Tantangan Membangun Tim Pembelajaran Mesin Di India
Diterbitkan: 2015-10-07Selama 2 tahun terakhir, sebagian besar pertemuan saya dengan sesama pengusaha selalu membahas topik perekrutan.
'Seberapa sulit untuk mempekerjakan bakat teknologi yang baik?' Dalam satu kata, 'Sangat!'
Mengingat bahwa kami, di TargetingMantra telah melalui rasa sakit dan kesenangan untuk menciptakan salah satu tim Pembelajaran Mesin terbaik di India, berikut ini berbagi apa yang telah kami pelajari dari pengalaman kami.
Prinsip Dasar
- Pekerjaan Pendiri adalah Menyewa
Untuk startup tahap awal, pekerjaan Anda yang sebenarnya, selain penggalangan dana dan penjualan, adalah mempekerjakan orang-orang penting. Terlibat penuh waktu dan tentukan bagaimana Anda ingin membentuk tim kepemimpinan Anda dan keahlian utama apa yang Anda butuhkan dalam tim Anda. Fokus pada tampilan produk yang Anda inginkan 6 hingga 12 bulan dari sekarang dan bangun tim untuk itu.
- Jual Visi Anda
Startup Anda adalah jumlah orang-orang yang mengelilinginya. Karyawan awal akan membentuk wadah pemikir perusahaan Anda dan akan menghabiskan banyak waktu bersama. Pastikan mereka percaya pada visi Anda dan selaras untuk bermimpi bersama.
- Sewa cepat, Cepat. BUKAN!
JANGAN SEWA CEPAT. Dalam hal perekrutan, luangkan waktu Anda. Kandidat yang baik menunggu kesempatan yang baik. Pastikan Anda tidak mengambil keputusan tergesa-gesa dalam hal mempekerjakan orang. Jika ada beberapa keraguan, mintalah anggota tim Anda yang lain untuk mengambil putaran lain. Apa pun yang Anda lakukan, JANGAN mempekerjakan hanya karena Anda sangat membutuhkan orang.
- Bukan hanya 'Pelaku' tapi 'Pemikir'
Mungkin kualitas terpenting yang Anda butuhkan dalam diri karyawan Anda adalah kemampuan berpikir. Periksa kemampuan mereka untuk bertanya 'Mengapa kita melakukan ini?', 'Bagaimana pelanggan akan mendapatkan keuntungan dari ini?', 'Apakah ini cara terbaik untuk menyelesaikan masalah pelanggan?'
Mempekerjakan Untuk Teknisi
- Kekhawatiran Utama
Ide pembelajaran mesin sangat menarik tetapi sulit untuk dipahami. Jadi, meskipun sebagian besar kandidat mengatakan bahwa mereka mengetahui pembelajaran mesin, sangat sedikit orang yang sudah melakukannya. Bahkan jika seseorang telah mengerjakannya, skala aplikasi mereka biasanya sangat kecil. Masalahnya adalah model pengguna terbaik untuk kumpulan data kurang dari 1000 akan gagal untuk skala perusahaan e-niaga besar. Awasi terus kandidat yang mempertimbangkan skala.
- Penyaringan Pertama
Putaran pertama adalah percakapan telepon. Idenya adalah untuk mencari tahu apakah ada kecocokan budaya dan apakah orang tersebut benar-benar tertarik untuk bekerja dengan TargetingMantra.
Direkomendasikan untukmu:
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Startup India Mengambil Jalan Pintas Dalam Mengejar Pendanaan
Platform Pemasaran Digital Logicserve Bags Pendanaan INR 80 Cr, Berganti Nama Sebagai LS Dig...
Laporan Memperingatkan Pengawasan Peraturan yang Diperbarui Pada Lendingtech Space
Mengingat aktivitas di kancah startup India, orang baik akan mendapatkan banyak panggilan wawancara. Cara terbaik untuk menilai minat seseorang adalah dengan bertanya kepada mereka 'Apa yang Anda ketahui tentang kami/pekerjaan kami/perusahaan kami'. Anda akan terkejut bahwa kami mengakhiri sekitar 80% wawancara kami pada tahap ini. 80% kandidat tidak tahu apa yang dilakukan perusahaan. Jika seseorang tidak berusaha menelusuri situs web Anda, jangan buang waktu Anda untuk mewawancarai mereka. Pindah!
Saat mencari kandidat pembelajaran mesin yang baik, kami mencari dua aspek:
- Bagus dengan eksperimen
- Kembangkan hal-hal tingkat produksi
Anda membutuhkan orang-orang yang selalu memperbarui diri dan ingin mencoba hal-hal baru. Tapi percobaan gagal. Tantangan implementasi dalam mengatasi ketersediaan, konsistensi, dan skalabilitas tidak muncul dalam eksperimen. Sangat mudah untuk menemukan seseorang yang bekerja dengan baik di salah satu dari dua level tersebut. Tetapi jika orang yang sama tidak memiliki imajinasi untuk bereksperimen dan memahami seluk-beluk produksi, ada masalah.
Mengajukan Pertanyaan yang Tepat
- Sejajarkan dengan Skenario Nyata
Platform kami membahas seluruh rentang bisnis eCommerce, mulai dari perusahaan produk yang menjual pakaian jadi, perhiasan, atau seluruh pasar, hingga layanan e-niaga seperti daftar salon, perjalanan, real estat, hotel, dan lainnya.
Dalam lingkungan seperti itu Anda ingin mendapatkan kekhususan dengan pandangan umum. Jadi, sementara solusi umum akan memberikan hasil rata-rata, platform perlu memiliki banyak lapisan di bawahnya, untuk menangani situasi tertentu, menangani kebutuhan kecerdasan.
Wawancara yang kami lakukan menguji apakah kandidat dapat menangani ambiguitas dengan baik, melihat gambaran yang lebih besar, membaginya menjadi bagian-bagian kecil yang logis dan mengoptimalkan hasil terbaik. Anda tidak ingin seseorang yang terjebak dalam kelumpuhan analisis.
Format wawancara terbaik yang berhasil bagi kami adalah mengajukan pertanyaan terbuka. Kami telah mengajukan pertanyaan yang sama kepada lebih dari 200 kandidat. Setidaknya ada 20 cara berbeda untuk mulai mendekati jawaban.
Idenya adalah untuk mengajukan pertanyaan yang membuka setidaknya 10 lapisan kompleksitas yang berbeda di bawahnya. Hal ini memungkinkan kandidat untuk mengarahkan wawancara dan memilih arah mereka.
- Putaran Bar-raiser
Machine Learning adalah ruang yang sangat dinamis. Dengan perkembangan baru yang terjadi setiap beberapa hari, perlu untuk menemukan orang yang dapat beradaptasi dan melupakan. Kami biasanya memiliki 5 putaran wawancara di mana putaran terakhir adalah kenaikan gaji. Tujuannya adalah untuk mengajukan pertanyaan yang bertentangan dengan harapan kandidat dan menguji bagaimana mereka bereaksi ketika situasi tidak terkendali..
- Kesesuaian Budaya Startup
Bahkan setelah mereka melewati semua putaran teknis, kami telah menolak beberapa kandidat karena kami tidak yakin tentang kecocokan budaya. Saat Anda memulai, Anda ingin orang-orang bersemangat membangun sesuatu dari nol. Rasa lapar untuk belajar, beradaptasi, berkreasi, dan bekerja keras menjadi sama pentingnya. Semangat itu, dalam diri setiap orang yang bergabung dengan kami, merupakan hal yang sangat penting.
Pada akhirnya, perekrutan adalah membuat atau menghancurkan untuk sebuah startup. Tim yang hebat akan membangun produk yang luar biasa dan pelanggan akan menyukainya. Itu sulit, tetapi sepadan dengan usaha.