企业如何聘请顶尖数据科学人才?

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为了吸引数据科学人才，企业需要完善的数据策略和良好的数据驱动环境，在这个环境中，数据科学家可以开展具有意义的工作。

企业在招聘数据科学家时，提供高薪并不足够。考虑到目前数据科学人才的紧缺情况，需要提供像初创公司那样的福利待遇，例如健身房、游戏室、带有台球桌的休息室等，这些将为企业在吸引人才方面带来优势。但事实是，人们所说的大多数数据科学家需要更深入、更有意义的东西，而这一切都与工作有关。

根据Burtch Works公司进行的高管招聘调查，82%的组织计划雇用分析专家或数据科学专家，70%的组织希望在2019年上半年扩展他们的分析和数据科学团队。这对数据科学专业人士来说是一个好消息，但对于那些缺乏数据科学家而希望在市场进行招聘的企业而言，这是一个坏消息。

但是企业不需要对这种紧缺感到失望，仍然有很多方法可以招募到数据科学家。在这里，对数据科学家以及那些成功雇佣他们的企业对于什么是最具吸引力的工作进行一下探讨。

更有意义的工作价值

根据调查，一些数据科学家表示，即使一些企业在招聘预算方面能够与当今科技巨头展开竞争，但仍不足以吸引最优秀的数据人才。

Invoca公司数据科学家Mike McCourt说，“如果有人选择从事数据科学工作，他显然重视职业生涯的发展前景，至少与薪酬一样重要。除了提供高薪之外，企业还需要提供学习和锻炼创造力的空间。好消息是，这并不是一种牺牲和浪费：研究结果证明这是非常有价值的。”

企业提供高薪可能会吸引数据科学家签定合约，但如果企业的数据策略混乱，或者提供的企业文化或工作不好，那么这对于数据科学家来说是没有什么吸引力的。

虽然有了满意的薪酬，但大多数数据科学家的主要动力是有意义的工作。很多数据科学家不想成为这个过程中的另一个步骤。他们希望开展创新，提出重要的问题，并使他们的工作直接让企业受益。

“我真的希望有机会解决以前没有解决的问题。加入一家大公司很容易，只需输入数据并获得输出，但这并不有趣。”Harness公司数据科学家和机器学习工程师Parnian Zargham说。

Semmle公司数据科学家Albert Ziegler对此表示认同。Ziegler希望在“鼓励个人成长”的创新团队中工作，并处理能够发挥其想象力的问题。如果日常工作的数据本身很有趣，那就是额外的奖励。这些考虑因素在他决定与代码分析平台提供商签约时起了重要作用。

“我知道我会和最优秀的人一起研究前沿数据科学。我觉得企业的使命是确保运行代码的安全，这是一个非常有价值的目标。可以做一些总是更有趣的事情。”Ziegler说。

如果企业的数据科学项目有些平凡或重复怎么办?或者并没有更伟大的使命宣言?此外，数据科学家可能在他们职责之外的项目上开展工作。这种自由将有助于他们参与进来并提高他们的技能。一旦他们能够发挥创造力，可能会发现新的机会、利润或解决方案。

Invoca公司的McCourt说，“我的工作当然包括维护模型和解决客户问题，但我也有时间进行创新和研究。企业高层认识到我探索新想法的价值。虽然很多都没有成功，但有些已经发展成为我们公司提供的新产品。”

获得正确的数据策略

Bradley说，“要雇用最好的数据科学家，企业需要掌握数据。数据科学家希望加入一家具有清晰愿景、战略和预算的公司。他们想知道他们开展的工作将如何为企业获利做出贡献，否则在沟通数据科学投资回报率和计划进展方面可能会遇到挑战。”

这并不是说企业需要一个“一成不变”的策略——数据科学家仍然希望解决问题。制定强有力的数据计划，将确保数据科学家在签订合同之前了解需要做的工作。此外，数据科学家需要得到更多的支持，并希望他们所做的工作在企业领导层的眼中具有价值。没有人愿意梳理数TB的数据，只是让首席执行官重视重要的数据趋势和模式。

Harness公司Zargham说，“企业应向应聘者证明，他们已经为数据科学家提供更好的发展前景做好了准备。特别是初创公司。很多招募者会说，‘我们有大量数据，因此我们需要一位数据科学家。”但这可能就像餐馆雇用一名厨师一样无趣。而企业需要回答一些问题，例如，是否有办法提取数据?是否具有真正分析数据所需的基础设施?企业应该拥有正确的结构和领导力，以便在雇用数据科学家之后，真正发挥其最大的价值。这样做会对一个优秀的应聘者非常有吸引力。”

企业文化很重要

企业的文化是否支持其数据计划?企业决策者和高层管理人员是否有明确的数据战略，例如预算和发展策略?企业的数据科学家能否将数据问题直接提交领导层并得到认真对待?如果没有，那么在企业期望聘用并留住顶尖数据科学人才之前，还有很多工作要做。

Domino数据实验室的首席数据科学家Josh Poduska说，很难看到数据科学家在那些不重视数据科学和分析的公司长期工作。

他说，“数据和分析专业人员在这样公司工作并不开心。他们经常不堪重负，需要花费大量的时间来消除进步障碍，并培养领导能力。企业必须拥有数据支持决策文化。如果数据科学家能找到一家将他们的文化从基于数据发展到基于模型的公司，那么这样的公司将会很适合。”

当然，数据驱动的文化不仅适用于数据科学家，它还可以通过鼓励员工探索数据，提供新想法和反馈，从而使企业在各领域都受益。

McCourt说，“这需要具有前瞻性思维的公司来重视研究，并让员工独立探索新的想法。它还需要强大的企业文化，以鼓励员工挖掘思维潜力，并寻求改善现状。”

发挥自己的优势

中小企业与谷歌、微软、Facebook或亚马逊这样的科技巨头竞争似乎是不可能的，这些巨头可以提供具有竞争力的工资和福利，但这并不能阻碍中小企业招聘到最优秀和最聪明的数据人才。

Zargham说：“大公司总是会给数据科学家更高的薪酬，但可能会以牺牲独特项目的挑战性，而数据科学家在中小企业入职可能有机会了解业务的其他方面。”

中小企业可以提供大多数大型组织无法提供的独特功能：数据科学家能够看到其努力工作的直接影响。更大的组织仍然可以通过在业务部门内培养创业精神来实现这一优势。

Domino数据实验室的Poduska说，“规模较小的公司经常希望解决独特的问题。它们提供了大多数大型组织无法获得的体验。数据科学家在中小公司工作的一个关键因素是其工作专注、有趣、快节奏。”

而进入大公司工作的数据科学家可能感觉就像是机器中的一个齿轮，只能处理单调和重复的特定任务。规模较小的数据驱动型组织可以为数据科学家提供更多的责任，使他们有机会看到努力工作反映在投资回报率、收入或流程效率上。大型组织可能需要花费更多精力来复制这种类型的环境，但这并非不可能。

归根结底，吸引数据科学家的是企业的使命、战略和文化的结合。

Ziegler说，“不同的数据科学家关注的事物不同。但我认为，对于许多人来说，成为数据科学家的原因是：希望探索有趣的数据，使用很酷的技术，解决具有挑战性的难题，并与志同道合的人合作，可以从中学习，并共同成长。任何可以提供这些条件的企业都将获得胜利。”

(来源：企业网D1net）

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