5 viktige hensyn når du ansetter dataforskere i bedriften din

Datavitenskap har blitt en integrert del av moderne virksomheter, og å ansette den rette dataforskeren er nøkkelen til å utnytte potensialet i data for strategisk beslutningstaking. Prosessen med å ansette en dataforsker er imidlertid kompleks, med mange faktorer å ta hensyn til.

I denne artikkelen diskuterer vi de fem viktigste hensynene når du ansetter dataforskere til bedriften din.

Ferdigheter og ekspertise

Det første og kanskje mest åpenbare hensynet når du ansetter en dataforsker, er deres ferdigheter og ekspertise. Dataforskere trenger en rekke ferdigheter, inkludert statistisk modellering, dataanalyse, datavisualisering, programmering og maskinlæring. I tillegg til disse tekniske ferdighetene bør dataforskere også ha ferdigheter i kritisk tenkning, problemløsning og prosjektledelse.

Videre omfatter datavitenskap et bredt spekter av kompetanseområder, blant annet datautvinning, naturlig språkbehandling, datasyn og stordataanalyse.

Når du ønsker å ansette dataforskere til dine datavitenskapelige prosjekter, er det viktig å forstå den spesifikke ekspertisen som trengs for rollen du ansetter til, og matche den med ferdighetene til kandidaten. For eksempel er det ikke sikkert at en kandidat med ekspertise innen naturlig språkbehandling passer best til en stilling som krever ferdigheter innen stordataanalyse.

Bransjeerfaring

Selv om en kandidats ferdigheter og ekspertise er avgjørende når du ansetter en dataforsker, kan bransjeerfaring være avgjørende. Dette gjelder spesielt for senior dataforskere eller dataingeniører som skal lede datavitenskapelige team i komplekse datavitenskapelige prosjekter. Bransjeerfaring betyr at kandidaten har jobbet med data knyttet til bedriftens spesifikke bransje og har forståelse for bransjens utfordringer og muligheter.

Å ha bransjeerfaring kan gjøre det mulig for dataforskeren å skreddersy tilnærmingen sin bedre til selskapets behov og gi innsikt som kan gå glipp av noen som ikke har jobbet i bransjen før. De kan også bidra med kunnskap om forretningsanalyse og programvareteknikk. I tillegg kan bransjeerfaring også hjelpe dataforskeren til å samarbeide bedre med andre medlemmer av selskapets team. De kan forstå språket som brukes i bransjen, og kan ha tidligere erfaring med å samarbeide med interessenter, kunder og andre nøkkelaktører på området.

For eksempel kan en dataforsker med erfaring fra helsevesenet ha kunnskap om kliniske arbeidsflyter og medisinsk terminologi som kan hjelpe dem med å identifisere meningsfull innsikt fra dataene. På samme måte kan en dataforsker med erfaring fra finanssektoren ha en forståelse av finansregelverk og viktigheten av datasikkerhet ved arbeid med sensitive finansielle data.

Evaluer deres forståelse av bransjen og deres evne til å omsette denne kunnskapen til praktisk innsikt gjennom casestudier eller ved å be kandidaten om å gi eksempler på tidligere arbeid i bransjen.

 

Spar tid på å finne datavitenskapskandidater med riktig bransjeerfaring. Snakk med oss i dag.

Teamtilpasning og samarbeid

Det er viktig å ansette en dataforsker med de rette tekniske ferdighetene og bransjeerfaringen, men det er like viktig å ansette noen som passer inn i selskapets kultur og fungerer godt sammen med teamet. Datavitenskap er et samarbeidsfelt, og dataforskere må samarbeide tett med andre teammedlemmer, inkludert analytikere, ingeniører og produktledere. Derfor er det viktig å vurdere en kandidats teamtilpasning og samarbeidsevner under ansettelsesprosessen.

Evaluer kandidatens kommunikasjonsstil, vilje til å ta imot tilbakemeldinger og evne til å samarbeide med andre. Ansettelsesledere kan også gjennomføre atferdsintervjuer, personlighetstester og gruppearbeidssimuleringer for å vurdere om en kandidat passer inn i teamet.

 

La oss hjelpe deg med å finne dataanalytikere som jobber sømløst med teamet ditt. Kontakt oss i dag for å komme i gang!

Kommunikasjons- og presentasjonsferdigheter

Datavitenskap handler ikke bare om å analysere data; det handler om å utnytte datadrevet innsikt for å løse komplekse forretningsproblemer og ta datadrevne beslutninger. Når du ansetter en dataforsker, er det derfor avgjørende å vurdere deres myke ferdigheter, særlig kommunikasjons- og presentasjonsevner. En dataforsker med utmerkede myke ferdigheter kan effektivt kommunisere komplekse data på en klar og konsis måte til både tekniske og ikke-tekniske målgrupper.

Effektive kommunikasjonsferdigheter er spesielt viktig for dataforskere som jobber med interessenter utenfor datavitenskapsteamet. De må kunne formidle sine funn og anbefalinger på en overbevisende måte som får interessentene til å handle. Dataforskere må fortelle en historie med data og bruke datavisualiseringer og andre verktøy for å støtte argumentene sine på en effektiv måte.

Når man vurderer en kandidats myke ferdigheter, bør ansettelsesledere se etter erfaring med å presentere og kommunisere data, samt evnen til å samarbeide effektivt med andre. Myke ferdigheter kan vurderes gjennom bruk av atferdsbaserte intervjuspørsmål, casestudier og teambaserte øvelser.

Datavitenskapelige verktøy og teknologier

Ettersom datavitenskapsfeltet er i stadig utvikling, med nye verktøy og teknologier som dukker opp hele tiden, er det avgjørende å ansette en dataforsker som er oppdatert på de siste fremskrittene på området. Ansettelsesansvarlige må sørge for at kandidaten de velger, har den nødvendige tekniske kunnskapen til å utnytte disse verktøyene og teknologiene effektivt.

Statistisk analyse er en nøkkelkomponent i datavitenskap, og det er viktig å ansette en dataforsker med en dyp forståelse av de statistiske metodene og modellene som kreves for komplekse analyseprosjekter. En dataforsker med sterk statistisk bakgrunn kan identifisere trender og mønstre i data som kan gå glipp av dem som ikke har denne kunnskapen.

I tillegg til statistisk kunnskap er det viktig å ansette en dataforsker som har erfaring med å bygge og implementere en analysemodell. En dataforsker med erfaring i å bygge analysemodeller kan utforme modeller som gir innsikt i selskapets data og kan optimalisere modellene for å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten.

Endelig kan kjennskap til de nyeste verktøyene og teknologiene gjøre det mulig for dataforskere å automatisere repetitive oppgaver, øke effektiviteten og redusere risikoen for menneskelige feil. Muligheten til å automatisere oppgaver kan frigjøre tid til å fokusere på mer komplekse problemer som krever kritisk tenkning og analyse.

Evaluer deres ferdigheter med verktøyene og teknologiene som er relevante for bedriftens behov gjennom tekniske intervjuer, kodingsutfordringer eller ved å be kandidatene om å gi eksempler på sitt arbeid med spesifikke verktøy og teknologier.

Konklusjon

For å oppsummere er det avgjørende å ansette den rette dataforskeren for å utnytte potensialet i data for strategisk beslutningstaking. De fem viktigste faktorene når du ansetter en dataforsker, er ferdigheter og ekspertise, bransjeerfaring, teamtilpasning og samarbeidsevner, kommunikasjons- og presentasjonsevner og kjennskap til de nyeste datavitenskapelige verktøyene og teknologiene. Ved å ta disse faktorene i betraktning kan rekrutteringsansvarlige identifisere den rette kandidaten som vil gjøre det mulig for selskapet å frigjøre det fulle potensialet i dataene sine.