Data Scientists : comment on les recrute [témoignage recruteur]

Hyper-recherchés les Data Scientists ? Oui et pourtant il ne suffit pas de s’intituler expert en Machine Learning ou Data Science pour être recruté… Denis, Data Scientist et membre de l’équipe Big Data d’un géant de l’e-commerce, nous raconte comment se déroule les recrutements dans son entreprise pour pister ces oiseaux rares.

Notre cible

Notre effort de recrutement est quasi-permanent : les experts qui pourraient étoffer notre équipe sont si rares que nous sommes en mode recrutement en continu… pour très peu d’élus en réalité. Nous recherchons des profils pointus techniquement sur la partie algorithme mais aussi de bons développeurs, capables de coder sans effort et avec appétit pour obtenir des résultats concrets et rapides. Avant d’organiser et d’utiliser les données, il faut souvent mettre les mains dans le cambouis pour un premier travail de récupération et d’épuration. La majorité des personnes de mon équipe cumule une thèse avec un pragmatisme de hacker, un profil idéal : autant dire que nous recherchons vraiment des perles rares !

Sourcing des candidats

Le sourcing des profils se faisait jusqu’ici essentiellement par un cabinet de chasse spécialisé. Nous publions depuis peu des annonces sur LinkedIn, avec des résultats prometteurs. En attendant un jour peut-être d’aller pêcher plus activement les candidats sur la Toile (MOOC, forum, concours). Nous pourrions éplucher les participants de concours spécialisés du type Kaggle mais le côté « petit génie de l’optimisation » ne suffit pas à répondre à nos besoins opérationnels.

Tri des profils

Une fois des candidats identifiés, j’épluche leurs CV. Personnellement, j’apprécie une présentation classique qui me permette de repérer en un coup d’oeil les aires d’expertise revendiquées par la personne et les expériences concrètes dont elle peut témoigner à l’appui de chacun de ces points forts. Il me semble important pour un candidat de savoir mettre en évidence ses atouts techniques et d’évaluer avec objectivité son degré d’expertise : cela conforte à mes yeux sa compréhension du métier et sa maturité.

Entretiens et décision

Nous nous décidons en un seul entretien, collégial : 2 bonnes heures de questions autour de la check-list précise des domaines de compétences attendues, si possible à partir des expériences concrètes de la personne. « Comment as-tu réalisé tel projet étape par étape ? Quel algorithme as-tu utilisé ? » S’il n’a pas d’expérience concrète sur un sujet, nous sondons le candidat sur ce qu’il perçoit des concepts, ce qui nous en dit déjà beaucoup sur son niveau technique et sa capacité d’adaptation. Bref, nous cherchons à évaluer les limites de son expertise sur chaque domaine technique. Tout en validant qu’elle ou il sera aussi capable de coder sans problème. L’adéquation relationnelle découle tout naturellement de l’entretien.

Au final, beaucoup de CV, pas mal d’entretiens, pour 3 recrutements à ce jour dont 2 dont nous sommes très satisfaits. Au-delà de l’énorme écrémage sur l’expertise pure, nous avons recalé un candidat trop analytique / bavard dans ses démonstrations. Ou encore une candidate qui savait coder mais ne l’aurait pas fait volontiers. Dommage car nous aimerions bien féminiser un peu notre équipe !

Conseils aux candidats

  • S’informer et se projeter sur les spécificités du poste dans le secteur / l’entreprise
  • Réfléchir à ses expertises précises, les appuyer dans le CV sur des réalisations concrètes (consulter notre infographie à ce sujet)
  • Se préparer à un entretien long et technique !

Plus sur le Data Scientist et le recrutement :

http://www.maddyness.com/emplois/2015/09/24/rh-datascientists/
http://www.silicon.fr/recruter-data-scientist-bienvenue-far-west-102533.html

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