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如何制作一份有效的数据科学工作描述

责任编辑:cres 作者:Sharon Florentine |来源:企业网D1Net  2018-11-23 10:29:09 原创文章 企业网D1Net

寻找优秀的数据科学人才始于一份优秀的工作描述。下面是你应该采取的正确的做法。

 
寻找优秀的数据科学人才应该从一份有效的职位描述开始。但是,为了能够制作出一个正确的帖子,组织首先必须了解他们瞄准的人才市场和角色。
 
人工智能和深度学习公司Skymind的联合创始人兼首席执行官、开源框架Deeplearning4j的联合创始人Chris Nicholson表示,在当今的数据科学就业市场中,需求远远超过了供应。他表示,这意味着企业必须抵制诱惑,不是去寻找拥有所有所需的数据科学技能的候选人,而是去寻找有潜力的人才,然后在工作中进行培训。
 
“很多数据科学都与统计、数学和实验有关——所以你不一定要找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。“你需要来自物理科学、数学和自然科学背景的人;受过统计思维和计算工具训练的人。他们需要有观察数据的能力,能够使用工具来操纵数据,探索相关性,并建立数据模型来做出预测。”
 
Nicholson说,因为数据科学家的工作不是要设计整个系统,所以较少的编程经验是可以的。毕竟,大多数组织可以依赖软件工程、DevOps或IT团队来构建、管理和维护基础设施,以支持数据科学的工作。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职位的招聘启事并将人才招进来的方法。
 
一般的最佳实践
 
Triplebyte公司的首席数据官兼联合创始人Ammon Bartram表示,当涉及到制作职位描述时,其实你主要的目的是在推销你的组织和职位。其目标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,这使他们立即处于了不利地位。
 
“招聘人员经常写下这样的话,‘必须有技术学位,三年的经验,以及对Apache Hadoop的深厚知识。这是一个错误,即使你真的想要拥有这些属性的人,”Bartlam说。“对于数据科学这样的高技能职位,我们的目标是让那些持观望态度的求职者相信,你的公司和你的角色很有趣,值得他们花时间。”
 
这一点特别重要,不仅是因为市场如此火爆,还因为,Nicholson说,“很多必要的技能都是行业和公司特有的。不同的组织使用不同的语言,喜欢特定供应商的技术栈和特定的专有工具,所以这取决于招聘团队所知道的那一种。”
 
Bartlam说,相反的,你应该集中精力于公司的使命,这个角色将完成什么,以及候选人将要解决的令人兴奋的问题以及相关的任何技术细节。“特别是对于数据科学来说,写下候选人可以访问的有趣数据集会非常有用——数据科学候选人喜欢在炫酷的数据集上极尽所能,”他说。
 
以这种方式开始你的工作描述,你将更容易吸引应聘者,然后你可以转移到更困难的,不可或缺的技能描述上来。
 
所需的具体技能
 
Bartram说,具体的语言和工具会因公司而异,但首先也是最重要的是要精通统计,其次是一些编程经验,以及对数据系统的熟悉程度。在必要的地方要具体描述。
 
除了基本技能之外,公司可能还需要机器学习知识——对特定ML模型的理解,以及使用这些模型的通用工具。Tensorflow和scikit-learn是目前使用的两种最常见的ML库。”Bartlam说。“公司可能需要使用任何特定编程语言的经验,比如Python、Java、R等。也可能需要熟悉他们使用的特定数据系统,比如PostgreSQL、MongoDB、Airflow、Hadoop、Redshift等。”
 
Nicholson在这一列表中加入了Matlab,这是一个数值计算环境,也是Mathworks的一种专有编程语言。
 
Nicholson说:“这些工具是大多数自然科学专业人员和统计学家都很熟悉的,因此,如果候选人能以‘正确’的方式思考这些问题,你就会有一种良好的感觉。如果他们从事机器学习——Python已经成为这个领域的首选语言,Python工具如Canvas、Keras和Tensorflow也一样。如果他们只会其中一种,但没有另一种,那也不是太大的问题。重要的是,他们能够擅长一种工具,因为这表明他们可以快速地学习新工具。”
 
销售平台公司Outreach的数据科学副总裁Pavel Dmitriev在招聘时使用了一个更广泛的列表。
 
“其中一些是特定领域的;对我们来说,由于我们业务的关系,掌握自然语言的处理非常关键,但在其他公司,它可能会有所不同,“Dimitriev说。 “但是,总的来说,我们需要寻找编码和算法方面的技能;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转化为数学问题;以及沟通技巧。”
 
软技能
 
Bartlam说,因为数据科学家必须与众多同事合作,所以软技能也是必不可少的,在任何工作描述中都不应该被忽视。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非常重要。
 
“软技能很重要,”Bartram说。“作为一名数据科学家需要与同事交流,并在团队中进行工作。影响应聘者是否被录用的两个主要因素是他们的沟通能力,以及他们对公司工作的热情。”
 
确保招聘信息中不仅包括你喜欢的软技能,还包括数据科学将如何融入你的组织的简要说明——这样候选人就能更好地了解这些软技能将如何在职位中发挥作用。
 
现在你已经拥有了所有的细节,你可以整理出一份优秀的数据科学职位描述了,我想这肯定能够帮助你找到优秀的候选人。

关键字:CIO 数据科学

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