Один из нюансов вакансий в этой сфере заключается в том, что разные слова могут означать одно и то же. В машинном обучении и статистике это встречается довольно часто. В одной компании требуется опыт регрессионного анализа или классификации, в другой — опыт контролируемого обучения, но в целом эти термины эквивалентны. То же самое касается A/B-тестирования, онлайн-экспериментов и рандомизированных контрольных испытаний. Если вы не знаете термин, загуглите его; вы можете обнаружить, что уже делали такое, просто оно по-другому называлось! Если вы не работали с какой-то технологией, заявленной в вакансии, вспомните, сталкивались ли вы в принципе с чем-то подобным
В описаниях вакансий есть клише, на которые также стоит обратить внимание. Фраза: «Хорошо поработал — хорошо отдохнул» означает, что вам придется много работать, но зато вы сможете посещать неформальные корпоративные мероприятия (например, поход в бар). Или, например, если ищут «инициативного и независимого» сотрудника, значит, вам будут мало помогать. Умение читать между строк поможет найти подходящую работу.
Когда вы начинаете читать описания вакансий, может показаться, что вся работа в Data Science попадает в одну из двух категорий:
• Бизнес-аналитик. На этой должности вы будете использовать инструменты бизнес-аналитики, такие как Excel и Tableau, и, возможно, немного SQL, но, как правило, вы не будете писать код. Если вы хотите улучшить навыки программирования, знания в области статистики и инженерии данных или расширить набор инструментов для машинного обучения, эти вакансии вам не подходят.
• Единорог. С другой стороны, есть целый ряд вакансий с такими требованиями: наличие кандидатской степени в области компьютерных наук, опыт работы дата-сайентистом более пяти лет; эксперт в области передовой статистики, глубокого обучения и общения с деловыми партнерами; имеет опыт выполнения широкого круга обязанностей, от машинного обучения на производственном уровне до создания информационных панелей и проведения A/B-тестов. Такие описания обычно означают, что компания сама не знает, кого ищет, и ожидает, что специалист по данным решит все ее проблемы самостоятельно.
Но не спешите расстраиваться: даем слово, что бывает и другая работа. Лучше думать о вакансии с точки зрения квалификации.
