Estimado reclutador de la industria turística:
Mi muy limitada experiencia con estrategias de empleo corporativo me sugiere que cualquier solicitud caiga en tu escritorio, proviene de gerentes altamente remunerados que supuestamente saben lo suyo. Por lo tanto, supongo que no tiene sentido exigirte que tengas un conocimiento mínimo sobre lo que se refleje en los anuncios de empleo que publica tu empresa…
Aunque no simpatizo en absoluto con tus ATS, siento lástima por ellos cuando tienen que procesar currículos para la contratación de personal relacionado con la ciencia de datos … si alguna vez les llega algún CV para revisar, dados los absurdos requisitos de aplicación que se observan estos dias. Tampoco simpatizo mucho con los reclutadores, pero considerando que algún día podría necesitar a alguno de ustedes (si la discriminación por edad alguna vez se erradica de la industria), estoy dispuesto a ayudarte en tu tarea casi imposible. No diciéndote cómo hacer tu trabajo, obviamente, sino señalándote lo que no puedes tener la más mínima chance de encontrar. Jamás. A menos que te engañe un impostor, por supuesto.
Comenzaré con el primer ejemplo, una enorme empresa de viajes integrada verticalmente que, de la noche a la mañana, decidió crear un departamento de datos corporativos. Con ese objetivo, buscan contratar a un “Jefe Científico de Datos Corporativos”, así como a un “Arquitecto de Datos Junior” y dos “Científicos de Datos Junior”. Nada malo hasta ahí, tiene sentido … hasta que descubro que los Juniors deben cumplir con estos requisitos mínimos:
• 3 años de experiencia
• Doctorado en Informática, Ingeniería Eléctrica o cualquier campo relacionado, como Estadística, Matemáticas aplicadas, Neurociencia Computacional (Un poco de Psicohistoria también podría ser útil)
Además, deberán demostrar experiencia en lo siguiente:
• Machine learning y enfoques estadísticos, y experiencia en su aplicación.
• Deep learning, aprendizaje automático y / o Big Data. (¿Y / o Klingon, tal vez?)
• Lenguajes de programación como Python.
• Experiencia significativa en análisis de datos a gran escala
Todo eso para llevar a cabos las responsabilidades clave, que incluyen:
• Ayudar a implementar procesos que mejoran y conducen a una mayor calidad de datos.
• Llevar a cabo análisis estadísticos para desarrollar estrategias. (Luego huye con el dinero)
• Desarrollar nuevos algoritmos y entrenamiento de modelos. (Para un desfile de moda, probablemente)
• Apoyar y ejecutar proyectos que involucren análisis. (Gracias a los dioses)
• Identificar patrones de datos y tendencias. (Pero descartar lo demás)
• Analizar datos para desarrollar modelos predictivos. (¿O al revés?)
• Observe la detección de anomalías y la ejecución de diagnósticos. (… y la cuadratura del círculo)
• Realizar análisis de modelo gráfico. (¿Opuesto al modelo textual?)
¿No ves algo raro aquí? En serio? Este maldito “Junior” podría estar dirigiendo toda la corporación por sí solo, así que tengo gran curiosidad sobre lo que esperan del Arquitecto de Datos y, más concretamente, del Head Data Scientist … Resulta que el Arquitecto necesitará -una vez más- 3 años de experiencia mínima en su haber, especialmente en los siguientes campos:
• Experiencia en lenguajes de programación y de script -Java, Python, R, etc.- (Otros tipos de lenguaje no sirven, supongo)
• Comprensión de los proveedores que ofrecen Big Data en la nube -Azure, Google, AWS, IBM, … – (Y Alibaba?)
• Comprensión de algoritmos de datos. (¿Perdón?)
• Buen nivel de competencia en SQL (no se acepta competencia de nivel medio)
• Comprender el modelado de datos, la calidad de los datos, … (dejar la limpieza para los Juniors)
• Comprender base de datos NoSQL: Documental, Graphs, Key-Value, Columnar,… (Como si fueran a usar todo eso)
• Comprensión de las tecnologías Big Data: Spark, Hadoop, Hive, … (¡Tiren más nombres, por favor!)
• Buena comprensión de cómo visualizar información (¿Función del nervio óptico?)
• Experiencia relevante en ingeniería de datos y antecedentes (¡Oh, ahora lo entiendo!)
Una cantidad tremenda de comprensiones. ¿Sus responsabilidades clave? Tampoco serán moco de pavo, amigo:
• Contribuir al diseño del lago de datos y la preparación de datos mediante la implementación de un diseño sólido, robusto y extensible que respalda los flujos comerciales clave (Ehm… me lo puede repetir?)
• Realizar transformaciones de datos (¿en qué?)
• Implementación de patrones de diseño y programación eficientes (como en patchwork?)
• Diseñar, integrar y documentar componentes técnicos para una extracción y análisis de datos sin fisuras en una plataforma de big data. (Ein?… vale, supongo)
• Proporcionar soporte operativo a través de análisis de causa raíz y mejora continua para tecnologías y procesos Big Data. (WTF ???)
• Diseñar, construir y lanzar nuevos procesos de extracción, transformación y carga de datos en producción. (Y deshacerse de los viejos)
• Soportar procesos existentes que se ejecutan en producción. (¿Podría elaborar?)
• Desarrollar y lanzar nuevos modelos de datos en producción, proporcionados por los Data Scientists. (Y eso?)
• Trabajar con la infraestructura de datos para clasificar triage infra issues y conducir a la resolución. (Lo queeeee?)
Hay que admirar la creatividad del genio que parió esta monstruosidad. Pero espera, todavía nos falta examinar el anuncio de Head DS! El candidato necesitará al menos 5 años de experiencia en la misma lista de supermercado requerida para los Juniors, convirtiéndolo en una superestrella que ni Silicon Valley se merecería. Sin embargo, se espera que él o ella desarrolle las mismas responsabilidades que los Juniors, más Deep Learning. Sí, así sin mas. Este último no es una broma, en realidad está en la lista. ¡Tengo una captura de pantalla guardada si no me crees! Supongo que dedujeron que DL es lo que hace a un Senior DS …
Vamos a terminar con otro ejemplo gráfico: un “planificador de bodas” (lo juro) está buscando un “Especialista en integración de datos y Qlik Sense” con las siguientes especificaciones mínimas: 3 años de
– Fuerte experiencia con datos así como “Conceptos y patrones de Business Intelligence” (Dashboards, Analytics, Predictive Analytics, Metadata …)
– Gran experiencia en integración de datos utilizando API, WebServices, …
– Fuerte experiencia en conceptos de SQL / Modelado de datos, Data Warehousing y Datamarts.
– Fuerte experiencia con conceptos y herramientas de ETL (kettle, talend, domo, Power BI, …)
¿Algo más? Pues claro, también les encantaría que los candidatos presenten las siguientes ventajas y plus:
– Experiencia en diferentes aplicaciones de informes, desarrollo web y Java o Python
– La comprensión de CSS, HTML y JavaScript para diseñar, desarrollar y mejorar las extensiones Qlik es un plus
– Experiencia en el uso de Jira o un sistema similar es un plus
– Trabajar con metodología ágil y / o kanban es un plus
– Experiencia en la automatización de pruebas de informes es un plus
– Trabajar con herramientas Big Data es un plus
– Comprender métricas web (SEO / SEM) es un plus
Toma plus! Pues bien, en RR.HH. no te piden que “identifiques patrones”, pero … ¿ves el patrón aquí?
Como dije más de una vez, no brindo asesoría gratuita a gente adinerada, pero seré lo suficientemente amable como para decirte dónde la cagaron estos anuncios.
En términos fáciles de entender para tí, el target de estos anuncios es un psicoterapeuta con una licenciatura en cirugía plástica (especialización en reconstrucción vaginal) y un master en biomecánica, con amplia experiencia en prótesis dentales.
(Esto viene de mi Glosario de términos mal usados >>, que podría serte útil).
Un consejo extra: dile a tu gran jefe que le dé un poco de alimento a su estrategia de datos. O que al menos tenga una! No le será suficiente contratar a magos de los datos, ¿sabes? Incluso si tu gran empresa puede permitirse tales unicornios dorados.
De nada.
¡Saludos y buena suerte con tu búsqueda imposible!
Marcello Bresin (con la muy apreciada validación de Favio Vázquez, autoridad mundial en la materia)
