Data Science для карьериста

Инженер-исследователь

Ученый-исследователь разрабатывает и внедряет новые программные средства, алгоритмы и методологии, которые часто используются другими дата-сайентистами в компании. Такие должности почти всегда требуют наличия кандидатской степени, обычно в области информатики, статистики, количественных социальных наук или в смежных направлениях. Ученому-исследователю может потребоваться несколько недель, чтобы изучить и испытать методы повышения эффективности онлайн-экспериментов, повысить точность распознавания изображений в беспилотных автомобилях на 1 % или создать новый алгоритм глубокого обучения. Он даже может тратить время на написание исследовательских работ, которые будут редко использоваться в компании, но помогут поднять ее престиж и (в идеале) продвинуться в этой области. Поскольку эти должности требуют очень специфического опыта, мы не будем уделять им особого внимания в этой книге.

1.3. Выбор пути

В главе 3 мы рассмотрим несколько способов обучиться работе с данными, опишем преимущества и недостатки каждого из них, а также дадим несколько советов по выбору пути, подходящего именно вам. На этом этапе было бы неплохо задуматься, в каком направлении Data Science вы хотите специализироваться. Какой опыт у вас уже есть? Мы видели дата-сайентистов, которые в прошлом были инженерами, профессорами психологии, менеджерами по маркетингу, студентами программ статистики и социальными работниками. Часто знания, полученные в других профессиях и академических областях, могут помочь вам лучше справляться с работой в DS. Если вы уже работаете с данными, подумайте, в какой части треугольника вы находитесь. Довольны ли вы текущим положением? Хотите ли переключиться на другой тип работы в Data Science? Смена специализации зачастую вполне доступна.

1.4. Интервью с Робертом Чангом, дата-сайентистом из Airbnb

Роберт Чанг (Robert Chang) – дата-сайентист в Airbnb, который работает над продуктом Airbnb Plus. Ранее он занимался аналитикой продуктов, создавал конвейеры данных и модели, проводил эксперименты в «Команде роста» (Growth team) Twitter. Роберт ведет блог об инженерии данных, дает советы новичкам, а также рассказывает о работе в Airbnb и Twitter на странице https://medium.com/@rchang.

Расскажите о вашем первом опыте в Data Science.

Моей первой работой был анализ данных в The Washington Post. Еще в 2012 году я был готов оставить учебу и уйти в эту сферу, но не знал, чем именно хочу заниматься. Я надеялся стать специалистом по визуализации данных, так как был впечатлен работой в The New York Times. Когда я пошел на ярмарку вакансий в вузе и увидел, что в The Washington Post требуются сотрудники, я наивно предположил, что они, скорее всего, делают то же самое, что и The New York Times. Я подал заявку и получил работу, не особо вдаваясь в детали.

Если вам нужен пример того, как не следует начинать карьеру в Data Science, возьмите мой случай! Я получил работу в надежде заниматься либо визуализацией данных, либо моделированием, но очень быстро понял, что, скорее, выполняю обязанности инженера данных. Б^ольшая часть моих задач заключалась в создании конвейеров ETL (извлечение, преобразование, загрузка), повторном запуске скриптов SQL и попытках обеспечить запуск отчетов, чтобы можно было представлять ключевые показатели руководству. Тогда я пережил это очень болезненно; я понял, что то, чем мне хотелось заниматься, не соответствовало тому, что было нужно компании, и в конце концов уволился.

Но в последующие годы работы в Twitter и Airbnb я понял, что столкнулся с нормой, а не исключением. При работе с данными их нужно наращивать слой за слоем. Моника Рогати (Monica Rogati) опубликовала знаменитую статью об иерархии потребностей Data Science, попав в самую точку . Но в то время мне не хватало опыта, чтобы оценить, как в действительности устроена работа в этой сфере.

На что следует обращать внимание при поиске работы в Data Science?

При поиске вакансий вам следует обращать внимание на состоянии инфраструктуры данных в компании. Если вы устроитесь в организацию, где куча сырых данных даже не размещена в хранилище, то уйдут месяцы или даже годы, прежде чем вы займетесь чем-то интересным вроде аналитики, экспериментов или машинного обучения. Если вы на такое не рассчитываете, то этап развития компании совершенно не будет соответствовать тому вкладу, который вы хотите внести в организацию.