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儲備人工智能人才的手冊:購買,借用和培養

責任編輯:cres

作者:Clint Boulton

2019-10-07 07:35:47

來源:企業網D1Net

原創

招聘,提升技能和建立戰略合作伙伴關系是網羅數據科學和人工智能人才的基礎。首席信息官應該用好這三種方法。

招聘,提升技能和建立戰略合作伙伴關系是網羅數據科學和人工智能人才的基礎。首席信息官應該用好這三種方法。
 
許多IT領導者會告訴你,招聘技術人才以及發生文化變革是企業轉型的主要障礙。尋找足夠的軟件工程師、Scrum大師,開發運維領導者和其他潛在的變革代理人仍然是一個負擔。但是專家們一致認為,最大的難題是招聘數據科學方面的專家,包括那些具備機器學習(ML)和人工智能技能的專家。
 
從醫療到金融服務,每個領域都將某種形式的人工智能視為核心業務戰略。咨詢公司安永在2019年對500位商業領袖展開了線上民調,其中有84%的人表示,人工智能對于提高效率和降低成本,更好地了解客戶并創造新收入至關重要。
 
但是成功之路在很大程度上取決于人才儲備,因為這些領導者中有31%的人表示,缺乏技能嫻熟的員工是采用人工智能的第一大障礙。
 
在以下的內容里,專家們分享了挖掘人工智能人才的經驗,并提供了一些建議,即首席信息官如何吸引數據科學家、機器學習工程師和人工智能專家。
 
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今年四月,Alan Jacobson以首席數據和分析官的身份加入Alteryx,那時他痛苦地意識到數據科學人才匱乏的問題。Jacobson曾在福特汽車公司擔任了長達25年的工程職務和其他職務,他說,找到合適的人才來解決業務問題仍然是當今組織面臨的最嚴峻的難題之一。即使對Alteryx來說也一樣,因為Alteryx的軟件使準數據科學家更容易將信息可視化,從而獲取洞察。
 
Jacobson(他以全球分析總監的身份離開福特時管理著一個由1,000名數據科學家組成的團隊)說:“招聘人才非常困難。因為供不應求”。他說,造成這一困難的原因之一是,盡管這些數據科學的候選人有很強的解決問題的能力,但他們往往來自各種背景和學科。
 
在福特任職期間,Jacobson手下最優秀的數據科學家是一名訓練有素的地震學家,他畢業于麻省理工學院并自學了SQL、Python、R和其它編程語言。其他人則來自農業,海洋學,政治科學和其他領域,這些領域似乎不太可能促進人工智能工具的發展。Jacobson說:“在數據科學中,他們有可能持有五花八門的學位。要找到人才,而這些人才正好處于數據科學所包含的領域里,這很困難,比其它行業困難得多。”
 
Jacobson提供了一些建議,這些建議將幫助你調動數據科學人才。
 
擴大你的視野。優秀的數據科學家能夠將人際交往能力與分析思維結合起來。在一個值得信賴的朋友的推薦下,Jacobson的地震學家在和平隊(Peace Corps)任職并在特許學校任教時,培養了各種軟技能。Jacobson說:“由于經驗豐富,她成了一名杰出的數據科學家。”
 
找到能解決問題的人。候選人是否解決了現實中的問題?潛在的雇員是否創建了軟件產品或發布了供他人解決問題的開源軟件庫?也許他們已經在Kaggle或其它競爭平臺上參加了編碼挑戰賽。這些關鍵指標能用來考核某人是否適合你的團隊。
 
千方百計尋找數據科學家
 
尋找可以創建人工智能功能的工程人才,這帶來了一個更為專業化的難題,因為這往往需要編碼技能,使用貝葉斯統計數據并具備開發算法的經驗。
 
根據2019年初發布的Gartner人才聘用報告,在人才供應如此有限的情況下,人工智能崗位發布后,平均要等100多天才能找到合適的人,與此相比,軟件開發人員的崗位平均則不到70天。研究人員建議擴大尋找范圍,如舊金山灣區,紐約市和西雅圖至奧斯丁、費城和丹佛等地。Gartner說,在這些地方找人將有助于組織盡早占領市場并減輕工資成本的壓力。
 
安永的首席創新官Jeff Wong說,安永從硅谷的科技巨頭和全球新興企業中尋找人工智能工程師和數據科學家。在無法雇到人才的地方,它會使用世界各地的大學里所有主修能解決問題的學科的學生。它還對拓撲學、密碼學、物理學和天體物理學等多個學科的人員進行了大量的交叉培訓和技能再培訓。
 
盡管其270,000名全球員工中有18,000名是數據專業人士,但Wong認為,安永必須做更多的工作來培養人工智能人才,以幫助該咨詢公司在未來十年內更上一層樓。
 
Wong向記者表示:“我們很幸運,但是我們的野心太大,招募人工智能人才的能力卻不足”。他補充說,在過去的幾年中,安永的核心人工智能團隊的規模每隔三個月翻一番。“我們的雄心是為客戶成為世界上最好的”。Wong為網羅人工智能人才提供了一些建議。
 
一切都與數據有關。大型數據集對于尋求解決大型的,棘手的問題的數據專家來說是一大誘惑。Wong說,例如,安永正在創建人工智能軟件,該軟件可以自動掃描數十億頁包含結構化和非結構化數據的法律和稅務文件。
 
不妨想想你要做什么。Wong說,首席信息官們的數據旅程各不相同,但對于IT領導者來說,在給最適合的人工智能人才分配工作時,弄清楚他們希望解決什么樣的問題,這很重要。
 
歸根結底就是購買,培養和借用
 
普華永道的合伙人Mike Pino表示,招聘人才需要采用多種方法:購買,借用和培養,然后執行能夠帶來持續創新的項目。你選擇哪種方法取決于你的企業文化。
 
購買。只要找到人工智能人員就聘用,但要準備好支付更高的費用,如果你的總部設在某些地區,情況尤其如此。Pino說,如果你是來自威斯康星州密爾沃基市或俄亥俄州哥倫布市的首席信息官,那么與在舊金山,紐約甚至德克薩斯州奧斯丁的同行相比,填補職位空缺將更加困難。
 
借用。Pino說,從咨詢公司或大學聘請人才來從事項目或開發產品,這有助于你在短期內填補這樣的空白——“你不必自有”。
 
培養。你也可以在公司內部培養人才。這需要時間和耐心,但是你可以抱著讓人才蓬勃發展的希望慢慢開始。普華永道提升了一小部分員工的技能(包括那些有企業家信仰的員工),從而致力于機器人流程自動化(RPA),并且在人工智能和機器學習方面也進行了類似的推動。
 
一旦有了人才,你就可以找到優勝者來幫忙創建人工智能解決方案。然后,要執行這些項目,監視進度,征求反饋意見并糾正過程。每個業務問題都需要你調整方法。Pino說:“并不存在一刀切的方法。”

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