Careers

Ini 11 peran penting dalam tim data science yang perlu diketahui

Published on
Min read
4 min read
time-icon
Maria Yuniar

Experienced Content Editor with a demonstrated history of working in the information technology and services industry. Skilled in News Writing, Headline Writing, Breaking News, Editing, and Feature Writing. Strong media and communication professional with a Graduate focused in Applied English Linguistics from Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya.

peran-penting-dalam-tim-data-science-EKRUT.jpg

Dalam membuat tim data science yang sempurna, kamu tak bisa hanya bergantung pada mesin. Sebab sesungguhnya, ilmu data terapan merupakan ilmu yang interdisipliner dan membutuhkan keragaman perspektif. 

Peran penting di dalam tim data science

tim data science - EKRUT
Data engineer dan researcher merupakan peran yang juga perlu ada di dalam tim data science - EKRUT

Jika kamu ingin memiliki tim data science yang dapat bekerja secara efektif dan efisien, berikut ini adalah peran-peran yang diprioritaskan untuk mengembangkan tim kamu.

1. Data engineer

Pertama-tama, kamu harus pastikan tim memiliki kemampuan untuk mendapatkan data. Seseorang dalam tim kamu harus bertanggung jawab untuk menangani aspek rekayasa data rumit dalam mengirimkan data yang dapat digunakan oleh anggota lain dalam tim.

Baca juga: Agar lancar, pelajari 5 pertanyaan interview Data Engineer ini

2. Decision maker

Sebelum mempekerjakan ilmuwan data, pastikan kamu memiliki anggota tim yang dapat membuat keputusan berdasarkan data. Pastikan ia bertanggung jawab untuk merancang metrik hingga menentukan tingkat analitis yang diperlukan bagi bisnis.

3. Analyst

Pada tahap ini, pastikan bahwa semua orang yang bekerja di tim kamu dapat membaca data dan menganalisisnya dengan baik.

4. Expert analyst

Anggota tim ini akan membantu kamu untuk mendapatkan sebanyak mungkin data. Sehingga, decision maker dapat membuat keputusan dengan lebih hati-hati. Pastikan bahwa anggota tim yang mendapat tugas ini adalah orang yang terbiasa dengan kecepatan dan memiliki banyak wawasan.

5. Statistician

Para ahli statistik dapat membantu decision maker untuk mencapai kesimpulan dengan aman di luar data yang dianalisis. Sebagai contoh, jika sistem machine learning kamu berjalan dalam satu data set, kamu dapat menyimpulkan bahwa sistem tersebut bekerja dalam dataset tersebut. 

Namun, apakah sistem tersebut akan berjalan dalam proses produksi? Apakah kamu harus menjalankannya? Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut, kamu membutuhkan keterampilan statistik.

peran penting tim data science - EKRUT
Data scientist dan Applied machine learning engineer merupakan bagian penting dalam tim data science - EKRUT

6. Applied machine learning engineer

Tentu, dalam teknologi yang menerapkan kecerdasan buatan, kamu akan butuh teknisi pembelajaran machine atau machine learning yang dapat mengoperasikan teknologi tersebut.

7. Data scientist

Data scientist adalah seseorang yang mampu menguasai tiga bidang sekaligus, antara lain analyst, statistician, dan machine learning.

8. Analytics manager atau data science leader

Analytics manager adalah seseorang yang memegang kunci utama dalam. Tugas mereka merupakan gabungan dari tugas data scientist dan decision maker.

Keberadaan analytics manager dalam tim berfungsi untuk menggandakan kekuatan tim kamu, sekaligus memastikan bahwa tim kamu menyelesaikan tugasnya dengan baik.

Baca juga: 5 Pertanyaan interview Data Scientist ini penting kamu pelajari

9. Qualitative expert atau social scientist

Terkadang, decision maker kurang terampil membuat keputusan dengan baik. Sebagai alternatif, kamu bisa mencari seorang qualitative expert yang memiliki latar belakang di ilmu sosial dan data.

Mereka biasanya lebih baik dibandingkan ilmuwan data dalam hal menerjemahkan intuisi dan niat dari decision maker ke dalam metrik konkret.

10. Researcher

Jangan terburu-buru membawa seorang peneliti ke dalam tim. Sebab, kamu mungkin tak akan memiliki lingkungan yang tepat untuk memanfaatkannya dengan baik. Lebih baik kamu menunggu hingga timmu cukup berkembang untuk mengetahui kebutuhan akan seorang peneliti.

11. Data product manager

Seorang data product manager bertugas untuk menggali data lebih dalam dengan menggunakan statistik serta algoritma untuk menghasilkan produk akhir dan kemudian menganalisis data yang dihasilkan oleh produk.

Baca juga: Ini perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

Selain peran-peran di atas, ada beberapa peran lain yang dapat kamu masukkan sebagai bagian dari tim. Mereka adalah Domain Expert, Software Engineer, Reliability Engineer, UX Designer, desainer grafis, Data Collection Specialist, dan Program Manager.

Apakah kamu memiliki keterampilan dan kualifikasi dalam profesi-profesi di atas tapi masih bingung untuk mencari peluang? Kamu bisa bergabung dengan talent marketplace EKRUT, untuk bertemu dengan ratusan perusahaan yang menawarkan banyak peluang untukmu.

Kamu tidak perlu menyiapkan CV satu per satu untuk setiap perusahaan. Sebab kamu hanya butuh satu kali mendaftar untuk menarik perhatian banyak perusahaan di sana.

Last update: 15 July 2020

data science - EKRUT

Sumber:

  • hackernoon.com
0

Tags

Share

Apakah Kamu Sedang Mencari Pekerjaan?

    Already have an account? Login

    Artikel Terkait

    macam-macam-metode-analisis-data-EKRUT.gif

    jobs

    Bagaimana Teknik Analisis Data? Berikut Cara dan Tools yang Digunakannya!

    Tsalis Annisa

    31 October 2022
    6 min read
    cara-menjadi-data-analyst-EKRUT.jpg

    Careers

    Data Analyst: Tugas dan Tanggung Jawab, Kualifikasi, Hingga Kisaran Gaji 2022

    Maria Yuniar

    31 October 2022
    4 min read
    H1_load_balancing.jpg

    Technology

    Pengertian Load Balancing beserta Manfaat dan Metode Kerjanya

    Nurina Ulfah

    24 October 2022
    6 min read

    Video