Por Sandro Saitta Swiss Data Science Center.
“¿Sabe lo que la gente quiere más que nada? Quieren ser extrañados. Quieren ser extrañados el día en que no se muestran. arriba. Quieren ser extrañados cuando ya no están “. (Seth Godin)
Tenía dos motivaciones principales para escribir este artículo.
Primero, una vez escuché a un alto ejecutivo decir que lo que los Data Scientists quieren es como cualquier otro empleado: quieren un buen salario. Según mi experiencia, esto es solo la punta del iceberg.
Esto es como creer que lo que los astronautas quieren es una paga respetable y una oficina con una ventana (nótese que no me refiero a que los científicos de datos son tan raros como los astronautas).
En segundo lugar, me gustaría reponerme de los excelente artículo de Jonny Brooks-Bartlett sobre las razones por las cuales los científicos de datos renuncian a sus trabajos.
Me hizo darme cuenta de hasta qué punto las empresas nuevas en Data Science pueden tener una visión limitada de lo que los Data Scientists quieren.
Este artículo está dirigido a empresas que emplean Data Scientists o que planean contratarlos. Esto mejorará sus posibilidades de contratar los talentos adecuados y retener los existentes.
Uso el término Científicos de Datos que también incluye especialistas en Aprendizaje de Máquina y Estadísticos.
Esto es lo que los Científicos de Datos quieren.
Trabajar en problemas desafiantes
Según Jonny Brooks-Bartlett:
“[…] el el hecho de que las expectativas no coinciden con la realidad es la razón última por la que muchos científicos de datos se van “
Debe ser claro y transparente en lo que espera para el puesto que publicita. Destaque los desafíos interesantes. No necesita ser Google o Facebook para tener problemas interesantes que resolver.
¿Está contratando a su primer Data Scientist y no tiene ninguna infraestructura de datos existente?
Dígale al candidato que tendrá la oportunidad de comenzar desde cero y crear una nueva solución.
Según lo escrito por Brooks-Bartlett, no permita que Data Scientists sea la persona indicada para nada relacionado a los datos. En uno de mis empleadores anteriores, me pidieron que brindara resultados que otros empleados podrían lograr fácilmente.
Mi sentimiento principal era que mis habilidades no estaban apalancadas. No anuncie su trabajo como Data Science si se trata de Business Intelligence and Reporting. Terminarás con empleados frustrados.
Una vez tuve que trabajar durante un mes en un proyecto no relacionado con Data Science, que además no era interesante ni desafiante para mí.
Este fue simplemente el catalizador que necesitaba para buscar otro trabajo. Alimentar a sus científicos de datos con problemas difíciles de resolver es la mejor manera de mantenerlos dentro de su empresa.
La mayoría de los científicos de datos son apasionados por su trabajo. No eligieron Data Science porque está de moda.
No han abrazado el campo debido a sus calificaciones en la escuela. Han elegido Data Science porque les apasiona. Les encantan los datos, el aprendizaje automático y las estadísticas.
Lo más importante es que quieren ser desafiados. Tenga esto en cuenta para conservar sus talentos de Ciencia de Datos.
Data Scientists: Intercambio y red con pares
Los empleados generalmente siguen capacitaciones tales como administración de proyectos y personas, así como otros cursos internos.
Los científicos de datos les encanta participar en conferencias y talleres. Este es el lugar donde pueden reunirse con sus pares e intercambiar sobre su trabajo.
A los Data Scientists les gusta conocer a otros colegas de diferentes compañías y campos. Les gusta aprender nuevos casos de uso y descubrir nuevos algoritmos. Esto también evitará que sus datos se aíslen.
Deje que sus Data Scientists presenten su trabajo durante eventos externos y usted reducirá la rotación de empleados.
Los científicos de datos están orgullosos de lo que hacen. Les gusta compartir la forma en que resuelven los desafíos: qué datos utilizan, el algoritmo elegido y cualquier particularidad de la aplicación.
Las ventajas de los Data Scientists que se presentan a los talleres y conferencias son muy importantes.
Además de tener un impacto positivo en la marca de la compañía, atraerá talentos y reducirá la rotación de empleados.
Data Scientists: visualizar su carrera
En la mayoría de las empresas, se define una carrera profesional predeterminada. De Analista pasará a Analista Senior, Gerente, etc. Como se trata de una pirámide, no todos los Analistas terminarán en el nivel C.
Además, incluso si es factible que todos se conviertan en administradores, una proporción significativa de sus Data Scientists preferirá convertirse en expertos. Una vez que sus Data Scientists se conviertan en expertos, deberán permanecer así.
Esto no es fácil, particularmente en el campo en constante evolución de Data Science. Tendrán que mantenerse al día con los nuevos algoritmos, herramientas y ecosistemas de datos.
Los científicos de datos pueden convertirse en consultores internos en proyectos de análisis específicos. Involúcralos en el proceso de reclutamiento de Junior Data Scientists.
Pida a sus talentos que realicen un seguimiento tecnológico de dominios como Deep Learning o Text Mining.
¿No puede obtener un nuevo FTE para trabajar con su experto en datos científicos?
Obtener un estudiante de maestría para un proyecto de seis meses. Incluso sin un aumento salarial, siempre hay formas de recompensar a sus Data Scientists. Solo sé creativo.
Tener un buen equilibrio entre el trabajo y la vida
Este punto no solo está motivado por la falta de Data Scientists en la industria. El controlador principal se basa en la flexibilidad.
Los científicos de datos son flexibles en la forma en que trabajan. Dibujar suposiciones, analizar datos, sacar conclusiones e iterar. Esta es la naturaleza misma de Data Science: I + D continuo.
Volviendo a la noción de pasión, los científicos de datos son personas apasionadas. Si bien la solución de los desafíos empresariales es emocionante. Sus Data Scientists ciertamente están leyendo libros de Aprendizaje automático, organizando reuniones y participando en competiciones de Kaggle.
Tener la oportunidad de extender su pasión fuera de la oficina es definitivamente una ventaja que debe asegurarse de que sus Data Scientists puedan pagar.
Dado que los Data Scientists deben ser flexibles en su trabajo, valoran la flexibilidad de su empleadores. Proponer horas de trabajo flexibles.
Permitir trabajar desde casa Sea comprensivo con los asuntos de los niños y la familia. La regla es simple: trate a sus Data Scientists de la manera en que le gustaría que tratara a sus clientes, ya sean internos o externos a la compañía.