Data Scientist. Vânătoarea de unicorni?

Compania de Inginerie și Consultanță IT Crystal System a efectuat o cercetare pentru a înțelege în profunzime și pentru a defini profilul ideal de Data Scientist pe care îl caută managerii de Resurse Umane, unde și cum pot atrage companiile candidatul potrivit. Din acest studiu a reieșit că tendința în piață este căutarea unui unicorn, nu a talentului potrivit. Ca soluție, specialiștii firmei oferă abordarea sa pragmatică în recrutarea și selecția candidaților în domeniul Data Science, în cadrul unui program numit „Crystal System Pragmatic Approach to Build and Select Data Scientist Talents“.

PROFILUL JOBULUI DE DATA SCIENTIST

Pentru a înțelege profilul de Data Scientist care reiese din anunțurile de recrutare, specialiștii au analizat 90% din diverse oferte de muncă* de Data Scientist postate pe platforme de joburi precum Glassdoor, LinkedIn și slb.dejobs.org în perioada februarie-martie 2020.

Scopul cercetării a fost de a descoperi profilul așa-numitului „Market Data Scientist“ (candidatul ideal) prin perspectiva a 5 aspecte:

– „Market Data Scientist“ – Cerințe legate de educație
– „Market Data Scientist“ – Cerințe legate de abilități tehnologice și tehnice
– „Market Data Scientist“ – Cerințe legate de „business acumen“ (cunoștințe de business)
– „Market Data Scientist“ – Soft skill-uri și cerințe legate de limbile străine
– „Market Data Scientist“ – Cerințe privind activitățile profesionale

AVÂND ACESTE INFORMAȚII, AM PUTUT DEFINI:

• cine este candidatul ideal căutat în piață;
• dacă „misiunea“ de a găsi candidatul ideal este posibilă;
• modul în care companiile pot aplica „Crystal System Pragmatic Approach to Build and Select Data Scientist Talents“ pentru a atrage candidatul potrivit.

---

* Aceste oferte de muncă sunt profiluri de Data Scientist căutate de liderii companiilor în diferite industrii, cum ar fi analitică, software și inginerie, energie, bunuri de larg consum, servicii bancare, tehnologii informaționale, tutun etc.

Business Expertise – Economics, Electrical/Industrial Engineering, Statistical
Genetics, Statistics, Biostatistics, Bioinformatics, Genomics, Computational
Biology, Chemistry or Biology

1) „MARKET DATA SCIENTIST“ – CERINȚE LEGATE DE EDUCAȚIE?

Diagrama din figura 1 ilustrează domeniile educaționale preferate de HR manageri pentru candidatul pentru poziția de Data Scientist. Se poate observa că diploma de master în informatică este solicitată de 92% dintre recrutorii din piață, pe următoarele locuri fiind cele de matematică și statistică (83%, respectiv 58%). Remarcăm faptul că unii dintre angajatori nu specifică în mod clar în anunțurile de angajare domeniul de educație dorit. Astfel, sintagme precum „orice domeniu cantitativ“, „alt domeniu tehnic“, „altă disciplină cantitativă/ informatică“, „un alt domeniu relevant pentru știința datelor“ etc. pot cauza confuzii în rândul potențialilor candidați.

2) „MARKET DATA SCIENTIST“ – CERINȚE LEGATE DE ABILITĂȚI TEHNOLOGICE ȘI TEHNICE

Rezumând informațiile privind cerințele legate de abilități tehnologice și tehnice (figura 3), cunoștințele în limbajele de programare Python și R sunt în mod evident cele mai căutate de către managerii de HR: 83%, respectiv 67% dintre anunțurile analizate căutau candidați cu astfel de aptitudini.

Pe lângă cele mai populare instrumente și tehnologii, piața caută, de asemenea, un candidat care să aibă cunoștințe în tehnologii precum Machine Learning (cum ar fi Tensorflow, Theano, MXNet, PyTorch) sau Data Mining Software (de exemplu, Weka, Knime, Databricks, Tensorflow, Scikit-learning). Unii angajatori solicită inclusiv experiență de lucru cu biblioteci de Data Science precum Pandas, Scikit-Learn, NumPy etc.

3. „MARKET DATA SCIENTIST“ – CERINȚE LEGATE DE „BUSINESS ACUMEN“ (CUNOȘTINȚE ÎN DOMENIUL AFACERII)

Rezumând cerințele de experiență pentru Data Scientist (figura 5), candidatul ideal ar trebui să aibă o experiență de 3-5 ani în industrie sau măcar să dețină cunoștințe în domeniul afacerii, deoarece ar trebui să furnizeze factorilor de decizie informații pentru conturarea tendințelor și deciziilor strategice în activități esențiale și să fie capabil să comunice aceste rezultate comunității de afaceri.

De asemenea, candidatul ideal ar trebui să aibă o experiență anterioară în ceea ce privește utilizarea tehnologiilor de Machine Learning (solicitat de 67% dintre angajatori) și suficiente abilități în programare (necesar pentru 58% dintre companii).

4. „MARKET DATA SCIENTIST“ – SOFT SKILL-URI ȘI LIMBI STRĂINE

75% dintre angajatori vor de la candidatul care aplică pentru poziția de Data Scientist să poată comunica eficient în cadrul departamentelor interne, dar și să fie un jucător de echipă, iar 50% dintre aceștia așteaptă ca el să aibă abilități de lider și o mentalitate orientată spre rezolvarea problemelor (vezi figura 6). Mai mult decât atât, toți angajatorii se așteaptă ca persoana care va ocupa poziția de Data Scientist să cunoască limba engleză la un nivel avansat (scris și vorbit), în timp ce 30% dintre companii consideră importantă și cunoașterea unei a doua limbi străine, cum ar fi germana, italiana sau franceza.

5. „MARKET DATA SCIENTIST“ – CERINȚE PRIVIND ACTIVITĂȚILE PROFESIONALE

Prin cerințele legate de activități profesionale înțelegem responsabilitățile și așteptările profesionale ale celui care va ocupa poziția de Data Scientist. Analizând ofertele de locuri de muncă, majoritatea angajatorilor solicită ca acesta să poată stăpâni întregul spectru al ciclului de viață al procesului de Data Science și să posede un nivel de flexibilitate și înțelegere suficient de ridicat pentru a maximiza randamentul la fiecare fază a procesului (figura 7).

Rezumând principalele cerințe dintre cele 5 categorii de mai sus, putem evidenția următoarele cerințe-cheie în ceea ce privește candidatul ideal de Data Scientist („Market Data Scientist“) dorit de către managerii de HR:

– Master în informatică, matematică sau statistică (eventual, și doctorat)
– Cunoștințe solide și experiență de lucru (3-5 ani) cu limbajul de programare Python și/ sau R, precum și cunoașterea tehnologiilor și instrumentelor de Machine Learning
– Nivel ridicat de înțelegere a mediului de business (energie, construcții, contabilitate, servicii bancare, alte afaceri în funcție de industrie), deoarece candidatul ar trebui să ofere managerilor insighturi de business și să pregătească informații pentru luarea deciziilor strategice
– Engleza este o limbă „must have“, iar o a doua limbă, cum ar fi franceza, italiana, spaniola sau germana, este necesară pentru posturile în care candidatul trebuie să comunice cu departamentele străine
– Munca în echipă, leadershipul și o mentalitate axată pe rezolvării problemelor

Putem continua cu lista cerințelor, dar întrebarea care apare este dacă piața se așteaptă cu adevărat să găsească toate aceste cunoștințe și abilități la o singură persoană.
Noi credem că găsirea unui astfel de profil de Data Scientist este aproape imposibilă, deoarece setul de cunoștințe și abilități pentru candidatul ideal este incompatibil

În aceste condiții, am creat „Pragmatic Approach to SELECT Data Scientist Talents“, care reprezintă un set de recomandări realiste menit să ajute companiile să atragă candidații potriviți pentru poziția de Data Scientist.

Acesta se bazează pe următoarele principii:
1) Proiectele de Data Science sunt proiecte multidisciplinare și privesc probleme specifice de business.
2) Proiectele de Data Science sunt proiecte extrem de colaborative, având în componență o echipă diversă de experți, incluzând următoarele discipline și roluri-cheie:
– Expertiză în domeniul de business – ”The Business Guy” poate fi un contabil, analist financiar, inginer, manager de marketing sau alt expert în business care să înțeleagă bine procesele și, de preferință, să aibă o viziune sistemică asupra problemei;
– Matematică și statistică – ”The data Nerd” e un profesionist care are cunoștințe profunde și abilități solide în construirea, implementarea și dezvoltarea modelelor predictive și prescriptive, având o puternică înțelegere fundamentală a diferitelor metode moderne de Machine Learning;

– Informatică/IT – ”The Hacker” poate fi un Data Developer/ un Software Engineer sau un alt profesionist cu experiență în Big Data, tehnologii de Machine Learning, limbaje de programare generale și care este în stare să găsească o soluție tehnică a problemei de business.
– Comunicare – ”The Communicator” poate fi un Data Analyst sau un expert în business cu abilități excelente de comunicare orală și scrisă, care este capabil să explice concepte sofisticate într-un mod simplu.
3) Adoptarea unei noi abordări, de la recrutare la selecție, prin plasarea unei oferte de muncă pragmatice. Odată ce angajatorul definește proiectul său de Data Science, având în centru problema de business (principiul 1), el poate identifica jucătorii de echipă necesari pentru executarea proiectului, definind totodată rolul candidatului de Data Scientist vizat și, așadar, va oferi o ofertă de muncă pragmatică și specifică, personalizată și atractivă pentru talentul potrivit.

Folosind „Pragmatic Approach to SELECT Data Scientist Talents“, companiile vor putea să schimbe paradigma: de la căutarea unui unicorn la atragerea unui talent potrivit. Asta pentru că vor începe să înțeleagă că proiectele de Data Science sunt interdisciplinare și își vor construi procesul de recrutare și selecție pornind de la această bază sănătoasă.

„Crystal Pragmatic Approach to BUILD Data Scientist Talents“ este o metodologie educațională unică, ce se bazează pe o experiență de peste 15 ani în dezvoltarea talentelor, prin atragerea și selectarea acestora din cele mai bune universități publice al României, Moldovei și Albaniei, apoi pregătirea lor prin cursuri profesionale și traininguri pe proiecte, proces care se finalizează prin plasarea talentelor respective în companie.

Concentrându-se pe rezolvarea problemelor ale pieței muncii și bazându-se pe expertiza sa educațională, compania intenționează să implementeze cursul de Data Scientist în universitățile partenere. Realizat în colaborare cu cei mai buni experți din domeniu, acesta este aliniat cu cerințele pieței și ale partenerilor noștri, fiind bazat pe rezultatele unor cercetării științifice. Cursul are ca scop construirea și accelerarea carierei talentelor în Data Science, oferindu-le cunoștințe și abilități la nivel mondial necesare pentru a avea succes în acest domeniu, precum și pregătirea profesioniștilor și echipelor care sunt industry-ready.

Cursul de Data Scientist este axat atât pe rezolvarea problemelor pieței cât și pe dezvoltarea talentelor prin pregătirea lor în profunzime în domeniul interpretării datelor, stăpânirea abilităților solide de programare și concentrarea pe business acumen ca element esențial, ajutând astfel piața prin pregătirea unor profesioniști.

MARIA CEREDNICENCO este Education Program Manager Crystal System.

Notă: Acest articol a apărut în Revista HR Manager, ediția nr. 64.