"罗希特作为数据科学家包揽了50万的工作"，"米娜作为数据工程师获得了25万的薪酬待遇"，听起来很熟悉吧？那么，拿起任何一份报纸；这是媒体机构用来抓住你的注意力的常见标题。而且大多数时候，它们都是有效的。早些时候，这只是针对软件工程工作。现在，分析工作也进入了人们的视野。分析工作确实受到追捧。根据AIMResearch最近的一项研究，印度数据科学专业人士的年薪中位数已经上升到1680万印度卢比，与2021年相比增长了25.4%。
图片。AIMResearch
在如此有利可图的工作机会面前，寻找合适的分析专业人员的招聘工作已经变得非常艰难。招聘人员正面临着各种挑战，当人们为这样一个需求量大的领域进行招聘时，这些挑战可能会出现。
所有闪亮的东西都不是金子
如果你拥有正确的混合技能，分析部门是非常有利可图的。求职者已经意识到，如果他们强调高级分析、深度学习和机器学习等需求技能的知识，他们就能将这些高薪职位收入囊中。在简历中加入这些技能并无不妥，但你必须真正实现你所声称的。招聘人员的一个共同抱怨是，往往写在简历上的内容可能与你的实际技能并不真正相符。
去年，谷歌公司云计算人工智能行业解决方案服务（印度）负责人尼廷-阿格瓦尔（Nitin Aggarwal）在LinkedIn的一篇文章中强调了这个问题，并获得了很多关注。
图片。LinkedIn
"人们在简历上写了很多东西，比如说，高级Python编码知识，但给他们一个真实的编码场景来测试他们的经验水平，他们将无法符合预期。Anheuser-Busch InBev公司的人才招聘主管Amitabh Ghosh补充说："我们正在进行大量投资，以获得技术评估工具来分析此类问题。
对工具的迷恋
四大咨询公司的执行董事Jaidev Dutta补充说："求职者更注重展示他们在工具和技术方面的专业知识，而不是分析项目必须交付的基本原理。工具和技术会不断变化，但对如何交付数据和分析项目以及如何建立一个强大的解决方案的理解，却是我们所缺少的。这不仅是初级阶段的情况，也是中高级阶段的情况。
获得所需技能的正确组合
一个好的分析专家需要多样化的技能来通过数据科学解决商业问题。这就是招聘人员在寻找专业人员时遇到的另一个路障，他们不仅要精通一种技能，还要找到能够满足所有客户要求的人。
"与其他技术领域不同，数据分析的技能的复杂性是巨大的。它始于数据摄取、数据架构和数据现代化、高级分析和信息交付。在这些领域中的每一个，都有大量的工具和技术。这也是一个快速变化的堆栈--在一个候选人身上找到正确的技能组合。即使是候选人也发现，要跟上不断变化的技术平台是一个挑战，"Jaidev补充说。
Dutta补充说，他已经想明白了，也许我们永远都无法得到具有我们想要的所有技能组合和正确的专业水平的候选人（或者得到的人数很少）。为了解决这个问题，Dutta说，公司正试图专注于某些特定工作角色必须具备的基本技能，然后试图在其他方面对他们进行交叉培训和提高技能。
归根结底，你是在解决一个商业问题
数据科学家并不是孤立地工作的。数据科学家必须通过分析数据和建立算法来最终解决业务问题。
ABB公司人员分析部全球负责人安库尔-班达里认为，许多分析专业人员缺乏对商业逻辑的良好理解。他说："印度有非常棒的程序员在国内。作为一个数据科学家，除了编程之外，了解企业如何创造价值和产生收入也同样重要。另一个需要努力的领域是沟通能力。沟通并不意味着你的某种语言说得有多好，而是指你如何很好地沟通你的想法，并使其为他人所理解。如果你掌握了这一技能，你就能走得更远。"
"印度CRIF公司高级副总裁兼人力资源主管马尼沙（Sharma）-普拉萨德（Manisha Prasad）认为："寻找合适的、在数据分析方面很强的、具备相关领域知识的人才，最近已经成为一个巨大的挑战。作为一个金融服务机构，一方面，我们需要强大的功能和领域技能，但另一方面，我们必须拥有数据科学家和分析师，他们拥有整合技术技能和商业知识的诀窍。马尼莎告知，分析领域继续反映出两者融合的人才差距。
适应性和可学习性是关键。"人们必须适应并灵活地获得这两个参数中的一个，并对人们进行另一个参数的培训，"她总结道。
留住人才
"阿米塔布说："我在数据分析、数据科学和数据架构师方面的辍学率为25%至30%，这是我最大的担忧。
到目前为止，很明显，对数据科学专业人士的需求超过了供应。因此，分析行业的自然减员率相当高。根据AIMResearch进行的2022年印度分析行业减员研究，2021年数据科学市场的减员率为28.1%，与2020年相比增加了12.1%。
报告还说，班加罗尔是大都市中减员率最高的城市，为29.7%，其次是孟买（28.8%）、加尔各答（28.1%）和德里/NCR（27.8%）。初创企业和精品店的减员率最高，分别为43.7%和42.1%。
图片。AIM研究公司
由于初创企业每月都在涌现，特别是在德里NCR和班加罗尔等地区，吸引人才相当困难。
辍学现象猖獗
阿米塔布补充说，这些初创企业现金充足，准备买断人才。这些初创企业的增量让普通公司难以企及。同样的候选人，过去花费 "x"，也许两年后，我们要花费 "4x "或 "5x"，其中x是他们目前的工资。
他观察到，人们只是在极其频繁地更换工作。他们的职业生涯中缺少稳定的部分。"你会发现好的候选人坐拥多个offer。即使他们从我们这里得到一个好的报价，他们也会回去与其他雇主谈判，并制定一个更好的报价。我们看到很多人在入职当天就放弃了。如果你从行业的角度来看，这个行业正面临着30%至40%的退出。"
多重报价是很好的，但不要把它作为一种工具来利用
Manisha也同意Ghosh的观点。其他每个人都有4或5份工作。"由于供不应求，拥有多份工作是正常的。利用这个机会与多个雇主谈判以获得还价，是不被雇主所欣赏的。Manisha还分享了她对市场上候选人的想法，即他们必须对自己的需求和愿望有一个清晰的认识--暂时出现有利可图的财务数字或职业稳定和曝光。候选人在做出职业选择时往往忽略了报酬和长期的无形资产。即使我手上有五个offer，我也需要清楚我所追求的是什么--财务还是职业的稳定性。在过去的几个月里，我看到人们的注意力完全集中在报酬上。长期的、有形的和无形的利益也应该被评估。"
从长远来看是不可持续的
随着一些专业人员在其职业生涯的早期阶段赚取了惊人的金额，这在以前只能是梦想，Ghosh认为很快就会有一天，这些专业人员将成为许多公司的口袋里无法承受的。他们将成为昂贵的雇员。他们将不得不调整到更稳定的公司。
"投资者已经开始施加压力，以减少他们的成本。我们经常看到裁员。公司显然会努力降低业务成本，"Ghosh总结道。
The postWhy is analytics hiring so hard?appeared first onAnalytics India Magazine.
