创业公司值得去么?速来领取过来人的经验教训大礼包
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当你踏上数据科学生涯时,是否也曾感到迷茫不安?笔者时常会收到学生发来的职业咨询问题,我发现,很多人在纠结着相同的问题。
回想初入行之时自己的状态,如果时间倒流,我会给自己什么样的职业建业呢?我会选择不同的道路吗?
7年亲身实践得出的经验教训,希望能够给迷茫的你一点帮助。
七年前......
我的职业生涯始于2013年,我在一家研究院实习担任数据科学家,研究分布式机器学习算法,那是Hadoop的时代。那时,大数据是是最流行的词,深度学习和人工智能紧随其后。
一切似乎都很好,工作时能够接触到先进技术、软期限、优秀团队……只有一个点让我不满——薪资!
实习一年半后,我获得了攻读自然语言处理(NLP)数据科学博士学位的机会,但我拒绝了。
事实上,我对NLP不太感兴趣,付出至少四年时间来研究它是不敢想象的。另一个很重要的原因是,当时我身无分文,年纪也不小了,26岁了还无专业经验,这些都使我望而却步。
数据科学领域的工作不需要博士学位
我从不后悔拒绝读博的决定。在那之后,我从学界跳到了业界。对我来说这是巨大的飞跃。
我永远不会忘记那天:一家小公司的首席技术官(CTO)邀我参加面试,与此同时收到了读博的邀请函。我对自己说,鱼和熊掌不可兼得,然后我就去面试了。
我们就我的经历进行了愉快的讨论,讨论如何解决一些不太技术性但更概念化的问题。最后,他问我在原来的工资,然后付了我三倍的薪水。
去面试前,我并不打算接受这份工作。在学界工作感觉很棒,但后来,想到工资和放着新MacBooks电脑的舒适办公室,我毫不犹豫地接受了这份工作。开弓没有回头箭了。
创业初期
这是一家初创公司,我负责做一个能在大数据上运行的推荐系统,这对于来自研究型环境的我来说挑战巨大,我更擅长擅长在受控环境而不是生产准备系统中构建概念。那些日子里,加班和熬夜是家常便饭。
我当时太专注,看不到更广阔的前景。有很多次,和同事一起吃饭时,我脑子里只想着要修复的代码和错误。
到后来,我认识到建立人际关系比从事的项目更重要。我们仍然时不时地遇到前期创业时工作的同事,但从没有谈论过当时在做的项目。
虽然我设法建立了推荐系统,但后来发现,目标绝不能提供最好的推荐。一切都依赖营销!
当时,机器学习的流行词汇给机器系统带来了广阔的市场,但也有着巨大的泡沫就像许多初创公司一样,不久公司资金链断裂,我又去找了工作。
远大梦想
公司资金短缺时,我已经有了够花一年的储蓄了。当我听说下个月公司发不了工资,就开始寻找新工作了。
作为一名开发人员,代码是一种通用语言,我有一两年没有考虑过搬到另一个国家去,我还没想过将项目货币化。虽然我财富充足,年轻,经验丰富,但我也没想过。
回顾过去,我胆怯于未知的事物。这让我想起了另一条建议:事情从没有看上去那么好,但也从没有那么糟糕。
初入行时,只要拥有不错的技术,找一份工作并不难。难的是,手握多个offer的你,该如何抉择?跟你一个建议吧:当多个工作机会同时出现,接受有良师益友的那个。
前路漫漫,继续修炼。
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