令人兴奋的机会,而不是仅仅关注技能和责任。 Bartram说,许多寻求数据科学家的组织都犯了这个错误,使他们立即处于劣势。

Bartram说:“招聘人员经常会写诸如'必须具有技术学位,三年的经验以及对Apache Hadoop的深入了解。'这是一个错误,即使您确实想要具有这些属性的人也是如此。” “对于像数据科学这样的高技能职位,目标是说服那些可能束手无策的申请人您的公司和您的职位很有趣并且值得他们度过。”

这尤其重要,不仅因为市场如此火爆,而且因为尼科尔森说:“许多必要的技能是特定于行业和公司的。组织使用不同的语言,更喜欢某些供应商的技术栈和特定的专有工具,因此要由招聘团队知道哪些。

Bartram说,您应该专注于公司的使命,角色将完成的工作以及候选人应解决的令人兴奋的问题的任何技术细节。他说:“特别是对于数据科学来说,写出候选人可以访问的有趣数据集非常有用,因为数据科学候选人很喜欢在凉爽的数据集上学习。”

通过以这种方式开始职位描述,您将更容易吸引候选人,然后您就可以继续学习该职位所需的更艰苦的技术技能。

需要的特定技能

Bartram说,具体的语言和工具会因公司而异,但首先是统计方面的流利性,其次是一些编程经验和对数据系统的熟悉程度。在这里,重要的是在必要时要具体。

除了基本技能,公司可能还需要机器学习知识-了解特定的ML模型以及与之配合使用的通用工具。 Tensorflow和scikit-learn是使用中的两个最常见的ML库。” “公司可能想要使用他们所使用的特定编程语言的经验,例如Python,Java,R等。公司可能希望熟悉所使用的特定数据系统,例如PostgreSQL,MongoDB,Airflow,Hadoop,Redshift。”    

Nicholson将Matlab,一种数值计算环境和Mathworks专有的编程语言添加到该基础列表中。

Nicholson说:“这些是大多数自然科学专业人士和统计学家所熟悉的工具,因此,如果候选人能够以'正确'的方式考虑这些问题,就可以给您带来良好的感觉。” “如果他们致力于机器学习,那么Python和Canvas,Keras和Tensorflow之类的Python工具将成为该领域的首选语言。如果他们有其中一个,但没有另一个,那不是交易破坏者。他们必须精通一种,因为这表明他们可以迅速使用新工具。”

销售参与平台公司Outreach的数据科学副总裁Pavel Dmitriev在招聘时使用了更广泛的清单,并补充说,要想在Outreach上取得成功,应聘者应该具备所有方面的工作知识,但至少要精通几对。

“其中有些是特定领域的;对我们来说,自然语言对于我们的业务至关重要,但对于其他公司而言,自然语言可能有所不同。”迪米特里耶夫说。 “但是,总的来说,我们在寻找编码和算法方面的技能;数据操纵;大数据管理;机器学习自然语言处理;业务了解;如何形式化问题并将其转化为数学问题;和沟通技巧。”

软技能

Bartram说,因为数据科学家必须与各种各样的同事合作,所以软技能是必不可少的,并且在任何职位描述中都不应忽视。沟通,团队合作,协作以及激情和使命对于任何数据科学候选人而言都是至关重要的。

“软技能很重要,”巴特拉姆说。 “成为一名数据科学家需要与同事沟通并在团队中工作。影响候选人是否收到要约的两个主要技能是他们的沟通能力和他们对公司所做工作的热情。” 

确保不仅包括您首选的角色软技能,而且还要简要说明数据科学如何适合您的组织-这样候选人将更好地了解如何将这些软技能发挥到角色中。

掌握了所有内容之后,您就可以整理出一份出色的数据科学职位描述,这一定会吸引到出色的候选人。

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