«Para conquistar el mercado, primero debes conquistar tu ambiente de trabajo».
Así afirmaba Doug Conant, ex Presidente de la Campbell Soup Company, destacando la importancia de dedicar tiempo al reclutamiento de los miembros de la empresa así como al ambiente que se establece entre ellos. ¿Qué ocurre con el reclutamiento de los equipos de data en una empresa? ¿Cómo realizarlo? Respondemos a estas preguntas en este artículo.
Hoy en día, la situación es tal que la demanda por parte de las empresas supera a la oferta de trabajo, en el sector de la data science.
Con todo, no hay que descuidar el proceso de reclutamiento, componente principal de una empresa saludable. En data science, los solicitantes de empleo son sometidos a una serie de pruebas tanto técnicas como teóricas, que pueden durar varias semanas. Podemos entonces cuestionar la utilidad de dichos procedimientos, centrándonos principalmente en los desafíos del reclutamiento para las empresas en data science.
Realizar pruebas de reclutamiento en data science para evaluar las competencias técnicas del candidato
El reclutamiento en data science toma la forma de una serie de pruebas, incluidas pruebas técnicas, cuyo objetivo es evaluar las competencias profesionales del candidato. Se trata de asegurarse de que todas las certificaciones mencionadas en el CV sean efectivas y estén validadas. Por otra parte, permite al reclutador verificar que las habilidades del candidato correspondan al perfil requerido para el puesto.
Debe haber una adecuación entre las tareas que se le confiarán al futuro empleado y sus capacidades en el plano profesional. Estos exámenes se centran en preguntas de estadísticas, Machine Learning, Deep Learning, Big Data o manipulación de datos numéricos.
Mediante una multitud de ejercicios evaluados, el reclutador puede confirmar la elegibilidad de los candidatos.
Verificar las competencias del candidato y desafiarlo en su trayectoria es importante en la medida en que algunos se jactan de haber seguido formaciones aunque estas últimas no estén reconocidas y no sean de calidad. De esta manera, más allá de lo puramente escrito en el CV, un buen reclutador estará atento al camino académico y profesional del candidato y no se fiará solo de lo que se avance en el CV.
Estas series de pruebas están principalmente basadas en una evaluación de las competencias técnicas, pero también incluyen competencias teóricas.
A través de esto, el objetivo es entrenarse para manejar eficientemente tanto la teoría como la práctica. Es necesario poder pasar eficazmente de un conjunto de conceptos teóricos a una aplicación concreta y empírica de estas nociones, en casos prácticos.
Para ello, es común que los reclutadores sometan a los candidatos a resoluciones de problemas dentro del marco de la empresa. El candidato tiene la posibilidad de colaborar con los miembros de la empresa y trabajar estrechamente con ellos. Así, el reclutador analiza la capacidad del individuo para integrarse en un ambiente de trabajo, adaptarse rápidamente al equipo e intercambiar con ellos para proporcionar un trabajo de calidad. También observa la capacidad del candidato para reaccionar rápido, captar la información transmitida por los colegas y construir de manera clara y precisa un argumento detallado. El objetivo para el candidato no es proporcionar una respuesta matemática exacta, sino explicar el proceso seguido para llegar a ese resultado, y detallar el razonamiento seguido paso a paso.
Multiplicar las entrevistas de motivación para evaluar la implicación del candidato
Una vez realizadas las pruebas técnicas, los reclutadores generalmente proceden a una entrevista de motivación para medir la calidad de la implicación del candidato. De hecho, poseer competencias técnicas y matemáticas es indispensable para ejercer tal trabajo. No obstante, el universo de la data science requiere también saber expresarse en público, presentar datos de manera concisa y ordenada, e intercambiar con los miembros del equipo para transformar los datos brutos en explicaciones simplificadas y accesibles para todos. Esta entrevista es fundamental y puede ser decisiva para el reclutamiento; si el candidato no posee facilidad en términos de comunicación y expresión oral, no podrá interactuar correctamente con sus compañeros de equipo. Durante esta entrevista, el candidato tendrá que hablar sobre sus experiencias profesionales pasadas, las competencias que ha adquirido y desarrollado así como los proyectos que ha liderado.
Además del análisis detallado de la manera de expresarse, la persona encargada de realizar la entrevista analizará el trayecto seguido por el candidato. Como afirmaba Alexandre Taillefer, empresario originario de Quebec, «Asegúrate de rodearte de gente, socios comerciales, mentor, abogado, asesor financiero, u otros, que son cicatrices de la experiencia». Con esta afirmación, destaca la importancia de disponer de experiencias profesionales. De hecho, es a través de estas experiencias que un reclutador puede asegurarse de la eficacia del candidato y de sus competencias.
Una persona cualificada ya habrá encontrado una multitud de situaciones diferentes, estará más preparada para reaccionar ante dificultades y podrá proponer soluciones innovadoras.
Así, un candidato que haya realizado prácticas de calidad será considerado como cualificado y, por tanto, interesante para ser reclutado. Prestar especial atención al recorrido del candidato constituye, por tanto, una etapa primordial para el candidato y justificada para el reclutador que desea asegurarse de las competencias del postulante.
Un proceso que se extiende a lo largo del tiempo, justificado por la ambición de favorecer la calidad del reclutamiento
El proceso de reclutamiento es ciertamente largo y tedioso tanto para el candidato como para el reclutador, sin embargo, es indispensable para la empresa. De hecho, reclutar a una persona no cualificada puede tener efectos indeseados en el futuro de la empresa.
Por un lado, reclutar requiere mucho tiempo para la empresa, lo que representa un coste importante de reclutamiento. Por otro lado, si la persona no es competente y comete errores tras ser contratada, la empresa se expone a riesgos y a una potencial caída de los ingresos. Para evitar perder tiempo y dinero, el reclutamiento debe realizarse en varias etapas y debe responder a criterios definidos previamente.
Las pruebas de reclutamiento en DataScientest
Frente a la complejidad del proceso de reclutamiento, DataScientest ha decidido desarrollar una serie de pruebas de reclutamiento para acompañar y ayudar a las empresas a seleccionar los mejores perfiles. Para ello, DataScientest ofrece a las empresas acceso a una plataforma en línea en la cual realizamos evaluaciones de competencias caso por caso: nuestro objetivo es ofrecer a las empresas un análisis personalizado produciendo informes detallados y dibujando un cuadro detallado de las competencias de cada uno de los candidatos.
Más precisamente, el balance de competencias comprende dos dimensiones esenciales: por un lado, el test de reclutamiento disponible en nuestra plataforma permite identificar las competencias específicas de cada perfil. Por otro lado, un business case, cuya meta es poner a los candidatos en una situación de examen y confrontarlos con casos prácticos. Esto hace que sea más fácil para los emprendedores comprender bien las competencias técnicas y científicas del candidato al que se enfrentan.
Habiendo establecido un proceso automatizado que pasa por la implementación de una corrección semi-automatizada, hoy estamos en condiciones de ofrecer resultados en menos de 24 horas. Estas correcciones automáticas son luego estudiadas en profundidad por los data scientists de nuestros equipos pedagógicos. Finalmente, como empresa, estarás en condiciones de seguir el proceso de manera totalmente libre, accediendo a la plataforma en línea. Así, podrás beneficiarte de un seguimiento preciso de las etapas del test permitiéndote seguir la progresión de los candidatos y compartir las pruebas con una tercera persona.
Así, la plataforma que proponemos ofrece un kit completo, permitiendo a las empresas realizar con éxito su proceso de reclutamiento e identificar el conjunto de las competencias científicas y tecnológicas de cada perfil.
Conclusión
Así, el proceso de reclutamiento es un momento clave en data science. Es ciertamente largo y tedioso pero está justificado por la obligación de la empresa de asegurarse de que el futuro empleado será efectivo y que contribuirá al desarrollo de la sociedad, sin causar dificultades.
Un reclutamiento erróneo puede resultar costoso, no solo desde el punto de vista financiero sino también temporal. Para evitar encontrarse en tal situación, los reclutadores deben dedicar tiempo y evaluar varios niveles de competencias. Por ello, el reclutamiento en data science toma la forma de una multiplicidad de pruebas y entrevistas, tanto teóricas, técnicas como personales. A este respecto, un proverbio chino decía: «es fácil reclutar mil soldados, pero es difícil encontrar un general»; esto refleja bien la dificultad de encontrar una persona competente dentro de una empresa.
Con todo, la evolución de la empresa depende de ello y esa es la razón por la cual realizar un buen reclutamiento sometiéndolo a una secuencia de pruebas de naturaleza diferente, sigue siendo fundamental.
