数据团队领导者在招聘面试中寻找什么?

三位当地领导人分享了他们在候选人加入他们快速增长的数据团队时所寻求的资质.

在招聘数据专业人员时，技术专长是必不可少的, 但软技能可能同样重要. 对于快速扩展的团队, 有时很难识别出哪些特质能够在快速招聘人才的同时，帮助他们保持既定文化的完整性.

拉塞尔•福尔茨-史密斯, 智能排序公司的首席数据官, 看到好奇心是产品智能平台的首要任务. 处理数据需要有条不紊地筛选线索，拼凑出一个巨大的谜题, 他把这比作司法鉴定. 这就是为什么继续寻找答案的渴望对福尔茨-史密斯的团队来说特别重要.

保险经纪公司Acrisure 技术 Group的高级软件架构师特里•佩里(Trey Perry)同意这一观点. 他说:“我们正在寻找那些有好奇心、善于沟通、善于合作的人。.

很难找到数据向导和文化契合度之间的微妙平衡, 因此，Built In Austin邀请了三位当地的数据主管分享他们在加入团队的候选人身上寻找的资质秘诀.

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Layla Martin，数据工程经理

Layla Martin，数据工程经理

当谈到扩展你的数据团队时，最重要的招聘考虑是什么?

在我们的行业中，与数据相关的角色之间没有明确的界限，这已经不是什么秘密了. 很自然地，人们会在数据工程领域工作, 数据科学, 分析和商业智能跨组织内的集中或分散的团队. 最近引入该行业的是数据治理或安全方面的专门角色, 机器学习和分析工程, 和MLOps或DataOps.

最重要的第一步是在公司内部拥有能够定义这些角色如何相互操作的战略的有能力的领导. 领导者应该精通行业趋势, 无论是在历史上还是在当前. 他们的目标是定义数据领域不同组件的策略和所有权，并确保团队朝着正确的方向发展. I’ve seen the most value come from personnel with deep knowledge of their discipline who can execute on high-value initiatives; those who can build relationships across disciplines and collectively move things forward; and those with an intellectual curiosity to always question, 反思和改善现有景观.

在技术方面, 你采取了什么措施来确保你的工具, 系统, 流程和工作流的设置是为了与您的团队一起成功地扩展?

我们非常重视隔离我们正在构建的系统的不同组成部分, 如存储和处理, 编制, 服务, 笔记本, 和可视化, 为每个部分选择最好的工具或基础设施. 一体化的解决方案可能希望快速解决范围广泛的问题, 但这些解决方案通常会抑制规模，因为它们将所有东西紧密地结合在一起. 数据空间中的技术和供应商正在迅速变化，并具有引入新技术的灵活性, 或重新评估现有的, 我们的数据栈中的组件使我们能够随着组织的需求而增长，并跟上行业的变化. 当我们创建新的工作流或流程时，规模总是一个问题.

除了围绕系统如何处理数据量增加的典型规划之外, 我们还考虑了我们的设计模式如何通过为数据空间中的任何人提供自助工具，使我们能够从完全由数据工程拥有的流程转变为对数据和基础设施的大众化访问.

当你扩展你的数据团队时，你学到的最重要的经验是什么, 你如何继续运用这些经验?

频繁和诚实的沟通, 数据科学和分析或商业智能团队势在必行. 增加我们使用数据的能力通常意味着增加所有组的贡献. 尽早确定新技能是很重要的, 设计模式, 或者平台级别的计划对于未来的用例是必需的，因为雇佣合适的人或者构建健壮的基础设施需要时间. 因为我们的团队正在埋头构建解决方案来解决我们当前的用例, 我们也在不断地沟通下一步该做什么. 我们正在分享一些文章，讲述行业中的其他人是如何解决类似问题的, 我们正在参与新技术的跨团队演示, 我们正在公开讨论当前系统的痛点和改进. 这不仅可以让领导层更好地规划整个团队, 但它也使团队成员能够在组织的主动性之外扩展自己的技能集和贡献.

图片来源:奥斯汀. 阅读原文，完整的文章 在这里.