Aangezien het gebruik van de technologie van Artificial Intelligence (AI) zich uitbreidt naar elke sector, kunnen bedrijven zoals de jouwe op zoek zijn naar ervaren AI en, meer specifiek, machine learning (ML) talent uit een kleine pool van beschikbare kandidaten in het land. Maar hoe kan je ML-talent vinden, verleiden en rekruteren als je concurreert met grote technologische giganten als Google, Amazon en Microsoft, of zelfs Philips, ING Bank en Unilever? Het antwoord ligt in het creatief worden met je rekruterings- en wervingsstrategieën.

Pas wervingsstrategieën aan op basis van ervaring

Het eerste wat je moet weten bij het herevalueren van rekruteringsstrategieën voor high-end machine learning (ML) of andere AI-rollen, is dat je strategieën moet aanpassen op basis van het ervaringsniveau waarnaar je op zoek bent. Wat werkt voor een junior ML-engineer zal niet werken voor het rekruteren van senior AI-onderzoeker. Om toegang te krijgen tot het talent dat je wilt aannemen, moet je heen gaan waar ze te vinden zijn.

Voor meer junior-level functies zijn universiteiten, hackathons en gespecialiseerde trainingsprogramma's geweldige bronnen van professionals die bekend zijn met de nieuwste technologieën die kunnen helpen bij het uitbouwen van jouw AI/ML-afdeling en vervolgens de overgang naar senior-level functies. Voor meer senior of ervaren functies worden gekwalificeerde kandidaten meestal gevonden via netwerkrelaties, academische papers en academische conferenties. Inzicht in de noodzaak om je wervings- en aannamestrategieën aan te passen op basis van het ervaringsniveau waarnaar je op zoek bent, zorgt voor meer succes als het gaat om het aantrekken en behouden van de professionals die je nodig hebt.

Mogelijkheden bieden die talenten aanspreken

Hoe moeilijk is het om professionals op het gebied van machine learning binnen te halen? Je niet hoeft te beschikken over dezelfde enorme budgetten die de multinationals beschikbaar hebben om de deskundigen die je nodig hebt, te verleiden. Je hoeft alleen maar te weten wat talent motiveert, zodat je de mogelijkheden kunt bieden die high-end, in-demand talent verleiden om van baan te veranderen.

Als het gaat om veelgevraagd ML-talent komen hun motivaties neer op het volgende: intellectueel uitdagende mogelijkheden, concurrerende lonen en secundaire voorwaarden, locatie, merkbekendheid, diversiteit aan uitdagingen, de impact van hun werk en de kwaliteit van het team. De salarissen voor dergelijke talenten staan op het hogere eind van het spectrum, dus het kan eventueel een uitdaging zijn om hierin concurrerend te zijn.

Als je het niet kunt veroorloven om een salaris in dit bereik te betalen, kijk dan naar de lange termijn incentives die je misschien als alternatief kunt bieden. Overweeg bijvoorbeeld om flexibiliteit in het werken op afstand in te bouwen als je bedrijf zich in een regio bevindt waar het moeilijk is om top ML-ingenieurs te werven. Het bedenken en verstrekken van deze extra stimulansen kan helpen bij het werven van talent voor machine learning dat anders onbereikbaar zou zijn.

Weet hoe je kansen kan verkopen

Als het erop aankomt, zoekt en accepteert gekwalificeerd ML-talent banen bij grote technologische leiders als Google of Microsoft vanwege hun merkbekendheid. Het aanvaarden van een kans bij een van deze bedrijven, vooral in een van hun meer experimentele afdelingen zoals AI of machine learning, betekent dat ze toegang hebben tot de beschikbare toptechnologie, kunnen samenwerken met leiders in de markt en een behoorlijke mate van autonomie kunnen krijgen.

Werkgevers als Google hoeven geen grote moeite doen in het verkopen van vacatures aan  kandidaten omdat hun merkbekendheid dit al voor hen doet. Hoewel jouw bedrijf misschien geen direct herkenbaar merk is, kan het leren verkopen van een vacature een zeer effectieve wervingsstrategie zijn. Identificeer wat jouw bedrijf biedt dat concurrenten misschien niet kunnen bieden en communiceer dit tijdens het interview. Als jouw bedrijf gewend is voor nieuwe vacatures eerst intern te kijken, autonoom werk binnen het tech-team aanmoedigt of investeert in verschillende mogelijkheden voor de ontwikkeling van vaardigheden voor werknemers, laat het dan weten aan potentiële kandidaten, zodat zij weten dat er groeimogelijkheden zijn.

Niet iedereen gedijt goed in omgevingen bij grote technologiebedrijven. Door het onderscheid te maken tussen je bedrijf en leiders zoals Apple in wat je kunt bieden, of dat nu een werkomgeving of interne groeimogelijkheden zijn, kun je talent ertoe aanzetten om je aanbod te accepteren.

Partner met universiteiten

Zoals eerder vermeld voor meer junior-level rollen, kan een partner met een universiteit en financiering of ondersteuning van een schoolproject een machine learning ‘talentenpijplijn’ openen die leidt tot betaalde stages en postdoctorale werkervaring. Gezien het beperkte aanbod van AI-gebaseerd talent ten opzichte van de vraag, hebben sommige bedrijven dit als een ongelooflijk effectieve tactiek ervaren om talent voor machine learning rechtstreeks bij de bron te rekruteren.

Als je besluit om deze weg in te slaan, zorg er dan voor dat je het project dat je van plan bent aan de scholen te presenteren, volledig inhoud geeft. Gezien het succes van deze strategie voor een verscheidenheid aan bedrijven die op zoek zijn naar talent voor machine learning, zijn dit soort partnerprogramma's steeds populairder geworden. Dit betekent dat je een spannend project moet ontwikkelen en de voordelen ervan duidelijk moet verwoorden om geïnteresseerde studenten aan te trekken.

Dit zijn slechts enkele van de rekruterings- en aanwervingsstrategieën die ik in de markt heb gezien en die jouw bedrijf de beste kansen bieden op het werven van ML-talent op het moment dat je het nodig hebt. Echter, gezien de zeer beperkte pool van high-end, ervaren kandidaten om uit te kiezen, is een andere optie om het uit te besteden aan een extern rekruteringsbureau. Uiteindelijk gaat het erom wat het beste werkt voor jouw bedrijf. Experimenteer met deze strategieën, vergelijk jouw resultaten en pas aan wanneer nodig. Het machine learning-talent waarnaar je op zoek bent, is aanwezig; deze experts hebben gewoon wat meer creativiteit nodig als het gaat om het werven van talent.