如何制作有效的数据科学工作描述 - 沐鸣新闻 - 沐鸣官网资讯 - 沐鸣网络电子科技有限公司 

全国统一热线:0755-29925678

沐鸣新闻

沐鸣平台资讯

行业动态

沐鸣相关新闻

如何制作有效的数据科学工作描述

浏览次数:687日期:2019-08-07小编:沐鸣

沐鸣寻找优秀的数据科学人才始于有效的工作描述。但要制定恰当的注册帖子,组织必须了解他们所针对的人才市场和角色。


在今天的数据科学就业市场,需求远远超过供应,人工智能和深度学习公司Skymind的联合创始人兼首席执行官,以及开源框架Deeplearning4j的共同创始人Chris Nicholson说。他说,这意味着组织必须抵制诱惑,寻找具有最后所需的数据科学技能的候选人,沐鸣平台以支持招聘潜力,然后在工作中接受培训。


“很多数据科学都与统计学,数学和实验有关 - 所以你不一定要找一个拥有计算机科学或软件工程背景的人,尽管他们应该有一些编程经验,”Nicholson说。 “你想要的是物理科学,数学,物理学,自然科学背景的人;受过训练的人会考虑统计思想并使用计算工具。他们需要能够查看数据并使用工具来操纵数据,探索相关性并生成预测数据模型。“


Nicholson说,因为数据科学家的工作不是设计整个系统,所以编程经验很少。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,应该精通一个或多个不同堆栈中的数据科学工具。


以下是如何制作正确的数据科学工作岗位 - 并获得人才。


一般最佳做法

Triplebyte的首席数据官兼联合创始人Ammon Bartram表示,在制定任何职位描述时,您主要是在营销您的组织和角色。目标是沟通为什么这个角色是一个令人兴奋的机会,而不是只关注技能和责任。 Bartram说,很多寻求数据科学家的组织都犯了这个错误,让他们立刻处于劣势。


“招聘人员经常写一些东西,'必须拥有技术学位,三年的经验,以及对Apache Hadoop的深入了解。'这是一个错误,即使你真的想要有这些属性的人,”巴特拉姆说。 “对于像数据科学这样的高技能角色,我们的目标是说服那些可能会在你的公司和你的角色很有意义且值得花时间的人。”


这一点尤其重要,不仅因为市场如此火爆,而且因为Nicholson说,“许多必要的技能都是行业和公司特有的。组织使用不同的语言,更喜欢某些供应商的技术堆栈和特定的专有工具,因此招聘团队应该知道哪些是。“


Bartram说,而是专注于你公司的使命,角色将会完成什么,以及候选人将要解决的令人兴奋的问题的任何技术细节。 “特别是对于数据科学而言,它可以很好地编写候选人可以访问的有趣数据集 - 数据科学候选人喜欢在酷炫的数据集上寻找,”他说。


通过这种方式开始您的职位描述,您将更容易勾选候选人,然后您可以继续学习该角色所需的更难的技术技能。


需要具体技能

Bartram表示,具体的语言和工具因公司而异,但首先是流利的统计数据,其次是一些编程经验,以及对数据系统的熟悉程度。在这里,重要的是在必要时具体。


“除了基本技能之外,公司可能还需要机器学习知识 - 了解特定的ML模型,以及使用它们的常用工具。 Tensorflow和scikit-learn是两种最常用的ML库,“Bartram说。 “公司可能希望体验他们使用的任何特定编程语言,如Python,Java,R等。公司可能希望熟悉他们使用的特定数据系统,如PostgreSQL,MongoDB,Airflow,Hadoop,Redshift。”


Nicholson将数学计算环境Matlab和Mathworks的专有编程语言添加到基础知识列表中。


Nicholson说:“这些是大多数自然科学专业人士和统计学家都熟悉的工具,因此如果候选人能够以'正确'的方式思考这些问题,那么你会感觉良好。” “如果他们正在进行机器学习 - 那么Python已经成为该领域的首选语言,以及Canvas,Keras和Tensorflow等Python工具。如果他们有其中一个而不是另一个,那不是一个交易破坏者。更重要的是,他们擅长于一个,因为这表明他们可以快速获得新工具。“


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,为了在Outreach取得成功,候选人应该具备所有这些的工作知识,但至少要非常精通一对。


“其中一些是特定领域的;对我们来说,由于我们的业务,自然语言非常关键,但在其他公司,它可能会有所不同,“Dimitriev说。 “但是,一般来说,我们寻找编码和算法的技巧;数据处理;大数据管理;机器学习;自然语言处理;商业理解;如何将问题形式化并将其转化为数学问题;和沟通技巧。“


软技能

因为数据科学家必须与广泛的同事合作,软技能是必不可少的,任何工作描述都不应忽视,Bartram说。 沟通,团队合作,协作以及激情和使命对任何数据科学候选人都至关重要。

“软技能很重要,”巴特拉姆说。 “作为一名数据科学家,需要与同事沟通,并在团队中工作。 影响候选人是否收到报价的主要两项技能是他们的沟通能力,以及他们对公司所做工作的热情。“


确保不仅包括您对该角色的首选软技能,还包括数据科学如何适合您的组织的简要说明 - 这样候选人将更好地了解如何将这些软技能用于该角色。


既然你掌握了所有的东西,你就可以把一个恒星数据科学的工作描述放在一起,这肯定会让很多人选。


关注沐鸣平台,获取更多最新行业资讯。


如果你对我们的服务感兴趣,可以给我们留言,我们会第一时间联系您。

扫描关注微信

Copyright © 2017 沐鸣网络科技有限公司 版权所有