(Donna data no shigoto demo ukeru to iu koto wa, kariara toshite saiaku no sentaku deari, kawari ni nani o subeki ka)
「(どんなデータの仕事でも受けるということは、キャリアとして最悪の選択であり、代わりに何をすべきか)」
スポティファイのデータサイエンティストからの内部情報で、今日の厳しい就職市場で賢いキャリアの決断をする方法
厳しい就職市場で、仕事ではなく命をかけているかのような気分になっていませんか?ハンガーゲームではなく、仕事を探している感じですよね。
もしもあなたが、タオルを投げ出してどんなデータの仕事でも受け入れることを考えている段階に来ているのであれば、そのタオルを掴んでください。大きな間違いを comit する寸前です。
私はCOVID-19の最中、今と似たようなクレイジーな時期にデータサイエンスのキャリアをスタートしました。会社が大量に人を解雇し、ほとんど誰も採用しない状況(それどころかもっとひどかった)でした。
その時、私は学生でありながら、50,000ドルの借金が首に迫っているという全くの冒険者のように感じていました。絶望の中、私はほとんどの人がするようにしました。基準を捨てて、必死に求めるべきデータの仕事に応募し始めました。
- RAGの回答を向上させる:自己デバッグ技術と認知負荷の軽減
- スタートアップの創業者が最適なインキュベーターを見つけるのを支援するマッチングツールの構築:エンド・トゥ・エンドのフリーランスプロジェクト
- 「HuggingFaceへの入り口」
しかし、その後、データサイエンティストから私に何かを教えてくれる人が現れました。それは、この分野で正しいスタートを切ることが重要だということでした。
なぜデータサイエンスではこれが非常に重要なのでしょうか?なぜなら、この分野ではすべての役割が平等ではないからです。この分野の多様性は、あるセクターで評価されるスキルや経験が他のセクターでは関連性がないことを意味します。それによって企業が採用するかどうかが決まることもあるのです。
今、Spotifyのデータサイエンティストとして、私は間違った仕事に甘んじるのではなく、正しい仕事を待つことが最も賢い選択だったと自信を持って言えます。
少ないものに甘んじれば、私のキャリアの道は間違った方向に進んでしまったか、夢の仕事にたどり着くまでの旅が遅れていたでしょう。一つは確かです。私は今の場所にはいなかったでしょう。
このストーリーは、就職市場があなたを喉から掴んでいるときでも、賢いキャリアの選択をするためのガイドです。以下をご紹介します:
- 自分の志向に合わない仕事を受け入れる圧力に屈してはいけない理由。それは、キャリアを台無しにするひどい選択になるからです。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- アレクサ・ゴルディッチとともにAIキャリアを築く
- 見えない現実の暴露:アルバータ州における人身売買の明らかにする
- UC Berkeleyの研究者たちは、ディープラーニングにおいて効率的なデータ圧縮とスパース化を実現するための新しいホワイトボックストランスフォーマーであるCRATEを提案しています
- スタンフォードの研究者たちは、基礎流体力学のための初の大規模な機械学習データセットであるBLASTNetを紹介しました
- 「包括的な時系列探索的分析」
- 「Pythonを用いた巡回セールスマン問題の実装、解決、および可視化」
- このAI研究では、優れた画像分類のためにランダムスライスデータ拡張(RSMDA)を提案します:ニューラルネットワークの精度と堅牢性を向上させるための新しいアプローチ