Actualmente soy ingeniero de software (web) pero estoy muy interesado en el aprendizaje automático. Si bien hay cierta superposición entre los dos campos, hay muchos conceptos y habilidades nuevos involucrados en ML que necesito comprender. Estoy tratando de aprender en mi tiempo libre y estoy progresando, pero es lento. No tengo mucho tiempo libre dada mi carga de trabajo.
Por lo tanto, estaba pensando en renunciar para poder concentrarme por completo en adquirir las habilidades necesarias. Sin embargo, me preocupa que cuando comience a solicitar empleo, si no estoy empleado (y no lo he estado durante los últimos meses), mis solicitudes serán automáticamente rechazadas o me encasillarán para ingresar. -trabajos de nivel.
¿Cómo puedo mitigar esta percepción negativa en mi currículum (especialmente dado que estoy aprendiendo por mi cuenta, por ejemplo, MOOC y no en una universidad)?
Lo que pasa con las habilidades autodidactas que carecen completamente de contexto para medir su éxito es que, bueno, no hay forma de medirlas. Por lo tanto, cuanto menos superposición haya entre su educación/experiencia laboral establecida y su nuevo campo, mayor será el paso atrás que terminará dando. Claro que puede hacer entrevistas y pruebas de habilidades, pero en el mejor de los casos serán bastante superficiales, sin ninguna corroboración en forma de calificaciones o experiencia, tiene que errar por el lado bajo al evaluarlos.
Dado que es probable que haya cierto nivel de superposición entre su experiencia existente y su nuevo campo, probablemente no tendrá que volver al punto de partida, pero ciertamente no esperaría poder moverse lateralmente.
Y eso es solo mirar a alguien que está buscando cambiar conjuntos de habilidades sin tomar un período de tiempo indeterminado fuera del trabajo. Si alguien se ha ausentado del trabajo durante meses para aprender una nueva habilidad sin inscribirse en educación de tiempo completo, entonces hay un vacío en el currículum. allá. Tienes una explicación para esa brecha, pero ¿es particularmente buena? Bueno, puedo entender cómo hace que sea más fácil aprender a tener el tiempo libre que viene con no tener un empleo, pero todavía es bastante confuso para mí, como gerente de contratación, cómo pasaste ese tiempo. Con la plétora de cursos en línea flexibles de proveedores e instituciones de renombre que existen hoy en día, me preguntaría cuál fue el valor agregado en esos meses en comparación con simplemente tomarse unas semanas libres para completar esos cursos en línea.
TLDR:
Te hace parecer tonto
En lugar de renunciar a un trabajo para estudiar, tome clases a tiempo parcial antes de hacer la transición dentro de su organización a un puesto de ML. De lo contrario, entreviste a las empresas que están haciendo la transición a un enfoque más ML, y LUEGO haga la transición, pero nunca renuncie a un trabajo para ir a la escuela.
Si tuviera que ver un currículum donde alguien se fue para aprender una nueva tecnología, lo pasaría por alto porque sus nuevas habilidades serían verdes y sus viejas habilidades estarían obsoletas. Tendría CERO valor para un empleador
Deberías considerarte afortunado si logras conseguir algún trabajo de desarrollador en este dominio, sin importar si es de nivel de entrada.
Y la única forma en que puede mitigar el hecho de que estará desempleado mientras busca un nuevo trabajo es inscribiéndose en algún tipo de programa de estudio del mundo real antes, preferiblemente con algún tipo de certificado que obtenga. Tal vez algunas empresas acepten un curso en línea como prueba de que está calificado, pero eso no es de esperar.
Mi consejo para usted sería encontrar una empresa que sea líder en el campo, que sea lo suficientemente grande como para tener también trabajos que tengan su conjunto de habilidades actual. Trabaje para la nueva empresa en su función actual, a medida que aprenda y, a través de la tutoría interna, haga una transición sin problemas al nuevo dominio (durante un período de 5 a 8 años). Además, obtenga la educación formal y las credenciales adecuadas mientras hace esto, y pida consejo a la empresa sobre qué credenciales y títulos son importantes para ellos. Cada movimiento que haga será un esfuerzo documentado y respetado para avanzar hacia su objetivo, en lugar de una mancha, y ¿adivinen qué? Te pagarán mientras lo haces.
Si bien es tentador dejar el trabajo por el trabajo de sus sueños, se iría por algo que es un cambio menor (desarrollador web a aprendizaje automático) y pasaría varios meses para seguir un curso de aprendizaje automático. Esto es lo que haría alguien sin experiencia y sería un arma de doble filo:
Mientras aprende, comience a trabajar en proyectos personales y publíquelos en github y kaggle. Cree un sitio web donde muestre sus proyectos, publíquelo en LinkedIn, en 6 meses al menos el reclutador comenzará a contactarlo.
No hay necesidad de ir a la escuela o dejar el trabajo, sigue cursos en línea y recuerda que incluso siguiendo cursos, lo que aprendes no es lo que podrías encontrar en el próximo trabajo.
Obviamente empieza a insinuar en tu empresa que estás estudiando el tema de ML integrado dentro de las aplicaciones web, para que no te vean como un holgazán y no puedan acusarte de no estar interesado en tu trabajo.
Podría encontrar que entre sus colegas hay algunos que podrían estar interesados en ML.
Para sintetizar:
Como has visto, los títulos y cursos/certificaciones no valen nada sin experiencia y proyectos propios.
Lo que cuenta ahora son las habilidades reales, no si fuiste al MIT o no.
Cygnus oscuro
Egor
droberto
Iteración 122442
jon custer
Ertai87
t sar