При поиске кандидата на данную позицию важны как профессиональные, так и гибкие скиллы. Однако, у специалистов Data Scientist первые сильно преобладают над вторыми. Это обосновано спецификой работы, где ключевым показателем результативности является не коммуникация, а работа с данными.
Наука о данных — обширная сфера, которая соединяет в себе несколько смежных дисциплин: программирование, математику, статистику, бизнес-аналитику и машинное обучение. Именно этим навыкам стоит уделить особое внимание при составлении резюме. Укажите, какими языками программирования и фреймворками владеете, какие задачи решали, как ваша работа повлияла на бизнес-процессы компании и каких результатов вы достигли на примере отдельного проекта.
Из наиболее приоритетных технических навыков при рассмотрении специалиста на позицию Data Scientist мы выделяем:
-
Программирование на языках Python, R и базовое знание SQL;
-
Знание машинного обучения;
-
Статический анализ данных;
-
Понимание бизнес-процессов компании;
-
Математическое мышление.
Из “мягких” навыков на рынке ценятся: критическое мышление, умение презентовать свою идею и работать в команде. Обязательно укажите, какую роль в команде вы занимали и какие решения лично вы принимали на прошлом месте работы.
Самое главное — изучить требования к кандидату и сферу деятельности компании. Постарайтесь найти в своем профессиональном опыте те ключевые преимущества, которые имеют пересечение с требуемыми навыками в вакансии, и укажите их в резюме.
Поделиться
