Rekrutacja Data Scientist jako wyzwanie w dynamicznych firmach e-commerce

W dobie transformacji cyfrowej i eksplozji danych, rekrutacja data scientist staje się jednym z najważniejszych i jednocześnie najtrudniejszych procesów rekrutacyjnych dla firm działających w branży e-commerce. Specjaliści data science nie tylko analizują dane – ich zadaniem jest przekształcanie informacji w przewagi biznesowe, optymalizacja procesów i dostarczanie realnej wartości strategicznej.

Skuteczna rekrutacja data scientist wymaga znajomości aktualnych trendów na rynku pracy oraz umiejętności zainteresowania najlepszych kandydatów, także tych, którzy nie są aktywnie poszukujący pracy.

Zarządy firm takich jak Shoper doskonale rozumieją, że decyzje oparte na danych to dziś nie przywilej, a konieczność. Dlatego gdy pojawiła się potrzeba znalezienia wysoko wykwalifikowanego Data Scientista, z punktu widzenia firmy zwrócono się do nas z jasno sprecyzowanym oczekiwaniem: znaleźć kogoś, kto nie tylko spełni techniczne kryteria, ale również wpisze się w kulturę firmy i będzie potrafił działać na styku danych, technologii i biznesu.

Naszym zadaniem było nie tylko zrekrutowanie eksperta – naszym celem było dostarczenie wartościowego partnera do zespołu Shopera. W procesie oceny kandydata istotną rolę odegrały także kompetencje miękkie, takie jak umiejętności interpersonalne i zdolność współpracy w zespole.

Jak udało się to osiągnąć w zaledwie tydzień? Kluczowe było również odpowiednie zainteresowanie kandydatów ofertą.

Jaką firmą jest Shoper i dlaczego potrzebował wsparcia rekrutacyjnego

Shoper to dynamicznie rozwijająca się firma technologiczna działająca w sektorze e-commerce, specjalizująca się w dostarczaniu rozwiązań wspierających decyzje zakupowe konsumentów w czasie rzeczywistym. W swojej działalności łączy zaawansowaną analitykę danych z technologiami machine learning, co pozwala im nie tylko przewidywać zachowania użytkowników, ale także personalizować ofertę w sposób, który realnie przekłada się na wzrost konwersji i lojalności klientów.

Z uwagi na intensywny rozwój i rosnące znaczenie danych w modelu biznesowym firmy, zarząd Shopera zidentyfikował kluczową potrzebę: pozyskanie eksperta, który wesprze zespół analityczny na poziomie strategicznym i operacyjnym. Stanowisko data scientist wymaga solidnych podstaw z zakresu programowania, informatyki, matematyki oraz nauk ścisłych. Dotychczasowe działania wewnętrzne nie przyniosły oczekiwanych rezultatów – rynek kandydatów z odpowiednim doświadczeniem i kompetencjami był mocno ograniczony.

W tym kontekście Shoper zdecydował się na współpracę z naszą agencją rekrutacyjną, powierzając nam przeprowadzenie procesu, który miał doprowadzić do zatrudnienia osoby nieprzypadkowej – a perfekcyjnie dopasowanej do potrzeb organizacji zarówno pod względem umiejętności, jak i sposobu myślenia o danych. Wśród oczekiwań wobec kandydata szczególnie istotne było doświadczenie w pracy z bazami danych, co stanowiło kluczowy aspekt w kontekście analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych.

Wyzwanie: profil idealnego kandydata, czyli kogo szukał zarząd Shopera

Zarząd Shopera miał jasno zdefiniowane oczekiwania wobec przyszłego Data Scientista. Poszukiwano osoby, która będzie potrafiła nie tylko analizować dane, ale również projektować i wdrażać modele predykcyjne wspierające rozwój produktów cyfrowych. Kluczowe było połączenie twardych umiejętności analitycznych z umiejętnością współpracy z zespołami produktowymi, marketingowymi i IT.

Idealny kandydat powinien był spełniać następujące kryteria:

• minimum 3 lata doświadczenia komercyjnego w roli Data Scientist,
• zaawansowana znajomość Python (ze szczególnym uwzględnieniem bibliotek takich jak Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow),
• doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych oraz znajomość narzędzi typu BigQuery, Spark lub AWS,
• umiejętność prezentowania wyników analiz w zrozumiały sposób dla decydentów biznesowych,
• doświadczenie w e-commerce lub pokrewnych sektorach technologicznych,
• dopasowanie do kultury organizacyjnej nastawionej na współpracę, szybkość działania i eksperymentowanie.

Dodatkowym wyzwaniem był czas – Shoper chciał zatrudnić kandydata w możliwie najkrótszym terminie, nie rezygnując przy tym z jakości. Kluczowa była więc efektywność całego procesu oraz precyzyjne dopasowanie już na etapie preselekcji.

Kontekst technologiczny: Sztuczna inteligencja i Big Data w e-commerce

Współczesny e-commerce nie mógłby funkcjonować bez zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i big data. To właśnie one napędzają innowacje, umożliwiając firmom analizę ogromnych wolumenów danych i szybkie reagowanie na zmieniające się potrzeby rynku. W tym środowisku metoda direct search staje się kluczowym narzędziem w poszukiwaniu pracowników o unikalnych kompetencjach, zwłaszcza na stanowiska związane z analizą danych i analizy statystycznej.

Dzięki wykorzystaniu technologii big data, firmy mogą nie tylko lepiej rozumieć zachowania klientów, ale także precyzyjniej definiować kryteria wyszukiwania kandydatów. Platformy takie jak LinkedIn umożliwiają dotarcie do kandydatów pasywnych – osób, które nie szukają aktywnie nowej pracy, ale mogą być zainteresowane atrakcyjną ofertą. W praktyce oznacza to, że poszukiwanie pracowników na rynku pracy staje się bardziej efektywne, a oferty pracy mogą być lepiej dopasowane do oczekiwań zarówno kandydatów, jak i pracodawców.

Wprowadzenie metod direct search do procesu rekrutacji pozwala firmom e-commerce nie tylko skrócić czas zatrudnienia, ale także zwiększyć szanse na znalezienie eksperta, który wniesie realną wartość do organizacji. Analizy danych i analizy statystycznej stają się fundamentem skutecznego searchu kandydatów, a technologie big data umożliwiają przetwarzanie i interpretację informacji na niespotykaną dotąd skalę. To właśnie dzięki tym rozwiązaniom dynamiczne firmy mogą budować przewagę konkurencyjną na rynku pracy.

 

Proces: jak przeprowadziliśmy skuteczną rekrutację Data Scientist w miesiąc

Rekrutacja na stanowisko tak specjalistyczne jak Data Scientist wymagała od nas nie tylko znajomości rynku, ale również umiejętności szybkiego zrozumienia potrzeb klienta i przełożenia ich na skuteczne działania sourcingowe. Nasze działania rozpoczęliśmy od szczegółowego warsztatu z zarządem Shopera, podczas którego doprecyzowaliśmy profil idealnego kandydata oraz oczekiwania wobec procesu rekrutacji – zarówno pod względem merytorycznym, jak i kulturowym.

Narzędzia rekrutacyjne, które przyspieszyły sukces

Współczesny proces rekrutacji na stanowiska specjalistyczne, takie jak data scientist, wymaga zastosowania nowoczesnych narzędzi i metod. Programy studiów na kierunku data science dostarczają firmom szerokiego wachlarza kandydatów, którzy posiadają nie tylko wiedzę teoretyczną, ale także praktyczne umiejętności w zakresie analizy danych, modelowania danych czy wizualizacji danych. To właśnie absolwenci takich programów często stają się kluczowymi graczami w zespołach zajmujących się big data i sztuczną inteligencją.

Jednym z najskuteczniejszych rozwiązań jest metoda rekrutacji direct search, oparta na pomocy bezpośredniego kontaktu z kandydatami. Dzięki temu rekruterzy mogą szybko zidentyfikować osoby, które najlepiej odpowiadają wymaganiom danego stanowiska, nawet jeśli nie są one aktywne na rynku pracy. Wykorzystanie narzędzi analitycznych oraz sztucznej inteligencji pozwala na precyzyjne dopasowanie oferty do profilu kandydata, a także przewidywanie jego motywacji i potencjału rozwojowego.

Kierunek data science, łączący analizę danych, modelowanie i wizualizację danych, daje firmom możliwość lepszego zrozumienia zarówno potrzeb klientów, jak i oczekiwań kandydatów. Dzięki temu proces rekrutacji staje się bardziej efektywny, a zatrudnieni specjaliści szybciej adaptują się do wymagań stanowiska i kultury organizacyjnej. W praktyce oznacza to, że firmy, które inwestują w nowoczesne narzędzia rekrutacyjne i metodę direct search, zyskują przewagę w walce o najlepszych ekspertów na rynku pracy.

Etapy rekrutacji:

1. Targetowany sourcing
   W ciągu pierwszych 48 godzin wytypowaliśmy ponad 90 potencjalnych kandydatów aktywnych zawodowo i pasywnych. Zastosowaliśmy zaawansowane narzędzia sourcingowe wykorzystujące AI oraz własną bardzo obszerną bazę danych.
2. Preselekcja i screening
   Do bezpośrednich rozmów zaprosiliśmy 12 kandydatów, z których 6 przeszło do kolejnego etapu po rozmowach screeningowych skoncentrowanych na dopasowaniu do kultury organizacyjnej i motywacjach.
3. Weryfikacja techniczna
   Kandydaci otrzymali zadanie techniczne przygotowane we współpracy z zespołem Shopera. Ocenialiśmy nie tylko poprawność rozwiązania, ale też sposób myślenia i komunikację wyników.
4. Finalna selekcja i rekomendacja
   Spośród trzech najwyżej ocenionych osób, jedna kandydatka wyróżniła się nie tylko kompetencjami technicznymi, ale także doskonałym rozumieniem kontekstu biznesowego e-commerce oraz umiejętnością jasnego tłumaczenia skomplikowanych analiz.
5. Wsparcie onboardingowe
   Po stronie naszej agencji zapewniliśmy również wsparcie komunikacyjne podczas negocjacji ofertowych i przygotowania do pierwszych tygodni w nowej roli.

Cały proces – od rozpoczęcia projektu do zaakceptowania oferty przez kandydatkę – trwał dokładnie 7 dni.

 

Efekt: Idealne dopasowanie w 7 dni

Po tygodniu intensywnej, ale precyzyjnie zaplanowanej pracy, zarząd Shopera otrzymał rekomendację kandydatki, która nie tylko spełniała wszystkie wymagania formalne, ale również wykazała się ponadprzeciętnym zrozumieniem roli danych w kontekście strategii e-commerce oraz niskimi wymaganiami finansowymi – co jest również istotne dla naszych klientów.

Wybrana kandydatka posiadała:

• ponad 4 lata doświadczenia jako Data Scientist w sektorze retail tech,
• udokumentowane projekty zwiększające ROI kampanii marketingowych dzięki modelom predykcyjnym,
• silne kompetencje w obszarze data engineering oraz modelowania zachowań użytkowników,
• umiejętność efektywnej komunikacji z zespołami biznesowymi i technicznymi,
• naturalną ciekawość analityczną i dużą samodzielność w działaniu.

Zarząd Shopera szczególnie docenił jej proaktywność, zorientowanie na wyniki oraz podejście „business-first” – zdolność przekładania danych na konkretne decyzje.

„Szukaliśmy nie tylko eksperta, ale partnera w rozwoju. Zespół rekrutacyjny dostarczył nam kandydatkę, która już po kilku tygodniach zaczęła dostarczać realne wyniki” – powiedział jeden z członków zarządu Shopera.

Dzięki temu zatrudnienie, które pierwotnie wydawało się trudne do zrealizowania w krótkim czasie, zakończyło się pełnym sukcesem. Nowa Data Scientist nie tylko wzmocniła zespół analityczny, ale również zaczęła odgrywać aktywną rolę w kształtowaniu strategii danych całej organizacji.

 

Wnioski: co pomogło osiągnąć sukces i jak powielić ten model

Sukces tej rekrutacji nie był dziełem przypadku – był efektem przemyślanego procesu, zrozumienia potrzeb klienta i szybkiej reakcji na dynamiczny rynek specjalistów data science. Analizując ten projekt, możemy wyróżnić kilka kluczowych czynników, które zadecydowały o powodzeniu rekrutacji data scientist:

1. Bliska współpraca z klientem od samego początku

Już na etapie briefingu doprecyzowaliśmy wszystkie wymagania i oczekiwania. Shoper był zaangażowany i dostępny na każdym etapie procesu – dzięki temu decyzje zapadały szybko i sprawnie.

2. Selekcja nie tylko techniczna, ale i kulturowa

W procesie rekrutacji uwzględnialiśmy nie tylko twarde umiejętności, ale także dopasowanie do stylu pracy firmy, poziomu autonomii i tempa działania. Kandydatka nie tylko potrafi analizować dane, ale też myśli jak właściciel produktu.

3. Szybkość działania

Rynek kandydatów w obszarze data science jest szybki – najlepsi specjaliści często są dostępni tylko przez kilka dni. Dzięki naszym narzędziom sourcingowym i procesowi preselekcji byliśmy w stanie zareagować błyskawicznie.

4. Przewidywalny, transparentny proces

Zarówno klient, jak i kandydaci wiedzieli, czego się spodziewać – ile będzie etapów, jak długo potrwa proces, na co zwracamy uwagę. To zwiększyło zaangażowanie i ograniczyło ryzyko utraty kandydatów w trakcie rekrutacji.

5. Partnerskie podejście

Nie działaliśmy jak tradycyjna agencja – staliśmy się doradcą strategicznym dla zespołu Shopera. To pozwoliło zbudować zaufanie i maksymalnie dopasować rekomendację do realnych potrzeb firmy.

 

Podsumowanie

Rekrutacja data scientist dla firmy Shoper to przykład, że nawet w wymagającym i konkurencyjnym rynku możliwe jest szybkie i skuteczne pozyskanie eksperta, który realnie wzmacnia organizację. Kluczem do sukcesu okazało się nie tylko rozumienie rynku i technicznych aspektów stanowiska, ale przede wszystkim umiejętność przekładania potrzeb biznesowych na konkretne działania rekrutacyjne.

W ciągu zaledwie tygodnia:

• zidentyfikowaliśmy i oceniliśmy ponad 90 kandydatów,
• przeprowadziliśmy selekcję w oparciu o kryteria techniczne i kulturowe,
• dostarczyliśmy kandydatkę, która rozpoczęła współpracę z Shoperem i już w pierwszych tygodniach wykazała się wymiernymi rezultatami.

Jeśli Twoja firma stoi przed podobnym wyzwaniem – niezależnie od tego, czy szukasz eksperta od danych, lidera technologii czy specjalisty IT – skontaktuj się z nami.
Wspólnie zaprojektujemy proces rekrutacyjny, który doprowadzi Cię do idealnego kandydata – szybko, skutecznie i bez kompromisów.

 

Opinia Kandydatki

Przeprowadzona rekrutacja przez Tomka była zdecydowanie wyróżniającym się procesem na tle tych, w których dotychczas brałam udział, ze względu na wsparcie i zaangażowanie. Jeden z niewielu procesów rekrutacyjnych, podczas których czułam się pewniejsza dzięki radom Tomka, do tego szybko otrzymywałam feedback po rozmowach, co nie wzmagało nerwowego oczekiwania. Rekrutacyjny wzór w dwóch słowach.