Como conseguí trabajo de Data Scientist por 42k.
Te doy consejos para conseguirlo tu también
Voy a contarte como conseguí este puesto de trabajo. Cabe mencionar que no es mi puesto de trabajo actual, ya que considero que no todo es dinero. Creo que tomé la decisión acertada, y que ahora me encuentro bastante cómodo en mi empresa.
A la vez que recibí esta oferta, también conseguí otra para un puesto de Data Engineer con unas condiciones muy similares. Al final te resumo cómo pasé esa entrevista.
La parte que más importancia tiene, a mi gusto, es la entrevista técnica, que fue la última que tuve.
Habiéndote puesto ya en contexto, te contaré todo el proceso.
Si te gusta lo que lees, te dejo por aquí este botón, es gratis e inofensivo:
Antes de empezar, ya estamos entrando en verano. He tenido que bajar la frecuencia de newsletters por la cantidad de trabajo que tengo.
También, estoy dándole forma a todo este proyecto tras ver que este formato funciona. Espero enviar un post más antes de las “vacaciones” de verano.
Cuida tu Linkedin 💻
Esta oferta me llegó por LinkedIn. Para mí, Linkedin es el mejor medio para conseguir otro trabajo. Recibo más de 5 ofertas cada semana.
Me llegó el típico mensaje de un recruiter diciéndome lo que la empresa buscaba. Yo, en ese momento, estaba abierto al cambio, y justo esa oferta me pareció buena.
Para atraer a estos recruiters, necesitas tener tu linkedin cuidado. No me gusta enfocarme en el número de publicaciones, comentarios y demás. De hecho, hago eso muy poco. Para tener el linkedin cuidado tienes que poner keywords que se relacionen con lo que buscas laboralmente.
Me refiero concretamente a que en el apartado de acerca de, pongas todos tus conocimientos. En mi caso, keywords como pyspark, python, etc.
Y no pongas trabajos que hayas hecho que no tengan nada que ver, por favor. Nada de monitor de campamentos de verano.
Primer contacto con el recruiter 👦🏻
Una vez ya habíamos hablado, le dije que me llamase. Y me llamó.
Ahí simplemente quería confirmar algunos puntos sobre mí y saber de mi trayectoria. Esta fase suele servir para descartar a algún candidato por falta de experiencia, por alguna incompatibilidad geográfica, por desconocimiento técnico, etc.
Aquí te daré dos consejos. El primero, ten siempre confianza en ti. Estas hablando de tu experiencia y de lo que has hecho. Que se note que eres una persona válida.
El segundo, tu valor no es tu salario actual. Solo tú sabes el valor que tienes y que puedes ofrecer.
En otros momentos de mi vida, me deje llevar por la posible falta de experiencia y por el síndrome del impostor, para luego ver que podía estar perfectamente más arriba. Sin creerme un dios eh. Siempre con los pies en la tierra.
Bueno, tras la primera charla con el recruiter, pasé a hablar con el CEO de la empresa.
Entrevista seria con el CEO 👨🏼🦳
Esta parte es mas importante que la anterior.
Estuve hablando con el propio CEO de la empresa. Me preguntó mas en profundidad sobre mis aspiraciones, sobre mi paso por anteriores empresas, sobre mis responsabilidades, etc.
No voy a mentir, aquí me puse algo nervioso. Pero él no lo noto. Yo conté toda mi trayectoria y compartí mis aspiraciones.
Aquí es donde te das cuenta de lo útiles que son las soft skills. Él no podía saber lo bueno que era programando. Pero se ve que le parecí una persona capaz de cumplir con las responsabilidades que pedía. Y eso que yo nunca las había tenido.
No me detendré mucho mas en esta parte porque ahora viene la mas interesante:
Entevista técnica con cliente 👨🏻🏫
Te voy a decir las preguntas que me hicieron. Creo que si hubiese fallado en alguna, me hubiesen descartado al instante.
¿Qué hace un modelo de k-means? Explícamelo.
Aquí quería saber si yo sabía lo que era la técnica de clusterización y si sabía como se trabaja con datos no etiquetados. Por cierto, este modelo os lo expliqué en el correo anterior.
¿Qué sabes de los sistemas de recomendación?
Esta iba a pillar, pero justo había trabajado con eso. Hay que hacer hincapié en que tienes matrices muy grandes pero con pocos datos. Y también, por ejemplo, hay que mencionar qué hacer cuando entra un usuario nuevo. Son pequeños detalles que hay que conocer para demostrar que sabes de verdad sobre el tema.
¿Para qué sirve el parámetro de regularización en modelos lineales?
Esta pregunta suele pillar desprevenido a más de uno. Hace 3 años, un amigo mío no supo responder a esta pregunta. Hay que repasar el tema del fine-tuning en los modelos.
¿Qué sabes sobre redes neuronales pre-entrenadas?
Menos mal que he trabajado con varias de ellas. De hecho, tengo un proyecto en la recámara en la que trabajo con varias de estas redes, y las mezclo con aprendizaje no supervisado. Lo pondré pronto a la venta, cuando esté ready.
Hubo alguna pregunta más pero estas fueron las mas interesantes. Y a los pocos días, me dijeron que el puesto era mío.
He intentado mezclar la historia de cómo pasó con algunos tips que he podido rescatar a posteriori.
Si te das cuenta, tampoco ha habido un toque especial que me distinga de otros candidatos. Si consigues estos conocimientos, puedes estar así de valorado en las empresas.
Antes de acabar, para el otro puesto de data engineer que conseguí, básicamente me pidieron azure, pyspark y databricks. Con eso, y mostrando un cierto tiempo de experiencia, también puedes llegar a esto.
Espero que te haya gustado. No dudes en enviarme un mensaje contándome sobre ti, sobre qué haces, qué te gustaría leer o qué has comido hoy.
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Nos leemos.
JaviDS
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