5 motivi per assumere uno scienziato di dati freelance

Il ruolo di data scientist ha rapidamente guadagnato la reputazione di essere uno dei lavori più richiesti, e la necessità di questi professionisti non mostra segni di declino. L'immensa richiesta di questi professionisti ha dato vita a un nuovo ruolo: il scienziato dei dati freelancet.

Data scientists assist companies in numerous ways, such as determining which products sell best or which demographic groups respond to certain marketing campaigns the most. The immense demand for these professionals has given rise to a new role: the scienziato dei dati freelance.

Gli scienziati dei dati possono anche aiutare a ridurre i casi di frode e altri problemi che possono influenzare negativamente la linea di fondo di un'azienda. Se sei ansioso di iniziare a sfruttare i vantaggi di avere almeno uno scienziato di dati nel tuo team, ma hai qualche esitazione, considera l'assunzione di uno scienziato di dati freelance prima. Ecco cinque motivi per cui questo potrebbe funzionare bene per te.

1. È più veloce

Human resources professionals often talk about the time-to-fill when they discuss how to meet their hiring needs. It’s a metric associated with the length of time between the time when a company has a candidate for a role and when that person accepts the job offer. Ricerca shows that it spesso ci vuole almeno un mese per le aziende di trovare nuove assunzioni in base a questa metrica.

Inoltre, non si può dimenticare che il processo di assunzione convenzionale include tipicamente un aspetto di onboarding, e ci vuole tempo per mettere la persona attraverso un orientamento, impostare il suo accesso alla posta elettronica aziendale e i login per altri strumenti aziendali e passare attraverso le pratiche delle risorse umane per capire il tempo libero pagato, i piani di pensionamento e i giorni di malattia.

Se invece si decide di prendere la strada dei freelance per assumere uno scienziato dei dati, è possibile tagliare fuori molte di queste cose. Considera che la maggior parte dei freelance non ricevono - o si aspettano - benefici aziendali, quindi ci sono meno specifiche da affrontare con loro.

Piuttosto che lanciare un processo di onboarding che altrimenti potrebbe richiedere settimane, si potrebbe inviare ai freelance un documento aziendale che illustra ciò che devono sapere riguardo a cose come il monitoraggio del loro tempo o il rimanere in contatto con i dipendenti in loco. Poi, possono fare riferimento a queste informazioni ogni volta che è necessario e dovrebbero idealmente avere un punto di contatto da utilizzare se si presentano dei problemi.

Anche il tempo per trovare i candidati è potenzialmente molto più breve. Puoi iniziare andando su una delle tante bacheche di lavoro freelance e pubblicando informazioni sul tuo freelance ideale o guardando tra i profili dei freelance che usano il sito per vedere se le loro competenze e i loro livelli di esperienza corrispondono a ciò di cui hai bisogno.

2. È meno costoso

Perhaps you’re in a scenario where you’re fully on board with how scienza dei dati Le competenze potrebbero aiutare la vostra azienda, ma i responsabili delle decisioni che controllano il budget sono più cauti. In questo caso, potrebbero non essere disposti a concedere i fondi necessari per assumere qualcuno come dipendente a tempo pieno o parziale, rendendo un freelance un compromesso ideale.

Oppure, potrebbe essere che fai parte di una startup che abbraccia la necessità di assistenza nella scienza dei dati, ma il budget dell'azienda è modesto su tutta la linea. In casi come questi e molti altri in cui il denaro è una preoccupazione primaria, probabilmente scoprirete che è possibile assumere freelance a tariffe più basse di quelle previste dai dipendenti dell'azienda. Su Kolabtree, per esempio, gli scienziati di dati freelance si fanno pagare in genere da $35 a $200 all'ora, e la tariffa tipica di un progetto a tariffa fissa è $2000.

3. Le differenze di orario possono aiutare a rispettare le scadenze

Decidere di assumere uno scienziato di dati freelance potrebbe anche aprire la dimensione del pool di candidati. Vale la pena rendersi conto che concentrarsi su scienziati di dati freelance ti dà la possibilità di cercare persone che vivono in altri paesi.

Per esempio, se assumete uno scienziato di dati freelance che vive in una parte dell'Europa dove il fuso orario è cinque ore avanti rispetto a dove vivete voi negli Stati Uniti orientali, quella persona potrebbe iniziare a lavorare ben prima che chiunque dalla vostra parte del mondo si svegli. Questo vantaggio potrebbe essere particolarmente vantaggioso se hai clienti che richiedono che i loro progetti di scienza dei dati siano completati entro scadenze rigide.

4. Puoi valutare i freelance prima di dar loro più lavoro

Un'indagine di Forrester Research pubblicata nel 2017 ha scoperto che il 99% degli intervistati ha ritenuto la scienza dei dati una disciplina importante da sviluppare. Se la vostra azienda vuole procedere con cautela con tale sviluppo, il percorso per farlo potrebbe includere l'assegnazione di progetti a scienziati di dati freelance con l'intenzione di assumerli come collaboratori non a contratto se questi lavoratori soddisfano le aspettative. Questo può diventare una parte della strategia aziendale per aiutare scalare il tuo business.

Si potrebbe dire ai freelance all'inizio che c'è la possibilità di diventare dipendenti se si comportano bene. Ma, potrebbe essere meglio non menzionare questa possibilità fino a quando non diventa evidente che la loro produzione e la qualità del lavoro raggiunge uno standard che rende intelligente assumerli come dipendenti.

Ma considerate che alcuni freelance potrebbero non essere aperti all'idea di diventare dipendenti. Quando FlexJobs ha intervistato i freelancer per determinare perché hanno scelto questo metodo per guadagnarsi da vivere, i risultati hanno mostrato che 62% di persone lo hanno fatto a causa della flessibilità dell'orario di lavoro offerta. Se lavorare per la vostra azienda in una veste diversa da quella di freelance potrebbe compromettere questa flessibilità, alcune persone potrebbero non volerlo fare.

È saggio chiedere qualcosa durante il processo di screening dei freelance come "Saresti disposto a considerare l'idea di accettare una posizione a tempo pieno o parziale con noi se ci fosse un'opportunità? Poi, le persone non dovrebbero aspettarsi quel risultato, ma almeno sai come si sentono al riguardo.

5. Ridurre gli oneri del vostro personale interno

Se i vostri dipendenti hanno la sensazione di lavorare troppo duramente per una paga troppo bassa o sono infelici al lavoro per un altro motivo, queste persone potrebbero essere inclini al burnout. Kronos ha condotto uno studio che indica che quasi la metà delle risorse umane intervistate ha detto che il burnout dei dipendenti è da biasimare per da 20 a 50% del loro fatturato. Una delle conseguenze positive dell'assunzione di uno scienziato di dati freelance è che potresti far sentire i tuoi dipendenti meno oberati di lavoro.

Forse avete già un team di scienza dei dati, ma essi affermano costantemente di sentirsi sommersi dal carico di lavoro. Oppure, forse avete recentemente investito in uno strumento di analisi dei dati e avete chiesto a una persona con una conoscenza limitata o nulla della scienza dei dati di capire come usarlo, e il compito non sta andando bene finora.

Se le persone si sentono frustrate per troppo tempo, è più probabile che decidano di cercare un altro lavoro. Potreste anche scoprire che quando alle persone vengono assegnati troppi compiti e di conseguenza si sentono sempre di fretta, la qualità complessiva del lavoro si abbassa. L'assunzione di un data scientist freelance potrebbe alleviare questi problemi, aiutando tutti a sentirsi più felici, più produttivi e in grado di eccellere.

I freelance nei tuoi piani di assunzione della scienza dei dati

Questa lista mostra che ci sono molte ragioni pratiche per pensare di affidarsi a dei freelance per occuparsi delle tue esigenze di scienza dei dati. La scienza dei dati potrebbe aiutare la tua azienda a diventare più redditizia e competitiva. Valutare gli scienziati di dati capaci che lavorano come freelance potrebbe rendere più facile del previsto trovare il talento necessario.

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