Hintergrund :
Ich arbeitete als Produktmanager für mein aktuelles Unternehmen. In dieser Rolle habe ich relativ fortgeschrittene Datenanalysen für mehrere Abteilungen bereitgestellt, oft BI-Software verwendet, etwas codiert und an einigen Datenmodellierungsaufgaben gearbeitet. Ich habe mich auch regelmäßig vor Managern aller Ebenen präsentiert.
„Data Scientist“ werden :
Eines Tages sprach mich ein IT-Leiter auf eine Stelle als Data Scientist an . Ich war damals drei Jahre im Unternehmen tätig. Ich habe der Position zugestimmt, weil sie eine Gehaltserhöhung von 30 % beinhaltete und ich daran interessiert war, mich in meiner Karriere mehr auf Predictive und Prescriptive Analytics zu konzentrieren. Die Stellenbeschreibung war ziemlich typisch für eine Position als Data Scientist, obwohl es einige kleinere Probleme gab, die mich beunruhigten.
Die Realität der Position „Data Scientist“ :
Es stellt sich heraus, dass dieser IT-Direktor über die Verantwortlichkeiten dieser Position gelogen hat. Er wollte unbedingt, dass ich ausschließlich an der Entwicklung, Analyse und Projektkoordination rund um Business Intelligence arbeite.
Er hatte keine Lust, irgendetwas über Data Science zu hören.
Jedes Mal, wenn ich einen Kurs im Zusammenhang mit Data Science besuchte, sagte er mir, dass dies nichts mit meiner Arbeit zu tun habe, und zögerte immer, finanzielle Unterstützung zu leisten. Er wollte nicht, dass ich Tools und Methoden verwende, die üblicherweise mit Data Science in Verbindung gebracht werden, wie Python, maschinelles Lernen, Statistiken, Data Wrangling usw.
Das ging anderthalb Jahre so.
Meine Situation jetzt :
Letzte Woche wurde dieser IT-Direktor gefeuert, höchstwahrscheinlich, weil er bei einigen seiner Lügen erwischt wurde. Es gab Probleme, die er für Mitarbeiter im gesamten Unternehmen verursachte, der ROI einiger Softwareinvestitionen war sehr niedrig und er stand in ständigem Konflikt mit anderen Teams – einschließlich eines Analyseteams, für das ich früher in der Vertriebsabteilung dieses Unternehmens gearbeitet hatte.
Wahrscheinlich wollte er mich aus diesem Team verbannen, um den Manager dieses Analyseteams anzugreifen.
Dieser IT-Leiter war auch EXTREM verärgert darüber, dass Leute Datenquellen verwendeten, die nicht direkt aus seiner Abteilung stammten. Fast ein Jahr zuvor wurde seinem direkten Vorgesetzten (einem CIO) gesagt, er solle aus dem Unternehmen ausscheiden...
Jetzt arbeite ich für einen Manager (eine Person, die der oben genannte IT-Direktor ebenfalls eingestellt hat), der dort weitermacht, wo der gefeuerte Direktor aufgehört hat, wenn es darum geht, mir Aufgaben zu übertragen, die nichts mit Data Science zu tun haben. Es scheint, dass mein derzeitiger Manager sehr kompetent ist, wenn es um die Kernaufgabe seines Teams geht, aber meine derzeitigen Verantwortlichkeiten sind eine deutliche Abstufung von denen meiner früheren Rolle in anderen Abteilungen dieses Unternehmens und haben nichts mit Data Science zu tun .
Außerdem ist das Arbeitsumfeld der IT-Abteilung, in der ich arbeite, relativ toxisch und es mangelt an Vertrauen – teilweise aufgrund der früheren Führung.
Dies sind meine Fragen:
Wie soll ich bei meiner Jobsuche vorgehen, wenn ich die Berufsbezeichnung „Data Scientist“ habe, aber meine Vorgesetzten mir keine angemessene Arbeit gegeben haben, um Data Science-Erfahrung zu sammeln, die Personalvermittler und Personalchefs erwarten würden? Ich habe vier Kurse im Zusammenhang mit Data Science belegt, aber das Lernen, das ich in meiner Freizeit mache, scheint im Vergleich zu anderen Personen, die sich für Data Science-Stellen bewerben und jede Woche mehr als 40 Stunden an Data Science-Projekten arbeiten können, nicht genug zu sein .
Sollte ich mich vorerst auf Jobs konzentrieren, die mehr auf Analytics ausgerichtet sind, um sicherzustellen, dass ich es einfacher habe, schneller eingestellt zu werden? Diese Jobs können Analytics Consultant, Program and Sales Analytics Specialist, Senior Analyst usw. umfassen.
Sollte ich in meinem Lebenslauf relativ wenig Platz für die Data Science-Kurse reservieren, die ich besucht habe, damit ich nicht überqualifiziert wirke?
Die beste Antwort auf Fragen wie diese ändert nicht wirklich viel, obwohl die Fragenden manchmal sehr unterschiedliche Hintergrundgeschichten haben. Wir können die Frage nicht direkt für Sie beantworten, aber wir können Ihnen eine Roadmap zur Verfügung stellen, um zu Ihrer eigenen besten Antwort zu gelangen.
Bevor jedoch jemand über Ihre eigentlichen drei Fragen nachdenkt, müssen Sie einen Schritt zurücktreten und sich ein paar Fragen stellen:
Sie können diese Fragen unabhängig von der Betrachtung tatsächlicher Stellenausschreibungen beantworten. Anders gesagt: Beantworten Sie diese, bevor Sie mit der Jobsuche beginnen. Seien Sie in Ihren Antworten detailliert. Wenn Sie diese drei Fragen beantwortet haben, sollten Sie einen idealen nächsten Job im Kopf haben und in der Lage sein, eine allgemeine Stellenbeschreibung für diesen nächsten Job zu verfassen. Während Sie das tun, kann es hilfreich sein, sich Stellenausschreibungen anzusehen, um sich ein Bild zu machen, aber widerstehen Sie dem Drang, sich zu bewerben, bis Sie mit der Vorbereitung fertig sind – ein schlecht strukturierter Lebenslauf kann Sie eine Chance kosten, wohingegen Sie ein paar Stunden oder Tage kosten der Arbeit könnte Sie in die Lage versetzen, Ihren nächsten Job zu finden.
Sobald Sie diese allgemeine Stellenbeschreibung erstellt haben, schreiben Sie Ihren Lebenslauf im Kontext dieser Stelle neu. Konzentrieren Sie sich auf Elemente, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, und konzentrieren Sie sich darauf, Ihre Stärken auf relevante Weise zum Ausdruck zu bringen. Lebensläufe sind Verkaufsinstrumente – Sie verkaufen sich an einen potenziellen Arbeitgeber. Sie müssen ehrlich sein, aber Sie müssen auch für das relevant sein , wonach diese Person sucht.
Das ist der Punkt im Prozess, an dem Sie Ihre drei Fragen selbst beantworten können! Aber hier sind einige Vorschläge:
Wie soll ich bei meiner Jobsuche vorgehen, wenn ich die Berufsbezeichnung „Data Scientist“ habe, aber meine Vorgesetzten mir keine angemessene Arbeit gegeben haben, um Data Science-Erfahrung zu sammeln, die Personalvermittler und Personalchefs erwarten würden?
Bleiben Sie nicht an Titeln hängen oder ob Ihre Erfahrung mit dem Titel übereinstimmt, den Sie haben. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf die Arbeit, die Sie tatsächlich geleistet haben, und auf die Ergebnisse, die Sie erzielt haben. Schreiben Sie über Arbeit und Ergebnisse, die für die gewünschte Gelegenheit relevant sind.
Sollte ich mich vorerst auf Jobs konzentrieren, die mehr auf Analytics ausgerichtet sind, um sicherzustellen, dass ich es einfacher habe, schneller eingestellt zu werden?
Wenn es noch nicht offensichtlich war, müssen Sie darauf antworten. Konzentrieren Sie sich nicht nur auf das, was leicht zu bekommen ist. Konzentrieren Sie sich auf etwas Vernünftiges, das Sie aber interessiert. Passen Sie dann Ihren Lebenslauf, Ihre Bewerbung und Ihre Antworten auf Vorstellungsgespräche an diese Gelegenheit an.
Sollte ich in meinem Lebenslauf relativ wenig Platz für die Data Science-Kurse reservieren, die ich besucht habe, damit ich nicht überqualifiziert wirke?
Wenn Sie versuchen, einen Data-Science-Job zu bekommen, dann schließen Sie ihn unbedingt ein. Machen Sie sich keine Sorgen, dass Sie überqualifiziert aussehen, konzentrieren Sie sich einfach darauf, die Dinge aus Ihrer Erfahrung zu zeigen, die zu der Position passen, die Sie anstreben.
Leute, die in Data Science-Einstiegspositionen einstellen, erwarten nicht, dass Sie jahrelange direkt relevante Erfahrung haben, aber sie werden einen Lebenslauf scannen, der zumindest im richtigen Bereich liegt, und nach Dingen suchen, die nahe genug sind, um eine Einstiegsposition zu rechtfertigen. Wenn das die Art von Job ist, die Sie wollen, wird Ihre Fehlausrichtung zwischen Ihrem aktuellen Titel und Ihren Aufgaben kein Problem sein.
Schließlich, bevor Sie fortfahren, denken Sie nicht nur über die ideale nächste Position, sondern auch über den idealen nächsten Arbeitgeber nach. Es hört sich so an, als ob Sie von der internen Politik zwischen den Abteilungen frustriert waren. Während dies als Kandidat schwer zu erkennen sein kann, können Sie sicherlich überlegen, ob es andere Faktoren gibt, die Sie bei Ihrem nächsten Arbeitgeber besonders wollen (oder nicht wollen). Scheuen Sie sich nicht, wählerisch zu sein und alles zu tun, um sicherzustellen, dass Sie bei Ihrem nächsten Job wirklich glücklich sind.
Da Sie zum Beispiel auch zum Ausdruck gebracht haben, dass Sie trotz des Titels „Data Science“ mit der Art Ihrer Arbeit unzufrieden sind, stellen Sie sicher, dass Sie Fragen zu folgenden Themen stellen:
usw. Diese Fragen können Ihnen helfen zu verstehen, ob Ihr neuer Arbeitgeber tatsächlich für die Art von Arbeit einstellt, die Sie möchten, oder ob er für einen Titel einstellt, der nicht mit dem übereinstimmt, was Ihrer Meinung nach die Stelle beinhaltet.
Ich denke, 4 Klassen sind genug. Ich kenne Leute, die nur einen genommen haben und direkt nach der Schule als Data Scientists eingestellt wurden.
Gut, dass Sie sich diesen beschissenen Ort nicht mehr gefallen lassen, aber ich denke, Sie unterschätzen sich selbst und überschätzen den Schwierigkeitsgrad, mit dem Data Scientists in einem durchschnittlichen Job fertig werden müssen. Es gibt eine Lernkurve, aber normalerweise ist es ziemlich schnell. Typischerweise ist der Stil und manchmal sogar die Sprache des von Ihnen geschriebenen Codes sehr spezifisch für Ihren Arbeitsplatz, daher würde ich mir über den Mangel an Erfahrung keine allzu großen Sorgen machen.
Meine persönliche Empfehlung ist, in Ihrem Lebenslauf die genaue Position zu schreiben, die Sie haben UND in Verantwortlichkeiten und Aufgaben zu beschreiben, was Sie tun. Und bereiten Sie sich darauf vor, im Vorstellungsgespräch zu erklären, was Sie tun/getan haben, ohne viel „Data Scientist“ zu erwähnen. Natürlich sollten Sie Ihre Kurse und Zertifikate hinzufügen und während des Vorstellungsgesprächs erklären, dass Sie keine Erfahrung in dem Bereich haben.
Wenn Sie einen Job suchen, suchen Sie ihn basierend auf Ihrer Erfahrung und Ihrem Wissen.
achtundsiebzig
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Gaius
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