Chúng tôi đang độ một ứng viên tìm năng cho ví trị trống trong công ty. Các ứng viên mà chúng tôi muốn tuyển phải bảo đảm được các nhân tố sau đây:
Bằng cử nhân trong Khoa học Máy tính
Bằng tấn sĩ trong một lĩnh vực định lượng
3-5 năm trong một vị trí nghiên cứu tụ họp và kinh nghiệm với các backend frameworks, phát triển áp dụng, lưu trữ web cũng như kiến thức sâu về cả mạng nơ-ron và các phương pháp thống kê
5 năm kinh nghiệm lập trình
2-3 năm quản lý cơ sở dữ liệu
5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực của chúng tôi (Y tế, Tiếp thị, vv)
tri thức nâng cao về SQL, Python, R, Matlab, Java, C, C ++
2-3 công trình vắng nghiên cứu trong trí óc nhân tạo, xử lý tiếng nói tự nhiên…
Người này hầu như chơi tồn tại !
Có bao lăm người trên thế giới bạn nghĩ hợp với cả thảy yêu cầu trên này? Và số những người đó có những kỹ năng mềm, giỏi giao thiệp lại chuyên cai quản mà còn phải giỏi phân tách, sáng tạo và sáng dạ. Chúng ta đang đưa ra những yêu cầu vô lí cho các lập trình viên. Đến cả quảng cáo việc làm cho Apple thường không đòi hỏi tới một nửa số đề nghị.
Đó là bởi không có cách nào độ một ứng viên có đầy đủ tuốt các kĩ năng này tại một công ty, và thậm ít ra có khả năng độ được ứng viên biết hết thảy các ngôn ngữ này. Khoa học dữ liệu là về việc dùng chương trình một cách sáng ý, chứ không phải là lập trình ra nó.
Lập trình viên không phải là siêu nhân
Đừng chỉ tụ tập vào bằng cấp và chứng chỉ mà hãy dựa vào kinh nghiệm thực tại. Thậm chí nếu bạn đang tìm một ứng viên về data science không nhất định phải là một nhà khoa học dữ liệu đúng chuyên ngành. Sau đây là những mục tiêu chính của tôi khi kiêng một data science cho team
Những gì chúng tôi muốn
Người sáng dạ, thám hiểm và ham nhiều kinh nghiệm.
Những người có khả năng nắm bắt ý tưởng, và xây dựng chúng thành các sản phẩm hoàn chỉnh
Những thứ chúng tôi cung cấp
Cung cấp một đội ngũ làm việc xăm có chiến lược và nhiều thời cơ để tiếp cận với công nghệ tiền tiến
Cho môi trường để phát triển, hiểu những gì họ muốn học và giúp họ tiến bộ
Sự hiểu biết rằng vơ mọi người trong nhóm đều đồng đẳng
Bắt đầu với những điều thiết thực
Các kỹ năng khó nhất để tìm ra khi nói đến khoa học dữ liệu không gắn liền với bằng cấp hoặc kinh nghiệm làm việc cụ thể. Thay vào đó là mong muốn khám phá, thúc đẩy tối ưu hóa cùng thái độ không bao giờ bỏ cuộc và sự sẵn sàng học hỏi. Nếu bạn cho tôi một người có những kỹ năng mềm trên với một tí Kiến thức lập trình căn bản và sự hiểu biết về toán học, tôi tin rằng họ sẽ trở thành một nhà khoa học dữ liệu nhẵn trong một khoảng thời kì tương đối ngắn. Khi tôi tìm cách thuê người trong nhóm của tôi, đây là những kỹ năng quan yếu nhất. Mọi thứ khác chỉ là thêm thắt tiểu tiết.
đương nhiên, bằng cấp và kinh nghiệm cũng giúp bạn đánh giá chính xác hơn về khả năng của ứng viên. Nhưng nó cũng có điểm yếu khi loại đi rất nhiều ứng viên tiềm năng chỉ đơn giản vì họ học và làm trái ngành.
biểu đạt công việc mà ngay cả bản thân bạn cũng muốn làm
Khi viết tin tuyển dụng, tôi dành hàng giờ để viết JD. Tôi viết nó, rà lại, và lại viết lại cho đến khi hợp ý. Tôi đưa ra một vị trí hợp với nhu cầu của team, bao gồm nhịp để phát triển, cung cấp cơ hội học tập tuyệt vời, và thật sự xăm. Không có những điều đó, mọi người sẽ trở thành buồn chán và thất vọng dần theo thời kì. Thật dễ dàng xác định nhu cầu kinh doanh cho một vai trò cụ thể, nhưng rất khó xác định chính xác tại sao bạn cần một Nhà khoa học dữ liệu và họ sẽ làm gì. Đó là công việc của bạn để nghĩ suy điều này trước khi bắt đầu quãng ứng viên.
Các nhà quản lý nên viết diễn tả vị trí của chính họ
Nếu bạn chẳng thể dành 3-5 giờ để viết bản trình diễn.# công việc hiệp, thì nó có nghĩa là bạn vẫn chưa thật sự cần tới vị trí đó.
Số lần tôi đọc diễn tả công việc mà đôi khi cảm thấy như thể chúng được tái sử dụng lại bởi 100 nhà tuyển dụng khác nhau.
Hãy quan hoài nhiều hơn đến cách mọi người nghĩ
lớp những người có thể suy nghĩ phê bình, sáng tạo, và sáng ý là rất khó khăn. Đó là lý do vì sao các nhà khoa học dữ liệu vốn rất hiếm. Bạn phải hiểu cách lấy dữ liệu, khám phá nó, hiểu nó, và thể hiện nó một cách có giá trị là rất khó.
có nhẽ kỹ năng có giá trị nhất mà nhà khoa học dữ liệu cần là khả năng xử lý các vấn đề lạ mà chưa có giải pháp rõ ràng. Sẽ cần có khả năng cung cấp giá trị khi không xác định được giá trị – họ thường cần phải hiểu điều này và tự đi đến đó.
Thế nào là một nhà khoa học dữ liệu đích thực
Hiểu được khái niệm về tạo ra giá trị
Hiểu kinh dinh
Hiểu kỹ thuật và mô hình khác nhau có thể được dùng để tạo ra giá trị dữ liệu của bạn như thế nào
Xử lý các vấn đề theo một cách có phương pháp cùng sự quan hoài tận tụy.
Không cần phải là một lập trình viên giỏi.
Điều này sẽ làm cho công việc tìm ứng viên của bạn dễ dàng hơn? Chắc là không. Tuy nhiên, ít ra bạn sẽ kiếm được đúng người cho đúng vị trí.
Bài viết trên được học viện quốc tế NIIT-ICT Hà Nội
Hi. I’m Designer of Blog Magic. I’m CEO/Founder of ThemeXpose. I’m Creative Art Director, Web Designer, UI/UX Designer, Interaction Designer, Industrial Designer, Web Developer, Business Enthusiast, StartUp Enthusiast, Speaker, Writer and Photographer. Inspired to make things looks better.
0 nhận xét:
Đăng nhận xét