Как набрать звездную команду Data Scientists: десять рекомендаций

Размещено на сайте 30.06.2021

Как руководителю отдела рисков подбирать специалистов, которые могут применять современные методы машинного обучения для решения «боевых» задач? Что делать, если бюджет на Data Science ограничен и банк предлагает зарплату немного ниже рынка? Откуда брать новичков: из студентов, экономистов или ИТ-специалистов, которые не связаны с ML, но имеют большой опыт в Python? Предлагаем рекомендации одного из лучших специалистов в прикладном анализе данных.

Александр ДЬЯКОНОВ, профессор ВМК МГУ, д.ф.-м.н.

Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться

Три ступени идеального отбора: простой базовый тест, практическое мышление при разборе кейсов и написание кода.

Если вы хотите предложить зарплату чуть ниже рынка, обратите внимание на соискателей, которые привыкли пользоваться другими программными инструментами: например, кандидат 10 лет писал SQL-запросы, а вам необходимо, чтобы он писал код на Python.

Выбрать	Риски	Бухучет и налоги	Кредитный департамент	Управление банком
направление:	Розница	Внутренний контроль	Операционный департамент	Юридическая работа

О компании	Контакты	Авторам		Для клиентов (Как скачать закрывающие документы)
Помощь	Реклама	Подписным агентствам