By Pau Labarta Bajo, matematyk i analityk danych.

Praktyczne wskazówki od freelancera Toptal

Jeśli jesteś naukowcem zajmującym się danymi i chcesz rozpocząć pracę jako niezależny (zdalny) niezależny analityk danych, ten artykuł jest dla Ciebie. Przejście z obecnej pracy od 9 do 5 do pracy zdalnej jest wyzwalającym doświadczeniem. Ostateczna zapłata jest ogromna i obejmuje:

• większa szybkość uczenia się, ponieważ stale realizujesz nowe projekty i pracujesz z różnymi technologiami.
• możliwość pracy z najnowocześniejszymi startupami, bez konieczności wyjeżdżania do małego pokoju w San Francisco.
• swoboda organizacji dni, tygodni i miesięcy, a ponadto nikt nie liczy, ile dni urlopu wziąłeś w tym roku.
• wyższe stawki godzinowe, które przekładają się na wyższe wypłaty na koniec miesiąca.

Jedna ścieżka niezależnego analityka danych

Nazywam się Pau Labarta Bajo. Jestem niezależnym analitykiem danych i inżynierem ML, który pracuje jako zdalny freelancer od ponad 2 lat. Wcześniej pracowałem jako analityk danych w Nordeus, wiodącej firmie zajmującej się grami mobilnymi. Wokół mnie pracowała ekipa świetnych analityków danych i niesamowitych inżynierów danych. Zanim dołączyłem do zespołu, mieli już własną platformę do analizy danych, która pomogła firmie zarządzać grą, w której uczestniczy ponad 2 miliony aktywnych użytkowników dziennie. Poczułam się jak kolejna pszczoła działająca w dobrze ugruntowanym roju. 90% mojego czasu spędziłem na sprawach technicznych, w tym na analizie danych w celu ulepszenia produktu i rozwoju ML w celu zwiększenia jego wydajności. 10% czasu poświęcałem na komunikowanie reszcie zespołu, nad czym pracuję.

Ten podział jest świetny dla takich frajerów jak my, badaczy danych i dziwaków ML. Jednak ten komfort ma swoją cenę, która przyszła mi do głowy w dwóch ciągłych myślach

1. Chociaż techniki i aplikacje uczenia maszynowego pojawiają się wszędzie, ja wciąż używam tych samych technik, aby rozwiązać te same problemy. Nudny.
2. Dlaczego muszę czekać na roczną ocenę, opartą na cudzej opinii, żeby dostać podwyżkę? Musi być lepszy sposób.

W końcu rzuciłem pracę i zacząłem pracować jako zdalny, niezależny analityk danych. Przejście było zarówno trudne, jak i niezwykle wzbogacające. Po drodze zebrałem kilka wniosków, które skondensowałem 4 praktyczne wskazówki, aby pomóc Ci dołączyć do mnie i zacząć idąc drugą stroną.

Photo by Wentylator D.

1. Zachowaj spokój i nie lekceważ swojej wiedzy

Pierwsze pytanie, jakie masz, brzmi: gdzie znajdę mój pierwszy projekt?

W Internecie jest mnóstwo ofert pracy związanych z danymi. Jeśli odwiedzasz witrynę taką jak Upwork możesz zobaczyć nowe oferty pracy pojawiające się co minutę. Tak, jest WIELE zawodów związanych z analityką danych, za co powinieneś być wdzięczny każdego ranka. Jednak na tych ogromnych witrynach istnieje również duża konkurencja. Freelancerzy z całego świata próbują łowić ryby w tym samym stawie co Ty.

Możesz ulec pokusie, aby pomyśleć:

„Spróbujmy zwiększyć moje szanse na znalezienie pierwszej pracy, ustalając stawkę niższą niż ta, która moim zdaniem ma sens, biorąc pod uwagę moje umiejętności ORAZ koszty utrzymania”.

Duży błąd. Swoją drogą dwa razy popełniłem ten błąd. W moim drugim niezależnym projekcie współpracowałem z innym inżynierem danych w tej samej strefie czasowej, którego pensja była ponad dwukrotnie większa od mojej. Po raz pierwszy pracował jako freelancer. Niezliczoną ilość razy żałowałem swojego mądry cennik.

Większość klientów jest skłonna płacić wyższe stawki, aby zmniejszyć niepewność projektu. Twoja praca jest wymagająca wysokich kwalifikacji, a nadmierne obniżki cen są również interpretowane jako większa niepewność co do powodzenia projektu. Pamiętaj też, że próbujesz przekonać innego człowieka, a nie androida minimalizującego koszty. Musisz wykazać się pewnością siebie, a ustawienie ceny niższej niż myślisz, że jesteś wart, jest tego przeciwieństwem.

2. Ryby w kilku stawach

Photo by bawełniany od Pexels.

Obecnie istnieje wiele platform niezależnych. Użyłem 3 z nich (Upwork, Toptal i Braintrust), ale możesz także poznać inne.

Platformy te można podzielić na 2 grupy:

• Platformy oparte na wolumenach, lubić Upwork. Nie ma barier wejścia zarówno dla klientów, jak i freelancerów. Każdy może opublikować ofertę pracy i każdy może zarejestrować się jako freelancer. To dobre miejsce na znalezienie małych projektów, ale na początku dość trudno jest pozyskać dobrych klientów. Dobre oferty pracy są zazwyczaj otwarte tylko dla kandydatów, którzy zdobyli reputację na platformie dzięki wcześniejszym projektom. Stawia to Cię w niekorzystnej sytuacji i, szczerze mówiąc, na początku może być dość frustrujące. Niemniej jednak sugeruję utworzenie profilu w Upwork. Klienci Upwork mogą znaleźć Twój profil poprzez wyszukiwarkę na platformie i bezpośrednio poprosić Cię o przesłanie propozycji. Jest to opcja, którą musisz pozostawić otwartą.
• Platformy oparte na jakości, lubić Toptal or Zaufanie do mózgów. Mają mniej klientów, ale za to o znacznie wyższej jakości. Aby zobaczyć projekty na tych platformach i aplikować o nie, musisz przejść proces selekcji. Jego ukończenie zajmuje około 2 do 5 tygodni. Jest to czasochłonne i energochłonne, ale efekt jest ogromny. Będąc na tych platformach, możesz nawiązać kontakt ze świetnymi klientami, zwykle start-upami i dużymi przedsiębiorstwami, którzy są gotowi płacić wyższe stawki za jakość, jaką obiecuje im Toptal. Nie bój się ich polityki „tylko 3% najlepszych”. Mogę śmiało powiedzieć, że kiedy dołączałem do Toptal 3 lata temu, nie byłem „najlepszymi 2% inżynierami zajmującymi się uczeniem maszynowym”.

3. Klienci szukają BARDZO konkretnych profili

Większość klientów nie szuka wszechstronnego analityka danych, ale konkretnego profilu, który może rozwiązać ich problem. Ktoś, kto bardzo dobrze wie, jak to zrobić

• analizować zbiór danych,
• zbuduj dashboard za pomocą Tableau,
• zbuduj potok danych w Google Cloud,
• zbudować model uczenia maszynowego,
• zeskrobać stronę internetową,
• ...

Kuszące jest przedstawienie siebie jako najlepszego, niezależnego analityka danych, który może zrobić wszystko, ale nie tego szuka klient. Analityka danych to także ogromny rynek. Zawężając profil, nadal łowisz w dość dużym stawie. Miej to w pamięci.

Moją pierwszą pracę jako freelancer można z grubsza określić jako: „Żaden z naszych inżynierów danych nie jest w stanie zbudować ładnego dashboardu w Tableau. Czy możesz?". Nie była to najbardziej ekscytująca praca, jaką mogłem wymyślić, ale coś, co robiłem tysiące razy w mojej poprzedniej pracy. Byłem w tym ekspertem i to właśnie ma wartość dla klienta.

Rozpocznij swoją drogę od skupienia się na projektach, w których jesteś już ekspertem. Unikaj syndromu oszusta, zdobądź pierwszy czek i zbuduj pewność siebie.

Pracując w niepełnym wymiarze godzin lub nawet na godziny, możesz uczyć się tego samego, co w poprzednich godzinach od 9 do 5. Wykorzystaj to jako okazję do zdobycia nowych umiejętności w dodatkowym czasie, przygotowując się do kolejnego obszaru, w którym chcesz pracować w ramach kolejnego kontraktu.

4. Pisz propozycje, które rozwiązują problemy biznesowe, a nie listy prezentacyjne

Typowym błędem jest rozpoczynanie propozycji w ten sposób:

„Drogi X. Nazywam się Y i jestem analitykiem danych z N-letnim doświadczeniem w obszarach A, B, C i D. Mam doświadczenie w E i…”

Jasne. Twój potencjalny klient chciałby poznać Twoją niesamowitą przeszłość. Ale ona nie jest twoją mamą ani tatą. Chce rozwiązać problem, więc przejdź od razu do rzeczy. Skup się na problemie już od pierwszego akapitu, bez wstępów i prezentacji, które mogą wywołać jedynie ziewnięcie. Używaj wypunktowań, aby wyliczyć bardzo konkretne rzeczy, które są bezpośrednio związane z problemem i aby zmniejszyć obciążenie poznawcze. Ogranicz także BS do minimum. Czy lubisz czytać, jak ktoś inny się chwali? To samo dotyczy Twojego potencjalnego klienta.

Odkąd zacząłem pracować jako freelancer, zachowuję każdą wysłaną przeze mnie propozycję. Wszystkie propozycje, które zapewniły mi pracę, mają następującą strukturę:

„Witam X! Nazywam się Y. Ostatnio zbudowałem N rzeczy, które są bezpośrednio związane z Twoim problemem Z:

• Projekt alfa
• Projekt beta
• Projekt gamma ...

Chętnie Ci w tym pomogę. Umówmy się na rozmowę w tym tygodniu, aby ustalić szczegóły. Najlepiej, Y."

Wnioski

Photo by Pixabay od Pexels.

Niezależna praca zdalna w charakterze analityka danych jest niezwykle satysfakcjonująca, zarówno pod względem intelektualnym, jak i finansowym. Byłoby mi niezmiernie miło, gdyby którakolwiek z tych rad pomogła Ci na Twojej ścieżce niezależnego strzelca.

Bio: Pau Labarta Bajo jest matematykiem i naukowcem z ponad 10-letnim doświadczeniem w analizowaniu liczb i modeli dla różnych problemów, w tym handlu finansowego, gier mobilnych, zakupów online i opieki zdrowotnej.

Związane z:

• Jak przejść od Data Freelancera do Data Entrepreneura (prawie z dnia na dzień)
• Jak odnieść sukces w zostaniu niezależnym badaczem danych
• 5 wskazówek dla początkujących niezależnych badaczy danych