Почему компании не ищут специалистов по обработке и анализу данных — Святой Грааль карьеры в науке о данных
Вы когда-нибудь бросались в процесс собеседования и терпели неудачу? Вот десять секретов, повышающих ваши шансы получить работу мечты.
Вы застряли в отчетах бизнес-аналитики, конвейерной обработке данных или процедурах разработки программного обеспечения и чувствуете, что родились для чего-то большего?
Или вас когда-нибудь отвергали из резерва кандидатов, и вы чувствовали, что сделали все правильно?
Такие ситуации возникают время от времени и заставляют нас думать о том, что мы могли бы сделать лучше или по-другому, чтобы получить работу мечты или контракт.
Речь идет не только о развитии жестких и социальных навыков, изучении потенциального работодателя или клиента и отработке собеседований. Чтобы это произошло, требуется целостное осмысление десяти ключевых концепций. Давайте рассмотрим первый в этой статье.
1. Компании не нанимают специалистов по данным
Этот подзаголовок звучит безумно, так как, по мнению Gartner, это самая сексуальная работа в 21 веке.
Менеджер по найму когда-нибудь спрашивал вас, хороший ли вы специалист по данным?
Скорее всего нет. Но он обязательно спросит, как вы повысите точность распознавания лиц сверточной нейронной сетью, если будете претендовать на должность инженера по компьютерному зрению. Это может быть стартап, выходящий на рынок с новым решением для распознавания лиц для умных зданий.
Стать увлеченным решением проблем и экспертом в конкретной отрасли — это ключ к успеху. Подумайте над следующими вопросами, чтобы найти свою нишу в широкой вселенной науки о данных:
- Какая область науки о данных меня волнует?
- В какой отрасли я хочу работать?
- Какие основные тенденции влияют на мою идеальную профессию? Как это может измениться в будущем?
- Какие горячие темы в моей области я должен рассмотреть, чтобы оставаться конкурентоспособным?
- Каковы диапазоны вознаграждения моей целевой профессии?
- Какое образование и подготовка необходимы?
Представьте, что вы директор по цифровой трансформации, работающий в фирме электронной коммерции. Вы ищете человека, который возглавит инициативу по увеличению доходов интернет-магазина с помощью ИИ. С кем вам было бы интереснее общаться?
Я специалист по данным с широкими и глубокими знаниями ML и AI с 3-летним опытом. Я ищу возможность продвинуться по карьерной лестнице на руководящей должности, где я мог бы возглавить небольшую группу по науке о данных.
Я поддерживаю ритейлеров в повышении рентабельности инвестиций в цифровой маркетинг. Я построил и внедрил модели покупательских предпочтений и увеличил доход на 2 млн долларов. Моя страсть — вести блог о последних исследованиях ИИ в электронной коммерции. Я ищу возможности для лидерства, где я мог бы предлагать решения на основе ИИ, обеспечивающие персонализацию потребителей по всем каналам продаж.
Два введения выше могут относиться к кандидатам с аналогичным опытом и навыками. Единственная разница, определяющая проигрыш или победу, заключается в том, что победитель ходит в шкуре менеджера по найму.
Призыв к действию
Как вы сейчас позиционируете себя перед потенциальными работодателями или клиентами? Звучит ли это больше как поиск работы или подчеркивание ценности и страсти, которую вы можете принести?
Изучение профессиональной среды улучшит ваше ценностное предложение и выделит вас среди конкурентов. Это первая концепция, которая заставит интервьюера заинтересоваться разговором с вами. Как? Выполните следующие действия:
- Составьте список своих ценностей, интересов и навыков
- Поиск описаний вакансий, содержащих элементы вашего списка
- Выберите интересующую вас отрасль
- Составьте список названий целевых должностей
- Изучите компенсационный пакет в вашем регионе для выбранных должностей
- Изучите тенденции машинного обучения и искусственного интеллекта в выбранной отрасли
- Работа над отраслевым проектом и портфолио публикаций
- Составьте список необходимых навыков с учетом целевой профессии и отрасли.
Помните, что связь вашей идентичности с целевой отраслью является ключом к открытию многих дверей.
Что впереди?
Считаете ли вы процесс найма необходимым злом, чтобы заниматься любимым делом?
Независимо от того, поднимаетесь ли вы по карьерной лестнице или только начинаете работать в области науки о данных, мы все сталкиваемся с техническими и поведенческими собеседованиями, где нам нужно проявить себя. Боль начинается, когда в игру вступают стресс или страх быть отвергнутым.
То, что может быть адом, может стать раем, если вы повинуетесь десяти заповедям найма, прежде чем предстанете перед Святым Петром. Дайте мне знать, какой из оставшихся девяти вы хотели бы прочитать следующим:
2. Как управление проектами может помочь вам получить работу мечты
3. Секреты, которые нужно знать, чтобы попасть на первое собеседование в компанию мечты
4. Единственное, чего следует избегать во время собеседования при приеме на работу
5. Как вы увеличиваете свои шансы получить работу мечты в десять раз
6. Почему специалист по данным не получает работу, используя кнопку «подать заявку»
7. Каковы правильные вопросы для собеседования по науке о данных
8. Что делать, если вы не получили ответ на заявление о приеме на работу
9. Как специалист по данным может заработать тысячу евро за минуту
10. Что может пойти не так после получения работы мечты
