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Je suis vice-président chez LinkedIn et voici ce que j’ai appris sur l’embauche de personnes pour des emplois en IA


Presque toutes les industries sont en train d’être remodelées par l’IA. Cela signifie qu’il y a de fortes chances que l’entreprise dans laquelle vous travaillez soit ou va bientôt développer l’IA dans le cadre de ses produits, services ou outils internes. Avec autant d’entreprises dans le monde à la recherche de talents pour rivaliser dans cet espace, comment trouver et embaucher des personnes capables de créer des systèmes d’IA?

Naturellement, vous trouverez des talents en IA dans des domaines émergents tels que les véhicules autonomes et les haut-parleurs intelligents. Mais même avec une bonne idée de l’endroit où l’IA est mise en œuvre, vous pouvez toujours perdre le sommeil sur la façon de trouver et d’embaucher des talents en IA, ou sur la manière et le moment de recycler vos équipes existantes. Voici trois domaines à aborder en premier afin de ne pas vous laisser distancer.

Comprendre les compétences dont vous avez besoin

Dans le rapport annuel de LinkedIn emplois dont la croissance est la plus rapide en 2018, nous avons constaté que l’ingénieur et spécialiste de l’apprentissage automatique figurait parmi les cinq premiers, ce qui montre que la recherche de ce talent est à un niveau record.

Lors de l’embauche de ce type de talent, une approche consiste à identifier et à embaucher des candidats possédant les compétences essentielles sous-jacentes nécessaires pour développer des compétences en apprentissage automatique. Nos données montrent que les compétences pour le talent d’apprentissage automatique incluent l’apprentissage en profondeur et Python, qui sont des compétences similaires pour un spécialiste de la science des données. Ces professionnels du data science sont déjà sur la voie d’ajouter informatique, visualisation de données, puis compétences en IA. Par conséquent, envisagez d’élargir votre vivier de talents pour inclure des mots clés tels que «statistiques» et «analyse des données» dans votre recherche d’opportunités de mise à niveau.

Apprenez la meilleure façon de rechercher des compétences générales

La plupart des candidats ne viendront pas à vous avec l’éventail complet des compétences requises pour mettre en œuvre l’IA, vous voudrez donc également rechercher celles qui sont difficiles à trouver. En réalité, 57% des dirigeants disent que les compétences générales sont plus importantes que les compétences difficiles. Ces compétences, comme le leadership, la communication, la collaboration et la gestion du temps, aideront les gens à s’adapter et à acquérir rapidement des compétences techniques importantes. Bien sûr, cela signifie que la volonté d’apprendre est la clé.

Pour rechercher les compétences générales, envisagez de poser des questions spécifiques de résolution de problèmes pendant le processus d’entrevue. De nombreuses entreprises trouvent que fournir un défi, puis le changer rapidement pour voir comment un candidat s’adapte, montre comment il aborde les situations.

Jetez un filet plus large

Nos données montrent que les ingénieurs logiciels ne postulent pas à des emplois aussi souvent que les autres professionnels, mais ils sont 12% plus susceptibles que les autres professionnels de répondre à un recruteur au sujet d’une nouvelle opportunité d’emploi si vous les contactez.

Néanmoins, si vous êtes situé dans un centre technologique comme la Silicon Valley, vous aurez moins de concurrence si vous êtes prêt à chercher des talents ailleurs. De nombreux ingénieurs vivent dans ce qu’on appelle marchés de joyaux cachés comme Los Angeles, Dallas / Fort Worth et Philadelphie, qui ont une offre importante et une demande relativement faible pour ces travailleurs. Les outils de recrutement basés sur les données, tels que LinkedIn Talent Insights, aident à recenser les bassins de talents dans des domaines spécifiques et à faire correspondre les compétences avec le nombre d’emplois pour identifier ces joyaux cachés.

Au-delà de la situation géographique, vous devriez également envisager de regarder à l’extérieur de votre industrie. Notre recherche montre que 72% des professionnels ayant des compétences en apprentissage automatique qui ont changé d’emploi l’année dernière ont également changé d’industrie. Trente-trois pour cent de ces professionnels sont dans l’enseignement supérieur et la recherche, 26 pour cent dans les secteurs des logiciels et d’Internet, et 5 pour cent dans la finance et la banque. Nos données montrent que l’enseignement supérieur et la recherche sont la meilleure source de talents d’apprentissage automatique les plus susceptibles de pivoter dans une autre industrie. Plus d’un tiers de ces personnes sur LinkedIn ont commencé leur carrière dans l’enseignement supérieur et la recherche, principalement en tant que chercheurs.?

Une fois que vous avez un bassin de candidats solides, soyez ouvert à de nouvelles façons de tester l’IA ou des compétences connexes ou le potentiel pour un rôle d’IA. Plus de 50% des répondants à l’enquête 2018 sur les tendances mondiales du recrutement de LinkedIn ont constaté que les auditions d’emploi – qui impliquent de mettre les candidats sur des projets réels – sont utiles pour l’embauche.

À titre d’exemple, Citadel fait équipe sur 100 étudiants en compétition avec un prix en espèces. Les étudiants utilisent les données pour résoudre des problèmes commerciaux, tandis que les recruteurs évaluent la façon dont les participants pensent et se comportent. Le programme a entraîné des dizaines d’embauches.

Recycler votre main-d’œuvre

Nos données montrent que l’offre de candidats à l’IA ne peut tout simplement pas suivre la demande. Les rôles de data scientist, par exemple, ont augmenté de plus de 650% depuis 2012. Des centaines d’entreprises recrutent pour ces postes, mais seulement 35000 personnes aux États-Unis ont des compétences en science des données.

Pour combler l’écart, commencez par identifier où la demande s’accélère le plus rapidement dans votre entreprise et où vous voyez les domaines potentiels qui ont besoin d’un coup de pouce. Ensuite, créez une stratégie pour recycler certains employés. Étant donné que la durée de vie moyenne des compétences est inférieure à cinq ans, cela aide à changer votre état d’esprit d’une formation universelle à un apprentissage continu et personnalisé. Pour surmonter ces défis nous-mêmes, nous avons lancé un Académie d’IA pour nos ingénieurs qui couvre les bases de la mise en œuvre de l’IA.

La demande de compétences en IA est là pour rester. Les entreprises et les gestionnaires qui se concentrent sur les compétences non techniques qui stimulent l’innovation, sortent des sentiers battus pour recruter des talents en IA et développent un accent sur l’apprentissage continu seront les mieux équipés pour relever tous les nouveaux défis imprévus d’une main-d’œuvre en constante évolution.


John Jersin est vice-président de la gestion des produits, des solutions de talents et des carrières chez LinkedIn.

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