Como contratar um cientista de dados

Com a crescente abundância de dados agora disponíveis, as empresas estão se concentrando na análise de dados – e surgiu uma demanda feroz por Cientistas de Dados.

As funções dos cientistas de dados aumentaram 650% desde 2012, o que não é surpreendente, considerando o ROI. Prevê -se que as empresas que entendem como usar dados para impulsionar a tomada de decisões recebam US$ 1,2 trilhão de seus concorrentes até 2020.

Mas ainda existe uma grande lacuna entre as empresas que usam dados de forma eficaz e aquelas que não usam. Um estudo de 2016 da Forrester descobriu que apenas 22% das empresas eram consideradas “líderes de insights” – empresas que usam a ciência de dados para obter vantagem competitiva – e que essas empresas tinham duas vezes mais chances de ocupar uma posição de liderança de mercado.

Para se juntar aos que estão na frente do grupo, você precisará não apenas contratar um Cientista de Dados, mas o Cientista de Dados certo , e com essa demanda mencionada por seus serviços, pode não ser tão fácil. Jeremy Stanley, Chief Data Scientist e EVP Engineering da Sailthru , estima que a contratação por si só pode facilmente consumir 20% ou mais do tempo de uma equipe de Data Science.

Para garantir um processo mais eficiente, aqui estão algumas dicas sobre o que perguntar e o que procurar.

Saiba o que você quer

Parece simples, mas é uma realidade lamentável que muitas organizações contratem Cientistas de Dados sem primeiro considerar seus objetivos.

O processo de contratação deve refletir as necessidades específicas de sua equipe. Seu candidato será o principal responsável por criar visualizações e painéis envolventes para não analistas, projetar e desenvolver redes neurais profundas e modelos de aprendizado de máquina ou prototipar aplicativos reais?

Contratar um Cientista de Dados cujos pontos fortes não se alinham com as necessidades da sua empresa não funcionará bem para nenhuma das partes. Construir um roteiro de dados realista antes de iniciar o processo é crucial.

Desenvolva um processo prático

Entrevistar cientistas de dados pode ser um processo complicado porque, como mencionamos, seus candidatos têm opções. Stanley, da Sailthru, apontou que candidatos fortes no campo geralmente podem receber três ou mais ofertas, e as taxas de sucesso na contratação de gerentes geralmente ficam abaixo de 50%.

Isso é algo a ser considerado em todas as etapas do processo de contratação e, embora você queira ser minucioso, é igualmente crucial não assustar candidatos em potencial.

Considere, por exemplo, o teste para levar para casa que é uma etapa preliminar no processo de contratação para a maioria das organizações. Se um candidato está em demanda e já está sendo potencialmente procurado por várias outras empresas – e provavelmente já está empregado – então ele ou ela terá pouco incentivo para concluir uma tarefa desnecessariamente árdua que requer dias de trabalho.

Riley Newman, ex-chefe de análise do Airbnb, disse que a empresa apenas apresentou um “desafio básico de dados” nesta etapa do processo, em vez de algo muito exigente.

“O objetivo aqui é validar a capacidade do candidato de trabalhar com dados, conforme descrito em seu currículo”, escreveu ele . “Enviamos alguns conjuntos de dados para eles e fazemos uma pergunta básica; o exercício deve ser fácil para quem tem experiência.”

Quando os candidatos são eventualmente trazidos para um desafio mais rigoroso, isso deve ser visto não apenas como uma oportunidade para testar suas habilidades, mas também para mostrar o que torna sua empresa especial. Lembre-se: o processo de sentir funciona nos dois sentidos.

“Tentamos ser o mais transparentes possível sobre (nosso desafio interno de dados)”, disse Newman. “Você pode ver como é trabalhar conosco e vice-versa. Então, fazemos com que o candidato se sente com a equipe, dê a ele acesso aos nossos dados e uma pergunta ampla. Então eles têm o dia para atacar o problema como quiserem, com o apoio das pessoas ao seu redor.

“Encorajamos perguntas, almoçamos com eles para aliviar a tensão e fazemos check-in periodicamente para garantir que eles não estejam presos em algo trivial.”

Faça as perguntas certas

Às vezes, os gerentes de contratação são tentados a usar a entrevista para detalhar cada detalhe do conjunto de habilidades técnicas de um candidato, bombardeando o entrevistado com perguntas sobre uma ampla gama de competências que podem nem ser relevantes para o trabalho em questão. Isso é um erro. Limite suas perguntas às ferramentas que você realmente usa e, em seguida, faça o acompanhamento investigando como um candidato aplicaria essas ferramentas a um problema específico.

Para ter uma ideia melhor de como o seu provável Cientista de Dados pensa, peça que ele explique um problema recente que ele se propôs a resolver. Pergunte como eles abordaram o projeto – e por que fizeram as escolhas que fizeram – e como determinaram como alocar seu tempo e recursos. Por fim, pergunte o que eles aprenderam com o projeto – e o que fariam diferente.

Além de fornecer uma janela para o processo do candidato, isso também fornecerá uma visão sobre se ele possui ou não uma habilidade interpessoal que pode ser crucial para os Cientistas de Dados: capacidade de contar histórias.

Quando a situação exige uma análise mais profunda das proezas técnicas do candidato, a cientista de dados Jacqueline Nolis recomenda manter as perguntas relativamente básicas. Por exemplo, se sondar o conhecimento de estatística de um candidato, ela sugere perguntar como explicar uma regressão linear a um executivo de negócios, ou se o entrevistado pode listar alguns modelos alternativos a uma regressão linear e explicar por que eles são melhores ou piores.

“Dada uma área específica, só faço perguntas em um nível introdutório. Por exemplo, se fizer uma pergunta sobre modelos de aprendizado de máquina, eu só perguntaria sobre regressões lineares e logísticas e evitaria perguntar sobre tópicos mais avançados, como Random Forests ou boosting”, escreveu ela. “A razão para isso é que, se eles entendem o básico, devem ser capazes de aprender os tópicos avançados no trabalho.”

Antes mesmo de chegar a esse ponto, Nolis aconselha perguntar primeiro ao candidato sobre sua familiaridade com o tema.

"Se eles dizem que não têm muito, eu ignoro", disse ela. “Quero evitar que o candidato se sinta sobrecarregado ou frustrado com esse tópico, pois isso pode comprometer o restante da entrevista.”

Fique atento a essas habilidades e qualificações

O diagrama de Venn clássico para Cientistas de Dados sempre classificou seus conjuntos de habilidades como estando no nexo de negócios, ciência da computação e matemática. Embora isso seja verdade em grande parte, nem todas as funções exigem um domínio de estratégia, engenharia e modelagem matemática. Então, mais uma vez, é melhor se aprofundar nas necessidades específicas da posição que você está preenchendo.

Ainda assim, as habilidades técnicas gerais que os Cientistas de Dados precisam possuir podem ser divididas em três categorias:

• Para coletar e armazenar dados com bancos de dados, Excel e linguagens de consulta, como XML e SQL
• Para analisar e modelar conjuntos de dados usando ferramentas como Python, R, Hadoop e Spark
• Para criar visualizações envolventes e perspicazes usando ferramentas como Tableau e PowerBL

Embora seja verdade que nem todo Cientista de Dados precise dominar todos os aspectos da função, essas habilidades e competências são quase universalmente desejadas.

Na verdade, Michael Li, um Cientista de Dados que trabalhou no Google e no Foursquare, lamentou que muitas das pessoas que se autodenominam Cientistas de Dados sejam realmente “clickers”, confortáveis ​​apenas com ferramentas de apontar e clicar para análise e visualização de dados.

“É hora de contratar cientistas de dados que possam codificar com ferramentas mais poderosas, como R, Python e TensorFlow”, escreveu Li . “E as empresas devem considerar treinar suas forças de trabalho existentes em ciência de dados e habilidades de IA para ensinar aos clickers algumas das habilidades necessárias para se tornarem codificadores.”

Ainda assim, é importante não negligenciar o valor de habilidades menos técnicas, como criatividade, pensamento crítico e senso de negócios.

Sara Vera, cientista de dados da Insightly , sugere que a melhor abordagem é contratar talentos em ciência de dados e enviar seus funcionários para programas de treinamento adicionais conforme necessário.

“Pensamento analítico e habilidades de comunicação são mais difíceis de ensinar do que SQL, Python e R”, escreveu ela . “O benefício adicional do treinamento para habilidades tecnológicas é que você cria um ambiente onde a orientação é realmente forte, o que cria uma equipe mais coesa. Os melhores candidatos vão querer estar sempre aprendendo uns com os outros de qualquer maneira.”

Oferecer Salários Competitivos

Finalmente, vale a pena notar que especialistas tão requisitados quanto os Cientistas de Dados não são baratos; A Glassdoor lista o salário médio de Cientista de Dados nos EUA em US$ 139.840 por ano.

Após esse longo processo, certifique-se de não perder seu candidato premiado por uma oferta salarial baixa. Lembre-se: ele ou ela provavelmente tem opções.

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