机器学习:为工作寻找合适的候选人

原文：https://medium.com/hackernoon/machine-learning-finding-the-right-candidate-for-the-job-11d8df1b47d4

多年来，人工智能一直占据着头条新闻，关于机器人抢走工作的世界末日呼声以及关于太空旅行的杰特森式预测。但是在所有这些宣传的背后，机器学习已经取得了巨大的进步，公司渴望获得好处，无论是支持新的网络安全工具，创造定制的购物体验，还是支持更好的搜索功能。

当然，对于任何想要实际构建或实现机器学习应用的公司来说，第一步都是找到合适的人才。数据显示，机器学习是科技领域最受欢迎的技能之一。再加上合格候选人的短缺，就很容易理解为什么数据科学和其他领域的薪水在稳步上升。然而，许多公司仍在绞尽脑汁寻找合适的候选人。

雇佣机器学习人才具有挑战性，原因有几个。不仅人才短缺，招聘经理也很难找到合适的人选。因为许多所需的技能不是从教科书上可以学到的，候选人不仅需要应用他们熟悉的算法，他们还需要依靠他们的数据经验来为任何给定的问题提供有效的解决方案。对于大多数招聘经理来说，这也是一个全新的领域，所以他们不知道应该寻找什么样的技能，在整个面试过程中应该问什么样的具体问题，或者如何评估候选人的硬技能。

所以，如果你要招聘，你应该寻找什么样的？当涉及到在数据科学或机器学习团队中进行关键招聘时，你可以做许多事情来找到合适的候选人:

关注问题解决:任何有技术证书的数据科学家都可以解释算法，但真正重要的是他们解决问题的经验。毕竟，为了自动化而自动化是没有价值的。你希望人才能够观察你的业务，并就基于机器学习的技术如何解决你的员工或客户的痛点提出战略建议。例如，询问候选人他们应用算法解决关键业务问题并取得积极成果的时间。答案很有希望向你表明，他们不仅有技术技能，而且有商业意识，能够发现应用解决方案的机会。
举办一场比赛:比赛是识别机器学习人才的一个很好的方式。对于机器学习爱好者来说，这是一个测试他们技能的机会，对于公司来说，这是一个发现顶尖人才的机会。脸书去年举办了一场机器学习工程竞赛，唯一的目的是直接从竞赛的领导委员会中招募新的人才。超过 1200 人参加了该公司一个公开职位的面试。虽然这对大多数创业公司来说似乎遥不可及，但他们可以在较小的规模上做类似的事情，比如举办聚会或参加较大的创业竞赛。
主动介绍工作:因为这个行业供应紧张，所以你要提供一份有吸引力的、具体的新员工日常工作内容。在连接公司和求职者的雇佣平台上，雇主更愿意提供候选人在工作中会做什么的信息，比如他们将解决的具体问题和他们将从事的项目，比那些提供通用、普通职位描述的雇主得到的回应更高。

根据麦肯锡的《机器学习和人工智能的状态》, 2016 年人工智能的年度外部投资总额估计在 80 亿美元至 120 亿美元之间，其中机器学习吸引了近 60%的投资。随着这项技术的不断发展和该领域投资的增加，对机器学习人才的需求只会增加。我们将看到大量求职者试图向招聘经理推销他们的相关技能，最终，人才供应将最终赶上需求。但是现在，天才掌握着主动权。