Consigue Tu Primer Trabajo Como Científico De Datos

Consigue Tu Primer Trabajo Como Científico De Datos

May 09, 2020 12 minutes read

10 consejos prácticos para conseguir un trabajo como científico de datos.

Has trabajado duro durante varios meses para aprender los "pormenores" de estadística y programación, y has recordado de memoria todos los algoritmos básicos de aprendizaje automático. Probablemente puedas explicar cómo funcionan las redes neuronales y qué es el backpropagation, y cómo se actualizan los valores del modelo.

Tu mejor amigo olvidó que existes ya que no lo has visto por un tiempo porque estabas demasiado ocupado tratando de mejorar tu último modelo de random forest por otra fracción de un decimal (lo cual finalmente lograste después de varios días de prueba y error).

Pero esto último no es importante...

Si quisieras, podrías hacer todo esto en unas pocas horas. ¡Así que finalmente te sientes confiado de que eres un Maestro de la Ciencia de los Datos! O al menos considérate un adepto principiante decente.

¡Bien hecho! ¿Pero ahora qué?

Ahora tienes que convencer a los demás de que eres un científico de datos y esto es más difícil que aprender las habilidades en sí.

Por lo tanto, voy a compartir con ustedes algunos consejos que me han ayudado en mi búsqueda de trabajo en Ciencia de Datos así que, si están interesados, continúen!

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1. Definir qué tipo de trabajo quieres.


Hay miles de trabajos de científicos de datos disponibles, pero puede que no todos encajen con lo que buscas. Tú eres el que sabe cuáles son tus puntos fuertes en la ciencia de datos y lo que te interesa. Puede que te interese el aprendizaje automático tradicional o que te guste el deep learning y hayas hecho varios proyectos centrados en redes neuronales.

¿Eres una persona que es más práctica y le gusta implementar los algoritmos y se siente bien creando código listo para producción?

¿O prefieres leer las investigaciones más recientes e intentar implementar las arquitecturas de redes neuronales más recientes?

¿Quieres trabajar para una empresa grande o mediana? ¿O quizás prefieres trabajar para empresas nuevas?

¿Es la cultura de la empresa importante para usted?

¿Está dispuesto a trasladarse y si es así, a qué distancia? O tal vez vas a aceptar sólo la posición remota.

Todas son opciones válidas, pero recomiendo que para el primer puesto de Ciencia de Datos encuentres un puesto en el que no seas el único científico de datos de la empresa.

Necesitas tener esas respuestas antes de empezar a solicitar cualquier trabajo ya que te ahorrará tiempo y esfuerzo.


2. Aplique a tantos trabajos relevantes como sea posible.


Una vez que hayas averiguado qué tipo de trabajo quieres, ahora debes empezar a solicitar un puesto de trabajo. Es importante que te ciñas a las reglas que has establecido para tu trabajo y que lo apliques al único puesto relevante.

Voy a repetir esto otra vez:

Esto es extremadamente importante: aplica solo a las posiciones relevantes para tí.

Los roles de los científicos de datos varían mucho en sus deberes y puedes terminar haciendo tareas totalmente diferentes dependiendo de la definición del rol. Quieres estar seguro de que harás algo de lo que tienes conocimiento y que te mantiene interesado.

Además, será difícil conseguir un trabajo en algo con lo que no estés familiarizado o no te interese en absoluto. Incluso si de alguna manera tienes éxito en el proceso de entrevista te verás obligado a hacerlo durante los próximos meses o un año probablemente sintiéndote miserable.

Todo esto mientras tu trabajo perfecto estaba todavía ahí fuera.


3. Crea una hoja de cálculo para hacer un seguimiento de las aplicaciones.


No es necesario preparar nada elegante. Las hojas de cálculo de Google serán suficientes. Necesitas llevar un registro del nombre de la empresa, del puesto que has solicitado, del enlace al anuncio de trabajo, de la fecha de solicitud, y de si recibes o no una respuesta, y si hiciste la descripción de lo que fue la respuesta, por ejemplo, rechazada, invitación a una entrevista por teléfono, etc.

Esto es suficiente para que te organices, sepas a cuántos empleos te has presentado, en qué plazo de tiempo y básicamente te ayudará a mantenerte cuerdo en el proceso.

A veces puedes sentir que te has presentado a cientos de puestos de trabajo y mientras miras la hoja de cálculo verás que, de hecho, fueron muchos pero no tantos como habías pensado.

4. Mira las pequeñas bolsas de trabajo y los sitios web de las empresas.


Así que hay las obvias bolsas de trabajo generales que todos conocemos como Monster, Indeed, Craigslist y son buenos lugares para empezar (o las más conocidas en tu país o región). Definitivamente envía la solicitud a los trabajos anunciados allí pero el número de solicitudes que las empresas reciben a través de estos sitios será alto y puede ser difícil de destacar.

Intenta encontrar bolsas de trabajo más pequeñas que estén relacionadas con la Ciencia de  Datos, o el nicho específico en el que te gustaría trabajar. Buenos ejemplos de lugares para buscar trabajo como científicos de datos son:

DataJobs


Personalmente he estado trabajando a distancia durante varios años y he estado haciendo entrevistas para trabajos publicados en las páginas anteriores.

Además, para trabajados remotos, los buenos lugares para buscar trabajos en Ciencia de datos son:

DataJobs

5. Busca en los sitios web de las empresas los trabajos de ciencia de datos.


Además de las bolsas de trabajo, te animo a que busques en las páginas web de tus empresas locales y veas si están buscando científicos de datos. Puede que la política de la empresa sea anunciarse en el sitio web primero y luego pasar a anuncios de trabajo más amplios.

Como puedes imaginar, las solicitudes de los sitios web de las empresas deben tener menos solicitantes, por lo que las posibilidades de conseguir la entrevista serán mayores.

Del mismo modo, no sólo puedes consultar las empresas locales, sino que también puedes encontrar otras formas de identificar las empresas que pueden buscar a los Científicos de Datos.

Una buena forma sería comprobar las empresas en las que trabajan tus amigos graduados en ciencia de datos. Existe la posibilidad de que ellos puedan estar reclutando ahora mismo e incluso que te recomiende alguien que esté en la empresa ahora.


6. Asistir a reuniones y eventos de Ciencia de Datos y estar ACTIVO allí.


Otro aspecto importante de la búsqueda de trabajo es asistir a reuniones de ciencia de datos y otros eventos relacionados su área local. A ellos asisten personas que están interesadas o que trabajan en el campo. Tratar de conectar con ellos puede ya que pueden conseguirte una recomendación para la empresa en la que trabajan y eventualmente llevarte a un trabajo.

Es importante estar activo en este tipo de eventos.

No te beneficiarás de escuchar una conferencia de una hora sobre la optimización del algoritmo de aumento de gradientes y luego ver a un tipo respondiendo preguntas del público.

Sólo te beneficiarás si eres el participante activo del evento. Eso es hacer preguntas a la persona que está presentando, hablando e interactuando con otros participantes. Nunca se sabe cuándo la persona que está a tu lado puede convertirse en otro líder de trabajo.

7. Limpia tu cuenta de GitHub y sube buenos proyectos.


Para cualquier puesto de Data Scientist, es casi un requisito enviar un enlace a tu perfil de GitHub con tu CV y carta de presentación. Mientras que los científicos de datos más experimentados pueden salirse con la suya con un perfil de GitHub casi vacío, será difícil para un recién llegado al campo. Por último, estás tratando de demostrar que puedes ser un científico de datos y esta es una gran oportunidad.

Por lo tanto, limpia tu cuenta en GitHub y añade excelentes proyectos de los que te sientas orgulloso.

Esto último también significa eliminar toda la basura que es irrelevante y no muestra tus habilidades. Muestra tus mejores proyectos en la parte superior para que sean los que el reclutador vea cuando abra tu perfil en GitHub.

Recomiendo tener algunos proyectos con buenas visualizaciones. Somos personas y nos atraen más las visualizaciones atractivas que el código.

Además, algunos reclutadores pueden no ser muy técnicos y no entender los detalles del código, así que llamar la atención con bellas visualizaciones suele ser el truco..

Jupyter notebook autocompletion



8. Ten un sitio web con un portafolio.


Esto no es un requisito para cualquier solicitud de empleo, pero podría ser un buen bonus mientras intentamos convencer a alguien de que somos buenos en algo. Hay tantos editores en línea que te permiten crear sitios web para que puedas elegir cualquiera de los gratuitos y populares o usar GitHub Pages. Hay un montón de tutoriales en línea que te enseñan cómo hacerlo.

Asegúrate de que tu sitio web sea atractivo y describe allí cinco de los proyectos de los que estás orgulloso. Una vez más, los buenos gráficos son el bonus.

Quieres que tu sitio web sea llamativo y que muestre que eres un profesional en lo que haces.

No seas técnico en tu descripción y trata al visitante más como un experto en negocios o productos. Necesitas convencerlos de por qué los proyectos que has hecho son valiosos para el mundo. Si están interesados en la implementación técnica pueden mirar tu página de GitHub, así que asegúrate de enlazar tu proyecto allí.

Y de nuevo, hay gente que no tiene sus sitios web (incluyéndome a mí) y son contratados. Sin embargo, esas personas confían en su experiencia previa, por lo que no tienen que trabajar tan duro para demostrar que pueden hacer el trabajo.

Como recién llegado al mercado, sin duda hay que tratar de impresionar a alguien en todos los niveles. Cuanto mejor sea la impresión que causes, más posibilidades tendrás de conseguir la entrevista. Por lo tanto, pasar unas horas en la creación del sitio web puede realmente valer la pena.

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9. Apréndete tres de tus proyectos de memoria y sé capaz de contar una historia a su alrededor.


Este es el consejo para la preparación de la entrevista, esto significa que has impresionado a alguien lo suficiente como para llamarte por teléfono o incluso una entrevista en persona. Necesitas impresionarlos ahora aún más con tus conocimientos de Ciencias de Datos.

Le sugiero que revise los tres proyectos en los que ha trabajado, revise el código, recuerde el escenario del proyecto y todos los pequeños detalles sobre él. Apréndaselos de memoria!

¿Ha trabajado por su cuenta o en equipo?

¿Qué herramientas has estado usando?

¿Qué algoritmos has usado?

¿Cuáles fueron los resultados?

¿Qué métricas has usado para evaluar los resultados?

¿Tuviste algún desafío?

¿Qué harías diferente si fueras a rehacer el proyecto?

Tienes que ser capaz de responder a todo esto y a preguntas similares sobre tres de los proyectos. ¿Y por qué digo tres? ¿Uno no es suficiente?

Quieres tener tres proyectos preparados para que puedas sacarlos cuando el entrevistador te pregunte sobre tu experiencia. Es probable que te hagan varias preguntas, así que quieres tener preparado una variedad de panoramas y no parecer que sólo has trabajado en un gran proyecto.

Incluso si la pregunta no es exactamente la mencionada anteriormente, normalmente preparar las respuestas anteriores y releer el código del proyecto te preparará para los objetivos de las preguntas del entrevistador.

Además, tenga en cuenta que algunas preguntas del entrevistador no se refieren a los proyectos en sí, sino que deben responderse utilizando la referencia del proyecto. Por ejemplo, preguntas como "¿qué algoritmos de clasificación conoce?" se responderían mucho mejor utilizando la referencia del proyecto en lugar de proporcionar una lista de algoritmos solamente.

Puede practicar encontrando realmente sitios web con preguntas de entrevistas de Ciencia de los Datos e intentar responderlas usando tres referencias de proyectos que haya elegido. Esto debería prepararte para una gran cantidad de experiencia y preguntas técnicas que el entrevistador pueda tener.


10. Conozca la empresa y la persona que lo entrevistará.


Estar preparado para la entrevista es crucial. No conoces todos los detalles de la empresa, pero conocer la visión general del negocio es siempre una buena idea.

Visita su página y mira lo que ofrecen...

¿Quiénes son sus clientes potenciales?

¿Cuál es su estrategia de negocios?

¿Cuál es su equipo de Ciencia de Datos?

¿Cuáles son los valores de la empresa?

Esta información se puede encontrar normalmente en LinkedIn, Glassdoor o en la página web de la empresa. Conocer algunos detalles sobre la empresa es su ventaja y hará que la conversación con el entrevistador sea más fluida.

También es una buena idea aprender un poco sobre el propio entrevistador antes de la entrevista. Normalmente, comprobar su LinkedIn debería ser suficiente. También puedes ver si tienen algún blog o tienen alguna presencia online interesante.

Tener este conocimiento no te hará pasar la entrevista, pero debería hacer la conversación más agradable y probablemente te ayude a estar menos nervioso. Es más fácil hablar con alguien que conoces un poco de fondo que con un total desconocido. ¡Al menos esto es lo que me ayuda!

Ahora conoces y tienes unos pasos claros para conseguir tu primer trabajo como data scientist. Que tal si inicias un proceso de busqueda de empleo? Te recomendamos este sitio web, para que encuentras un trabajo remoto como data scientist.

Resumen


Estos son mis diez consejos que te ayudarán a conseguir tu primer trabajo en ciencia de datos. Obviamente, hay muchas más cosas que podrías hacer para las entrevistas y la preparación de la búsqueda de trabajo, pero creo que seguir estos simples diez pasos ya aumentará tus posibilidades de conseguir un trabajo de forma significativa.

Espero que hayas encontrado la información útil y buena suerte con la búsqueda!

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