Сезон набора формы и сезон эксплуатации формы для DS

На днях узнал от Андрея интересные инсайты про бег 🏃‍♂️ и подумал, насколько это применимо к Data Science. Андрей увлекается триатлонными видами спорта. Прям по серьезке. У него в порядке нормы, когда больше одной тренировки в день. Оказалось, что в беге есть два сезона: сезон набора формы и сезон ее эксплуатации.

Оказалось, неэффективно одновременно участвовать в соревнованиях и наращивать свои показатели. В сезон, когда активно идут забеги, нужно восстанавливаться и подводиться к новым дистанциям. В этот период можно только поддерживать свою форму на том же уровне. А в сезон, когда забегов нет, можно улучшать форму и повышать темп и объемы в которых тебе комфортно бежать.

💎 Я задумался, а применимо ли это к Data Science? В данном случае набор формы - это чтение статей, прохождение курсов, изучение докладов на конференциях и open-source кода. Эксплуатация формы - это решение прикладных задач.

Конечно, на работе 👨‍💻 вам как правило никто не даст потратить квартал на рисерч. И это правильно. В большинстве ситуаций лучше всего выдавать пусть небольшой результат, но регулярно. Однако, задачи бывают разные по сложности. Плюс когда мы говорим про DS, мы говорим и про активность вне работы: хобби-проекты, соревнования, рисерч итд.

Условно, в один квартал можно брать задачу, которая представляет для вас челлендж. А в другой квартал брать стандартные для себя задачи и посвящать время совершенствованию своих навыков. Мне кажется, что моя проблема, что я не могу разделить две эти активности, поэтому мой рост "формы" происходит медленнее, чем я бы хотел. Наверное, последний системный период набора формы у меня был два года назад, когда я проходил HardML. Все остальное было смазано фокусами на какие-то прикладные задачи.

Как всегда, буду рад услышать ваше мнение!

🔜Читайте также
Впечателения от HardML
Как разобраться в трансформерах - про открытый ШАДовский курс NLP

Написал в наш канальчик Avito Data Tech!
P.S. Мой первый пост, в котором правильно расставлены знаки препинания 😅

А тем временем на прошлой неделе вышел новый выпуск подкаста Озона Рандомные Дрова, где мы с Егором пришли в гости к Вану Хачатряну и обсуждали ML в наших системах продвижения.

#tech #worklife

Инфляция грейдов

В одной статье я прочитал, что на рынке США 2-3 года опыта соответствует junior специалисту, 3-8 middle и только ближе к 10 годам senior. У нас же синьором становятся за 3-4 года.

Сложно сказать в чем главная причина: наличие большого количества локальных компаний и более острая нехватка кадров или сочетание менталитета и быстрорастущей отрасли. Так или иначе то, что мы наблюдаем у нас - это инфляция грейдов.

С точки зрения приносимой пользы есть ли разница между синьором с 4-х и 10-летним опытом?

Зависит от человека. В какой-то момент люди могут упереться потолок своих навыков и календарный опыт не изменит их продуктивность.

Однако в среднем мне кажется, что дополнительный опыт пошел бы 4-х летним синьорам на пользу. На примере DS очень полезен опыт доведения ML не просто до прода, а до значимого влияния на метрики или процессы. Уж больно много сейчас DS-ов хайпует знанием последних моделей, но это не соотносится с реальными задачами на проде. И такой продовый опыт копится по крупицам, потому что большую часть времени ты штурмуешь оффлайн метрики.

Как такой быстрый рост влияет на дальнейший карьерный путь?

Человек становится синьором, а его карьера только началась. Вроде как расти дальше куда-то надо. Поэтому часть компаний вводят дополнительные синьорные грейды: staff и principal. Однако есть две проблемы. Во-первых, такие грейды существуют преимущественно в крупных зрелых компаниях. Во-вторых, если брать DS и аналитику, люди гораздо чаще конвертируются в тимлидов, чем в стаффов. В тимлидах потребность обычно выше. Они тащат орг работу, которой всегда больше, чем людей, способных ее выполнять.

Сохранится ли инфляция грейдов?

Я уверен, что инфляция грейдов это временное явление горизонтом на 5-10 лет вперед, которое связано с быстрым ростом отрасли. Те новые специалисты, которые сейчас выходят на рынок никуда не исчезнут и конкуренция за синьорные позиции будет выше.

С другой стороны есть области, где всегда исторически был быстрый рост, например, консалтинг. Когда я работал в EY, нормальный путь до менеджера считался 4 года, а до партнера 10 лет (хотя именно партнером было стать очень непросто - нужно хорошо продавать).

Но мне все-таки кажется, что инженерные специальности так не работают. Инженерные навыки объективно подтверждаются и быстро расти смогут только самые талантливые.

Что думаете? Есть ли инфляция грейдов? В чем ее причина?

#management

Обратите внимание на НЕмитап, на котором Юля и Женя будут рассказывать про то, как мы запускали продвижение за бюджет. Я тоже приложил руку к этому продукту и могу сказать, что с точки зрения аналитики там очень много инсайтов ?

Я на ACM Web Conference в Сингапуре. Не такая крупная как NeurIPS, но тоже очень хорошая конфа, особенно подходящая для тех, кто занимается рекламными технологиями (так как на нее традиционно привозят статьи про рекламные аукционы и Ads CTR prediction)

В субботу напишу, что интересного узнал и какие тренды увидел, а пока записал стори с первыми впечатлениями

(да, теперь мой канал умеет сториз! ? не зря же вы давали мне обратную связь по каналу)