Tuyển dụng Data Scientist từ cái nhìn của những người trong cuộc

1561

Có thể bạn quan tâm:

  Học 3 ngôn ngữ này ngay nếu bạn muốn trở thành Data Scientist ( Nhà khoa học dữ liệu )
  Nên học chuyên ngành nào: kỹ thuật phần mềm vs khoa học máy tính
  Câu chuyện về khoa học dữ liệu: Chỉ vài kẻ thắng cuộc?

Tôi là một nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) chứ không phải là một nhà tuyển dụng, nhưng tôi có cơ hội được trò chuyện với Amanda Voss và nhiều nhà tuyển dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin. Tôi may mắn có được cái nhìn từ 2 phía: Data Scientist mong muốn công việc như thế nào và nhà tuyển dụng cần gì từ họ.

Từ phía nhà khoa học dữ liệu

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu, hoặc đang trong qua trình tìm kiếm một công việc như vậy. Lời khuyên đầu tiên của tôi là: Hãy kiên nhẫn!

Đây không phải là một việc dễ dàng, và có thể bạn sẽ phải đi phỏng vấn cả trăm nơi trước khi chính thức được nhận.

Tất nhiên, nó có thể thực sự dễ dàng và nhanh chóng với vài người, nhưng theo kinh nghiệm của tôi thì nó sẽ tốn của bạn ít nhất vài tháng.

Hãy học hỏi từ mỗi lần bạn bị từ chối. Khi tôi bắt đầu xin việc, tôi đã bị từ chối rất nhiều lần. Nó nằm ngoài sự chuẩn bị của tôi, nhưng tôi nghĩ rằng không có ai lại chuẩn bị cho việc mình bị từ chối cả, nhưng điều bạn cần nhận thức được là mọi thứ đều có nguyên nhân của nó. Hãy chấp nhận, học hỏi và tiếp tục tiến lên phía trước.

Mỗi lần bạn bị từ chối sẽ là thêm một bước trên con đường đến tới thành công. Thật sự không phải là dễ dàng để có thể đáp ứng với mọi đặc điểm mà nhà tuyển dụng muốn.

Nếu bạn may mắn, bạn sẽ gặp được một nhà tuyển dụng tuyệt vời sẽ cho bạn biết làm thế nào để có thể cải thiện cho những buổi phỏng vấn trong tương lai. Nhận thức được sai sót và điểm yếu của bạn là sự khởi đầu để trở nên tốt hơn. Sự thất vọng bạn cảm thấy hôm nay sẽ là động lực để cải thiện cho tương lai.

Ba điểm chính cần lưu ý

Một số người không biết khoa học dữ liệu là gì. Vì vậy, hãy nghiên cứu các công ty bạn đang ứng tuyển. Xem những gì nhân viên của họ đang làm, tìm cách giao tiếp thông qua Facebook, LinkedIn, Twitter và hội thảo.

Người tuyển dụng là người bạn thân nhất của bạn vào thời điểm phỏng vấn, họ muốn giúp bạn, hãy tin tưởng họ, thế nên hãy để họ giúp bạn và đặt câu hỏi!

Mọi người thường quan tâm nhiều hơn đến cách bạn giải quyết vấn đề và cách đối phó với một số tình huống cụ thể hơn là kiến thức kỹ thuật của bạn. Tất nhiên là khả năng viết code chất lượng vẫn rất quan trọng nhưng vẫn còn nhiều thứ hơn thế nữa.

Một số lời khuyên để có được một công việc về khoa học dữ liệu

Kiên nhẫn. Bạn sẽ phải nộp đơn xin việc hàng trăm nơi trước khi nhận được một.

Chuẩn bị. Không chỉ nghiên cứu các khái niệm quan trọng, lập trình và trả lời các câu hỏi kinh doanh, bạn cũng nên nhớ rằng bạn sẽ là một phần quan trọng của tổ chức. Do đó, bạn sẽ phải giải quyết các tình huống khác nhau, vì vậy hãy sẵn sàng trả lời các câu hỏi về cách bạn cư xử trong những tình huống công việc khác nhau.

Có một portfolio chất lượng. Nếu bạn đang tìm kiếm một công việc được trả lương hậu hĩnh trong ngành khoa học dữ liệu, hãy làm một số dự án với dữ liệu thực. Nếu bạn có thể gửi chúng lên GitHub. Ngoài các cuộc thi Kaggle, hãy tìm một cái gì đó mà bạn yêu thích hoặc một vấn đề bạn muốn giải quyết và sử dụng kiến ​​thức của bạn để làm điều đó.

Người tuyển dụng là bạn của bạn. Những người phỏng vấn luôn muốn bạn nhận được trong công ty.

Hỏi mọi người về những gì họ làm. Tôi khuyên bạn nên đọc bài viết của Matthew Mayo về “Một ngày trong cuộc đời của một nhà khoa học dữ liệu” để có ý tưởng tốt hơn về những gì nghề này cần phải làm.

Nếu bạn muốn xin vào vị trí thực tập, bạn cần đáp ứng được yêu cầu tối thiểu về học vấn.

Cách tạo một Resume ấn tượng

Hãy trung thực. Không làm giảm giá trị của bản thân bạn trong hồ sơ của bạn.

Kết nối và năng động trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Tạo blog, chia sẻ kiến ​​thức, tham gia vào các dự án mã nguồn mở.

Hãy rõ ràng. Đọc CV của bạn và tự hỏi: liệu đây là cách tôi muốn người đọc xem CVcủa mình?, hãy chắc chắn rằng bạn đang đặt những thứ bạn nghĩ là quan trọng nhất đối với bản thân và công ty mà bạn đang xin vào.

Không sử dụng 1 CV cho tất cả các công ty. Thay vào đó hãy phân tích công ty và tạo bản CV phù hợp cho từng vị trí.

CV ngắn gọn, xúc tích: nhà tuyển dụng nhận hàng nghìn hồ sơ mỗi ngày, vì vậy người tuyển dụng sẽ chỉ có khoảng 30-60 giây để đọc hồ sơ của bạn. Vì vậy, hãy chắc chắn rằng bạn đang có những điều họ muốn xem. Đừng đặt những thứ không liên quan đến công ty.

Nhất quán. Điều đó có nghĩa là cùng một phông chữ và phong cách trình bày cho toàn bộ hồ sơ.

Kể câu chuyện về cuộc sống của bạn theo cách của mình và họ sẽ thích nó. Nếu bạn tự tin hơn về kỹ năng học tập, hãy để nó trước phần kinh nghiệm, và ngược lại.

Hỏi các nhà tuyển dụng bạn biết tư vấn cho trước khi gửi bản lý lịch.

Các mẹo phỏng vấn

Thường thì quá trình phỏng vấn sẽ diễn ra như sau:

  • Phỏng vấn qua điện thoại, bạn và nhà tuyển dụng sẽ trau đổi sơ qua về kinh nghiệm về vị trí ứng tuyển. Đây là vòng phỏng vấn đầu tiên.
  • Nếu mọi việc suôn sẻ, bạn sẽ nhận được cuộc gọi thứ hai, lần này có thể từ một số Senior trong công ty. Họ sẽ hỏi bạn nhiều hơn về kinh nghiệm cũng như một số câu hỏi chuyên về kỹ thuật. Điều này có nhiều khả năng để kiểm tra xem nếu những điều bạn nói trong sơ yếu lý lịch của bạn là đúng.

Note: (có thể có hoặc không) Nếu bạn đã có kinh nghiệm về khoa học dữ liệu. Họ sẽ gửi cho bạn một bộ dữ liệu và hỏi bạn vài câu để xem khả năng của bạn tới đâu.

Lập trình trên bảng trắng. Đây có thể là phần khó và đáng sợ hơn của bất kỳ quy trình nào. Chỉ bạn và một tờ giấy trắng. Hãy thực hành trước điều này thật nhiều. Bạn không cần phải viết code một cách hoàn hảo bởi họ muốn thấy cách bạn suy nghĩ và đưa ra giải pháp.

Note: (có thể có hoặc không) Buổi viết code tại công ty. Đây là nhiệm vụ cuối cùng, nhưng thường là để đánh giá việc bạn có thể phù hợp với văn hóa công ty hay không.

Nhà tuyển dụng

Nếu bạn đang muốn tuyển các chuyên gia về khoa học dữ liệu thì trước hết phải biết rõ ràng họ là những ai:

Nhà khoa học dữ liệu là người phụ trách phân tích các vấn đề kinh doanh và đưa ra một giải pháp liên quan tới việc chuyển đổi vấn đề thành một câu hỏi hợp lệ và đầy đủ, sau đó sử dụng các công cụ lập trình và công cụ tính toán phát triển code để phân tích dữ liệu nhằm có được câu trả lời.

Các chuyên gia về khoa học dữ liệu có vai trò như thế nào cho công ty:

Giúp lãnh đạo đưa ra quyết định tốt hơn

Giúp xác định mục tiêu

Thách thức nhân viên để áp dụng các thực hành tốt nhất và tập trung vào những vấn đề quan trọng.

Xác định và phân tích cơ hội

Cũng cố quyết định bằng dữ liệu.

Xác thực tính chính xác của các quyết định này

Xác định và lọc đối tượng mục tiêu

Tuyển dụng đúng cho tổ chức

Liệu bạn có cần tới chuyên gia khoa học dữ liệu không?

Hãy nhớ những lời này: một nhà chuyên gia khoa học dữ liệu tệ còn nguy hiểm hơn khi bạn không có họ.

Có rất nhiều người muốn làm việc trong khoa học dữ liệu, đa số họ là những người thực sự thông minh, muốn giúp đỡ và có một con đường thăng tiến trong lĩnh vực này, nhưng hãy cẩn thận trước khi thuê một chuyên gia khoa học dữ liệu. Tôi khuyên bạn nên tìm hiểu rõ về khoa học dữ liệu trong các công ty tốt nhất trên mạng, tìm hiểu về quy trình và học hỏi từ họ.

Ngoài ra, bằng cấp không quyết định tất cả. Họ cần kinh nghiệm làm việc với dữ liệu và giải quyết các câu hỏi kinh doanh bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu. Trước khi yêu cầu lấy bằng tiến sĩ, hãy hỏi về kiến ​​thức, dự án họ đã làm, dự án mã nguồn mở mà họ xây dựng hoặc cộng tác, kinh nghiệm làm việc liên quan cũng như họ giải quyết vấn đề cụ thể như thế nào.

Mẹo để tuyển một chuyên gia về khoa học dữ liệu

Các nhà tuyển dụng phải làm việc chặt chẽ với các nhà quản lý để đưa ra các yêu cầu công việc chính xác.

Xác định những loại nhà khoa học dữ liệu nào sẽ phù hợp nhất với nhu cầu của doanh nghiệp. Tìm hiểu về các kỹ năng và kinh nghiệm của nhà khoa học dữ liệu trước khi phỏng vấn họ.

Tư duy dài hạn, đánh gia vai trò của nhà khoa học dữ liệu trong lộ trình phát triển của công ty.

Đặt kỳ vọng đúng theo thực tế dành cho ứng viên. Hãy tuyển dụng đúng người vị trí.

Xây dựng một danh sách các kĩ năng cần có cho một ứng viên lí tưởng để vào làm nhằm có sự đánh giá chính xác dựa vào thị trường nhân lực.

Techtalk via towardsdatascience

CHIA SẺ