Die Suche nach den richtigen KI-Kandidaten kann herausfordernd sein – schließlich geht es um weit mehr als nur technisches Wissen! Doch wie kann man den Auswahlprozess verbessern?
Hier sind einige bewährte Strategien für Ihre Personalauswahl:
✅ Klare Anforderungsprofile definieren: Welche Hard- und Soft Skills sind wirklich entscheidend? Neben ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch) zählen auch Problemlösungsfähigkeit und Innovationskraft. Berücksichtigen Sie branchenspezifische Anforderungen 👍
✅ Technische Kompetenz objektiv testen: Code-Challenges, Case Studies oder kleine ML-Projekte helfen, praktische Fähigkeiten realistisch einzuschätzen. Verwenden Sie standardisierte Coding-Tests (z. B. HackerRank, Codility, LeetCode) ?
✅ Strukturierte Interviews führen: Fragen zu realen KI-Projekten, MLOps, Skalierbarkeit und ethischen Aspekten zeigen, wer über reines Fachwissen hinausdenkt. Testen Sie das Verständnis für KI-Ethik, Skalierbarkeit und Optimierung.
✅ Kulturelle und strategische Passung prüfen: KI ist mehr als Technik – Wie denkt ein Kandidat über KI-Strategien im Unternehmenskontext? Wie arbeitet ein Kandidat in agilen Teams und interdisziplinären Projekten?
✅ Automatisierte Screening-Tools nutzen: KI kann helfen, KI-Talente zu finden! Predictive Analytics und NLP-gestützte Bewerberanalysen erleichtern die Vorauswahl.
_______________________________
Jörg Niederer
⭐ Menschen. Machen. Erfolge. ⭐
Recruiting & HR-Advisory
Kommentare