Il 2025 rappresenta senza dubbio il momento storico in cui la quotidianità in cui viviamo è completamente permeata e, se vogliamo, dominata dall’intelligenza artificiale. In questa nuova era le aziende che vogliono rimanere competitive, devono necessariamente circondarsi di professionisti capaci di raccogliere, interpretare e trasformare i dati in valore strategico. È questo, quindi, lo scenario in cui spicca la figura del Data Scientist, diventata più cruciale che mai, oltre che tra le più richieste nel mercato del lavoro.
Ma se da un lato la domanda cresce, dall’altro selezionare il giusto Data Scientist è diventato un processo sempre più complesso, spesso inefficace e costoso.
Vediamo insieme, quindi, come ottimizzare il processo di recruiting di un Data Scientist nel 2025, evitando gli errori più comuni e adottando strumenti moderni basati sull’AI.
Che tu sia un HR manager, un CTO o un founder, eccoti degli insight strategici per assumere Data Scientist con maggiore consapevolezza e rapidità.
Le competenze chiave del Data Scientist nel 2025
Per identificare e scegliere un valido Data Scientist bisogna ricercare in questa figura precise competenze tecniche avanzate, una solida capacità di analisi e la flessibilità per adattarsi a un panorama tecnologico in continua evoluzione.
La padronanza di linguaggi di programmazione come Python e strumenti come Scikit-learn, PyTorch o TensorFlow sono sicuramente dei prerequisiti tecnici. Ma anche il know-how in MLOps e nel deployment di modelli in ambienti di produzione è sempre più richiesto. Completano questo profilo, ormai orientato a coprire l’intero ciclo di vita del dato, le competenze in ambito data engineering (SQL, Spark, ETL).
Poiché questa è anche l’era dell’esplosione dell’utilizzo di modelli generativi e LLM (Large Language Models), spesso personalizzati tramite tecniche di fine-tuning o Retrieval-Augmented Generation (RAG), un candidato capace di lavorare con LangChain oppure orchestrare Agenti AI in flussi di lavoro, ha sicuramente un vantaggio competitivo rispetto agli altri.
Non meno importanti sono le capacità di comunicazione e storytelling: la visualizzazione dei dati attraverso strumenti come Tableau, Power BI o Matplotlib resta una componente cruciale per chiarire e trasferire valore agli stakeholder.
Cosa chiedere in un colloquio tecnico
Hai individuato il candidato giusto sulla carta, ed ora si passa alla fase del colloquio tecnico, il quale non dovrà certamente basarsi sulla teoria, piuttosto abbracciare la capacità dimostrabile di risolvere problemi reali.
Un’ottima strategia consiste nel far raccontare al candidato almeno un suo progetto end-to-end: dalla raccolta e pulizia dei dati, alla modellazione, fino alla fase di validazione e deployment. Domande come “Qual è stata la principale sfida tecnica che hai dovuto affrontare in quel progetto?” o “Come hai misurato il successo del tuo modello?” permettono di comprendere l’approccio analitico e la seniority operativa.
Potrebbe tornare utile anche approfondire il grado di familiarità che possiede con la collaborazione in team cross-funzionali e chiedere al candidato come ha comunicato i risultati del proprio lavoro a figure non tecniche. Ricorda, però, che un colloquio efficace non può non valutare anche il pensiero critico del candidato con domande del tipo: “Hai mai scartato un modello performante perché poco interpretabile?”.
Errori comuni da evitare nel recruiting
Ad oggi molte aziende commettono ancora degli errori che finiscono per rallentare la selezione o che portano, alla fine, a scelte sbagliate. Cerchiamo, quindi, di individuare gli errori più comuni e poi di evitarli.
Uno degli errori più frequenti è basare la valutazione esclusivamente sul background accademico: sebbene una laurea in matematica, statistica o informatica sia spesso presente, bisogna ricordare che essa non garantisce di per sé le competenze operative richieste sul campo.
Un altro errore comune è ignorare la dimensione comunicativa: è fondamentale saper comunicare e far visualizzare chiaramente i dati, perché un modello può essere tecnicamente eccellente, ma è inutile se non viene compreso con chiarezza dai decision maker.
Un ultimo errore ricorrente in molte aziende, consiste nell’affidarsi ancora a CV e profili LinkedIn, senza strumenti oggettivi per misurare realmente la proficiency tecnica di un candidato. Questo approccio comporta rischi – fin troppo – alti, soprattutto in un settore dove le competenze diventano obsolete in sempre meno tempo.
Strumenti moderni: valutazione oggettiva e AI nel recruiting
Esistono oggi degli strumenti di talent profiling affidabili, basati sull’intelligenza artificiale, che offrono un’alternativa concreta e misurabile alla selezione tradizionale.
Uno di questi è Data Masters Brain, la piattaforma che combina valutazioni pratiche, test adattivi e algoritmi di matchmaking per aiutare le aziende nel processo di selezione candidati in modo rapido e oggettivo. Ogni candidato è valutato su progetti reali e skill tecniche certificate, restituendo, così, uno snapshot preciso delle sue competenze.
Questo sistema permette di abbinare in modo intelligente i profili alle job offer, grazie a modelli NLP e machine learning che confrontano le esigenze aziendali con il profilo dei candidati. In questo modo potrai ridurre notevolmente i tempi di selezione, eliminare la soggettività – che può indurti in errore – e facilita l’allineamento tra reparti HR e team tecnici.
Se vuoi davvero assumere i Data Scientist più preparati per la tua azienda, non puoi permetterti di improvvisare: ti serve metodo, strumenti e una visione chiara del profilo ideale che stai cercando. Data Masters Brain è la piattaforma di talent profiling basata su AI, che fa al caso tuo, perché ti aiuterà a selezionare con precisione, rapidità e competenza.
AUTORE:Francesco Cipriani Apri profilo LinkedIn
Francesco è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un Ingegnere Informatico specializzato in computer vision. Ha fondato le mie due prime aziende quando era ancora uno studente universitario. AI and Machine Learning sono le sue principali passioni e quotidianamente investe il suo tempo nel comunicare come queste tecnologie stiano rivoluzionando il mondo e cambiando il nostro modo di vivere.
