Подбор Data scientist

Data Scientist – это важный специалист для компаний, ориентированных на работу с данными, независимо от того, является ли это стартапом или крупной корпорацией. Аналитика и грамотная интерпретация информации помогают бизнесу принимать более точные и продуманные решения, что повышает его эффективность и конкурентоспособность. Правильно выполненный подбор Data scientist может помочь улучшить стратегию компании, выявить закономерности и построить прогнозы, способные привести к росту прибыли. Поиск такого специалиста требует тщательного внимания к деталям, и важно оценивать как его технические навыки, так и умение решать задачи бизнеса.

Что должен уметь специалист

В процессе подбора сотрудника на вакансию Data Scientist нужно четко понимать, какие знания, навыки и умения должен иметь данный специалист. Важно, чтобы соискатель умел выполнять сбор данных, мог работать с большими объемами информации и решать ключевые бизнес-задачи. Чтобы упростить поиск Data scientist, нужно ориентироваться на такие компетенции:
1. Математика и статистика. Data Scientist должен уметь работать с методами статистического анализа, разбираться в теории вероятностей, составлении алгоритмов, математических моделей. Эти знания помогают ему анализировать данные, находить в них закономерности и интерпретировать результаты, что особенно важно для построения прогнозов.
2. Программирование. Важно, чтобы специалист владел языками программирования Python и R, так как именно они необходимы для работы с различными инструментами, библиотеками и приложениями. Знание систем SQL, Hadoop и Spark будет неоспоримым плюсом, который подчеркивает профессионализм.
3. Машинное обучение. Кандидат должен разбираться в методах машинного обучения и обладать практическими навыками их применения. Нужно уметь строить и обучать модели, оценивать их точность и улучшать на основе имеющейся информации.
4. Бизнес-ориентированность. Специалист должен работать с данными и четко понимать, как они могут помочь развитию компании. Способность переводить результаты анализа на язык бизнеса и предоставлять рекомендации на основе данных.
Наличие таких навыков позволит выделить действительно опытного Data Scientist, который готов решать широкий круг задач: от анализа и построения моделей до интерпретации результатов.

Факты о нас

Более 5 лет

на рынке рекрутинговых услуг

Более 80%

партнёров остаются работать с нами на постоянной основе

Более 1100

закрытых вакансий

Более 115

действующих договоров

Закрываем вакансию

в среднем за 30 дней

Где искать профессионалов

Многие руководители небольших компаний стараются контролировать все процессы самостоятельно, включая подбор персонала. Однако поиск Data Scientist – это достаточно сложная задача, требующая значительных усилий, времени и специальных знаний. Что касается источников для мониторинга кандидатов, то можно использовать:
• интернет-площадки, где выкладывают свои портфолио соискатели;
• тематические сайты и форумы;
• биржи труда и платформы с фрилансерами;
• кадровые агентства.
Последний вариант является наиболее популярным, поскольку рекрутинговые компании готовы быстро отыскать специалиста в соответствии с требованиями заказчика. Благодаря этому руководитель сможет заниматься более актуальными вопросами и получить опытного сотрудника готового сразу приступить к работе.
Этапы оценки профессионализма Data Scientist:
Если с поиском соискателей все понятно, важно провести проверку уровня квалификации и навыков, которые позволят оценить уровень подготовки. Для этого нужно сделать следующее:
1. Анализ портфолио. Портфолио дает возможность оценить реальные проекты кандидата, его подход к задачам и используемые методы. Обратите внимание на проекты, схожие с вашими задачами, и посмотрите, как кандидат решал подобные проблемы.
2. Тестовое задание. Практическое тестовое задание позволяет увидеть, как кандидат справляется с конкретными задачами. Это может быть анализ набора данных, построение модели машинного обучения или разработка алгоритма. Тестовое задание должно быть максимально приближено к реальным задачам, с которыми кандидат столкнется на рабочем месте.
3. Техническое интервью. Вопросы на интервью помогут оценить знания кандидата в области статистики, алгоритмов и машинного обучения. Обсудите с ним реальные кейсы и проверьте его подход к решению задач – это поможет понять, насколько хорошо он владеет базовыми и продвинутыми навыками.
4. Оценка soft skills. Специалист должен уметь эффективно работать в команде, понимать цели бизнеса и грамотно интерпретировать данные для руководства. Навыки общения и способность ясно объяснять сложные концепции — ключевые качества, которые стоит проверить на собеседовании.
Каждый из этих этапов помогает получить более полное представление о кандидате, его навыках и готовности к выполнению задач вашего проекта. Чтобы сохранит свое драгоценное время и быстрой найти человека на должность Data Scientist, достаточно обратиться в кадровое агентство Smart Move. Многолетний опыт, опытные сотрудники и собственная база позволят отыскать профессиональных аналитиков для любых бизнес-проектов. Все, что вам нужно – описать ключевые требования и дождаться финального собеседования с лучшими кандидатами. Также предоставляется последующее сопровождение, что обеспечит гарантию предоставленных услуг.

Мы все сделаем за Вас!

1

Консультация по проекту

Проведение анализа компании, бренда, условий труда, профиля вакансии, бизнес-процессов и рынка труда

2

Подписание договора

Оформляем договор, на основании проведенного анализа фиксируем стоимость подбора

3

Подбор и оценка персонала

Проводим процедуру подбора и оценки персонала, отбираем, проверяем, собеседуем и тестируем релевантных кандидатов. Соответствующих требованиям кандидатов презентуем на встрече с партнером.

4

Выводим кандидата на работу

Выбираете кандидата из представленного пула, а мы выводим его на тестовые дни. После успешного прохождения тестовых дней выводим на постоянную работу.