フリーランスのデータサイエンティストを雇う5つの理由

データサイエンティストは、最も需要の高い職種の一つとして知られており、そのニーズは衰えることを知りません。データサイエンティストへの需要が高まるにつれ、新たな役割が生まれています。 フリーランスのデータサイエンティストt.

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 フリーランスのデータサイエンティスト.

また、データサイエンティストは、企業の収益に悪影響を及ぼす可能性のある不正行為などの事例を減らすことにも貢献します。データサイエンティストをチームに1人以上配置することの利点を活用し始めたいが、躊躇しているのであれば、まずフリーランスのデータサイエンティストを雇うことを検討してみてください。ここでは、そうすることでうまくいく5つの理由をご紹介します。

1.速くなる

人事担当者は、採用ニーズを満たす方法について議論する際に、しばしばTime-to-Fill（充填期間）について話します。これは、企業がある職務に就く候補者を確保してから、その人が内定を承諾するまでの時間の長さに関連する指標です。調査によると、この指標は 最低でも1ヶ月はかかります。 企業がその指標に基づいて新入社員を調達するために。

さらに、従来の採用プロセスにはオンボーディングの側面もあり、オリエンテーションを行い、会社の電子メールへのアクセスや他の企業ツールのログインを設定し、有給休暇や退職金制度、病欠について理解するために人事の事務手続きを行う時間がかかることも忘れてはなりません。

データサイエンティストを雇うのに、代わりにフリーランスのルートを取ることにすれば、それらの多くのことをカットすることが可能です。ほとんどのフリーランサーは会社の福利厚生を受けず、また期待もしていないため、そのような仕様になることは少ないと考えてください。

何週間もかかるオンボーディングプロセスを開始するのではなく、フリーランサーに会社の文書を送り、時間の管理や現場の従業員との連絡など、フリーランサーが知っておくべきことを説明することができます。そうすれば、フリーランサーは必要なときにその情報を参照することができ、何か問題が発生したときには連絡先を確保することができます。

候補者を見つけるまでの時間も大幅に短縮できる可能性があります。まずは、数多くあるフリーランス向けの求人サイトにアクセスし、理想のフリーランサーに関する情報を投稿するか、サイトを利用しているフリーランサーのプロフィールを見て、彼らのスキルセットや経験レベルがあなたの必要とするものと一致するかどうかを確認することから始めます。

2.価格が安い

Perhaps you’re in a scenario where you’re fully on board with how データサイエンス しかし、予算を管理する意思決定者は、より慎重です。その場合、正社員やパートタイマーとして雇用するのに必要な資金を与えてくれない可能性があり、フリーランサーは理想的な妥協の産物となります。

あるいは、データサイエンス支援の必要性を感じている新興企業の一員でありながら、事業の予算が全体的に控えめであるということもあり得ます。このように、金銭的な問題を第一に考える場合、会社の従業員が予想するよりも低い料金でフリーランサーを雇うことが可能であることが分かるでしょう。 例えばKolabtreeでは、フリーランスのデータサイエンティストの料金は、1時間あたり$35～$200の範囲が一般的で、固定料金のプロジェクトの料金は$2000が一般的です。

3.時差があれば、締め切りに間に合うかもしれない

フリーランスのデータサイエンティストを採用することを決めると、候補者プールの規模が広がる可能性もあります。データサイエンティストのフリーランサーに注目することで、他の国に住んでいる人を探すチャンスがあることを認識することは価値があります。

例えば、アメリカ東部よりも5時間早いタイムゾーンのヨーロッパに住むフリーランスのデータサイエンティストを雇えば、世界の誰もが目覚める前に仕事を始めることができます。このメリットは、データサイエンスのプロジェクトを厳しい納期で完成させなければならないクライアントを抱えている場合には、特に有利に働くでしょう。

4.仕事を増やす前に、フリーランサーを評価できる

2017年に発表されたフォレスターリサーチ社の調査結果 の回答者のうち、99%が は、データサイエンスを開発すべき重要な分野であると考えています。もしあなたの会社がこのような開発を慎重に進めたいのであれば、フリーランスのデータサイエンティストにプロジェクトを任せ、彼らが期待に応えてくれれば、契約に基づかない貢献者として雇用することを意図した方法があるかもしれません。これは、企業戦略の一環として、次のようなことを可能にします。 ビジネスの拡大.

フリーランサーには、最初から「うまくいけば社員になれる可能性がある」と伝えておくのも手です。しかし、彼らの成果物や仕事の質が社員として採用するのに適した水準に達することが明らかになるまでは、その可能性について言及しない方がいいかもしれません。

しかし、フリーランサーの中には、社員になることに抵抗がある人もいることを考えてみましょう。FlexJobsがフリーランサーを対象に、なぜそのような生計手段を選んだのかを調査したところ、次のような結果が出ました。 62%の人がそうしました。 働き方の自由度の高さが魅力です。フリーランス以外の働き方をすることで、その柔軟性が損なわれる可能性があるならば、それを望まない人もいるでしょう。

フリーランスの選考の際に、"機会があれば、当社でフルタイムまたはパートタイムでの勤務を検討していただけませんか？"などの質問をするのが賢明です。そうすれば、人々はその結果を期待してはいけませんが、少なくともあなたはその人がどう感じているかを知ることができます。

5.社内スタッフの負担軽減

従業員が「給料が少ないのに働きすぎだ」と感じていたり、別の理由で仕事に不満を持っていたりする場合、その人たちは燃え尽き症候群になりやすい可能性があります。 Kronos社が実施した調査によると、調査対象となった人事部の約半数が、従業員の燃え尽きが原因であると回答しています。 回転数の20～50%. フリーランスのデータサイエンティストを雇うことで、社員の過労感を軽減できるというプラスの効果もあります。

データサイエンスチームが既に存在するにもかかわらず、彼らは常に仕事量に振り回されていると感じているのではないでしょうか。あるいは、最近データ分析ツールに投資したが、データサイエンスの知識があまりない、あるいは全くない人に使い方を教えて欲しいと頼んだが、今のところその作業はスムーズに進んでいないかもしれない。

If people feel frustrated for too long, they may be more likely to decide it’s best to look for another job. You may also find that when people get assigned too many tasks and always feel rushed as a result, the overall quality of the work goes down. Hiring a freelance data scientist could ease these issues, helping everyone feel happier, more productive, and able to 抜きん出る.

データサイエンスの採用計画にフリーランサーを組み込む

このリストを見ると、データサイエンスのニーズをフリーランサーに頼ることを考える現実的な理由がたくさんあることがわかります。データサイエンスは、あなたの会社がより収益性と競争力を高めるのに役立ちます。フリーランサーとして働く有能なデータサイエンティストを評価することで、必要な人材を見つけることが予想以上に簡単になるかもしれません。

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