Herausforderungen beim Aufbau eines Teams für maschinelles Lernen in Indien
Veröffentlicht: 2015-10-07In den letzten 2 Jahren drehten sich die meisten meiner Treffen mit anderen Unternehmern ausnahmslos um das Thema Einstellung.
„Wie schwer ist es, gute Tech-Talente einzustellen?“ Mit einem Wort: „Sehr!“
Angesichts der Tatsache, dass wir bei TargetingMantra die Mühen und Freuden auf uns genommen haben, eines der besten Teams für maschinelles Lernen in Indien aufzubauen, teilen wir hier, was wir aus unserer Erfahrung gelernt haben.
Die Grundlehren
- Der Job des Gründers ist es, einzustellen
Für ein Startup in der Frühphase besteht Ihre eigentliche Aufgabe, abgesehen von Fundraising und Verkauf, darin, Schlüsselpersonen einzustellen. Engagieren Sie sich Vollzeit und definieren Sie, wie Sie Ihr Führungsteam gestalten möchten und welche Schlüsselqualifikationen Sie in Ihrem Team benötigen. Konzentrieren Sie sich darauf, wie Ihr Produkt in 6 bis 12 Monaten aussehen soll, und bauen Sie dafür ein Team auf.
- Verkaufen Sie Ihre Vision
Ihr Startup ist die Summe der Menschen, mit denen Sie es umgeben. Frühe Mitarbeiter bilden die Ideenschmiede Ihres Unternehmens und verbringen viel Zeit miteinander. Stellen Sie sicher, dass sie an Ihre Vision glauben und darauf ausgerichtet sind, gemeinsam zu träumen.
- Schnell einstellen, schnell feuern. NICHT!
STELLEN SIE NICHT SCHNELL EIN. Wenn es um die Einstellung geht, nehmen Sie sich Zeit. Gute Kandidaten warten auf gute Gelegenheiten. Stellen Sie sicher, dass Sie bei der Einstellung von Mitarbeitern keine voreiligen Entscheidungen treffen. Wenn es Zweifel gibt, bitten Sie andere Mitglieder Ihres Teams, eine weitere Runde zu machen. Was auch immer Sie tun, stellen Sie NICHT ein, nur weil Sie dringend Leute brauchen.
- Nicht nur „Macher“, sondern „Denker“
Die vielleicht wichtigste Eigenschaft, die Sie bei Ihren Mitarbeitern brauchen, ist die Fähigkeit zu denken. Prüfen Sie sie auf ihre Fähigkeit zu fragen: „Warum tun wir das?“, „Wie wird der Kunde davon profitieren?“, „Ist dies der beste Weg, um die Probleme des Kunden zu lösen?“.
Einstellung für Tech
- Hauptanliegen
Die Idee des maschinellen Lernens ist faszinierend, aber schwer zu verstehen. Obwohl die meisten Kandidaten sagen, dass sie sich mit maschinellem Lernen auskennen, haben es nur sehr wenige Menschen bereits getan. Selbst wenn jemand daran gearbeitet hat, ist der Umfang ihrer Anwendungen normalerweise sehr gering. Das Problem ist, dass die besten Benutzermodelle für einen Datensatz von weniger als 1000 für die Größe der großen E-Commerce-Unternehmen scheitern werden. Halten Sie Ausschau nach Kandidaten, die die Größe im Auge behalten.
- Das erste Sieben
Die erste Runde ist ein Telefongespräch. Die Idee ist herauszufinden, ob es einen kulturellen Fit gibt und ob die Person wirklich daran interessiert ist, mit TargetingMantra zu arbeiten.
Für dich empfohlen:
Was bedeutet die Anti-Profiteering-Bestimmung für indische Startups?
Wie Edtech-Startups Indiens Arbeitskräften helfen, sich weiterzubilden und zukunftsfähig zu werden ...
New-Age-Tech-Aktien in dieser Woche: Zomatos Probleme gehen weiter, EaseMyTrip-Posts steigen...
Indische Startups nehmen Abkürzungen bei der Jagd nach Finanzierung
Digitale Marketingplattform Logicserve Bags INR 80 Cr-Finanzierung, Umbenennung in LS Dig...
Bericht warnt vor erneuter behördlicher Prüfung von Lendingtech Space
Angesichts der Aktivität in der indischen Startup-Szene werden gute Leute viele Interviewanrufe erhalten. Der beste Weg, das Interesse einer Person zu beurteilen, besteht darin, sie zu fragen: „Was wissen Sie über uns/unsere Arbeit/unser Unternehmen“. Sie werden überrascht sein, dass wir etwa 80 % unserer Vorstellungsgespräche zu diesem Zeitpunkt beenden. 80 % der Kandidaten haben keine Ahnung, was das Unternehmen macht. Wenn sich jemand nicht die Mühe macht, Ihre Website durchzugehen, verschwenden Sie nicht Ihre Zeit damit, ihn zu interviewen. Mach weiter!
Bei der Suche nach einem guten Kandidaten für maschinelles Lernen achten wir auf zwei Aspekte:
- Gut mit Experimenten
- Entwickeln Sie Sachen auf Produktionsebene
Sie brauchen Leute, die sich auf dem Laufenden halten und bereit sind, neue Dinge auszuprobieren. Aber Experimente scheitern. Die Implementierungsherausforderungen in Bezug auf Verfügbarkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit entstehen nicht in einem Experiment. Es ist leicht, jemanden zu finden, der auf einer der beiden Ebenen gut arbeitet. Aber wenn dieselbe Person nicht die Vorstellungskraft hat, zu experimentieren und die Feinheiten der Produktion zu verstehen, gibt es ein Problem.
Die richtigen Fragen stellen
- An realen Szenarien ausrichten
Unsere Plattform richtet sich an die gesamte Palette von E-Commerce-Unternehmen, von Produktunternehmen, die Bekleidung, Schmuck oder einen ganzen Marktplatz verkaufen, bis hin zu E-Commerce-Dienstleistungen wie Salonlisten, Reisen, Immobilien, Hotels und anderen.
In einem solchen Umfeld suchen Sie nach Spezifität mit einer generischen Sichtweise. Während also eine generische Lösung durchschnittliche Ergebnisse liefert, muss die Plattform mehrere Ebenen darunter haben, um bestimmte Situationen zu bewältigen und den Bedarf an Intelligenz zu decken.
Die von uns durchgeführten Interviews testen, ob der Kandidat gut mit Mehrdeutigkeiten umgehen kann, das Gesamtbild sieht, es in logische kleinere Teile aufteilt und für die besten Ergebnisse optimiert. Sie wollen niemanden, der in einer Analyseparalyse stecken bleibt.
Das beste Interviewformat, das für uns funktioniert hat, war das Stellen offener Fragen. Wir haben über 200 Kandidaten dieselben Fragen gestellt. Es gibt mindestens 20 verschiedene Möglichkeiten, sich der Antwort zu nähern.
Die Idee ist, eine Frage zu stellen, die mindestens 10 verschiedene Ebenen der Komplexität darunter öffnet. Auf diese Weise kann der Kandidat das Vorstellungsgespräch steuern und seine Richtung wählen.
- Bar-Raiser-Runden
Maschinelles Lernen ist ein sehr dynamischer Bereich. Da alle paar Tage neue Entwicklungen stattfinden, ist es notwendig, Menschen zu finden, die sich anpassen und verlernen können. Wir haben in der Regel 5 Interviewrunden, von denen die letzte Runde eine Messlatte höher legt. Ziel ist es, Fragen zu stellen, die den Erwartungen des Kandidaten widersprechen, und zu testen, wie er reagiert, wenn die Situation außer Kontrolle gerät.
- Startup-Kultur fit
Auch nachdem sie alle technischen Runden bestanden haben, haben wir einige Kandidaten abgelehnt, weil wir von der kulturellen Eignung nicht überzeugt waren. Wenn Sie ein Startup sind, möchten Sie Menschen, die leidenschaftlich daran interessiert sind, Dinge von Null an aufzubauen. Der Hunger zu lernen, sich anzupassen, zu kreieren und zu arbeiten wird genauso wichtig. Diese Leidenschaft ist bei jeder Person, die sich uns anschließt, von größter Bedeutung.
Am Ende ist die Einstellung das A und O für ein Startup. Ein großartiges Team wird ein erstaunliches Produkt entwickeln und die Kunden werden es lieben. Es ist schwer, aber die Mühe lohnt sich.