Несмотря на глобальные потрясения и новые нормальные условия труда повсюду, интерес к стартапам по-прежнему высок. Поток сделок может происходить медленнее, но, по крайней мере, в США финансирование не иссякает. Возможно, это будет медленнее, чем в предыдущие годы, но капитал по-прежнему течет. Это хорошая новость для стартапов и еще лучшая новость для специалистов по данным. По мере того, как эти компании ориентируются в пост-COVID-ландшафте, необходимость ориентироваться на данные больше не является роскошью. Теперь найм специалистов по обработке и анализу данных является необходимым условием выживания.
Жажда технического таланта
В то время как некоторые из самых популярных стартапов «делают данные» в качестве своей основной функции, у многих других чрезвычайно популярных стартапов есть основатели, не являющиеся техническими специалистами. Потребность в информации, богатой данными, только растет, что заставляет стартапы конкурировать с крупными технологиями за лучшее и самое яркое.
У стартапов без технических талантов нет другого выхода, кроме как отдать свои технические разработки на аутсорсинг, пока они занимаются собственной командой. Возможно, это привело к тому, что такие вездесущие стартапы, как Slack и WhatsApp, стали мейнстримом, но для многих стартапов это означает передачу «ключей от королевства.»
Проблема с аутсорсинговыми технологиями
Существует так много готовых решений для стартапов и предприятий для обработки своих данных, но основа технических знаний должна оставаться внутри компании. Без этого опыта стартапы сталкиваются с множеством проблем, даже создавая собственные команды.
- Проверка талантов. Без хотя бы одного эксперта в штатной команде топ-менеджерам и руководителям проектов становится сложно проверять таланты. Кто-то должен иметь технический опыт, чтобы проводить надежные интервью и обеспечивать хорошее соответствие общей стратегии данных.
- Конкуренция с громкими именами — это порочный круг. Небольшие компании отдают свои технологии на аутсорсинг, в то время как крупные компании черпают таланты. Таланты не хотят исправлять или создавать решения для небольшой компании; они хотят работать над передовыми проектами с известными именами, поэтому они идут туда. Промыть и повторить.
- Глобальные сбои снижают аппетит к риску — стартапы рискованны. Без гарантированных потоков доходов или даже гарантированной работы через три-пять лет кандидаты принимают безопасные решения, работая с крупными компаниями, которые вряд ли будут идти снизу вверх. Учитывая, что так много рабочих мест уже затронуто, рабочие могут остаться на своих местах.
Тем не менее, стартапы считают данные и ИИ основополагающими для их деятельности, и эти проблемы только усугубляют проблему. Преодоление нехватки технологий в поиске талантов окажется жизненно важной частью выживания стартапа в ближайшие годы.
Поиск талантов в области данных и найм специалистов по данным
Есть несколько способов, которыми стартапы находят свои таланты помимо традиционных объявлений о вакансиях. LinkedIn предлагает более широкий доступ к старшим техническим талантам через сеть, в отличие от базовых талантов, которые иногда можно найти через Indeed или среднего уровня в Angel List.
Во многих случаях стартапы полагаются на сарафанное радио, связывая друг друга с талантами, заинтересованными в решаемой ими проблеме или типе проекта, над которым они работают. Это один из лучших способов проверки талантов для нетехнических стартапов, но зачастую он неэффективен. Они случаются со своим идеальным кандидатом… или ни с кем не связаны.
Наука о данных является необходимым компонентом очень многих решений для стартапов, поэтому потребность в них все еще существует. Почему же тогда так сложно соединить их? Даже традиционные исследования, связывающие FAANG с повышением удовлетворенности работой, не так однозначны, как кажется на первый взгляд. И все же там по-прежнему не хватает талантов.
Несколько факторов могут объяснить разрыв:
- Стартапы пытаются конкурировать на условиях FAANG с зарплатой и капиталом вместо того, чтобы предлагать свои собственные уникальные преимущества.
- Стартапы не могут должным образом проверять специалистов высшего звена, которые им нужны для создания решения с нуля. Экзамены в Upwork, например, только для младшего уровня, а у стартапов в команде нет эксперта.
- Стартапы ждут, пока к ним придут идеальные кандидаты, вместо того, чтобы агрессивно ухаживать за талантами.
- Стартапы ждут талантов-единорогов, когда идеального кандидата на самом деле не существует.
Что GetAIPlus.com может сделать для найма специалистов по данным
Наше новейшее решение может помочь стартапам решить эти проблемы, изменив направление аутсорсинга и наняв специалистов по данным. Вместо того, чтобы идти по опасному пути аутсорсинга технических талантов, компании могут отдать их наем на аутсорсинг (в некоторой степени).
Цель getaiplus.com — предоставить стартапам знания на уровне предметной области, необходимые для поиска, проверки и найма лучших специалистов без знаний технической стороны. У нас есть не только сеть талантов, ожидающих связи со стартапами и компаниями, — у нас есть опыт для оценки их навыков.
Мы можем взять на себя ваш найм — от индивидуального найма до создания целых команд — и построить ваше решение для технических талантов, используя знания и понимание технических экспертов. Вы получаете таланты, на которых можно положиться, и разрываете цикл технического аутсорсинга.
Просмотрите наш новый сайт сегодня, чтобы решить проблему с техническими талантами и конкурировать с известными людьми за нужных вам экспертов. Пришло время раз и навсегда стать управляемым данными.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с помощью нашей платформы Ai+ Training.
