¿Cuál es el siguiente nivel para el científico de datos?
Una guía para entender el papel de un científico de datos junior vs senior en una gran empresa
Felicitaciones, finalmente consiguió una oferta de trabajo para trabajar como científico de datos. Todas las noches que pasaste actualizando tu currículum y preparándote para las entrevistas finalmente han dado sus frutos.
¿Y ahora qué?
Mientras que conseguir un trabajo como científico de datos es realmente emocionante, sin embargo, es sólo el primer paso en lo que va a ser una carrera muy larga. A medida que te enfrentas al largo viaje que tienes por delante, es importante entender lo que el viaje implica no sólo para gestionar tus propias expectativas, sino también para ser consciente de las áreas clave que necesitas desarrollar para avanzar en tu carrera.
Por lo tanto, ¿cómo es la progresión de la carrera realmente para un científico de datos? ¿Cuál es la diferencia entre un joven y un científico de datos senior que trabaja en una gran empresa? Bueno, no busques más porque eso es exactamente lo que discutiremos en este post de blog.
Pero en primer lugar, algunos descargos de responsabilidad. La información que estoy a punto de presentar aquí se basa en el equipo y la empresa en la que actualmente trabajo, que es una que se centra más en la consultoría que en el desarrollo de productos. Como resultado, puede o no ser representativo de la industria en su conjunto.
Además, este blog no cubrirá a las personas que finalmente pasan a la gestión, en otras palabras, los responsables de traer nuevos clientes para el negocio. En su lugar, veremos la trayectoria profesional de alguien que decide permanecer en la ruta técnica a largo plazo.
Para dar a este artículo un poco de estructura, vamos a evaluar el papel y el alcance del trabajo de un científico de datos en cada nivel en cuatro áreas diferentes:
- Solución de problemas
- Comunicación
- Gestión de las relaciones
- Planificación y delegación del trabajo
Se trata de una función de nivel inicial que suele desempeñar un recién graduado universitario con menos de dos años de experiencia laboral y contratado como parte de la Programa de postgrado en la compañía.
El objetivo principal de un Científico de Datos de Postgrado es aprender todo lo que se pueda a lo largo de la duración del programa, además de hacer contribuciones confiables a la empresa.
La mayoría de las empresas te emparejarán con un amigo que te ayudará a guiarte, así como a organizar varios talleres relacionados con la comunicación, la privacidad de los datos, cómo tratar con los clientes, mejorar las habilidades en diferentes tecnologías, etc.
En mi empresa, cada graduado está obligado a completar una lista de verificación de competencia, que básicamente rastrea el progreso de nuestro aprendizaje y desarrollo en los aspectos técnicos y no técnicos.
1. Solución de problemas
Un Científico de Datos de Graduado sería ideal tener habilidades básicas para resolver problemas, como la capacidad de dividir las tareas en una serie de pasos procesables y saber qué priorizar sobre el otro.
En términos de responsabilidades cotidianas, uno puede esperar escribir consultas SQL, realizar análisis usando Excel o R, producir visualizaciones de datos, crear paneles de control, así como ayudar a preparar una sección de una baraja de diapositivas de PowerPoint para un cliente.
2. Comunicación
Como científico de datos de posgrado, aprenderás a resumir los hallazgos en una tabla o gráfico que sea fácil de entender y comunicar. Esto se debe a que, al final del día, un análisis es sólo tan bueno como el mensaje que su audiencia puede llevar con ellos.
3. Gestión de las relaciones
Al estar en la parte inferior de la jerarquía, no hay mucha delegación o supervisión que se espera que haga un graduado. Sin embargo, este es el momento más oportuno para empezar a construir una relación y relaciones significativas con tus colegas inmediatos y el equipo de clientes con el que trabajas regularmente.
Esto no sólo establecerá su nombre como un trabajador confiable desde el principio de su carrera, pero lo más importante, hacer su trabajo mucho más fácil si usted sabe exactamente a quién llegar en busca de ayuda en el futuro.
4. Planificación y delegación del trabajo
Al igual que el punto anterior, no se espera que un Científico de Datos de Graduados delegue el trabajo, sino que dedique la mayor parte de su tiempo a cumplir las tareas que les son dadas por los superiores.
Una vez que completes el Programa de Postgrado, automáticamente progresarás para convertirte en un Científico de Datos. La mayoría de los científicos de datos de una empresa entrarían en esta categoría.
Similar a los graduados, los científicos de datos son los que sobre el terreno hacen el trabajo e impulsan el proyecto bajo la dirección de colegas más veteranos, pero con la responsabilidad añadida de cuidar a los otros graduados e pasantes en el proyecto.
1. Solución de problemas
Un Data Scientist realiza en su mayoría las mismas tareas que un Graduado, excepto a veces asumiendo otras más complejas, por ejemplo, construyendo modelos complicados con la ayuda de un Senior Data Scientist.
Además de cuidar de su propio trabajo, también ayudan a detectar las respuestas dadas por los graduados y pasantes. Además, captan las principales implicaciones del análisis y recomiendan los próximos pasos lógicos para avanzar en cierto trabajo.
2. Comunicación
En términos de comunicación, los científicos de datos a este nivel comenzarán a organizar reuniones de equipo y facilitarán los debates internos dentro del equipo. Ocasionalmente, también pueden iniciar una sesión de intercambio de conocimientos para beneficiar a los otros graduados e pasantes, como enseñarles cómo usar correctamente Git para el control de versiones o cómo revisar el código de otras personas.
3. Gestión de las relaciones
Como se mencionó anteriormente, una gran parte de ser un científico de datos está contribuyendo más allá de su propio trabajo, ya que también proporcionan apoyo a otros colegas menos experimentados. Además, los Científicos de Datos también pueden comunicarse de manera efectiva hacia arriba con los Científicos de Datos Senior sobre su progreso, bloqueos de carreteras, planes sobre cómo abordarlos y recibir retroalimentación.
4. Planificación y delegación del trabajo
Sigue habiendo poca delegación a este nivel, pero la expectativa aumenta en su capacidad de realizar sistemáticamente una labor de alta calidad en las tareas que se les asignan.
Después de demostrar consistentemente sobre una serie de proyectos que usted puede cuidar de los científicos de datos junior mientras que con confianza malabarismo entre las tareas, usted consigue ascendido a un científico de datos senior.
Senior Data Scientist es el primer paso hacia la gestión del equipo y del proyecto a medida que empiezas a desempeñar un papel de apoyo no sólo en la corriente de trabajo que gestionas, sino que también reportas al Lead Data Scientist y al cliente.
En esta etapa, usted comenzará a ayudar en la participación de los clientes, como responder a las preguntas de los clientes por correo electrónico, así como liderar un flujo de trabajo de 2-3 científicos de datos junior.
1. Solución de problemas
Un científico de datos senior interpreta las preguntas del cliente y enmarca los problemas a nivel del flujo de trabajo. También lideran un equipo de científicos junior de datos para ayudar a sacar a la luz su solución prevista.
Es crucial tener una comprensión sólida de cómo el resultado de la corriente de trabajo se integrará en el proyecto en su conjunto. Esto tiene por objeto garantizar que el tiempo y los recursos se asignen a su mejor uso.
2. Comunicación
Se espera que un científico senior de datos redacte, cuente y comunique soluciones a nivel de flujo de trabajo al cliente usando típicamente una baraja de diapositivas de PowerPoint.
3. Gestión de las relaciones
El tiempo de un científico de datos senior se divide principalmente entre apoyar a científicos de datos junior y transmitir mensajes relevantes a las partes interesadas.
En comparación con los científicos de datos jóvenes, pasan considerablemente menos tiempo haciendo trabajos técnicos y sólo intervienen cuando es necesario para proporcionar apoyo, coaching, motivación y retroalimentación a su flujo de trabajo.
Debido a que son la mayoría de las actualizaciones en todo el equipo, Senior Data Scientists también actúa como la persona intermedia entre el flujo de trabajo y el cliente facilitando reuniones y presentando resultados e implicaciones.
4. Planificación y delegación del trabajo
Se espera que un científico superior de datos planifique el trabajo a nivel de la corriente de trabajo, así como que delegue tareas entre científicos de datos subalternos. Además, también programan la facturación oportuna con el equipo para evaluar los progresos y la necesidad de cambiar las prioridades o la dirección de la corriente de trabajo.
Después de pasar unos años flexionando los músculos de su proyecto y gestión de personas, así como demostrando ser un gran líder y confiable, finalmente está listo para liderar un proyecto completo como científico de datos líder.
Un científico de datos principal es el primer punto de contacto para el cliente en un proyecto en particular y por lo general dirige un equipo de 8-10 personas. Como es de esperar, cuanto más avanzas en la escalera, más desapegado estás de hacer trabajo de control de números, pero en su lugar, asume un tipo más de consultoría e informes de papel.
1. Solución de problemas
Datos principales Los científicos enmarcan la agenda general del proyecto. Trabajan estrechamente con el cliente para definir el problema, discutir y sopesar posibles soluciones, así como acordar una línea de tiempo sobre cuándo se deben hacer las cosas.
Además de establecer la dirección estratégica del proyecto, también gestionan el proceso analítico del proyecto y saben cuándo y dónde obtener experiencia externa cuando es necesario.
2. Comunicación
Lead Data Los científicos manejan la mayoría de las comunicaciones diarias con el cliente. También dirigen todas las reuniones de clientes, así como informes semanales o quincenales sobre el progreso del equipo.
3. Gestión de las relaciones
Externamente, los científicos de datos de plomo son el primer punto de contacto para el cliente para cualquier pregunta o compromiso ad-hoc. Internamente, establecen la cultura, la dirección y el estilo de trabajo del equipo del proyecto.
4. Planificación y delegación del trabajo
Un científico de datos líder es capaz de dividir su proyecto en corrientes de trabajo dirigidas por científicos de datos senior y delegar tareas de manera eficiente. Para garantizar que el proyecto se ejecute bien y que los resultados se completen de acuerdo con el calendario, esto significa asignar a las personas adecuadas para que trabajen en las tareas correctas y, al mismo tiempo, ofrecer oportunidades para que las personas crezcan y desarrollen sus propias competencias.
Hay dos rutas que la gente suele tomar después de ser un científico de datos de plomo: entrar en la gestión y convertirse en un ejecutivo o convertirse en un experto en materia técnica. Como se mencionó al principio de este post, nos centraremos en este último y discutiremos el papel de un Científico Principal de Datos.
A diferencia de un ejecutivo, un científico principal de datos no es responsable de crear libros de lanzamiento y salir a ganar nuevos clientes para el negocio. En su lugar, actúan como asesores de todos los proyectos que se llevan a cabo dentro de la empresa que necesitan asesoramiento o apoyo en cuestiones técnicas.
1. Solución de problemas
Aunque los Científicos Principales de Datos no están formalmente dedicados a un proyecto específico, siguen siendo responsables del control de calidad y de garantizar que se lleven a cabo procesos de buenas prácticas en todos los proyectos.
Cuando no asiste a los equipos del proyecto, los científicos principales de datos investigan líderes de mercado, tecnología innovadora y algoritmos. Además, participan en iniciativas de aprendizaje y desarrollo dentro de la empresa, como el diseño de talleres y material de formación que introduce o enseña a las personas a utilizar determinada tecnología o herramienta.
2. Comunicación
Datos principales Los científicos son capaces de ponerse rápidamente al día en un proyecto y discutir con los científicos de datos principales las necesidades específicas de su proyecto y posteriormente proponer soluciones junto con sus respectivas compensaciones como escalabilidad, impacto comercial, etc.
3. Gestión de las relaciones
Datos principales Los científicos mantienen estrechas relaciones con otros científicos de datos principales para proporcionarles asistencia oportuna cuando sea necesario. En raras ocasiones, también pueden intervenir para dirigir un proyecto cuando el científico principal de datos está ausente o cuando hay una brecha de recursos.
4. Planificación y delegación del trabajo
Aunque no hay delegación que hacer, un científico principal de datos necesita planificar eficientemente su día para reunirse con los líderes de proyectos que buscan ayuda.
Aunque los títulos de trabajo y el ámbito de trabajo pueden diferir de una empresa a otra, espero que haya ganado algunas ideas de este blog en la progresión de la carrera de un científico de datos.
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