“डेटा पेशेवरों के पास जो विकल्प हैं, उनमें कंपनी की प्रकृति, पद की प्रकृति, और समूह की संस्कृति का कहीं अधिक महत्व हो गया है। जब मैं आज उम्मीदवारों का साक्षात्कार लेता हूँ, तो मुझसे कहीं अधिक सवाल पूछे जाते हैं—“मेरा काम कैसे इस्तेमाल होगा? कंपनी अपने ग्राहकों के लिए क्या करती है? यह काम मेरी मूल्यों से कैसे मेल खाता है?” आज इस पर बहुत अधिक ध्यान है।” – Glenn Hofmann, Chief Analytics Officer, New York Life Insurance
Meenal ने मौजूदा कर्मचारियों को बनाए रखने के महत्व पर भी जोर दिया। ऐसा करने के लिए, कंपनियों को मौजूदा और नए कर्मचारियों के वेतन में संतुलन बनाना चाहिए। इसके अलावा, मौजूदा कर्मचारियों को रीस्किल, अपस्किल और क्रॉस-ट्रेन करना चाहिए ताकि उनकी कौशल-सेट अद्यतन रहे।
कठिन बाजार के मद्देनज़र, डेटा टीमों को जूनियर कर्मचारियों की भर्ती के लिए भी खुला रहना चाहिए। Meenal ने हायरिंग मैनेजरों को सलाह दी कि वे अनुभव के वर्षों के बजाय उनके विश्लेषणात्मक और सोचने-समझने के कौशल के आधार पर उनका निष्पक्ष मूल्यांकन करें। Meenal ने कहा कि जूनियर कर्मचारियों की भर्ती की शर्त यह है कि टीम में पर्याप्त अनुभवी डेटा प्रैक्टिशनर हों जो नए सदस्य को तीव्र सीखने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन दे सकें।
डेटा प्रतिभा के लिए FAANG से प्रतिस्पर्धा
यह कोई रहस्य नहीं है कि डेटा पेशेवर लगातार FAANG कंपनियों में भूमिकाओं के लिए प्रयासरत रहते हैं। यह जानते हुए, कोई कंपनी डेटा प्रतिभाओं को कैसे आकर्षित कर सकती है? पैनल ने बिग टेक में भूमिकाएँ ढूँढ रहे कर्मचारियों को बनाए रखने के लिए कुछ व्यावहारिक सुझाव पेश किए।
New York Life Insurance में Glenn की टीम FAANG से प्रतिस्पर्धा से अप्रभावित रहती है। इसका कारण यह है कि टीम के पास वह तकनीकी अवसंरचना और टूल हैं जो FAANG कंपनियों के तुल्य हैं। इसके साथ, डेटा टीम तकनीकी रूप से जटिल प्रोजेक्ट्स पर काम कर सकती है जो उनके करियर विकास में योगदान देते हैं।
Glenn ने डेटा पेशेवरों को व्यक्ति-और-संगठन के मेल पर विचार किए बिना अंधाधुंध FAANG के लिए इंटरव्यू देने से सावधान किया। FAANG में डेटा पेशेवर अक्सर एक विशिष्ट समस्या पर केंद्रित रहते हैं, जो हर किसी की आदर्श नौकरी की परिकल्पना से मेल नहीं खा सकती। उदाहरण के लिए, Meta के डेटा वैज्ञानिक विज्ञापन अनुकूलन पर बेहद केंद्रित हो सकते हैं और अन्य क्षेत्रों की खोज का अवसर न मिल सके। नौकरी ढूँढने वालों को FAANG कंपनियों के लिए इंटरव्यू देते समय ऐसे समझौतों के प्रति सजग रहना चाहिए।
“जाइए और छोटे तालाब में बड़ी मछली बनिए। सब कुछ सीखिए। छोटी टीमों में शामिल होने की मजेदार बात यह है कि आप विभिन्न कार्य-प्रवाहों के पार देख सकते हैं—जो आपको FAANG में जाने की तुलना में कहीं अधिक दक्ष इंजीनियर या डेटा वैज्ञानिक बना सकता है।” — Meenal Iyer, VP of Data, Momentive.ai
Meenal ने गैर-FAANG कंपनी में डेटा पेशेवर के अनुभव को “छोटे तालाब में बड़ी मछली होने” से जोड़ा। गैर-FAANG में, कर्मचारी प्रभावी प्रोजेक्ट्स को आगे बढ़ाने के लिए क्रॉस-फंक्शनल टीमों में काम करने की अधिक संभावना रखते हैं। इससे कर्मचारी की सीखने की रफ्तार और करियर विकास तेज हो सकता है।
2022 में डेटा प्रतिभा की भर्ती और उन्हें बनाए रखना
समापन से पहले, पैनल ने 2022 में डेटा प्रतिभाओं की भर्ती और उन्हें बनाए रखने के लिए कुछ प्रमुख सर्वोत्तम प्रथाओं पर जोर दिया।
बाजार के अनुरूप वेतन देने के अलावा, Meenal ने कर्मचारियों को बनाए रखने के लिए मौजूदा कर्मचारियों को रीस्किल, अपस्किल और क्रॉस-ट्रेन करने के महत्व पर बल दिया। ऐसे प्रशिक्षण में तकनीकी (जैसे, कोडिंग) और गैर-तकनीकी (जैसे, संचार) कौशल शामिल हो सकते हैं। ऐसी पहल न केवल टीम के भीतर कौशल की खाई को भरती है, बल्कि कर्मचारियों को अपने मौजूदा पोर्टफोलियो से परे कौशल सीखने का अवसर भी देती है।
Glenn ने पाया कि सार्थक कार्य अवसर नौकरी संतुष्टि की कुंजी हैं। ये अवसर दीर्घकालिक प्रोजेक्ट्स या तात्कालिक असाइन्मेंट्स हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, जो कर्मचारी जूनियर साथियों का मार्गदर्शन करना सार्थक मानते हैं, उन्हें ऐसा करने की अनुमति दी जानी चाहिए। बेशक, ऐसे अवसर कर्मचारी की रुचि के अनुरूप होने चाहिए। इसलिए, डेटा लीड्स पर यह जिम्मेदारी है कि वे अपनी टीम के साथ वास्तविक करियर वार्तालाप करें और प्रासंगिक अवसर पैदा करें।
“उनके साथ वास्तविक करियर वार्तालाप कीजिए। यह एक बेहतरीन रिटेंशन उपाय है। आपका अगला कदम क्या है? आप क्या हासिल करना चाहते हैं? हम आपके लिए रास्ता कैसे तय करें? हम आपको उस प्रकार के काम तक कैसे पहुँचाएँ जो आप करना चाहते हैं?“– Glenn Hofmann, Chief Analytics Officer, New York Life Insurance
आगे, Meenal और Glenn दोनों ने सकारात्मक कार्य संस्कृति के महत्व को रेखांकित किया। कार्य संस्कृति ऐसी होनी चाहिए जो सक्रिय सीखने और ग्रोथ माइंडसेट को प्रोत्साहित करे। साथ ही, यह भी सुनिश्चित हो कि सभी के योगदान की सराहना हो। सकारात्मक कार्य संस्कृति बनाने के लिए, Glenn ने सुझाव दिया कि डेटा टीमें नियमित इन-पर्सन टीम-बॉन्डिंग सत्रों के जरिए रिमोट काम की एकरसता तोड़ें।
और जानने के लिए पूरा सत्र देखें
यदि आप समझना चाहते हैं कि 2022 में डेटा टीमों को कैसे बनाए रखा जाए और बनाया जाए, तो पूरा सत्र यहाँ देखें। साथ ही, यदि आप अपनी खुद की डेटा टीम बनाना चाहते हैं, तो DataCamp Recruit देखें।
महामारी के बाद बड़े पैमाने पर इस्तीफों की लहर, अनिश्चित आर्थिक परिस्थितियों, और लचीले कामकाज के बढ़ते चलन के साथ, डेटा टीमों की भर्ती और उन्हें बनाए रखना पहले से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण और महत्वपूर्ण हो गया है।
DataCamp Radar Conference के हिस्से के रूप में, हमने 2022 में डेटा प्रतिभाओं की भर्ती और उन्हें बनाए रखने पर एक पैनल आयोजित किया, जिसमें Momentive.ai की VP of Data Science Meenal Iyer और New York Life Insurance के Chief Analytics Officer Glenn Hofmann शामिल थे। इस पैनल ने आज के समय में कई हायरिंग मैनेजरों के लिए महत्वपूर्ण मुद्दों पर चर्चा की। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम सत्र से मुख्य निष्कर्ष प्रस्तुत कर रहे हैं।
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2022 में चुनौतीपूर्ण भर्ती परिदृश्य की राह
इस वर्ष डेटा टीमों के निर्माण के लिए संगठनों के सामने कठिन परिदृश्य है। महामारी, बड़े पैमाने पर इस्तीफे और आर्थिक मंदी की पृष्ठभूमि में, सीमित संख्या में उपलब्ध डेटा पेशेवरों के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धा के बीच संगठनों को डेटा टीमों के निर्माण में कठिनाइयों का सामना करना पड़ रहा है।
Meenal के शब्दों में, आज का बाजार नियोक्ताओं की तुलना में कर्मचारियों के पक्ष में है। मांग में रहने वाले डेटा पेशेवर नौकरी खोज में चयनशील हो सकते हैं। ऐसे में, जो कंपनियाँ डेटा टीम बनाना चाहती हैं, उन्हें सर्वश्रेष्ठ प्रतिभा आकर्षित करने के लिए आनंददायक और चुनौतीपूर्ण कर्मचारी अनुभव गढ़ने चाहिए।
अक्सर, आवेदक बाजार के अनुरूप वेतन, पर्याप्त लाभ, रिमोट काम की लचीलापन, और स्वस्थ वर्क-लाइफ संतुलन से आकर्षित होते हैं। केवल इतना ही नहीं, डेटा पेशेवर कंपनी की संस्कृति, कार्य-क्षेत्र, और ग्राहकों के लिए अपने काम के मूल्य के उपयुक्त मेल की भी तलाश करते हैं। इसलिए, डेटा प्रतिभाओं को सुरक्षित करने के लिए कंपनी की नियोक्ता ब्रांडिंग मजबूत होनी चाहिए।