Cómo Contratar a un Científico de Datos: Una Guía Completa para Reclutadores y Gerentes de Contratación

En el panorama empresarial actual impulsado por los datos, contratar al Data Scientist adecuado puede cambiar las reglas del juego para su organización. Sin embargo, muchas empresas luchan por encontrar y atraer a los mejores talentos en este campo competitivo. La clave está en comprender la combinación única de habilidades técnicas, perspicacia empresarial y capacidad de resolución de problemas que hacen que un Data Scientist sea excepcional.

Esta guía le guiará a través de todo el proceso de contratación de un Data Scientist, desde la definición del puesto hasta la realización de la oferta final. Cubriremos todo, desde la elaboración de una descripción de trabajo eficaz hasta la realización de evaluaciones técnicas y entrevistas estructuradas. Ya sea que esté construyendo un equipo de ciencia de datos desde cero o expandiendo uno existente, este artículo le proporcionará información práctica y las mejores prácticas para garantizar que encuentre el ajuste perfecto para su organización.

Tabla de contenidos

Habilidades y cualificaciones para un Data Scientist

Cómo redactar una descripción del puesto de Data Scientist

Principales plataformas para encontrar Data Scientists

¿Cómo examinar los currículums de los Data Scientists?

Pruebas de habilidades recomendadas para evaluar a los Data Scientists

¿Cómo estructurar la etapa de la entrevista para contratar Data Scientists?

Comprender el coste de contratar a un Data Scientist

¿Cuál es la diferencia entre un Data Scientist y un Machine Learning Engineer?

¿Cuáles son los rangos de los Data Scientists?

Contrate a los Data Scientists adecuados para sus necesidades

Habilidades y cualificaciones para un Data Scientist

Crear el perfil ideal del candidato para un Data Scientist puede ser complicado. Es importante distinguir entre las habilidades imprescindibles y las cualificaciones deseables. Esto ayuda a crear una descripción de trabajo enfocada y agiliza su proceso de contratación.

Las habilidades requeridas suelen incluir:

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Estadística o campo relacionado
• Dominio de Python o R para análisis de datos
• Sólida comprensión del análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático
• Experiencia con herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI
• Sólida comprensión de bases de datos y SQL

Las cualificaciones preferidas podrían abarcar:

• Máster o Doctorado en un campo cuantitativo
• Experiencia con herramientas de big data como Hadoop o Spark
• Conocimiento de plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure
• Antecedentes en análisis de negocios o experiencia específica del dominio
• Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático en producción

Recuerde, estas listas pueden variar según las necesidades y proyectos específicos de su empresa. Adáptelas para que se ajusten a sus requisitos únicos y a la dinámica de su equipo.

Habilidades y cualificaciones requeridas	Habilidades y cualificaciones preferidas
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Estadística o campo relacionado	Máster o Doctorado en un campo cuantitativo
Dominio de Python o R para análisis de datos	Experiencia con herramientas de big data como Hadoop o Spark
Sólida comprensión del análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático	Conocimiento de plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure
Experiencia con herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI	Antecedentes en análisis de negocios o experiencia específica del dominio
Sólida comprensión de bases de datos y SQL	Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático en producción

Cómo escribir una descripción de puesto de científico de datos

Una vez que tenga un perfil de candidato listo, el siguiente paso es elaborar una descripción de puesto que atraiga al talento de científico de datos adecuado. Comience por centrarse en la claridad y la especificidad para que su puesto destaque.

1. Resalte las responsabilidades clave: Defina claramente las responsabilidades del puesto y los resultados esperados. Describa cómo el científico de datos contribuirá a los objetivos de la organización, lo que atrae a los profesionales ansiosos por un trabajo impactante. Puede consultar descripciones de puestos de científico de datos para obtener orientación detallada.

2. Equilibre las habilidades técnicas y blandas: Si bien enumerar habilidades técnicas como Python, R y SQL es importante, las habilidades blandas como la colaboración y la comunicación son igualmente valiosas. Este equilibrio asegura que atraiga a candidatos que sean técnicamente competentes y jugadores de equipo.

3. Muestre los puntos de venta únicos (USPs): Describa lo que hace que su empresa y su función sean únicas. Ya sea la oportunidad de trabajar en proyectos innovadores, el potencial de crecimiento profesional o un equipo de apoyo, estos elementos atraerán a los mejores talentos.

Plataformas principales para obtener científicos de datos

Ahora que tienes una descripción de trabajo bien elaborada, es hora de listar tu vacante en bolsas de trabajo para atraer a candidatos cualificados. Elegir las plataformas adecuadas puede impactar significativamente en la calidad y cantidad de solicitantes que recibes. Exploremos algunos de los sitios principales para contratar a científicos de datos.

LinkedIn Empleo

Ideal para publicar puestos de científico de datos a tiempo completo. Ofrece un amplio alcance y permite descripciones detalladas de los puestos. Útil para atraer a profesionales con experiencia.

Indeed

Plataforma versátil para publicar varios tipos de roles de científico de datos. Bueno para llegar a una amplia audiencia de candidatos con diferentes niveles de experiencia.

Glassdoor para Empleadores

Efectivo para puestos a tiempo completo. Permite mostrar la cultura y los beneficios de la empresa, lo que puede atraer a los mejores talentos de la ciencia de datos.

Otras plataformas notables incluyen Kaggle Jobs para especialistas en ciencia de datos, Upwork para freelancers y Toptal para talento de élite. AngelList es excelente para startups, mientras que Dice se enfoca en roles relacionados con la tecnología. DataCamp Jobs se adapta a puestos de nivel inicial a intermedio, y We Work Remotely es perfecto para oportunidades remotas. Cada plataforma tiene sus fortalezas, así que considere sus necesidades específicas al elegir la plataforma de evaluación adecuada para complementar su proceso de contratación.

¿Cómo examinar currículums de científicos de datos?

La selección de currículums es un paso clave en el proceso de contratación para reducir el grupo de candidatos para un puesto de científico de datos. Con numerosas solicitudes, identificar a los candidatos adecuados en función de habilidades y cualificaciones específicas es esencial para avanzar de manera eficiente.

Comienza por identificar las palabras clave más importantes para un científico de datos. Busca términos como Python, R, SQL, y herramientas como Tableau o Power BI en los currículums. Concéntrate tanto en las calificaciones requeridas, como una Licenciatura, como en las calificaciones preferidas, como la experiencia con Hadoop o Spark. Esto ayuda a filtrar los currículums que no se ajustan a las necesidades del puesto.

Para un proceso más eficiente, considera usar LLMs de IA para ayudar con la selección de currículums. Estas herramientas pueden procesar grandes volúmenes de currículums, identificando las coincidencias relevantes al resaltar las palabras clave y calificaciones necesarias. Esto puede ahorrar tiempo y garantizar que no pases por alto a posibles candidatos.

Aquí tienes una indicación útil para usar la IA para la selección de currículums de científicos de datos:

TAREA: Examinar currículums para el puesto de científico de datos ENTRADA: Currículums SALIDA: Para cada currículum, proporciona la siguiente información: - Identificación de correo electrónico - Nombre - Palabras clave coincidentes - Puntuación (de 10 según las palabras clave coincidentes) - Recomendación (recomendación detallada sobre si preseleccionar a este candidato o no) - Preselección (Sí, No, o Quizás) REGLAS: - Si no estás seguro sobre la idoneidad de un candidato, colócalo como Quizás en lugar de No - Mantén las recomendaciones concisas. PALABRAS CLAVE DE DATOS: - Programación: Python, R - Análisis de datos: Pandas, NumPy - Visualización: Tableau, Power BI - Aprendizaje automático: TensorFlow, Keras - Bases de datos: SQL, NoSQL

Pruebas de habilidades recomendadas para evaluar a los científicos de datos

Las pruebas de habilidades son una excelente manera de evaluar objetivamente a los candidatos a científicos de datos. Te ayudan a evaluar las habilidades técnicas y las habilidades de resolución de problemas más allá de lo que se enumera en un currículum. Aquí hay cinco pruebas clave que recomendamos para examinar a los solicitantes de científicos de datos:

Prueba de ciencia de datos: Esta evaluación completa cubre conceptos centrales de ciencia de datos, análisis estadístico y técnicas de aprendizaje automático. Ayuda a medir la competencia general de un candidato en la aplicación de métodos de ciencia de datos a problemas del mundo real.

Prueba de Python: Python es un lenguaje de programación principal para los científicos de datos. Una prueba de habilidades de Python evalúa la capacidad de un candidato para usar Python para la manipulación de datos, el análisis y la construcción de modelos de aprendizaje automático.

Prueba de aprendizaje automático: Las habilidades de aprendizaje automático son fundamentales para el rol de un científico de datos. Esta prueba evalúa el conocimiento de varios algoritmos de ML, la selección de modelos y las estrategias de implementación.

Prueba de SQL: Los científicos de datos a menudo trabajan con grandes bases de datos. Una evaluación de habilidades de SQL verifica la capacidad de un candidato para consultar, manipular y analizar datos almacenados en bases de datos relacionales.

Prueba de estadística: Una sólida base en estadística es clave para los científicos de datos. Una prueba de estadística evalúa la comprensión de la probabilidad, las pruebas de hipótesis y la inferencia estadística, todo fundamental para el análisis y la interpretación de datos.

¿Cómo estructurar la etapa de entrevista para contratar científicos de datos?

Después de que los candidatos aprueban las pruebas de habilidades iniciales, es crucial trasladarlos a entrevistas técnicas donde sus habilidades duras se evalúan en profundidad. Las pruebas de habilidades son excelentes para filtrar a los solicitantes no calificados, pero es posible que no siempre identifiquen a los mejores candidatos para el puesto. En estas entrevistas, se evalúan las habilidades de resolución de problemas y el conocimiento del dominio con preguntas específicas.

Aquí hay algunas preguntas recomendadas para hacer durante la entrevista técnica: 1. ¿Puede explicar su enfoque para un proyecto específico de ciencia de datos en el que haya trabajado? Esto ayuda a evaluar su experiencia práctica. 2. ¿Cómo maneja los datos faltantes o inconsistentes? Es crucial evaluar sus habilidades de limpieza de datos. 3. ¿Puede hablar sobre una ocasión en la que usó algoritmos de aprendizaje automático para resolver un problema? Relevante para analizar su experiencia práctica en aprendizaje automático. 4. ¿Cómo interpreta la salida de un modelo? Esta pregunta mide su comprensión de la evaluación del modelo. 5. ¿Qué herramientas y tecnologías prefiere para el análisis de datos y por qué? Para comprender sus preferencias y exposición técnicas. Para obtener más información sobre el tipo de habilidades requeridas, habilidades requeridas para un científico de datos es un recurso útil.

Entendiendo el Costo de Contratar a un Científico de Datos

El costo de contratar a un Científico de Datos puede variar ampliamente dependiendo de factores como la ubicación, la experiencia y las habilidades específicas requeridas. En promedio, las empresas en los EE. UU. pagan alrededor de $130,147 por año, mientras que en Australia, el promedio es de aproximadamente AUD 121,025. Es esencial considerar estos factores al determinar su presupuesto para atraer al talento adecuado.

Salario de Científico de Datos en los Estados Unidos

El salario promedio para un Científico de Datos en los Estados Unidos es de aproximadamente $130,147. Los salarios pueden oscilar entre alrededor de $76,435 para puestos de nivel inicial y más de $194,148 para profesionales altamente experimentados.

Por ejemplo, en centros tecnológicos como Palo Alto, CA, el salario promedio sube a unos $159,574, mientras que ciudades como Atlanta, GA reportan promedios más bajos, alrededor de $108,289. Al contratar, es importante considerar estas diferencias regionales para seguir siendo competitivo.

Salario de Científico de Datos en Australia

En Australia, el salario de un científico de datos varía significativamente según la ubicación. A nivel nacional, el salario promedio es de alrededor de AUD 121.025, con una mediana de AUD 118.627. Por ejemplo, Canberra ofrece algunos de los salarios más altos, con promedios que alcanzan hasta AUD 277.853, mientras que Brisbane tiende a estar en el extremo inferior con un salario medio de AUD 100.500.

Salario de científico de datos en Canadá

En Canadá, el salario promedio de un científico de datos es de alrededor de CAD 99.102. Los salarios pueden variar según la ubicación y la experiencia, siendo el más bajo reportado de aproximadamente CAD 66.397, mientras que el más alto puede llegar hasta CAD 136.643. Ciudades importantes como Vancouver y Toronto tienden a ofrecer salarios competitivos, con medianas de CAD 106.185 y CAD 96.086 respectivamente, lo que refleja la demanda y el costo de vida en estos centros tecnológicos.

¿Cuál es la diferencia entre un científico de datos y un ingeniero de aprendizaje automático?

Los roles de científico de datos e ingeniero de aprendizaje automático a menudo se confunden, pero tienen responsabilidades distintas dentro del mundo basado en datos. Si bien ambos trabajan con datos para informar decisiones comerciales, sus enfoques principales divergen.

Un científico de datos se preocupa principalmente por el análisis de datos y la generación de información. A menudo provienen de una formación en Estadística o Matemáticas y sobresalen en el análisis estadístico y la visualización de datos. Utilizando herramientas como Jupyter y Tableau, desarrollan modelos y presentan información a través de informes y prototipos. Su función implica mucha interacción con los clientes comerciales para garantizar que la información de los datos se ajuste a los objetivos comerciales.

Por otro lado, un Ingeniero de Aprendizaje Automático se encarga de tomar esos modelos y hacerlos escalables y listos para la producción. Con experiencia en Ciencias de la Computación, se centran más en la ingeniería de software y las habilidades de MLOps. Utilizando herramientas como Docker y TensorFlow, optimizan modelos y los integran en sistemas, trabajando principalmente con equipos internos. Si tiene curiosidad acerca de las habilidades necesarias para los roles relacionados con los datos, visite el blog de habilidades requeridas para científicos de datos.

	Científico de Datos	Ingeniero de Aprendizaje Automático
Enfoque principal	Análisis de datos e insights	Implementación de modelos y escalabilidad
Antecedentes educativos	Estadística, Matemáticas o campo relacionado	Ciencias de la Computación o Ingeniería de Software
Habilidades principales	Análisis estadístico, Visualización de datos	Ingeniería de software, MLOps
Lenguajes de programación	Python, R, SQL	Python, Java, C++
Herramientas	Jupyter, Tableau, SAS	Docker, Kubernetes, TensorFlow
Responsabilidades principales	Análisis exploratorio de datos, Desarrollo de modelos	Optimización de modelos, Integración de sistemas
Interacción con la empresa	Alta, a menudo cara al cliente	Moderada, principalmente equipos internos
Resultado	Insights, Informes, Prototipos	Sistemas de ML listos para producción

¿Cuáles son los rangos de los científicos de datos? Los científicos de datos a menudo trabajan en roles jerárquicos, lo que a veces puede generar confusión sobre sus funciones y responsabilidades. Comprender estos rangos es esencial para los reclutadores y gerentes de contratación para seleccionar candidatos que se ajusten a las necesidades de su organización.

• Científico de datos junior: Esta es típicamente una posición de nivel de entrada. Los científicos de datos junior suelen ser recién graduados o personas nuevas en el campo, que se enfocan en aprender los conceptos básicos mientras ayudan en las tareas de análisis de datos.

• Científico de datos: Un rol de nivel medio, los científicos de datos tienen más experiencia y son responsables de construir modelos, analizar conjuntos de datos y comunicar conocimientos. Necesitan una sólida comprensión de las estadísticas y el aprendizaje automático.

• Científico de datos sénior: Los científicos de datos sénior asumen proyectos importantes y, a menudo, lideran equipos. Poseen habilidades avanzadas en manipulación y análisis de datos y pueden desarrollar estrategias que impulsen los resultados comerciales.

• Científico de datos líder: Este rol implica supervisar a un equipo de científicos de datos y guiarlos en sus proyectos. Los científicos de datos líderes también son responsables de la comunicación con las partes interesadas y, a menudo, influyen en la dirección estratégica de las iniciativas de datos.

• Jefe de científico de datos: En este rol de primer nivel, el jefe de científico de datos es responsable de la estrategia general de datos de la organización. Se aseguran de que las prácticas de datos se alineen con los objetivos comerciales y, a menudo, sirven como un tomador de decisiones clave en las discusiones de la alta gerencia.

Contrata a los científicos de datos adecuados para tus necesidades

En esta publicación de blog, hemos explorado las habilidades y calificaciones necesarias para un científico de datos, cómo elaborar una descripción de trabajo eficaz y las mejores plataformas para buscar candidatos. También discutimos la selección de currículums y la estructuración de entrevistas, al tiempo que comprendemos las implicaciones de costos de la contratación de científicos de datos.

Si hay una conclusión clave, es que la creación de descripciones de trabajo precisas y el empleo de pruebas de habilidades efectivas son fundamentales para realizar contrataciones exitosas. Considere la posibilidad de utilizar una Prueba de ciencia de datos completa para evaluar a los posibles candidatos y asegurarse de contratar al científico de datos que mejor se adapte a las necesidades de su equipo.

Prueba de evaluación de ciencia de datos

35 minutos | 18 MCQs

La prueba de evaluación de ciencia de datos evalúa la competencia de un candidato en estadística, probabilidad, modelos de regresión lineal y no lineal y su capacidad para analizar datos y aprovechar Python/R para extraer información de los datos.

[

Prueba de evaluación de ciencia de datos

](https://www.adaface.com/assessment-test/data-science-test)

Preguntas frecuentes

Las habilidades clave para un científico de datos incluyen dominio de lenguajes de programación como Python o R, sólidos conocimientos estadísticos, experiencia en aprendizaje automático, habilidades de visualización de datos y la capacidad de comunicar hallazgos complejos a personas no técnicas. Además, busque experiencia con tecnologías de big data, plataformas en la nube y conocimiento específico del dominio relevante para su industria.

Para examinar currículums de científicos de datos, concéntrese en su formación académica en campos como informática, estadística o matemáticas. Busque experiencia laboral relevante, carteras de proyectos y contribuciones a proyectos de código abierto. Preste atención a su dominio de herramientas y tecnologías clave, así como a cualquier investigación o presentación publicada en conferencias de ciencia de datos.

Las evaluaciones efectivas para científicos de datos incluyen pruebas de programación para evaluar sus habilidades de programación, problemas de razonamiento estadístico, estudios de casos de aprendizaje automático y ejercicios de visualización de datos. Considere el uso de plataformas que ofrecen evaluaciones de ciencia de datos preconstruidas o cree desafíos personalizados que reflejen los problemas del mundo real que enfrenta su organización.

Estructurar el proceso de entrevista en múltiples etapas: 1) Llamada de preselección inicial para evaluar las cualificaciones básicas y la adaptación cultural. 2) Entrevista técnica para profundizar en sus conocimientos de ciencia de datos y habilidades de resolución de problemas. 3) Evaluación práctica o proyecto para realizar en casa para evaluar sus capacidades prácticas. 4) Ronda final con los miembros del equipo y liderazgo para asegurar la adaptación general y discutir las posibles contribuciones a la organización.

Las principales fuentes para candidatos a Científico de Datos incluyen sitios de redes profesionales como LinkedIn, bolsas de trabajo específicas de ciencia de datos, instituciones académicas con sólidos programas de ciencia de datos, conferencias y reuniones de ciencia de datos, y referencias de los miembros actuales del equipo. Además, considere interactuar con comunidades y foros de ciencia de datos en línea para atraer candidatos pasivos.

Si bien existe una superposición entre estos roles, los Científicos de Datos generalmente se enfocan más en el análisis estadístico, la interpretación de datos y la obtención de información comercial. Los Ingenieros de Aprendizaje Automático, por otro lado, se especializan en el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático a escala. Durante el proceso de contratación, evalúe el énfasis del candidato en el análisis de datos y la resolución de problemas comerciales (Científico de Datos) o en el desarrollo de modelos y la implementación de producción (Ingeniero de Aprendizaje Automático).

Los errores comunes incluyen enfatizar demasiado las habilidades técnicas y descuidar las habilidades blandas, no evaluar la capacidad de los candidatos para comunicar ideas complejas a las partes interesadas no técnicas, no proporcionar información clara sobre los proyectos o desafíos específicos en los que trabajarán y no involucrar al equipo de datos existente en el proceso de contratación. Además, evite apresurar la decisión de contratación debido a la presión del mercado, ya que una mala contratación puede ser costosa e interrumpir sus iniciativas de ciencia de datos.