Reclutamiento IT: búsqueda y selección para contratación directa

Reclutamiento de Data Scientist: búsqueda y selección de especialistas en datos para contratar

Evaluar a un Data Scientist es difícil si en la empresa nadie trabaja con datos. Definimos el perfil con usted, buscamos a los candidatos y los evaluamos en una entrevista técnica en directo sobre estadística, calidad de los datos y puesta en producción.

Inicie la búsqueda Cómo funciona la búsqueda

Qué evaluamos en la entrevista técnica

Las entrevistas técnicas son en directo y las realizan personas que trabajan cada día con las mismas tecnologías. Estos son los temas que tratamos para este puesto.

Estadística y validación de modelos
Cómo elige las métricas, separa los datos de entrenamiento de los de prueba y reconoce un modelo que no generaliza.
Calidad de los datos
Cómo trata valores ausentes, errores y datos desequilibrados, y cómo comprueba de dónde vienen los datos.
Python y SQL
Cómo extrae, une y transforma los datos, con código legible y análisis que otros pueden repetir.
Puesta en producción
Cómo saca un modelo del notebook: versiones, monitorización y trabajo con quien gestiona los sistemas.
Comunicación de resultados
Cómo explica un resultado y sus límites a quien debe tomar una decisión, sin jerga técnica.

Competencias y herramientas que verificamos

En el briefing acordamos con usted cuáles importan a su equipo; la entrevista técnica las verifica.

Python
SQL
pandas
scikit-learn
PyTorch o TensorFlow
Estadística inferencial
A/B testing
MLflow

Seniority

Junior, mid o senior: qué cambia en lo que puede esperar de la persona que contrata.

Junior: Limpia y analiza datos, construye modelos sencillos y los presenta con el apoyo de un compañero con más experiencia.
Mid: Lleva un proyecto con autonomía, de la pregunta de negocio al modelo validado, y explica sus resultados.
Senior: Decide qué problemas merece la pena abordar con datos, fija métodos y estándares y dirige a otros data scientists.

Cómo funciona la búsqueda

01
Briefing
Nos explica el puesto, el equipo, las tecnologías y el contrato que ofrece: de ahí salen los criterios de evaluación.
02
Búsqueda y screening
Buscamos los perfiles adecuados y los evaluamos por experiencia, competencias y motivación antes de proponer una entrevista.
03
Entrevistas técnicas en directo y shortlist
Las entrevistas técnicas en directo las realizan personas que trabajan cada día con las mismas tecnologías. La shortlist está garantizada en un plazo de 4 días laborables.
04
Contratación y garantía
Usted elige a quién contratar. Tiene la garantía de sustitución gratuita durante los 3 meses de prueba.

Costes

Búsqueda gratuita
La búsqueda y selección de personal IT no le cuesta nada: briefing, screening, entrevistas técnicas y shortlist son gratuitos.
Fee del 15% del salario bruto anual
Solo la paga una vez realizada la contratación. Si no contrata a nadie, no paga nada.
Sustitución gratuita
Si la persona contratada no supera los 3 meses de prueba, la sustituimos sin coste.

¿Necesita el perfil durante un periodo en lugar de contratarlo?

Con Talent as a Service el profesional trabaja en su equipo el tiempo que haga falta, sin que usted lo contrate: contrato y administración corren de nuestra cuenta.

Data Scientist con Talent as a Service

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo se necesita para encontrar un Data Scientist?

La shortlist está garantizada en un plazo de 4 días laborables. Después, los plazos dependen de sus entrevistas y del preaviso de la persona que elija.

¿Cómo evalúan las competencias técnicas?

Con una entrevista técnica en directo realizada por alguien que trabaja cada día con datos y modelos: se habla de proyectos reales, de cómo se validaron y de qué pasó después, en producción.

¿Qué ocurre si la persona no supera el periodo de prueba?

Tiene la garantía de sustitución gratuita durante los 3 meses de prueba: reabrimos la búsqueda y le presentamos nuevos perfiles sin coste.

¿Qué diferencia hay entre un Data Scientist y un Data Engineer?

El Data Scientist usa los datos para construir modelos y responder a preguntas de negocio; el Data Engineer construye las pipelines que recogen y preparan esos datos. Si necesita el segundo, lo aclaramos en el briefing.