Anda tidak harus menjadi ilmuwan hebat untuk merekrut data scientist yang tepat

Kita semua sudah mendengarnya sekarang: Data scientist memiliki pekerjaan paling seksi abad ini dan mereka ada di sini untuk menyelamatkan bisnis Anda dengan keahlian big data mereka. Semua orang ingin menyewanya. Namun seberapa besar kemungkinan Anda akan bertemu dengan ilmuwan data unicorn yang sangat cocok untuk bisnis Anda? Yah, praktis tidak ada.

Hal yang menarik tentang ilmu data adalah bahwa ia memanfaatkan banyak bidang, termasuk pembelajaran mesin, penambangan data, analitik, dan kecerdasan buatan. Sebagian besar ilmuwan data memiliki gelar sarjana di bidang ilmu komputer, namun banyak dari mereka berasal dari latar belakang mulai dari teknik elektro hingga biologi. Dengan kata lain: Tidak ada ilmuwan data yang memiliki keterampilan luas yang dibutuhkan untuk setiap pekerjaan ilmu data. Percaya atau tidak: tidak ada unicorn.

Terkait: Ingin data besar membantu tim pemasaran Anda? Pekerjakan seorang ilmuwan data.

Dan tentu saja, persaingan untuk mendapatkan data scientist sangat ketat. Anda mungkin tahu bahwa McKinsey & Company meramalkan bahwa AS akan kekurangan pasokan antara 140.000 dan 190.000 analis pada tahun 2018. Sementara itu, lowongan pekerjaan sedang booming — minat terhadap talenta analisis data meningkat sebesar 15 persen dari tahun 2013 hingga 2014 saja, menurut Indeed.

Jadi bagaimana Anda bisa berharap untuk mendapatkan perekrutan yang memenuhi kebutuhan Anda dari sekelompok kecil talenta berkualitas? Dimulai dengan mengetahui apa saja persyaratan tersebut.

Tampaknya sederhana, namun ilmuwan data jarang memiliki latar belakang yang sama kuatnya di bidang statistik, analisis deret waktu, dan pengetahuan basis data. Rahasianya adalah menemukan kandidat dengan keahlian yang tepat agar sesuai dengan tujuan bisnis Anda. Misalnya, jika Anda menjalankan bisnis ritel, analisis deret waktu adalah cara yang baik untuk memahami pola penjualan produk dari waktu ke waktu. Di sisi teknologi, Anda menginginkan kandidat yang memiliki pengalaman menggunakan alat-alat penting untuk ilmu data, seperti Python, Spark, atau R.

Terkait: Apa yang Tidak Dipahami Manajer Perekrutan Tentang Perekrutan Ilmu Data.

Seperti halnya pekerjaan apa pun, cukup mudah bagi seorang kandidat untuk membuat daftar poin-poin yang tepat di resume mereka. Untungnya, dalam ilmu data, cukup mudah untuk mengetahui apakah seorang kandidat tidak mahir dalam teknik tertentu seperti yang dia nyatakan. Wawancara telepon awal dengan manajer perekrutan yang memiliki latar belakang teknis harus berfungsi sebagai penyaringan cepat. Selain itu, ada beberapa cara untuk menguji kedalaman pengetahuan seorang calon.

Pertama, seorang ilmuwan data sejati kemungkinan besar akan memiliki kumpulan proyek minat atau karya akademis terkait data yang akan memberi tahu Anda lebih banyak tentang keahliannya daripada masalah apa pun yang mungkin Anda berikan selama proses wawancara. Mintalah tautan ke proyek di profil GitHub kandidat atau salinan makalah yang diterbitkan. Namun jangan berhenti di situ – selama wawancara, ajukan pertanyaan hipotetis berdasarkan skenario yang mungkin dihadapi oleh data scientist di bisnis Anda. Cara kandidat Anda menghadapi masalah akan memberi tahu Anda banyak hal tentang proses berpikir kritisnya dan alat apa yang paling nyaman baginya. Anda bahkan mungkin ingin menyerahkan beberapa contoh data dan meminta analisis cepat.

Terkait: Empat hal yang dapat dilakukan data scientist untuk wirausaha.

Namun sekarang, peringatan: jangan terjebak sepenuhnya dalam tes kecakapan teknis. Ilmuwan data memiliki peran unik karena mereka berada di antara analitik dan strategi bisnis. Jika mereka kurang memiliki keterampilan komunikasi atau rasa ingin tahu, mereka tidak akan melakukan upaya yang diperlukan untuk mengungkap wawasan yang mengubah bisnis dan mengomunikasikannya kepada pengambil keputusan Anda dengan cara yang jelas dan ringkas. Dan jika itu masalahnya, Anda membayar gaji sebesar enam digit — rata-rata sekitar $120.000 untuk non-pengemudi — dengan sedikit atau tanpa laba atas investasi Anda.

Ada beberapa cara untuk memastikan skenario seperti ini tidak terjadi. Minta kandidat untuk menjelaskan konsep teknis seperti perbedaan antara logistik dan regresi linier kepada manajer perekrutan dengan latar belakang non-teknis untuk melihat apakah mereka mempertimbangkan audiens mereka. Gunakan teknik wawancara perilaku, di mana Anda mengajukan pertanyaan tentang kinerja kandidat di masa lalu dalam situasi tertentu. Libatkan banyak pihak di semua departemen untuk memastikan kandidat Anda sesuai dengan budaya Anda.

Apa yang membuat mempekerjakan seorang data scientist berbeda dari karyawan lainnya adalah bahwa banyak hal yang menjadi tanggung jawab seorang data scientist: Janji akan keuntungan telah menjadi tanggung jawabnya. 75 persen perusahaan berencana berinvestasi pada big data pada tahun 2017, dan jumlah industri yang kini mempekerjakan data scientist sangatlah banyak. Kecuali Anda ingin ketinggalan, sekaranglah waktunya untuk menyewa data scientist. Pastikan saja itu yang benar.