招人难留人难？你可能犯了招聘数据科学家的这十宗罪

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错误No.3

初始阶段尝试太复杂的数据分析

媒体和营销代理商经常单独谈到数据科学，这导致人们误以为他们可以直接上手先进的数据科学项目，比如最近流行的深度学习。

事实上，一个成功的数据科学项目是有很多层基础的，即使在第一阶段的数据处理之前，还必须要清洗数据和拥有一个稳健的基础技术设施。

解决方案：从基本的工作开始，然后慢慢深入。

开发收集所需数据的机制，并部署存储系统以保证数据的保存和检索 。然后，检查已有数据，确保它们可以进行分析。

如果你发现“我们不知道有什么或者需要什么数据”，那说明你跳过了开发数据策略的步骤，参见上一条建议。

如果你已经有了这些数据和基础设施，为了让之后的处理更方便，你可以先尝试一些商业智能（BI，即business intelligent）技术，如计数，摘要和汇总。

商业智能技术不仅对公司整体有益（比如大家都希望得到的按地区划分的销售额数据），它还可以快速而廉价地测试数据。

通过摘要和汇总，我们可以快速找到数据中的不一致或者有问题的地方。如果商业智能的测试失败了，那么更高端的数据科学处理也无法进行。

错误No.4

让招聘人员毫无准备地开始接触候选人

你希望求职者做好万全准备，对吗？其实你自己也应该这样做 。

从有经验的数据科学家那里，我听到的最常见的抱怨就是在接到一个冷冰冰的电话或者一封邮件之后，发现电话或邮件另一边那个吹嘘某知名公司开了个很好的岗位的那个人，并没有提供这个岗位的详细信息。

当然，你应该告诉这些求职者休假政策和办公环境是怎么样的。你还应该详细讲解他们在加入公司之后将要做的事情。

有经验的从业者（甚至一些聪明的的职场新人）都会想要知道公司使用了哪些工具，他们可能会参与什么样的项目，以及他们的工作对公司有什么用。

有些招聘人员在这里会用一些模糊的回答敷衍了事，比如说“团队用Python写代码”或“在聘用你之后,我们会告诉你具体负责的工作”。 这么做很容易让求职者失去兴趣 。如果这么做了，不要指望他们之后会接听你的电话。

解决方案：找个经理，招人的接洽工作自己来做。

在正式的面试之外，其实有很多可以找到不错潜在雇员的机会。拥有招聘权的你，有能力—也有责任—走出办公室，自己找人才。

你可以参加小型聚会或行业会议，甚至自己在公司里举办一个和数据相关的会谈 。这样就可以在轻松的环境中，积极主动地面对潜在的职位候选人。

在参加活动的时候，不要一见面就说“我们在招人”然后把他们直接送到HR。

相反，你可以和他们讨论几个目标职位，问一问他们想做什么样的项目。评估一下他们的兴趣、技术水平，看一看他们和自己的团队合不合的来，最后再找到HR，正式确定这次招聘。

错误No.5

要求提的太高

你遇到过数据科学的岗位开放几个月之后还是没招到人的情况吗？甚至都没人来投简历？

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