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Analytics Execs揭示了如何聘请数据科学家
招聘数据科学家可以是一个大投资，因此企业需要知道如何优化过程。作为一个指导，一些经验丰富的分析经理讨论了他们的招聘策略。
对企业数据科学倡议的兴趣继续增长，但随着越来越多的企业开始思考将新员工乘坐开发和运行高级分析应用程序，如何聘请数据科学家来到最前沿 - 它正在创造一些问题关于优先考虑的技能的混乱和不同的意见。
“数据科学周围有很多嗡嗡声，我认为人们认为它是一个非常重要的差距以及公司实际需要的东西，”弗兰克洛据波士顿在线家居家具零售商Wayfair LLC，数据科学总监。“对善良的原因有很多分歧数据科学家”。
LO和其他发言者在2015年大数据创新峰会在波士顿表示，他们更多地关注软技能而不是评估候选人的具体技术能力数据科学家工作。例如，目前管理18个数据科学家团队的LO表示，他不得不认真思考他和这些工人的Wayfair的事业。最终，他定于智力的好奇心，作为新招募的顶级特质。
用传统的方法来测试人们是很有挑战性的面试过程，但罗说他已经找到了解决问题的方法。例如，他要求申请人描述一个分析项目他们在学校或以前的工作之外工作。LO正在寻找热情的数据科学家分析数据解决问题，他认为激情应该超越学术和专业责任。
我寻找对回答问题不感兴趣的人，但在提出自己的问题时。 弗兰克洛Wayfair LLC数据科学总监
“这是你在简历或学位上找不到的东西，”他说。“如果你考虑数据科学，这是关于你可以制造的推论。我寻找对不感兴趣的人回答问题而是在问自己的问题。”
罗说，他甚至拒绝了那些拥有令人印象深刻的技术技能的求职者，因为他们看起来没有好奇心。这并不是说技术技能对他不重要招聘数据科学家,虽然。罗说，如果一个人连基本的Python或Java编程技能都没有，那他就不适合Wayfair的工作。他不太坚持他们有特殊的技能Hadoop.因为对分布式处理框架的SQL接口非常常见。如今，很少有人实际上需要知道如何在MapReduce中编程，以分析Hadoop数据。
新员工需要了解这项业务
莱利纽曼租房网站运营商Airbnb Inc.的数据科学负责人说柔软的分析技能也是他在招聘数据科学家时的首要任务之一。具体来说，他需要很强的沟通技巧和商业头脑。纽曼在大数据大会上的一场演讲中表示:“我们想要寻找的是既擅长Python和R语言，又非常有效的沟通者。”
目前,纽曼管理分析团队由70个数据科学家组成。他们分手到嵌入在单独的业务部门内的较小团队中。定期，团队旋转到其他业务范围，以便给予他们新的挑战。纽曼表示，方法有助于保持对他们正在做的工作的数据科学家，但在实现新的业务问题时也需要高度的灵活性。
这就是为什么旧金山的Airbnb有一个相当广泛的面试流程数据科学家雇佣。它始于一对一的面试;从那里，候选人被带走了家庭测试，以评估他们的编程和数据分析技巧。接下来，新兵被带回办公室，给出了一个内部测试，他们与现有员工合作，并要求使用可用数据解决业务问题。在该练习结束时，他们必须发表演示解释他们的发现。
这是一个参与过程但纽曼表示，该系统会评估新员工必须处理的所有核心职能。他说:“这不仅仅来自于招聘聪明人。”“我们真的必须开始思考我们想要解决的问题，以及人们如何绘制这些地区的地图。”
专注于技术技能可能会错过马克
与Lo的案例一样，技术技能数据科学家始终需要的问题。不可避免地，他们需要知道如何获得，操纵和分析数据，通常在非常大的卷中。但如果他们坚持求职者在所有现有系统中拥有深刻的经验，企业可能会在良好的员工上错过了良好的员工分析工具。
“你雇佣了合适的聪明人，他们可以在三个月内学会你的大部分堆栈，”一位会议发言人说斯科特·索科洛夫，订货公司的首席数据官，位于巴尔的摩的在线食品送货服务。
Sokoloff说道数据科学家的工作描述经常读取技术规格表。许多公司希望知道他们的新员工可以使用他们已经到位的工具来击中地面运行的地面。但对于Sokoloff，对特定工具的关注太多创造了不合解潜在强烈的候选人的风险。
“这与技术无关，”他说。“这与使用这种软件或那种解决方案无关。这是关于你想要解决的业务问题。”
Ed Burns是SearchBusinessAnal华体会体育官网-意甲赞助商ytics的网站编辑。邮件他(电子邮件保护)在Twitter上关注他:@edburstt.。
