Molesto con la dirección en la que va la cooperativa

Ser rígido en lo que quiere aprender versus no aprender y en lo que quiere trabajar versus no trabajar no lo ayudará como pasante a acumular aprendizaje práctico y experiencia laboral.

La vida no siempre va como queremos. Incluso durante el trabajo regular, muchas veces terminará recibiendo trabajos/proyectos/asignaciones (gruñidos) que no disfrutará.

Como sabe que su participación en este es de 1 a 2 meses, le sugiero que aproveche esto como una oportunidad para aprender cómo mantenerse motivado mientras hace el trabajo duro y cómo hacerlo más rápido para que pueda regresar rápidamente a lo que realmente disfrutas hacer.

Yo no lo mencionaría.

Para mí, como cooperativa o pasante, el hecho de que digas que estás aprendiendo es algo bueno. El propósito de tales experiencias laborales es aprender y, bueno, adquirir experiencia. Parece que se le pide que haga cosas dentro del ámbito de su educación y competencia y está recibiendo el apoyo adecuado de su empresa y sus colegas para completar el trabajo que se le pide.

Cuando está en el trabajo, ya sea en una cooperativa, una pasantía o de tiempo completo, generalmente se espera que haga el trabajo para el que está calificado. Hay razones para plantear inquietudes a su líder o gerente, como si se le pide que haga un trabajo para el que no se siente calificado o si no recibe el apoyo que necesita. Pero trabajar en un proyecto que no te interesa no es uno de ellos. A veces, necesita trabajar en proyectos que no son interesantes, pero deben realizarse para cumplir con los objetivos de la empresa.

Si se le pregunta, puede expresar un mayor interés en el aprendizaje automático. Pero tendría cuidado con la redacción y dependería mucho de su relación con sus colegas.

Voy a estar en desacuerdo con las otras respuestas que le dicen que no plantee el problema y que se mantenga firme.

Tiene un campo de interés, que es el aprendizaje automático. Te trajeron a esta empresa para trabajar en un proyecto de aprendizaje automático. Su jefe, que está en el equipo de aprendizaje automático, no es su supervisor, que es el líder del proyecto para este otro proyecto en el que está ahora, y eso es un problema (siempre es un problema cuando su jefe y su supervisor no son lo mismo persona).

Para mí, parece que la descripción de su trabajo ha cambiado sin su conocimiento o aprobación, y eso es un problema. Yo lo que haría es lo siguiente:

1) Plantee este problema a su jefe (no a su supervisor, a él no le importa). Explique, educadamente pero con firmeza, que lo contrataron como pasante de aprendizaje automático y que realmente desea trabajar en un proyecto de aprendizaje automático. Explique que usted sabe que el negocio necesita cambios, etc., pero enfatice que esto es lo que se anunció y que realmente le gustaría hacerlo.

2) Pregúntele a su jefe cuánto tiempo se espera que esté "en préstamo" para este otro proyecto. Él debería tener una comprensión de sus responsabilidades y debería haber planificado su trabajo durante su pasantía, por lo que debería poder decirle si esto es algo temporal o si su pasantía como creía que había terminado. Una vez más, enfatice que desea trabajar en cosas de aprendizaje automático y ese es su enfoque principal.

3) Una vez hecho esto, aceptas lo que tu jefe decida. Se le ha informado sobre el problema; quieres hacer esto y no estás haciendo eso, así que estás menos que feliz. Su objetivo debe ser hacerte feliz (siempre que se alinee con los objetivos comerciales), por lo que debe estar preparándose para sacarte de ese otro proyecto y regresar a tu enfoque principal lo antes posible. Confía en él para hacerte feliz, si no ahora, en un futuro próximo.

Una nota al margen de todo esto es que a las empresas les gustan los pasantes. Básicamente, eres mano de obra barata. Incluso si gana el mismo salario que un empleado regular, es probable que la empresa reciba algún tipo de soborno del gobierno, su escuela o lo que sea, por contratarlo a usted en lugar de a un empleado regular. Les gusta ese contragolpe. No quieren que vuelvas a la escuela y les digas a todos tus amigos que esta empresa apesta y que el trabajo es aburrido y que no les importan los becarios, etc., porque entonces pierden la mano de obra barata. Así que quieren hacerte feliz. Si les haces saber que no están contentos, harán todo lo posible para hacerte feliz (preocupaciones comerciales del módulo) porque quieren que seas feliz. Así que aguanta, pero también haz saber que no eres feliz; si no dices que no eres feliz entonces no te conocerán'

Nota al margen sobre el aprendizaje automático: ML es difícil. Incluso los llamados "expertos" en ML más o menos no tienen idea de cómo funciona bajo el capó. El campo está realmente en su infancia en este momento, y cualquiera que le diga que está haciendo algo grande y elegante con ML probablemente solo esté usando un analizador de NLP de big data de terceros para realizar alguna tarea mundana con un 40% en el mejor de los casos. relación de corrección, a menos que estemos hablando de una escala de nivel de Google. Es poco probable que su empresa realmente esté haciendo algo bueno con ML a menos que tenga el nivel de Google, porque realmente nadie sabe cómo hacer algo bueno con ML en este momento, y hacer algo bueno con ML requiere al menos niveles de posgrado y, a veces, posdoctorado. de experiencia en el campo. Supongo que eres un estudiante universitario en este momento y, en base a eso, hay un par de explicaciones para lo que estás pasando:

1) ML es demasiado difícil para ti, donde estás ahora. Si realmente lo llevaran a un proyecto de ML, estaría perdido en la maleza en una hora. No vale la pena el esfuerzo que se necesitaría para capacitar a un estudiante universitario en los detalles más finos de ML, por lo que lo están poniendo donde realmente puede tener un impacto. Sé agradecido por esto.

2) La empresa realmente no está haciendo nada bueno con ML; están haciendo un montón de pequeñas investigaciones sobre varias herramientas y enfoques, pero ese trabajo es breve y esporádico, y en este momento no hay nada que hacer que la empresa necesite. Entonces, en lugar de cargarlo con "trabajo ocupado" en ML, lo están poniendo en algo significativo. Sé agradecido por esto.

Así que haz saber que quieres aprender sobre ML, y hacer el trabajo de ML te hará feliz. Pero, siendo realistas, probablemente haya 2 obstáculos aquí, tanto su nivel de experiencia como la experiencia de su empresa, que le impiden hacer lo que realmente quiere hacer, y no hay mucho que pueda hacer al respecto.

Estoy bastante de acuerdo con las otras respuestas sobre sobresalir. Apuesto a que si prestaras atención a quienes te rodean, verías que no dedican todo su tiempo a sus tareas favoritas. Además, al menos para mí, esos proyectos de infraestructura se han vuelto más importantes para mí a medida que adquiero experiencia. Hacen que mis tareas "principales" sean mucho más placenteras, y si las personas como yo no trabajan en ellas, a menudo no se hacen o no se hacen correctamente.

También mencionas que te "preguntaron" y "discutieron" en este proyecto, en lugar de "asignarte". No sé si eso fue solo una frase cortés e imprecisa, pero me esfuerzo mucho para darle a la cooperativa a la que asesoro muchas opciones en sus tareas. Es realmente difícil para mí discernir si acepta una tarea porque le interesa, o por deferencia hacia mí porque lo mencioné y traté de venderlo.

Tal vez le resulte difícil discernir si se le ofrece una tarea o si se la asignan. En cualquier caso, ese es el momento de plantear sus objeciones. Di algo como "Ese proyecto suena interesante, pero tengo poco tiempo y realmente esperaba centrarme en el aprendizaje automático". Podrían dejarlo, podrían tratar de venderte más o podrían insistir. Una vez que se compromete, se compromete .

También considere que sus mentores saben lo que será valioso para su carrera. No he realizado ningún aprendizaje automático profesionalmente, pero he asistido a varias charlas al respecto, y entiendo que la gran mayoría de su tiempo no se dedica típicamente directamente a actividades de aprendizaje automático, sino a actividades de apoyo como preparación de datos, limpieza, almacenamiento, traslado y presentación. Cualquier ventaja inicial que pueda obtener en esas áreas será valiosa.