MikhailSA May 3 2019 at 17:11

Почему Data Science командам нужны универсалы, а не специалисты

8 min

10K

Big Data*Personnel Management*IT careerReading roomIT-companies

Translation

+12

Comments 7

Artgor May 4 2019 at 05:16

Как обычно — компании хотят иметь человека, который будет уметь прям вообще всё.

grt_pretender May 4 2019 at 09:15

и который при необходимости легко заменяется такими же «универсалами».

TwistedFrog May 5 2019 at 00:43

Очень верно подмечено. Поэтому требование «универсальности» лучше переводить как «требуется крепостной, чтоб всё умел делать что барин прикажет» :-)

MikhailSA May 4 2019 at 11:36

Проблема в том, что они не хотят платить, поэтому и хотят заменить трех-четырех сотрудников одним. Естественно, что зарплату за троих он получать не будет. Экономия на оплате труда.

TwistedFrog May 4 2019 at 06:30

Больше требований к навыкам и знаниям специалиста — больше времени на обучение этим навыкам и знаниям. Больше времени на обучение — меньше вероятность найти нужного специалиста. Итого, дилемма: искать или обучать универсала годами, либо порезать задачу и на каждую её часть найти маленького узкого спеца. Выбор за нанимателем.

Можно просто дело в том, что наниматели настолько тупы в предметной области, что неспособны нарезать задачу за подзадачи?

vassabi May 4 2019 at 15:18

насколько я понимаю, это очередной воззвание: «всегда нужен кто-то, кто будет не просто выпрямлять проволоку, заострять концы и т.д., а тот — кто будет смотреть как делать булавки».

Archi_Pro May 5 2019 at 16:57

Работаю мидлом ДС на такой галере, мечтаю найти работу получше.
Что бы не писать тысячи кейсвэнов и не переписывать питоновскую модель на sql или sql своего синьора на scala

Show the best of all time