Recrutement: les qualités d’un bon data scientist et comment les tester

Jalgos
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May 17 · 2 min read

Petit précis à l’usage des start-ups, des DRH et des candidats

Pour une start-up qui recrute son premier data scientist comme pour une société qui amorce sa transition data, le recrutement de data scientists est une étape primordiale. La question des critères de recrutement se pose alors.

Après plusieurs campagnes de recrutement et une expérience forte de plusieurs années dans la construction d’une équipe de pointe en data science et IA, nous vous livrons ici notre analyse sur les qualités qui font les data scientists de haut niveau.

Les qualités recherchées:

Nous recrutons principalement des profils issus des grandes écoles d’ingénieurs et filières universitaires avec un fort bagage en mathématiques appliquées, statistiques, data science.

Comme l’importance des qualités humaines est aussi critique que celle des qualités techniques, on a défini six qualités intangibles que nous recherchons chez nos futurs data scientist.

  • La persévérance : un projet c’est des imprévus et on ne peut pas se satisfaire de solution à la va-vite ou n’offrant pas entière satisfaction sur le plan technique même si elle fonctionne. Donc pas de work-arounds ou de quick-and-dirty.
  • La rigueur : le travail d’équipe s’accompagne d’un respect scrupuleux des guidelines et des bonnes pratiques d’architecture et de documentation.
  • L’esprit d’équipe : l’ego reste au vestiaire, on veut la meilleure solution basée sur une communication fluide et une argumentation constructive. Ecouter, solliciter de l’aide, les tâches rébarbatives c’est aussi ça l’esprit d’équipe.
  • La curiosité : apprendre, innover, créer. Explorer et remettre en question l’existant. Une équipe versatile permet d’éviter les silos.
  • La communication : onboarding sur un projet, définition des prochaines étapes, formation, discussion avec un non spécialiste coté client… Il faut de l’intelligibilité et des idées clairement exprimées, de manière hiérarchisée.
  • La modélisation : c’est l’adaptation rapide à des situations nouvelles en les traduisant en modèles mathématiques avec une maîtrise et une compréhension des algorithmes et techniques utilisées.

Comment les tester:

Dans notre processus de recrutement, que l’on souhaite ni trop long ni trop contraignant et surtout ludique, nous testons ces qualités par différents exercices ou techniques. Voici quelques pistes.

Conclusion:

Aujourd’hui, les data scientists représentent la majorité de nos recrutements et notre équipe est forte de profils exceptionnels.

Le processus n’est pas unilatéral, nos atouts résident dans la qualité de l’encadrement de notre centre de recherche et développement, des sujets traités, et de l’ambiance agréable et bienveillante qui règne chez nous, trois aspects rarement négligés par les candidats.

N’hésitez pas à faire un tour sur notre offre d’emploi de data scientist pour plus d’informations.


Originally published at https://jalgos.com on May 17, 2019.

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