IOS development

 

Chúng tôi đang khoảng một ứng viên tìm năng cho ví trị trống trong công ty. Các ứng viên mà chúng tôi muốn tuyển phải đảm bảo được các yếu tố sau đây:

 

Bằng cử nhân trong Khoa học Máy tính

Bằng tiến sĩ trong một lĩnh vực định lượng

3-5 năm trong một vị trí nghiên cứu giao hội và kinh nghiệm với các backend frameworks, phát triển vận 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)

Kiến thức nâng cao về SQL, Python, R, Matlab, Java, C, C ++

2-3 công trình báo cáo nghiên cứu trong trí óc nhân tạo, xử lý tiếng nói tự nhiên…

 

 

Có bao lăm người trên thế giới bạn nghĩ hiệp với ắt yêu cầu trên này? Và số những người đó có những kỹ năng mềm, giỏi giao dịch lại chuyên quản mà còn phải giỏi phân tách, sáng tạo và thông minh. Chúng ta đang đưa ra những đề nghị vô lí cho các lập trình viên. Đến cả lăng xê việc làm cho Apple thường không đòi hỏi tới một nửa số yêu cầu.

 

Đó là bởi không có cách nào lớp một ứng viên có đầy đủ cả thảy các kĩ năng này tại một công ty, và thậm ít nhất có khả năng ngần được ứng viên biết tất các tiếng nói 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 tập kết vào bằng cấp và chứng chỉ mà hãy dựa vào kinh nghiệm thực tại. Thậm chí nếu bạn đang khoảng một ứng viên về data science không khăng khăng phải là một nhà khoa học dữ liệu đúng chuyên ngành. Sau đây là những mục tiêu chính của tôi khi lóng một data science cho team

Những gì chúng tôi muốn

 

Người thông minh, thám hiểm và ham mê 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 hàng ngũ làm việc khích có chiến lược và nhiều nhịp 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 sờ soạng 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 tẹo tri thức lập trình cơ bản và sự hiểu biết về toán học, tôi tin rằng họ sẽ trở nên một nhà khoa học dữ liệu tuyệt trong một khoảng thời gian tương đối ngắn. Khi tôi tìm cách thuê người trong nhóm của tôi, đây là những kỹ năng quan trọng nhất. Mọi thứ khác chỉ là thêm thắt tiểu tiết.

 

Tất nhiên, bằng cấp và kinh nghiệm cũng giúp bạn đánh giá xác thực 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 hiện 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, kiểm tra lại, và lại viết lại cho đến khi vừa ý. Tôi đưa ra một vị trí hiệp với nhu cầu của team, bao gồm nhịp để phát triển, cung cấp cơ hội học tập tuyệt, và thật sự huých. Không có những điều đó, mọi người sẽ trở nên buồn chán và thất vọng dần theo thời gian. Thật dễ dàng xác định nhu cầu kinh doanh cho một vai trò cụ thể, nhưng rất khó xác định chuẩn xác tại sao bạn cần một Nhà khoa học dữ liệu và họ sẽ làm gì. Đó là công việc của bạn để suy nghĩ điều này trước khi bắt đầu kiêng kị ứng viên.

Các nhà quản lý nên viết mô tả vị trí của chính họ

 

Nếu bạn không thể dành 3-5 giờ để viết bản biểu hiện công việc hợp, thì nó có tức thị bạn vẫn chưa thật sự cần tới vị trí đó.

 

Số lần tôi đọc trình diễn.# công việc mà đôi khi cảm thấy như thể chúng được tái dùng lại bởi 100 nhà tuyển dụng khác nhau.

Hãy quan hoài nhiều hơn đến cách mọi người nghĩ

 

tầm những người có thể nghĩ suy 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 biểu 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 nà một nhà khoa học dữ liệu thực sự

 

Hiểu được khái niệm về tạo ra giá trị

 

 

Hiểu kỹ thuật và mô hình khác nhau có thể được sử dụng 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 tâm tận tụy.

 

Không cần phải là một lập trình viên giỏi.

 

Điều này sẽ làm cho công việc dạo ứng viên của bạn dễ dàng hơn? Chắc là không. Tuy nhiên, ít nhất bạn sẽ kiếm được đúng người cho đúng vị trí.