By Pau Labarta Bajo, nhà toán học và nhà khoa học dữ liệu.

Lời khuyên thiết thực từ Freelancer Toptal

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu mọt sách muốn bắt đầu làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu tự do (từ xa) độc lập, thì bài viết này là dành cho bạn. Quá trình chuyển đổi từ công việc từ 9 đến 5 giờ hiện tại của bạn sang làm việc tự do từ xa là một trải nghiệm tự do. Phần thưởng cuối cùng là rất lớn, bao gồm:

• tốc độ học tập cao hơn, vì bạn liên tục tham gia các dự án mới và làm việc với các công nghệ khác nhau.
• cơ hội làm việc với các công ty khởi nghiệp tiên tiến mà không cần phải rời khỏi một căn phòng nhỏ ở San Francisco.
• tự do sắp xếp ngày, tuần và tháng của bạn, ngoài ra không ai đếm bạn đã nghỉ bao nhiêu ngày trong năm nay.
• tỷ lệ hàng giờ cao hơn, chuyển thành tiền lương cao hơn vào cuối tháng.

Con đường của một nhà khoa học dữ liệu tự do

Tên tôi là Pau Labarta Bajo. Tôi là một nhà khoa học dữ liệu tự do và kỹ sư ML làm việc với tư cách là một người làm việc tự do từ xa trong hơn 2 năm qua. Trước đây, tôi từng làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu trong công ty trò chơi di động hàng đầu, Nordeus. Xung quanh tôi, tôi có một nhóm gồm các nhà khoa học dữ liệu giỏi và kỹ sư dữ liệu tuyệt vời. Vào thời điểm tôi gia nhập nhóm, họ đã xây dựng nền tảng phân tích dữ liệu nội bộ giúp công ty quản lý một trò chơi có hơn 2 triệu người dùng hoạt động hàng ngày. Tôi cảm thấy mình là một con ong khác đang hoạt động trong một đàn đã được thiết lập tốt. 90% thời gian của tôi dành cho công cụ kỹ thuật, bao gồm phân tích dữ liệu để cải thiện sản phẩm và phát triển ML để tăng hiệu quả của sản phẩm. 10% thời gian dành cho việc giao tiếp với những người còn lại trong nhóm về những gì tôi đang làm.

Sự phân chia đó cảm thấy tuyệt vời đối với những người mọt sách như chúng tôi, các nhà khoa học dữ liệu và những người lập dị ML. Tuy nhiên, sự thoải mái này có một cái giá đến với tôi trong hai suy nghĩ không ngừng

1. Trong khi các kỹ thuật và ứng dụng Máy học xuất hiện ở khắp mọi nơi, tôi vẫn tiếp tục sử dụng các kỹ thuật giống nhau để giải quyết các vấn đề giống nhau hết lần này đến lần khác. Nhạt nhẽo.
2. Tại sao tôi phải đợi đánh giá hàng năm, dựa trên ý kiến ​​của người khác, để được tăng lương? Phải có cách tốt hơn.

Cuối cùng, tôi nghỉ việc để bắt đầu làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu tự do từ xa. Quá trình chuyển đổi vừa đầy thách thức vừa vô cùng phong phú. Trên đường đi, tôi đã thu thập được một vài bài học mà tôi cô đọng lại thành 4 lời khuyên thiết thực, để giúp bạn tham gia cùng tôi và bắt đầu đi bộ ở phía bên kia.

Photo by quạt D.

1. Giữ bình tĩnh và không đánh giá thấp chuyên môn của bạn

Câu hỏi đầu tiên bạn có là: tôi tìm dự án đầu tiên của mình ở đâu?

Có rất nhiều công việc liên quan đến dữ liệu trên internet. Nếu bạn truy cập một trang web như oDesk bạn có thể thấy các bài đăng công việc mới xuất hiện mỗi phút. Vâng, có RẤT NHIỀU công việc về khoa học dữ liệu, đó là điều bạn nên biết ơn vào mỗi buổi sáng. Tuy nhiên, cũng có rất nhiều sự cạnh tranh trên các trang web khổng lồ đó. Những người làm nghề tự do từ khắp nơi trên thế giới cố gắng câu cá trong cùng một ao với bạn.

Bạn có thể bị cám dỗ để nghĩ rằng:

“Hãy cố gắng tăng cơ hội tìm được công việc đầu tiên của tôi bằng cách đặt mức lương thấp hơn mức mà tôi nghĩ là hợp lý dựa trên kỹ năng VÀ chi phí sinh hoạt của tôi.”

Sai lầm lớn. Và nhân tiện, tôi đã phạm sai lầm đó hai lần. Trong dự án tự do thứ hai của mình, tôi đang làm việc với một kỹ sư dữ liệu khác ở cùng múi giờ, người có mức lương cao hơn tôi gấp đôi. Lần đầu tiên anh ấy làm việc tự do. Vô số lần tôi hối hận thông minh định giá.

Hầu hết khách hàng sẵn sàng trả mức giá cao hơn để giảm sự không chắc chắn của dự án. Công việc của bạn là một công việc có trình độ cao và việc giảm giá quá mức cũng được hiểu là sự không chắc chắn cao hơn đối với sự thành công của dự án. Ngoài ra, hãy nhớ rằng bạn đang cố gắng thuyết phục một người khác, không phải một người máy tối thiểu hóa chi phí. Bạn cần thể hiện sự tự tin và việc đặt giá thấp hơn mức bạn cho là xứng đáng với giá trị của mình là điều ngược lại với điều đó.

2. Cá trong nhiều ao

Photo by bông gòn từ Pexels.

Ngày nay, có rất nhiều nền tảng tự do. Tôi đã sử dụng 3 trong số chúng (Upwork, Toptal và Braintrust), nhưng bạn cũng có thể khám phá những cái khác.

Các nền tảng này có thể được phân thành 2 nhóm:

• Nền tảng dựa trên khối lượng, Giống như oDesk. Không có rào cản gia nhập cho cả khách hàng và dịch giả tự do. Bất kỳ ai cũng có thể xuất bản một công việc và bất kỳ ai cũng có thể đăng ký làm dịch giả tự do. Đó là một nơi tốt để tìm các dự án nhỏ, nhưng khá khó để có được những khách hàng tốt khi bạn bắt đầu. Những công việc tốt thường chỉ dành cho những ứng viên đã tạo dựng được danh tiếng bên trong nền tảng thông qua các dự án trước đó. Điều này khiến bạn gặp bất lợi và thẳng thắn có thể khiến bạn khá bực bội khi bắt đầu. Tuy nhiên, tôi khuyên bạn nên tạo một hồ sơ trong Upwork. Khách hàng của Upwork có thể tìm thấy hồ sơ của bạn thông qua tìm kiếm bên trong nền tảng và trực tiếp yêu cầu bạn gửi đề xuất. Đây là một tùy chọn bạn phải để mở.
• Nền tảng dựa trên chất lượng, Giống như Địa hình or Tin vào bản thân. Họ có ít khách hàng hơn nhưng với chất lượng cao hơn nhiều. Để xem và đăng ký các dự án bên trong các nền tảng này, bạn cần vượt qua quy trình sàng lọc. Mất khoảng 2 đến 5 tuần để hoàn thành nó. Đó là thời gian và năng lượng tiêu tốn, nhưng kết quả là rất lớn. Tham gia vào các nền tảng này mang đến cho bạn cơ hội kết nối với những khách hàng tuyệt vời, thường là các công ty mới thành lập và doanh nghiệp lớn, những người sẵn sàng trả mức giá cao hơn cho chất lượng mà Toptal hứa hẹn với họ. Đừng sợ bởi chính sách “chỉ 3% hàng đầu” của họ. Tôi có thể yên tâm nói rằng tôi không phải là “3% kỹ sư máy học hàng đầu” khi tôi gia nhập Toptal 2 năm trước.

3. Khách hàng tìm kiếm hồ sơ RẤT cụ thể

Hầu hết khách hàng không tìm kiếm một nhà khoa học dữ liệu toàn diện mà tìm kiếm một hồ sơ cụ thể có thể giải quyết vấn đề của họ. Một người biết rất rõ làm thế nào để

• phân tích một tập dữ liệu,
• xây dựng bảng điều khiển với Tableau,
• xây dựng đường dẫn dữ liệu trong Google Cloud,
• xây dựng một mô hình học máy,
• cạo một trang web,
• ...

Thật hấp dẫn khi cố gắng thể hiện mình là nhà khoa học dữ liệu tự do cuối cùng, người có thể làm mọi thứ, nhưng đây không phải là điều khách hàng đang tìm kiếm. Ngoài ra, khoa học dữ liệu là một thị trường khổng lồ. Bằng cách thu hẹp hồ sơ của bạn, bạn vẫn đang câu cá trong một cái ao khá lớn. Ghi nhớ nó trong tâm trí.

Công việc tự do đầu tiên của tôi có thể được mô tả một cách thô thiển như “Không kỹ sư dữ liệu nào của chúng tôi có thể xây dựng một bảng điều khiển đẹp mắt trong Tableau. Bạn có thể?". Đây không phải là công việc thú vị nhất mà tôi có thể nghĩ đến, nhưng là điều mà tôi đã làm hàng nghìn lần trong công việc trước đây của mình. Tôi là một chuyên gia trong lĩnh vực đó, và đây là điều có giá trị đối với khách hàng.

Bắt đầu con đường của bạn bằng cách tập trung vào các dự án mà bạn đã là một chuyên gia. Tránh hội chứng kẻ mạo danh, kiếm séc đầu tiên và xây dựng sự tự tin.

Làm việc bán thời gian, hoặc thậm chí hàng giờ, bạn có thể học giống như trong 9 đến 5 trước đây của bạn. Sử dụng điều này như một cơ hội để học các kỹ năng mới trong thời gian rảnh rỗi của bạn, để chuẩn bị cho lĩnh vực tiếp theo mà bạn muốn làm việc trong hợp đồng tiếp theo của mình.

4. Viết đề xuất giải quyết các vấn đề kinh doanh, không phải thư trình bày

Một lỗi điển hình là bắt đầu một đề xuất như thế này:

“Kính gửi X. Tên tôi là Y và tôi là nhà khoa học dữ liệu có N năm kinh nghiệm về A, B, C và D. Tôi có nền tảng kiến ​​thức về E và…”

Chắc chắn. Khách hàng tiềm năng của bạn muốn biết về nền tảng đáng kinh ngạc của bạn. Nhưng cô ấy không phải là mẹ hay bố của bạn. Anh ấy muốn giải quyết vấn đề, vì vậy hãy đi thẳng vào vấn đề. Hãy tập trung vào vấn đề ngay từ đoạn đầu tiên, không cần những lời mở đầu và cách trình bày chỉ có thể khiến cô ấy ngáp dài. Sử dụng các gạch đầu dòng để liệt kê những điều rất cụ thể có liên quan trực tiếp đến vấn đề và để giảm tải nhận thức. Ngoài ra, giữ BS ở mức tối thiểu. Bạn có thích đọc cách người khác ca ngợi mình không? Tương tự cho khách hàng tiềm năng của bạn.

Tôi đã giữ mọi đề xuất mà tôi viết đã gửi kể từ khi tôi bắt đầu làm nghề tự do. Tất cả các đề xuất mang lại cho tôi một công việc có cấu trúc như sau:

“Chào X! Tên tôi là Y. Gần đây tôi đã xây dựng N thứ có liên quan trực tiếp đến vấn đề của bạn Z:

• Dự án alpha
• Dự án beta
• Dự án gamma ...

Tôi rất muốn giúp bạn với cái này. Hãy thiết lập một cuộc gọi trong tuần này để đi vào chi tiết cụ thể. Tốt nhất, Y."

Kết luận

Photo by Pixabay từ Pexels.

Công việc tự do từ xa với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu là vô cùng bổ ích, cả về trí tuệ và tài chính. Tôi sẽ rất vui nếu bất kỳ lời khuyên nào trong số này giúp ích cho bạn trên con đường làm nghề tự do của mình.

Tiểu sử: Pau Labarta Bajo là một nhà toán học và nhà khoa học dữ liệu với hơn 10 năm kinh nghiệm xử lý các con số và mô hình cho các vấn đề khác nhau, bao gồm giao dịch tài chính, trò chơi di động, mua sắm trực tuyến và chăm sóc sức khỏe.

Liên quan:

• Cách chuyển đổi từ Data Freelancer sang Data Entrepreneur (Gần như qua đêm)
• Làm thế nào để thành công khi trở thành nhà khoa học dữ liệu tự do
• 5 lời khuyên cho các nhà khoa học dữ liệu tự do mới vào nghề