Cách tuyển dụng Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu

Vì sao việc thuê nhà khoa học dữ liệu lại khó đến vậy? 

Trong số nhiều khó khăn mà các công ty gặp phải khi tuyển nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu, có ba xu hướng nổi bật: cung cầu việc làm mất cân đối, thiếu tính cụ thể trong mô tả công việc khoa học dữ liệu, và quy trình tuyển dụng chưa phù hợp. Cốt lõi vấn đề quy về ba yếu tố này. 

1. Nhu cầu về nhân tài dữ liệu 

Trước hết, nhu cầu về nhân tài dữ liệu vượt xa nguồn cung ứng viên đủ điều kiện. Vấn đề này dây chuyền và thúc đẩy nhiều trục trặc trong quy trình tuyển dụng dữ liệu. Đơn giản là bài toán cung cầu: không có đủ ứng viên để đáp ứng số lượng công việc dữ liệu ngày càng tăng. Tuy vậy, có rất nhiều sự quan tâm và “hype” xoay quanh các công việc dữ liệu. Chẳng hạn, nhà khoa học dữ liệu xếp thứ ba trong danh sách “50 công việc tốt nhất tại Mỹ năm 2022” của Glassdoor, và các ưu đãi như mức lương cao (trung bình từ 75.000–120.000 đô la cho nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu) đã khơi dậy hứng thú của nhiều người. Tuy nhiên, điều này dẫn đến vấn đề tiếp theo: các công ty chọn từ nhóm ứng viên quan tâm đến vai trò, nhưng không nhất thiết là những ứng viên phù hợp cho khoa học dữ liệu. Nhiều về số lượng, ít về chất lượng. 

2. Quảng cáo tuyển dụng thiếu cụ thể

Vì vậy, các công ty đang chọn lọc từ một lượng lớn hồ sơ, trong đó nhiều hồ sơ không phù hợp với vai trò. Nhưng liệu vai trò đó có được quảng bá đúng cách không? Nhiều khi là không. Quảng cáo thiếu cụ thể sẽ thu hút một nhóm ứng tuyển tương tự. Tại sao điều này cứ lặp lại? Bài đăng tuyển thường mơ hồ về các vai trò dữ liệu vì công ty phía sau chưa hiểu đầy đủ về khoa học dữ liệu, và không thể phân biệt giữa các vai trò cũng như yêu cầu của chúng. Vẫn còn nhiều mơ hồ quanh khoa học dữ liệu, bao gồm có những công việc nào và cần kinh nghiệm hay kỹ năng gì để đáp ứng vai trò. Nhà tuyển dụng và chuyên viên tuyển dụng phải tìm kiếm đúng tổ hợp kỹ năng công nghệ và kinh doanh mà lần lượt nhà phân tích và nhà khoa học cần có. Nếu không hiểu rõ các vai trò cần tuyển, làm sao doanh nghiệp có thể xây dựng đội ngũ dữ liệu tốt nhất? 

3. Quy trình tuyển dụng chưa phù hợp

Nếu thiếu hiểu biết nền tảng về khoa học dữ liệu, quy trình tuyển dụng thường lệch mục tiêu. Đầu tiên, các công ty vẫn dùng LinkedIn Messenger và các nền tảng nhắn tin khác như công cụ chính để tiếp cận ứng viên. Dù đây là cách phổ biến để săn đầu người, nhưng không hiệu quả nhất để tìm nhà khoa học dữ liệu. Với quá nhiều vị trí cần lấp đầy, ứng viên bị “ngập” trong các tin nhắn tương tự, và cơ hội doanh nghiệp bạn nổi bật giữa làn sóng tiếp cận này là không cao. 

Điều này dẫn đến vấn đề tiếp theo: nhà tuyển dụng không biết cách đánh giá nhà khoa học dữ liệu. Định lượng kinh nghiệm trong khoa học dữ liệu không đơn giản như tưởng, và nhà tuyển dụng thường tập trung vào một dạng kỹ năng mà bỏ qua dạng khác. Nền tảng học thuật được coi trọng hơn trải nghiệm thực hành. Kỹ năng khoa học và toán học được chú trọng, trong khi kỹ năng giải quyết vấn đề và kỹ năng mềm, bao gồm hiểu biết kinh doanh, quản lý khách hàng, và kể chuyện bằng dữ liệu, lại bị xem nhẹ. Những kinh nghiệm và kỹ năng này rất quan trọng đối với khoa học dữ liệu nhưng đang bị bỏ quên trong quá trình chọn lọc. Điều này cũng khiến ứng viên cấp cao không được phân biệt rõ với những người ít kinh nghiệm hơn. 

Cách tuyển dụng Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu

Tuyển dụng cho các vai trò dữ liệu ngày càng thách thức. Nguồn nhân tài đủ tiêu chuẩn khan hiếm và quy trình đánh giá tốn thời gian khiến việc tìm đúng người giống như leo dốc. Trong phần này, chúng tôi sẽ xem xét tình hình tuyển dụng hiện tại cho các vai trò dữ liệu và đưa ra lời khuyên chung để cải thiện chiến lược tuyển dụng của bạn.

1. Hiểu sự mất cân bằng cung cầu

Nhu cầu về chuyên gia dữ liệu tiếp tục tăng, được thúc đẩy bởi vai trò ngày càng mở rộng của dữ liệu trong các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe và giải trí. Theo nghiên cứu, thị trường phân tích dữ liệu lớn toàn cầu dự kiến đạt 924,39 tỷ đô la vào năm 2032. Tuy nhiên, nguồn cung các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu đủ điều kiện chưa theo kịp nhu cầu này. Các công ty cần nhận thức rõ sự mất cân đối đó và điều chỉnh kỳ vọng, hiểu rằng việc tìm “ứng viên hoàn hảo” có thể đòi hỏi thời gian, nỗ lực và các giải pháp sáng tạo.

2. Cụ thể trong mô tả công việc

Một trong những sai lầm lớn nhất mà các công ty mắc phải là đăng mô tả công việc mơ hồ, thu hút làn sóng ứng viên không phù hợp. Để tránh điều này, hãy xác định rõ kỹ năng và kinh nghiệm yêu cầu cho vai trò. Phân biệt giữa các vai trò dữ liệu khác nhau — như nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư máy học — và điều chỉnh bài đăng tuyển tương ứng. Tính cụ thể này sẽ giúp thu hút những ứng viên thực sự phù hợp. Hãy xem các hướng dẫn của chúng tôi về mô tả công việc nhà phân tích dữ liệu và mô tả công việc nhà khoa học dữ liệu.

3. Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Quy trình tuyển dụng cho các vai trò dữ liệu thường trật mục tiêu do thiếu hiểu biết về các kỹ năng cần thiết. Tránh chỉ dựa vào các kênh tuyển dụng truyền thống như LinkedIn, vì chúng có thể không tiếp cận hiệu quả các ứng viên tốt nhất. Thay vào đó, hãy cân nhắc sử dụng các nền tảng chuyên biệt hoặc hợp tác với các đơn vị tuyển dụng am hiểu sâu về lĩnh vực khoa học dữ liệu. Ngoài ra, hãy đảm bảo quy trình đánh giá cân bằng giữa kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm như giải quyết vấn đề, hiểu biết kinh doanh và kể chuyện bằng dữ liệu.

4. Ưu tiên kinh nghiệm thực hành

Khi đánh giá ứng viên, hãy ưu tiên những người có kinh nghiệm thực hành hơn là chỉ có nền tảng học thuật. Khoa học dữ liệu là lĩnh vực thực tiễn, và kỹ năng giải quyết vấn đề trong thế giới thực thường có giá trị hơn kiến thức lý thuyết. Tìm kiếm ứng viên đã chứng minh năng lực thông qua dự án, thực tập hoặc đóng góp cho cộng đồng mã nguồn mở.

DataCamp có thể hỗ trợ gì trong quy trình tuyển dụng?

Trong khi những thách thức khi tuyển dụng nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể đáng ngại, các tổ chức vẫn có thể đơn giản hóa quy trình và đảm bảo tìm đúng nhân tài. Mặc dù DataCamp hiện chưa cung cấp các tính năng tuyển dụng, nền tảng vẫn mang đến các công cụ mạnh mẽ để nâng cao chiến lược tuyển dụng của bạn bằng cách tập trung vào nâng cấp kỹ năng và phát triển nội bộ.

Đầu tư vào nâng cấp kỹ năng cho đội ngũ hiện có

Nhu cầu về chuyên gia dữ liệu thường vượt quá nguồn cung nhân tài sẵn có. Thay vì chỉ dựa vào tuyển dụng bên ngoài, hãy tận dụng thư viện khóa học và dự án phong phú của DataCamp để đào tạo lại và nâng cấp kỹ năng cho nhân viên hiện tại. Bằng cách phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu và phân tích trong nội bộ, bạn có thể thu hẹp khoảng trống nhân lực và tạo ra nguồn ứng viên đạt chuẩn từ chính tổ chức của mình.

Tùy chỉnh đào tạo cho từng vai trò dữ liệu cụ thể

Một cạm bẫy tuyển dụng phổ biến là thiếu rõ ràng về các kỹ năng cụ thể cần cho từng vai trò dữ liệu. DataCamp cung cấp các lộ trình học tập chuyên biệt có thể điều chỉnh theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp bạn. Dù bạn muốn phát triển chuyên môn về phân tích dữ liệu, máy học, hay kỹ thuật dữ liệu, bạn có thể xây dựng chương trình đào tạo tùy chỉnh để đảm bảo đội ngũ sở hữu chính xác các kỹ năng cần thiết cho vai trò của họ.

Đơn giản hóa việc đánh giá ứng viên

Đánh giá ứng viên cho các vai trò dữ liệu có thể đầy thách thức, đặc biệt khi cần thẩm định cả kỹ năng kỹ thuật lẫn kỹ năng mềm. Bằng cách sử dụng nền tảng học tập của DataCamp, bạn có thể thiết lập các bài đánh giá và dự án có mục tiêu mô phỏng nhiệm vụ thực tế. Điều này cho phép bạn đánh giá hiệu quả năng lực của ứng viên tiềm năng hoặc ứng viên nội bộ, đảm bảo họ có sự kết hợp đúng đắn giữa thành thạo kỹ thuật và khả năng giải quyết vấn đề.

Tận dụng chương trình Chứng chỉ của DataCamp

Quy trình chứng chỉ nghiêm ngặt của DataCamp đảm bảo người học được chuẩn bị tốt cho các yêu cầu của vai trò dữ liệu. Bạn có thể hưởng lợi từ các chứng chỉ này bằng cách ưu tiên những ứng viên đã hoàn thành các khóa học của DataCamp. Những chứng chỉ này là chỉ báo đáng tin cậy về năng lực của ứng viên trong nhiều lĩnh vực dữ liệu, phân tích và AI.

Nuôi dưỡng văn hóa học tập liên tục

Lĩnh vực khoa học dữ liệu luôn phát triển, và để dẫn đầu đòi hỏi học tập không ngừng. Khuyến khích đội ngũ của bạn tham gia các cơ hội học tập liên tục trên DataCamp, bao gồm khóa học mới, dự án và tài nguyên cộng đồng. Cam kết học tập suốt đời không chỉ nâng cao năng lực đội ngũ mà còn giúp tổ chức của bạn hấp dẫn hơn trong mắt nhân tài hàng đầu coi trọng sự phát triển.

Bằng cách tập trung vào nâng cấp kỹ năng và xây dựng chương trình đào tạo nội bộ vững chắc với DataCamp, bạn có thể giảm thiểu thách thức tuyển dụng trong thị trường cạnh tranh. Trao quyền để đội ngũ phát triển từ bên trong và biến quy trình tuyển dụng của bạn từ chạy theo bị động thành lợi thế chiến lược. Bắt đầu miễn phí ngay hôm nay.