La rivoluzione digitale prevista dai futuristi degli ultimi decenni del XX secolo si sta manifestando oggi in modo frenetico in ogni aspetto della vita economica, produttiva e sociale. Le persone, le aziende, le imprese, le organizzazioni, dalle più tradizionali alle più innovative, si rendono conto di vivere già nel mondo di domani, governato dall’intelligenza artificiale, dagli algoritmi e da tecnologie impensabili.

È chiaro che la trasformazione digitale sta influenzando profondamente il mondo del lavoro, richiedendo nuove competenze e specializzazioni, ma offrendo anche nuove opportunità per coloro che sono in grado di adattarsi a questa nuova realtà.

Gli esperti di dati, di intelligenza artificiale e di comunicazione web sono solo alcuni degli esempi di professioni che stanno diventando sempre più importanti nel mercato del lavoro attuale e futuro.

La descrizione del Ruolo

In breve, il ruolo di Data Scientist Machine Learning prevede la progettazione, implementazione e mantenimento di algoritmi e modelli di apprendimento automatico complessi per risolvere problemi aziendali.

Le responsabilità includono lo sviluppo e il mantenimento di modelli di apprendimento automatico, la progettazione e l’implementazione di soluzioni basate sui dati, la collaborazione con team interfunzionale, l’analisi e l’interpretazione di grandi set di dati, la conduzione di esperimenti, la comunicazione di risultati e conclusioni, il rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi, il monitoraggio e la valutazione delle performance, la garanzia della qualità e precisione dei dati e l’affrontare possibili problemi etici, legali e di privacy.

Con una ricerca svolta a partire dal 2018 il Centro Universitario Internazionale ha analizzato le caratteristiche cognitive e di personalità di soggetti che in azienda già svolgono queste attività.

Per poter svolgere questo ruolo con successo è necessario avere una laurea magistrale o un dottorato in un campo pertinente, esperienza comprovata in apprendimento automatico e scienza dei dati, competenze in modellizzazione statistica, linguaggi di programmazione e tecnologie di big data, familiarità con i framework di deep learning. Le persone che sono state inserite nel campione di analisi una solida preparazione sulle tecnologie dei database e dei concetti di data warehousing e conoscono le opportunità offerte in termini applicativi del cloud computing.

I risultati mostrano, in estrema sintesi, che le persone assunte da imprese innovative e che lavorano sul fronte della data analysis, hanno forti capacità analitiche e di risoluzione dei problemi; mostrano ottime capacità di comunicazione e disposizioni relazionali; sono abituati a lavorare in team e a gestire progetti. Oltre alle competenze tecniche, il ruolo richiede quini una serie di competenze soft, tra cui abilità comunicative, lavoro di squadra, pensiero analitico, risoluzione dei problemi, gestione del tempo, attenzione ai dettagli e etica.

Ma come selezionare e valutare tali figure?

La soluzione di Originalskills per la valutazione

La digitalizzazione è una realtà sempre più presente nella vita economica, produttiva e sociale, e richiede un’attenzione costante e una continua evoluzione delle competenze e delle specializzazioni di persone. Come è noto le persone che finiscono i percorsi di studi accademici hanno probabilmente molte conoscenze di tipo generale e a volte specialistiche. Inoltre, persone che sono già occupate nel ruolo sono molto ricercate dalle imprese. E si registra una particolare mobilità fra imprese di questo ruolo.

Originalskills ospita delle funzionalità capaci di catturare caratteristiche oggetto di valutazione da parte delle aziende, come, ad esempio:

• le conoscenze e le hard skills
• la personalità
• le soft skills

1. la valutazione delle conoscenze
   Relativamente alle conoscenze in Originalskills sono inserite 25 domande, dalle più semplici alle più difficili, tese ad analizzare le conoscenze e hard skills dei Data Scientist Machine Learning. Le domande possono essere inserite tutte oppure scelte sulla base della Seniority delle persone da valutare.
2. caratteristiche di personalità collegate alle performance migliori.
   Nel nostro campione le persone che svolgono il ruolo di Data Scientist Machine Learning risultano essere, generalmente
   • stabili e capaci di resiste bene allo stress (ci controllano, sono generalmente fredde e calme);
   • responsabili e sentono di dover lavorare con intensità rispettando i tempi d lavoro
   • analitiche e prudenti
   • attive anche se non estroverse (sono ad es. poco socievoli e dimostrano capacità di ascolto più che assertività)
   • attente alle relazioni e dimostrano di poter lavorare con gli altri senza mettersi al centro dell’attenzione.
     Tuttavia, a fronte di queste caratteristiche personali del campione si è notato che i tratti individuali variano da impresa ad impresa, anche se non in maniera significativa.
3. la valutazione delle soft skills
   Tramite la ricerca effettuata risulta evidente che le soft skills maggiormente collegate al successo professionale del ruolo di Data Scientist Machine Learning.

Nel video sotto si forniscono indicazioni su come impiegare Originalskills per la valutazione.

 

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