What Recruiters Look For In Data Scientists

Summary

Dans cette vidéo, Ted O’Brien, recruteur spécialisé dans les métiers de la data science, partage des conseils essentiels pour les nouveaux diplômés cherchant à percer dans le domaine. Il souligne l’importance de construire une marque personnelle forte, d’être proactif en réseautant et en développant des projets visibles sur des plateformes comme GitHub. Ted insiste sur le fait que la première expérience professionnelle est cruciale et conseille de ne pas compter uniquement sur les recruteurs, mais de se démarquer en apportant de la valeur avant de demander un poste. Enfin, il recommande d’adopter une approche ciblée et stratégique pour décrocher des opportunités.

Takeaways

• 😀 Les recruteurs ne sont généralement pas sollicités pour pourvoir des postes de débutant, car ils sont payés pour trouver des profils expérimentés.
• 😀 Ne vous reposez pas uniquement sur les recruteurs pour décrocher votre premier emploi, construisez votre propre marque personnelle et réseau.
• 😀 Pour vous démarquer, commencez tôt à vous engager et à construire des relations, même si vous êtes encore étudiant ou en début de carrière.
• 😀 Partagez votre travail sur des plateformes comme GitHub, écrivez un blog et soyez actif sur Twitter pour bâtir votre réseau et votre crédibilité.
• 😀 Créez des connexions personnelles : ces relations sont cruciales et peuvent souvent vous aider à décrocher une opportunité avant même de soumettre une candidature.
• 😀 La communication est essentielle : soyez clair sur vos compétences et vos intérêts, et travaillez sur votre capacité à être aimable et accessible.
• 😀 Les recruteurs et managers prennent des décisions en fonction de la gestion des risques : assurez-vous de prouver votre valeur de manière concrète.
• 😀 Si vous avez peu d'expérience, misez sur des stages et des projets, et montrez des exemples de votre travail pour atténuer le risque perçu par les recruteurs.
• 😀 Appliquez la stratégie de Gary Vaynerchuk : offrez de la valeur avant de demander quelque chose en retour pour établir une relation de confiance.
• 😀 Le succès dans la recherche de votre premier poste repose sur le fait de travailler dur, d'envoyer des candidatures, de rencontrer des gens et de bâtir votre marque en ligne.
• 😀 Les recruteurs appellent fréquemment les candidats plus expérimentés, donc, une fois que vous avez gagné de l'expérience, les opportunités viendront plus facilement.

Q & A

Pourquoi est-ce important de se bâtir une marque personnelle en tant que data scientist débutant ?

Construire une marque personnelle permet de se démarquer dans un marché compétitif. Cela aide à attirer l'attention des recruteurs et des gestionnaires d'embauche, surtout lorsque vous êtes nouveau dans le domaine. Partager des projets sur GitHub, tenir un blog, et être actif sur Twitter sont des moyens efficaces de montrer vos compétences et votre passion.

Que doit faire un data scientist pour se différencier lors de sa recherche d'emploi ?

Pour se différencier, un data scientist doit non seulement montrer ses compétences techniques à travers des projets et des publications sur GitHub, mais aussi construire une relation personnelle avec les recruteurs et les gestionnaires d'embauche. Il doit être proactif, faire preuve de communication et de passion pour son domaine.

Pourquoi Ted O'Brien déconseille-t-il de trop compter sur les recruteurs pour décrocher un premier emploi ?

Ted souligne que les recruteurs sont souvent engagés pour des postes plus expérimentés, ce qui rend difficile la recherche de candidats pour des rôles d'entrée. Il recommande aux débutants de ne pas trop se reposer sur les recruteurs et de prendre en charge leur recherche en développant leur réseau et leur propre visibilité.

Quel rôle joue le 'risk management' dans le processus de recrutement ?

Le 'risk management' dans le recrutement consiste à évaluer les risques liés à l'embauche d'un candidat, en particulier quand ce dernier manque d'expérience. Les recruteurs et les gestionnaires d'embauche cherchent des preuves tangibles des compétences d'un candidat pour minimiser ces risques, comme des projets, des stages ou des références.

Quels conseils Ted donne-t-il concernant la manière de se faire remarquer par un recruteur ?

Ted conseille d'ajouter de la valeur avant de demander quelque chose. Par exemple, partagez des articles ou des informations pertinentes avec des recruteurs ou des gestionnaires d'embauche. Il recommande également d'être actif sur des plateformes comme Twitter, GitHub et LinkedIn pour créer une présence en ligne forte.

Quel est l'impact d'une connexion personnelle dans le processus de recrutement ?

Les connexions personnelles jouent un rôle crucial dans le recrutement, car elles permettent de créer une relation de confiance. Un recruteur ou un gestionnaire d'embauche sera plus enclin à considérer un candidat s'il a un contact direct ou une recommandation d'une personne qu'il connaît, surtout dans un domaine aussi compétitif que celui des sciences des données.

Que signifie 'jab, jab, jab, right hook' et comment l'appliquer dans la recherche d'emploi ?

'Jab, jab, jab, right hook' est une stratégie qui consiste à offrir de la valeur avant de faire une demande. Dans la recherche d'emploi, cela signifie d'abord partager des ressources utiles ou des informations pertinentes, avant de demander un stage ou un emploi. L'idée est de bâtir une relation avant de solliciter quelque chose en retour.

Comment Ted a-t-il construit sa propre marque dans le recrutement de data scientists ?

Ted a construit sa marque en se concentrant sur l'apprentissage approfondi de son domaine, en lançant un blog, et en partageant régulièrement du contenu sur des sujets qui l'intéressaient. Cela l'a aidé à se faire remarquer par des professionnels de l'industrie et à établir des relations de confiance avec eux.

Pourquoi les premières expériences professionnelles sont-elles cruciales pour un data scientist ?

Les premières expériences professionnelles, comme les stages ou les premiers emplois, sont cruciales car elles permettent aux recruteurs de mieux évaluer les compétences pratiques d'un candidat. Ces expériences servent de preuve de l'application des connaissances théoriques et sont souvent la clé pour décrocher des opportunités futures.

Quelles sont les étapes clés pour se préparer à la recherche d'un premier emploi en tant que data scientist ?

Les étapes clés incluent : commencer tôt à se constituer un portfolio de projets, être actif sur des plateformes comme GitHub, participer à des conférences pour élargir son réseau, et bâtir une marque personnelle. De plus, il est essentiel de travailler sur ses compétences de communication et d'établir des connexions professionnelles dès que possible.