Melyik állást válasszam juniorként?
Junior Data Scientist vagyok, 2 év tapasztalattal. Sajnos egyéb okok miatt a 2 év inkább egy, mert a 2 év között volt 1 év szünet, de ennek az okait most nem részletezném. A lényeg, hogy 2 helyre vettek most fel, az egyik egy bank, a másik egy már nagyobb külföldi startup.
Bank részletei:
- 800k bruttó+kb. havi 40k cafeteria
- multis környezet
- kedvesek, jófejnek tűnik a csapat, találkoztam velük
- heti 2 HO, heti 3 bejárás
- Egyszerre 3 juniort vettek fel velem együtt, egyszerre kezdenénk. Nekem ez pozitív mert nem lennék egyedül, negatív, mert menne az összehasonlítgatás, megoszlana a figyelem.
- AYCM(sokat edzek, én sokat spórolok vele)
- Napi feladatok lennének a basic adatelemzéstől az adatpreparáláson át a modellezésig minden, banki környezetben, tipikus data science. Ez is nagyon érdekel
- Talán nagyobb presztizs, CV-ben is, fix hosszú távú munka
- Itt a feltételezésem, hogy több idő lenne a betanítás, lassabb tempóban, több időm lenne megtanulni a dolgokat
Külföldi startup:
- szintén 800k bruttó+40k cafeteria, de ez már próbaidő alatt is
- Pár száz fős startup(5 éve a piacon), nagyon lazák és kedvesek az emberek
- Egyedüli juniorként vettek fel, személyes mentorom lenne, csak enyém lenne a figyelme
- Elvileg korlátlan fizetett szabadság, sose volt még ilyenem, plusz 2 hét betegszabi az 1 helyett
- Heti 3 HO
- NLP-s, Idősoros irányvonal modellek tekintetében, + adatelemzéssel, sparkos adatpreparálással kiegészítve. Ez is nagyon érdekel
- Talán kisebb presztizs, CV-ben is, mert nincs még neve a cégnek, bizonytalanabb jövő
- A hipotézisem, hogy itt hamarabb bedobnak a mélyvízbe mert kell nekik az ember nagyon, nagyobb eséllyel lehetnek elégedetlenek a teljesítményemmel
Őszintén, ötletem sincs melyiket válasszam. Mindkettő irány nagyon érdekel és tetszik. Úgy érzem itt nincs rossz és jó, mivel mindkettő jó, szimplán csak más. Nektek mi a véleményetek?
válasza: válasza:"Elvileg korlátlan fizetett szabadság, sose volt még ilyenem, plusz 2 hét betegszabi az 1 helyett"
Mindenképpen ezt választanám, mert dolgozni se kell. Szabadidődben pedig vállalsz másodállást avagy elutazol.
válasza:Kezdőként bejutni egy startupba ezerszer jobb, végtelenszer több dologra lesz rálátásod. A CV-ben attól függ, hogy mennyire halad jól a startup. Országos szinten ismert az összes nagyobbat futó. Az AIMotive, a Bitrise, a SEON, vagy a Supercharge semmivel sem kisebb presztízs, mint az OTP.
30 felett, ha az lesz a szimpibb, akkor simán válthatsz nagyvállalathoz, de a tapasztalatom az, hogy ha egyszer bekerül az ember egy olyan helyre, ahol juniorként is van beleszólása a folyamatokba és nem abban mérik a munkáját, hogy van-e rajta ing, akkor nehezen áll be multizni utána, max a pénz miatt.
válasza:“2 hét betegszabi az 1 helyett“
Itt valami eliras lehet. A magyar jog szerint 15 nap betegszabit kell fizessen a ceg egy evben (utana az allam fizeti, kisebb osszeggel)
Egyebkent mi a celod? Szakmai fejlodes? Egy nyugis munkahely jofej kollegakkal? Ujabb tecnologiak ismerete? Tenyleg fontos a mentor?
Nekem az alabbi gondolataim vannak:
- a banknal kisebb esellyel fogsz cuttingg edge technologiakkal talalkozni. Altalaban a bankok lassan valtanak strategiat es platformot, fontos nekik a biztonsag ezert lehet hogy meg az is meg van szabva milyen R es Python csomagot hasznalhatsz, nem csak ugy akarmelyiket amit “tegnap” adtak ki.
- a banknal jo esellyel nagyobb a burokracia es emiatt (es a fentiek miatt) lehetnek kevesbe erdekesek a feladatok. Viszont nekik vegtelen adatuk van.
- Nem hinnem, hogy egy startupnak kisebb a presztizse, szerintem inkabb az alapjan fognak megitelni a jovoben hogy mit csinaltal az adott helyen, nem az alapjan hogy hol csinaltad. Ha maga a bankszektor erdekel akkor persze menj oda, mert akkor jol mutat a CVn, de ha 2 ev mulva valamelyik jol meno DS consulting cegnel akarsz majd dolgozni, akkor szerintem presztizsben nem sok kulonbseg van a ket hely kozott.
Tovabbi gondolatebreszto, ami segithet kitalalni melyik allas lenne neked a jobb:
- mindket helyrol kb azt irod hogy “ adatelemzes, adatpreparalas, model”, csak a startupnal kiemelted hogy NLP es idosor. Most akkor van kulonbseg a munkaban vagy nem? A banknal mi van, ha nem NLP es idosor? Milyen modelleket hasznalnak itt es ott? Vajon az idosoros model megall az ARIMAnal vagy annal kurrensebb? Vajon az NLP az promt engineeringet jelent vagy pl sajat NLP modeljuk van?
- Tudod esetleg, hogy ezen tul mi a munka, mi maga a termek amit elo kell allitani? Az erdkeel teged? Par otlet, csak hogy ertsd mire gondolok: “consulting: akar belso akar kulso ugyfelnek model eloallitas egy adott problemara, majd menni a kovetkezo ugyfelhez.”, “egy adott folyamat folyamatos felugyelete es javitasa, pl egy bank fraud detection algoritmusanak folyamatos fejlesztese”, “termekfejlesztes tamogatasa, pl termek analitika elemzese alapjan donteseket hozni mi tetszik a felhazsnaloknak es mi nem”
- Rakerdeztel konkretan milyen projekteket csinaltak a multban es azok tetszenek neked?
- az emberekrol mindket helyen azt irod, hogy “kedvesek”. Esetleg barmi kulonbseg feltunt? Hany fos lenne a konkret csapatod az egyik es a masik helyen? Ha tul kicsi a csapat akkor lehet, hogy tobb felelosseged lesz de az is lehet, hogy kevesbe lesznek erdekesek a feladatok ( 4 ember nagyobb projektet tud elvinni mint 2). Mennyite tuntek szakmailag ratermettnek a kozvetlen kollegaid? Ugy erzed tudnal toluk tanulni?
- Milyen ember maga a managered? Az, hogy kedves meg jofej nem biztos hogy eleg. O lesz aki intezi neked az eloleptetest, aki hozza a csapatnak a projekteket. Valamennyi ratermettseg megvan benne ehhez? DS tudasa van a managernek is? (Jo ha van de nem red flag ha nincs)
- milyen nyelvben kell dolgozni? R, Python, Scala, …? H van kulonbseg a ket hely kozott, erdekel teged az a nyelv es a lehetosegek a nyelvben? R peldaul klasszik adatelemzesre kivalo, de deep learninget pl Pythonban fogsz csibalni az biztos.
válasza:Presztizs szempontjából mindegy, a felsoroltak mindegyike 0 presztizzsel bír.
A startup melyik finanszírozási körben van? Melyik bankról van szó pontosan?
válasza:Kedves #4-es, nagyon köszönöm a részletes választ, már most sokat segítettél!
Válaszolnék sorba minden pontodra.
- A célom alapvetően mindegyik lenne amiket felsoroltál, de nyilván legjobban a szakmai fejlődés. Emiatt a 2. fontos szempont lenne a mentor is, mivel ő tudna szerintem a legjobban segíteni a szakmai fejlődésemben.
Illetve a jó munkahely/jó kollégák is fontosak, ilyen téren sajnos nagyon rossz tapasztalataim vannak, ezért egy karót nyelt csapat szerintem sokat tud nehezíteni a "munkás" életen.
- Igen, a banknál a team fit-es meetingen beszéltek is arról, hogy tényleg lassabban megy a technológia újdonságok beültetése, ezért pl. modellezés terén sokkal kötöttebb a dolog, és ezért több a sima adataelemzéses feladat is. Míg pl. a startupnál a technikai interjún elmondták, hogy pár héten belül 2 új frameworkre fognak váltani, és folyamatosan figyelik a piacot
- "Nem hinnem, hogy egy startupnak kisebb a presztizse, szerintem inkabb az alapjan fognak..." Ezt a pontot nagyon köszönöm, ez tényleg teljesen így van, rosszul láttam ezt a presztízs dolgot. Teljesen egyetértek veled. Annyi hozzáfűzni valóm van, hogy sajnos a mindkettő cég területe érdekel.
- "mindket helyrol kb azt irod hogy “ adatelemzes, adatpreparalas, model”, csak a startupnal kiemelted hogy NLP es idosor.."
A banknál alapvetően más irányok lennének. A customer ajánláson át, az idősoros adatok elemzéséig és előrejelzéséig minden ilyen feladat lenne. Customer/kliens adatuk van, de az leginkább numerikus/kevéssé szöveges adat, ezért inkább a statisztikai megközelítések vannak előnyben. Ennél fogva inkább ARIMA, meg a basicebb modellek. Kérdeztem a meetingen, de többet nem nagyon mondtak, hogy használnak-e élesben akár deep learning modelleket, vagy csak legalább POC szinten.
A startupnál szöveges adat a base, abból állítanak elő metrikákat NLP-s modellekkel, amit aztán idősorosan elemeznek/előrejeleznek. Hogy saját fejlesztésű-e az NLP modell, vagy pedig valami külsős fine tuningolt, azt nem tudom. De biztos, hogy nem csak prompt engineering lenne. Viszont itt sokkal több lenne az újabb technológia, ahogy én felfogtam.
- "- Tudod esetleg, hogy ezen tul mi a munka, mi maga a termek amit elo kell allitani?.."
A startupnál egy saját fejlesztésű, AI alapú SaaS szoftver fejlesztése, karbantartása, hozzá az adatok elemzése, modellek kiegészítése, stb. Tehát ott már egy kész cucc van a középpontban. Illetve ott már használnak egy modellt, nem tudom mondjuk, hogy én hogyan tudnék pl. modellezni, ha van egy éles bevállt modellük.
A banknál inkább lenne a consulting szerepkör. Bankon belüli ügyfeleknek, illetve a felsőbb szintekről ránk eső feladatokat kéne leszállítani. Kb. azok amiket leírtál a consultingról. Több napos projektektől kezdve az 1-2 órás csak pár lekérdezés eredménye kell típusú feladatokkal. Illetve itt kimelték, hogy egyszerre 2-3 feladatot vinnék mindig.
- "Rakerdeztel konkretan milyen projekteket..."
Igen, és mindkét oldalon tetszetek a feladatok. Vonz az NLP, szívesen tanulok új technológiákat, főleg, hogy még mindig akkora hype van körülötte. Viszont a banknál a végtelen mennyiségű adat is vonzó. Sokféle adat, sokféla scenario, sok új dologgal találkoznék, még ha nem is technológia szempontból.
- " az emberekrol mindket helyen azt irod, hogy “kedvesek”..."
A startupnál a magyar csapat pár fős, leginkább seniorokkal. Nem mondták, hogy lenne junior náluk. Ott az az ember lenne a mentorom, aki interjúztatott, egy senior DS. Emberileg kedves, szakmailag is felkészültnek tűnik. Viszont "csupán" 2 éve senior, úgyhogy szerintem neki nincs annyi tapasztalata. De simán lehet, hogy nagy koponya. Illetve ugye ott csak én lennék mellette, rám figyelne egyedül.
A banknál viszont a csapatvezető VP is egyben, valami 23 éve a bankszektorban dolgozik. A mentorom ott egy 14 éve a banknál levő senior DS lenne. Illetve az ottani fiatal kolegák is okosnak tűnnek, az egyik srác most fejezte be a Phd-ját fizika szakon. Tőlük biztos tudnék tanulni. Ott viszont 3-man fogunk kezdeni Juniorok. Nekem ezzel nagyon rossz tapasztalatom van, az első multis munkahelyemen is ez volt, és a vezetőség folyamatosan összehasonlítgatott minket... Ami viszont jó volt, az a közösség.
- Mindkét helyen csak Python lenne. Vagyis a banknál említettek valami legacy R kódot, de azt mondták, az ilyen nagyon zero priority.
válasza:- Egyedüli juniorként vettek fel, személyes mentorom lenne, csak enyém lenne a figyelme
Ez elég para, már csak emiatt is a bankot választanám.
De ez egyetlen egy személyes, rossz tapasztalat.
30 fölött égettem meg magam menő startupnál de nagyon. Azóta csak a minél nagyobb multi a célom.
Talán fiatalon máshogy gyógyulnak ezek a sebek, illetve tud az ember harciasabb is lenni.
Ahol nincsenek merev hierarchiák ott sajnos (?) a bozótharcosok mennek előre, és kaszabolják le a kis társaikat.
A 'tamogató kiccsapat' illúziója csak a külvilágnak szól.
A korlátlan szabi is erre utal, ki-ki kikaparhatja a saját maga gesztenyéjét, aztán élvezheti a gyümölcseit, ha tudja.
Nekem ilyen 'juttatás' nem kell, legyenek minél merevebb szabályok, amiket betartok, mellé még elvégzem a munkám, aztán megkapom a fizetésemet és tavesz bakhtalo.
De, mindent ki kell, lehetőleg a maga idejében próbalni.
/Nem DS de Data, 35F/
válasza: válasza:"A banknál viszont a csapatvezető VP is egyben"
Banknal a VP annyit tesz, mint mashol a senior. A nagyobbaknal van tobb szaz/ezer VP.
Kapcsolódó kérdések:
Minden jog fenntartva © 2024, www.gyakorikerdesek.hu
GYIK | Szabályzat | Jogi nyilatkozat | Adatvédelem | Cookie beállítások | WebMinute Kft. | Facebook | Kapcsolat: info(kukac)gyakorikerdesek.hu
Ha kifogással szeretne élni valamely tartalommal kapcsolatban, kérjük jelezze e-mailes elérhetőségünkön!