Een datawetenschapper inhuren?

Een datawetenschapper is cruciaal voor elk bedrijf dat gegevens wil interpreteren, wat van fundamenteel belang is voor succes in de huidige datagestuurde omgeving. Een datawetenschapper vertrouwt op een combinatie van statistische methoden, machines en analytische hersenkracht. Ze worden veroorzaakt door organisaties die hun gegevens willen verzamelen, opschonen en valideren, vaak voor projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Gegevenswetenschappers helpen patronen te identificeren die vervolgens kunnen worden gebruikt om gegevensgestuurde beslissingen, bedrijfsprocessen en strategieën te verbeteren.

Waarom zou u een datawetenschapper inhuren?

Wanneer de juiste datawetenschapper bij uw bedrijf wordt betrokken, kunnen ze op verschillende manieren waarde toevoegen aan uw bedrijf.

Enkele voordelen van het inhuren van een datawetenschapper zijn:

  • Betere besluitvorming: Een ervaren datawetenschapper kan de kracht van data benutten om de besluitvorming binnen uw bedrijf te verbeteren.
  • Gegevens inkomsten genereren: Door een datawetenschapper in te huren, zet u een stap in de richting van het genereren van inkomsten met uw gegevens, wat een belangrijke inkomstenbron is voor veel van de huidige topbedrijven.
  • Beter begrip van klanten: Een datawetenschapper kan uw bedrijf helpen bij het monitoren van eventuele veranderingen in klantgedrag, een dieper inzicht in uw klantenbestand geven en uw bedrijfsmodel verbeteren.
  • Unieke inzichten: Met effectieve data-analyse ontdekken datawetenschappers unieke inzichten die voorheen onbereikbaar waren door menselijk leiderschap alleen.
  • Breid uw bedrijf uit: Datawetenschappers kunnen uw bedrijf helpen nieuwe markten te ontdekken die mogelijk geïnteresseerd zijn in uw product of dienst. Ze kunnen bijvoorbeeld advertentiecampagnes beoordelen en bepalen welk type nieuwe klanten een bepaald initiatief heeft opgeleverd.

Dit zijn slechts enkele van de vele voordelen van het inhuren van een datawetenschapper.

Competitie in het veld

De rol van een datawetenschapper is zeer gewild in alle sectoren vanwege het toenemende belang van data. Er zijn talloze organisaties die op zoek zijn naar de beste datawetenschappers en de vraag naar hen neemt alleen maar toe. Net zoals een datawetenschapper concurreert voor een baan, concurreert u met andere organisaties om de datawetenschapper.

Daarom is het zo belangrijk om het proces van het inhuren van een datawetenschapper te stroomlijnen en ervoor te zorgen dat uw normen hoog blijven. Lukt het je niet om het proces te stroomlijnen, dan is de kans groot dat er een ander bedrijf tussenbeide komt.

De beste datawetenschappers hebben uiteenlopende vaardigheden, niet alleen datawetenschapsvaardigheden. Het is belangrijk voor hen om tijdmanagementvaardigheden te hebben, aangezien de rol vereist dat ze meerdere taken tegelijk overnemen, evenals sterke communicatieve vaardigheden om te helpen bij het manoeuvreren op het gebied van zaken en technologie.

De vaardigheden van een datawetenschapper kunnen worden onderverdeeld in twee hoofdcategorieën: technische en niet-technische vaardigheden.

Enkele van de meest gewilde vaardigheden van technische datawetenschappers zijn statistische analyse en computergebruik, machine learning, deep learning, datavisualisatie, dataruzie, wiskunde, programmeren, statistiek en big data.

Wat betreft niet-technische vaardigheden, uw datawetenschapper moet beschikken over sterke communicatieve vaardigheden, ongelooflijke datageletterdheid en intuïtie, people management, kritisch denken, flexibiliteit, aanpassingsvermogen en geduld.

Soorten gegevenswetenschappers

De titel van „Data Scientist“ kan eigenlijk een paar verschillende dingen betekenen, aangezien er verschillende soorten datawetenschappers zijn. Wanneer u op zoek bent naar de beste datawetenschapper voor uw bedrijf, wilt u er zeker van zijn dat u weet welke aspecten van het bedrijf u wilt dat ze aanpakken.

De verschillende soorten datawetenschappers zijn onder meer:

  • Kwaliteitsanalist: Kwaliteitsanalisten werken meestal in de maakindustrie. Ze vertrouwen op specifieke tools die hen helpen de efficiëntie van assemblagelijnen te meten en de werksnelheid te verbeteren met behoud van de productkwaliteit.
  • Bedrijfsanalisten: Dit soort datawetenschappers kijken naar de procedures, gegevens en werknemers van een bedrijf om het investeringsrendement te helpen verbeteren.
  • Analisten voor softwareprogrammering: Softwareprogrammeeranalisten verbeteren bedrijfsprogramma’s om de rekentijd te verminderen.
  • Ruimtelijke datawetenschappers: Met behulp van ruimtelijke gegevens kunnen deze datawetenschappers voorspellen waar en waarom bepaalde gebeurtenissen plaatsvinden, terwijl ze ook gegevens gebruiken om correlaties tussen gebeurtenissen te vinden.
  • Werkelijke wetenschappers: Actuariële wetenschappers zijn vaak werkzaam in financiële instellingen en gebruiken wiskundige algoritmen om toekomstige winsten en verliezen van investeringen te voorspellen.

Definieer duidelijke rollen en verantwoordelijkheden

Wanneer u op zoek bent naar de beste datawetenschapper, is een van de beste dingen die u kunt doen, een duidelijke functiebeschrijving met gedefinieerde rollen en verantwoordelijkheden. Dit kan een lijst zijn met mogelijke use-cases voor datawetenschap, vereiste vaardigheden en tech-stack, werksamenvattingen voor dagelijkse operaties en duidelijk vastgestelde tijdlijnen.

Het is altijd beter om zoveel mogelijk informatie en transparantie op te nemen, dat maakt het aantrekkelijker voor toptalent. Nauwkeurige en specifieke functiebeschrijvingen worden vaak over het hoofd gezien door bedrijven, ondanks het feit dat ze ongelooflijk belangrijk zijn.

Zorg er tegelijkertijd voor dat u niet overboord gaat met de vereiste vaardigheden en ervaring, anders loopt u het risico de kandidatenpool te smal te maken. Het is beter om je te concentreren op de vaardigheden en ervaringen die cruciaal zijn voor het bedrijf.

Het interviewproces van een datawetenschapper kan vaak ongestructureerd zijn omdat de rol pas iets meer dan een decennium bestaat. Sindsdien is het uitgegroeid tot een breed scala aan gespecialiseerde rollen, zoals data-engineer, machine learning-engineer, onderzoekswetenschapper en meer. Dit betekent dat het belangrijk is om het sollicitatieproces aan te passen aan de specifieke behoeften van het bedrijf, en tweederonde-interviews kunnen meer worden gericht op kernvaardigheden zoals programmeren, statistiek, machine learning, deep learning en wiskunde.

Populaire wervingsnetwerken zoals Toptal

Net zoals de rol van een datawetenschapper in de loop der jaren is geëvolueerd en getransformeerd, zo ook het wervingsproces voor toptalent. Veel bedrijven kiezen voor niet-traditionele manieren van inhuren, vooral omdat de wereld freelance en werken op afstand omarmt. Een van de meest populaire opties voor het inhuren van datawetenschappers en ander toptalent is: Toptaleen exclusief netwerk van top freelance talent.

Het Toptal-platform gebruikt kunstmatige intelligentie om bedrijven te helpen de beste datawetenschapper voor hun werk te vinden, en het talent dat door het platform wordt geboden, bevindt zich in de top 3% van hun respectieve vakgebieden.

Toptal bedient meer dan 6.000 klanten in verschillende sectoren en levert talent aan veel van ’s werelds grootste bedrijven zoals AirBnB en JPMorgan Chase. Toptal zorgt ervoor dat bedrijven de beste datawetenschappers vinden. Platforms zoals deze zijn cruciaal voor de bedrijven van vandaag, vooral voor degenen die op zoek zijn naar datawetenschappers, aangezien het veld zeer competitief is.

Door de beste datawetenschapper naar uw bedrijf te halen, kunt u gegevens gebruiken om inzichten te verkrijgen die voorheen onbereikbaar waren, terwijl u ook de efficiëntie in alle operaties verbetert.

Een andere optie is om AI te gebruiken, het Manal-platform vereenvoudigt het hele wervingsproces door de beste datawetenschapper-kandidaten voor een bepaalde baan voor te stellen en overtollige taken te automatiseren.

It’s AI Recruitment Software is ontworpen om kandidaten sneller te vinden en aan te nemen. Op maat gemaakt voor HR-teams, wervingsbureaus en headhunters, is het eenvoudig te gebruiken en toch krachtig.

De eenvoud betekent dat er geen steile leercurve is, het is eenvoudig om een ​​wervingspijplijn aan te passen op basis van uw proces met een gelikte interface voor slepen en neerzetten. U kunt uw wervingsvoortgang ook eenvoudig bekijken in één weergave met één bord.

Schaal uw wervingsinspanningen snel, enkele van de functies zijn onder meer:

  • Deel uw vacatures op 2500+ gratis en premium kanalen, waaronder lokale, wereldwijde en gespecialiseerde vacaturesites zoals Indeed, LinkedIn, Monster, CareerJet, JobStreet en nog veel meer.
  • Beheer al uw gesponsorde advertentiecampagnes voor vacatures vanaf één platform.
  • Overeenkomende aanbevelingen: Scoor kandidatenprofielen op basis van functie-eisen om uw screeningproces te vergemakkelijken.
  • Verrijking van profielen van kandidaten: Verrijk de profielen van kandidaten met LinkedIn en andere social media data voor beter passende aanbevelingen.
  • Verzamel inzichten die verder gaan dan cv. Manatal AI Engine surft op internet op zoek naar gegevens op meer dan 20 sociale media en openbare platforms om de profielen van kandidaten automatisch te verrijken.

Kommentar verfassen

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert