Por qué aceptar cualquier trabajo de datos es un terrible movimiento profesional y qué debes hacer en su lugar
Por qué aceptar cualquier trabajo de datos es una decisión profesional desastrosa y qué alternativas debes considerar
Consejos de un científico de datos de Spotify para tomar decisiones inteligentes para tu carrera en el difícil mercado laboral actual
¿El duro mercado laboral te hace sentir como si estuvieras luchando por tu vida en los Juegos del Hambre, en lugar de por un trabajo?
Si has llegado al punto en el que estás pensando en tirar la toalla y aceptar cualquier trabajo relacionado con datos que puedas conseguir, detén ese impulso. Estás a punto de cometer un gran error.
Comencé mi carrera como científico de datos en medio de la COVID-19, un momento complicado similar al actual, con empresas despidiendo masivamente a personas y apenas contratando a nadie (aunque era peor).
En ese momento, era un estudiante que se sentía como un completo impostor, con una deuda de $50,000 aplastándome. En un momento de desesperación, hice lo que la mayoría de nosotros haríamos. Tire mis estándares a la basura y empecé a solicitar frenéticamente cualquier trabajo relacionado con datos que pudiera encontrar.
- RLHF Entrenamiento de la canalización para LLMs utilizando Huggingface 🤗
- Un punto de entrada a HuggingFace
- NOIR, el robot de IA controlado por la mente de Stanford
![Envié cientos de solicitudes a empresas que ni siquiera conocía debido a lo desesperado que estaba — (Imagen de Autor)](https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*YeGcuBkM5i9A1ofaT-1mcA.png)
Pero luego, un científico de datos me dijo algo que lo cambió todo: comenzar con buen pie en este campo es crucial.
¿Por qué es tan importante esto en la ciencia de datos? Porque en este campo, no todos los roles son iguales. La diversidad del campo significa que las habilidades y experiencias valoradas en un sector pueden no ser relevantes en otro; puede marcar la diferencia entre que una empresa te contrate o pase a la siguiente opción.
Ahora, como científico de datos en Spotify, puedo decir con confianza que esperar el trabajo adecuado en lugar de aceptar desesperadamente cualquier rol relacionado con datos fue la decisión más acertada.
Aceptar menos habría supuesto encaminarme por una senda profesional equivocada o habría retrasado mi camino hacia conseguir mi trabajo soñado. Una cosa está clara; no estaría donde estoy ahora.
![La cara de alguien que no se conforma con menos, si necesitas algo de inspiración — (Imagen de Autor)](https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*jbc6NWJgl5GMfbjjLfkQgw@2x.jpeg)
Esta historia es una guía para ayudarte a tomar decisiones inteligentes en tu carrera, incluso cuando el mercado laboral te esté asfixiando. Te mostraré:
- Cómo ceder ante la presión de aceptar un trabajo que no cumple tus aspiraciones es un movimiento terrible que puede descarrilar tu carrera.
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Distil-Whisper Avances en Tecnología de Voz a Texto de IA
- Forjando tu carrera en IA con Aleksa Gordić
- Investigadores de UC Berkeley proponen CRATE un novedoso Transformador de Caja Blanca para la compresión y esparsificación eficientes de datos en el Aprendizaje Profundo
- Meta Research presenta System 2 Attention (S2A) una técnica de IA que permite a un LLM decidir sobre las partes importantes del contexto de entrada para generar respuestas adecuadas.
- Revelando realidades ocultas Iluminando la trata de personas en Alberta
- Investigadores de Stanford presentan BLASTNet el primer conjunto de datos de aprendizaje automático grande para la dinámica fundamental de fluidos
- Ve este nuevo sistema de IA llamado Estudiante de Juegos (SoG) que es capaz de vencer a los humanos en una variedad de juegos y aprender a jugar nuevos’.