招聘经理在数据科学家候选人身上最看重的品质gydF4y2Ba

随着2021年的结束，我反思了过去一年的数据科学之旅，意识到我最骄傲的成就之一是帮助团队聘请了两名与我共事过的最好的数据科学家。他们的出色工作无疑帮助我晋升为数据科学经理。gydF4y2Ba

在新的一年里，我将成为正式的hiringydF4y2BaggydF4y2Ba就像我最喜欢的一个经理告诉我的，“正确的招聘将对你作为一个经理的成功做出巨大的贡献”;这促使我反思自己过去作为面试官在招聘过程中取得的成功，并将从中学到的一些经验整理成册。希望这将成为我自己和其他数据科学经理在招聘过程中应该注意哪些属性的一个备忘录，也将成为有抱负的数据科学家在经理重视哪些品质/技能方面的指导，并将使您成为更好的数据科学家。gydF4y2Ba

这可以说是我在求职者身上寻找的最重要的技能/属性;因为让我们面对现实吧，数据科学是一个快速发展的领域，要想跟上它的步伐，唯一的方法就是不断地学习。gydF4y2Ba

不断有新的工具、算法和方法被引入;所以，如果团队中有人因为“习惯”或“熟悉”其他东西而拒绝适应新事物，那是非常令人沮丧的。我经常看到这种需要学习新事物的恐惧影响了人们的判断——例如，需要学习lookker的恐惧可能会导致人们强烈要求使用Tableau。不要误解我的意思，我并不是说Looker比Tableau更好，也不是说团队不能推迟关于技术栈、工具和其他内容的决策;但我不能接受“抗拒”的基础是没有能力或不愿意学习新事物。gydF4y2Ba

如何在面试中验证这一点:gydF4y2Ba

你可以通过询问他们在某段时间缺乏职位所需技能的情况，以及他们是如何处理这种情况，来测试应聘者的学习意愿和适应能力。同样，通过询问他们最近一次主动学习与该领域相关的新技能(无论是在工作中还是在业余时间)来测试他们的干劲。gydF4y2Ba

如何培养这种技能:gydF4y2Ba

学习的能力就像肌肉——你必须不断训练它，使它保持活跃。要做到这一点，最好的方法是让自己紧跟该领域的趋势，要么随意阅读相关文章(medium是一个很好的平台)，要么定期参加在线课程(例如通过Udemy或Coursera)，有意提高自己的技能。gydF4y2Ba

编码能力对于优秀的数据科学家来说至关重要，这就是为什么几乎每个数据科学职位都有技术环节。但同样重要但有时被忽视的是理解业务的能力。如果没有商业头脑，数据科学家将永远是任务的被动实现者，而不是他们应该成为的积极的思想伙伴。此外，只有当你真正理解了这些要求以及它们如何适应更大的业务时，你才能够以创造性的方式解决问题，而不依赖于别人给出解决方案。gydF4y2Ba

如何在面试中验证这一点:gydF4y2Ba

在技术挑战的基础上，构建一个候选人必须完成的业务案例。业务案例应该与职位描述紧密一致。如果该角色将进行大量的度量分析，那么该案例可能是一个度量分解类型的问题;如果该角色将主要是构建模型，那么该案例可能是一个现实的业务情况，候选人可以头脑风暴建模解决方案。gydF4y2Ba

如何培养这种技能:gydF4y2Ba

培养这种技能的最好方法就是走出自己的工作范围，尽可能多地了解公司里其他人的工作。在我看来，与不同角色的人交谈，了解他们的工作，思考他们的角色如何适应公司是培养商业头脑的最好方法。gydF4y2Ba

此外，要熟悉公司的战略，练习问问自己，你的每一项工作是如何达到公司的优先级的。最后，了解最新的行业新闻和发展，这样你就可以了解公司当前路线图之外的业务背景。gydF4y2Ba

如今的公司正试图通过将数据科学家嵌入不同的团队或与不同的团队密切合作，在整个业务中实现数据驱动决策。因此，管理涉众已经成为数据科学家日常工作的关键部分。利益相关者管理的哪些方面是重要的可能因角色而异，但根据我的经验，有几个方面是普遍重要的。gydF4y2Ba

对于大多数数据科学/分析的要求，重要的是数据科学家与利益相关者合作，将业务需求转化为分析需求;因此,gydF4y2Ba能够倾听涉众的需求gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba剖析一个业务问题gydF4y2Ba是优秀数据科学家的基础。gydF4y2Ba

利益相关者管理不是对所有事情都说“是”;相反，知道这一点很重要gydF4y2Ba什么时候说“不”gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba如何沟通“为什么不”gydF4y2Ba．管理利益相关者的期望和解释分析方法的限制和警告的能力是成为一名优秀数据科学家的关键。gydF4y2Ba

如何在面试中验证这一点:gydF4y2Ba

测试这一点的最好方法是让跨职能的利益相关者加入面试小组，评估候选人与他们互动的能力，让关键利益相关者看到候选人是否合适，是否是他们想要共事的人。gydF4y2Ba

传统的行为面试问题可以提供额外的信号(例如，询问应聘者他们拒绝涉众要求的一次时间，并跟踪了解他们为什么和如何这样做)。gydF4y2Ba

如何培养这种技能:gydF4y2Ba

培养这种技能的最好方法是寻找跨部门的机会，和尽可能多的人一起工作，试着完全“拥有”这种关系，而不是让你的经理充当中介。在与不同的人合作的过程中，真正倾听他们的需求，与他们一起头脑风暴，找出解决问题的最佳分析方法，并在之后反思每个项目。最后一步至关重要;确保你从你的利益相关者那里征求了诚实的反馈，这样你才能学会成为“伟大的合作者”。gydF4y2Ba

这不是你一周就能读完的东西，它需要练习和时间;所以要有耐心地培养这种能力。gydF4y2Ba

多年来，我遇到过不少喜欢被一群唯唯诺诺的人包围的经理/领导;我们都知道这样做的皇帝发生了什么——最后赤身裸体地出现在公众面前。这是对孩子友好的版本，只提到了最轻微的后果。我希望自己周围的人不怕质疑现状，不怕提出改变并付诸实施。gydF4y2Ba

臭名昭著的“冒名顶替综合症”在任期较短的数据科学家中很常见;但重要的是要意识到，无论你职位多低，你都可以做出贡献。所以，当你看到一些效率低下的事情时，不要害怕说出来，如果你能头脑风暴出一个解决方案，那就更值得赞赏了。gydF4y2Ba

如何在面试中验证这一点:gydF4y2Ba

这一点很难在一个小时的对话中“测试”出来，所以了解这一点的最好方法是直接问应聘者最后一次发现一个低效率的地方并提出改变是什么时候。但是，为了避免一个肤浅的答案，你要确保你在答案中深入挖掘，了解确切的情况。gydF4y2Ba

如何培养这种技能:gydF4y2Ba

不要想当然。质疑那些对你来说效率低下的事情，不管你的任期如何。为了能够提出解决方案，利用前面提到的一些建议是很有帮助的——让自己紧跟领域的最新趋势，并与涉众交谈，了解他们的痛点和适合这种情况的最佳解决方案。gydF4y2Ba

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非技术技能，可以向招聘经理表明你是一名优秀的数据科学家gydF4y2Ba

想要阅读更多关于数据科学和业务的内容吗?我可以给你一些建议:gydF4y2Ba