Data Scientist
En Data Scientist är er strategiska upptäckare som hittar de affärskritiska insikterna gömda i era data. I en datadriven värld där prediktiv förmåga är guld värd, är det denna roll som använder statistik, maskininlärning och AI för att besvara era mest komplexa frågor. Genom att bygga modeller som förutser framtida trender och förklarar komplexa samband, omvandlar en framgångsrik Data Scientist rådata till er mest värdefulla strategiska tillgång. Vi erbjuder specialiserad rekrytering som hjälper er att hitta den analytiska talang som kan avslöja er datas fulla potential.
Vi hittar kompetensen som omvandlar er data till guld!
Att generera verkligt affärsvärde från data kräver en analytiker som kombinerar vetenskaplig rigorositet med en djup förståelse för era affärsutmaningar. Detta ställer krav på en Data Scientist med expertis inom statistisk modellering, programmering i Python eller R, och erfarenhet av maskininlärningsbibliotek. Vår rekryteringsprocess inleds med en djupgående analys av era affärsproblem, er datamognad, kvaliteten på er data och era strategiska mål. Genom att förstå frågorna ni vill besvara kan vi definiera den profil som krävs för att hitta en Data Scientist som kan leverera konkreta, datadrivna svar.
Intervjuer sedan 2011
Presenterade kandidater sedan 2011
Rekryteringar sedan 2011
Anlita Salesgroup för er rekrytering av Data Scientist
Vi har en djupgående expertis inom rekrytering av de mest eftertraktade och analytiskt skarpa Data Scientists. Att anställa rätt Data Scientist är en strategisk investering i ert företags förmåga att fatta smartare och snabbare beslut. En person som inte bara kan bygga komplexa modeller, utan som också kan förklara resultaten på ett begripligt sätt för ledningen, är en sällsynt och kraftfull kombination. Det krävs en partner som kan utvärdera både den teoretiska höjden och den praktiska affärsnyttan. Genom att anlita Salesgroup säkerställer ni en process som hittar den analytiska stjärna ni behöver.
Här är några av de avgörande fördelarna med att anlita en specialiserad partner för er rekrytering:
- En process som validerar vetenskaplig metod och affärsförståelse: Vi vet att Data Science är mer än kod. Vår process utvärderar kandidatens förmåga att formulera hypoteser, välja rätt statistisk metod och tolka resultaten i en affärskontext.
- Tillgång till ett nätverk av analytiska specialister: Vi har ett brett nätverk av Data Scientists, många med avancerade akademiska examina (MSc, PhD) inom kvantitativa fält som statistik, fysik och datavetenskap.
- Bedömning av kommunikations- och visualiseringsförmåga: En insikt är värdelös om den inte kan kommuniceras. Vi utvärderar kandidatens förmåga att visualisera data och berätta en övertygande historia som leder till handling.
- Ett strategiskt bollplank för er dataorganisation: Behöver ni en Data Analyst, en Data Scientist eller en Machine Learning Engineer? Vi hjälper er att förstå skillnaderna och definiera den roll som skapar mest värde för er just nu.
- Insikt i marknaden för Data Science: Vi har aktuell kunskap om löneläget, efterfrågade specialiseringar (t.ex. NLP, Computer Vision) och vad som krävs för att attrahera en talang som drivs av att lösa svåra problem.
- Minimerad risk för meningslösa data-projekt: En felrekrytering kan leda till tekniskt imponerande modeller som saknar verklig affärspåverkan. Vår kvalitetssäkrade process säkerställer att ni får en person som fokuserar på att skapa mätbart värde.
Hör av dig till mig!
Kontakta oss för att diskutera hur vi kan skräddarsy en rekryteringsprocess som möter era specifika tekniska behov och ger ert företag den mångsidiga utvecklingskraft det förtjänar.
Skicka mail
Vad gör en Data Scientist?
En Data Scientist använder vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att extrahera kunskap och insikter från strukturerad och ostrukturerad data.
- Identifiera och omformulera affärsutmaningar till kvantifierbara, analytiska frågeställningar.
- Samla in, rensa och bearbeta stora och komplexa datamängder.
- Genomföra explorativ dataanalys för att identifiera mönster, trender och anomalier.
- Bygga, träna och validera prediktiva modeller med hjälp av maskininlärning och statistiska tekniker.
- Utveckla algoritmer för att lösa problem inom exempelvis klassificering, prognostisering eller segmentering.
- Använda programmeringsspråk som Python eller R och relevanta bibliotek (t.ex. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow).
- Visualisera och presentera komplexa resultat på ett begripligt sätt för tekniska och icke-tekniska intressenter.
- Samarbeta med Data Engineers för att bygga pipelines och med affärsintressenter för att säkerställa att insikterna leder till handling.
Dessa ansvarsområden kräver en unik mix av statistik, datavetenskap och affärsstrategi.
Tecken på att det är dags att rekrytera en Data Scientist
Behovet av en Data Scientist uppstår när ni vill gå från att rapportera vad som har hänt till att förutse vad som kommer att hända.
- "Vi har massor av data, men vi vet inte vad vi ska göra med den": Ni samlar på er information men saknar förmågan att omvandla den till strategiska insikter.
- Era viktigaste affärsbeslut baseras på magkänsla istället för data: Ni vill bli en mer datadriven organisation.
- Ni vill förutsäga framtiden: Ni vill kunna prognostisera kundbortfall (churn), försäljning, efterfrågan eller maskinfel.
- Ni vill bygga smarta, datadrivna produkter: Ni vill utveckla funktioner som rekommendationsmotorer, personaliserat innehåll eller dynamisk prissättning.
- Era konkurrenter använder AI och maskininlärning för att skaffa sig fördelar.
- Ni vill förstå de djupare orsakerna bakom kundbeteenden: Ni vill gå bortom enkel webbanalys och förstå varför era kunder agerar som de gör.
- Era Data Analysts har nått gränsen för vad de kan göra med SQL och BI-verktyg: Frågorna ni ställer kräver mer avancerade statistiska metoder och prediktiv modellering.
Vi har samarbetat med Salesgroup vid flera tillfällen. Mitt intryck är att dom är engagerade, lyhörda och professionella genom hela processen. Salesgroup är snabba med att återkoppla, analytiska och ett bra bollplank för oss som kund. Vi har stort förtroende för Salesgroup och samarbetar gärna med dem igen.
Helena Martinsson
HR-chef, Skola24
Vi rekryterar specialister och ledare inom hela IT-landskapet
En framgångsrik digital strategi kräver mer än bara ett starkt ledarskap. Från backend-utvecklare och molnarkitekter till agila projektledare och dataanalytiker – varje roll är avgörande. Vår djupa förståelse för IT-branschen gör att vi kan hitta och attrahera de tekniska talanger och specialister som ert team behöver för att nå sina mål.
Relaterade roller inom IT:
Data Analyst
Fokuserar på att analysera historisk data för att förstå vad som har hänt och varför. En Data Analyst samlar in, rensar och visualiserar data för att skapa rapporter och dashboards som hjälper organisationen att fatta välgrundade, datadrivna beslut baserade på konkreta insikter.
Cyber Security Specialist
Arbetar med att skydda företagets IT-infrastruktur från säkerhetshot, inklusive nätverksattacker och dataintrång. Skyddar system och data mot intrång, attacker och andra säkerhetshot genom att utveckla och implementera säkerhetslösningar. Arbetar proaktivt med riskanalys, incidenthantering och säkerhetsarkitektur för att förhindra dataintrång och avbrott.
Vanliga frågor om att rekrytera Data Scientist
1. Vad är skillnaden mellan en Data Scientist och en Data Analyst?
Den enklaste skiljelinjen är tidsaxeln. En Data Analyst fokuserar på det förflutna: Vad hände och varför? De analyserar historisk data för att skapa rapporter och dashboards. En Data Scientist fokuserar på framtiden: Vad kommer att hända och vad kan vi göra åt det? De bygger prediktiva modeller för att förutse framtida händelser.
2. Hur utvärderar ni en Data Scientists kompetens?
detta?
Det är en komplex utvärdering som måste täcka flera områden. Vi använder en kombination av:
- Case-studier: Kandidaten får ett verklighetsnära affärsproblem och data för att visa hur de skulle angripa det, från hypotes till modell och rekommendation.
- Teoretiska diskussioner: Vi testar deras djupförståelse för statistik och maskininlärningskoncept för att säkerställa att de förstår varför en viss metod fungerar.
- Portföljgenomgång: Vi diskuterar tidigare projekt för att förstå vilken konkret affärspåverkan deras arbete har haft.
3. Vilken är den största risken med att anställa fel Data Scientist?
Den största risken är att investera stora resurser i ett "science project". Det vill säga ett projekt som är tekniskt fascinerande och komplext, men som i slutändan inte genererar något mätbart affärsvärde. Detta kan leda till att hela organisationen tappar förtroendet för datadrivna initiativ. Rätt person fokuserar alltid på affärsproblemet först och tekniken sen.
4. Hur vet vi vilken teknisk kompetens vi ska leta efter?
Det beror helt på er befintliga teknikstack och de problem ni vill lösa. Python är idag industristandard. Om ni arbetar med extremt stora datamängder är kunskap om distribuerade system som Spark viktigt. Om ni vill analysera text är NLP-kompetens avgörande. Som er partner hjälper vi er att kartlägga era behov och översätta dem till en konkret teknisk kravprofil.