10 лет назад был программистом php/python, сейчас у меня несколько команд разработки и я уже не пишу код. я менеджер и аналитик по совместительству
я тоже собираюсь в Сиэтл (много друзей там уже)
но есть и отличия
свободный английский.
у меня есть еще месяцев 7-8 до переезда
сейчас я озадачился получением проф сертификатов (CBAP, PMI-PMP) + нашел репетитора из Калифорнии, чтобы мой английский от native отличить нельзя было.
главная для меня дилема, в каком направлении работать эти оставшиеся месяцы:
А) программирование, заработок намного выше, подтянуть можно. но не нравится то, что придется делать проекты, которые придумывают всякие бездари. хочется быть у истоков создания решения, а не его реализации.
Б) менеджмент и аналитика, зп ниже, но работа интереснее, особенно если у тебя тех скилы есть
В) податься вообще в другу область например машинное обучение и дата сайенс… очень инересно и сейчас на пике востребованности во всем мире.
Английский не отличить от native - это круто! Желаю удачи!
По плану, я бы сделала 2 резюме: 1) программист и 2) аналитика. И куда возьмут вперед, туда бы и пошла. Ведь ваша задача по приезду будет получить первую работу, верно? Поработав в американской компании на месте, все ваши вопросы отпадут, вы сами поймете куда двигаться. Изнутри виднее. А на счет машинного обучения, дата сайенс, биг дата - что вы понимаете под “податься”? Отрасль действительно горячая. Но там есть нюансы, о которых мне известно от коллег, которые сидят за моей спиной по биг дате:
Для работы в этой сфере нужно три основных навыка: иметь математическое мышление, уметь программировать желательно на Python, быть бизнес-ориентед (решения надо продавать и объяснять бизнесу как и что можно применить), такие спецы на вес золота.
В Биг дате сейчас много стартапов, но деньги они зарабатываю с трудом, видимо еще в начале развития. Т.е. есть стек, есть интструменты, есть энтузиасты, но как до реальной задачи, то что получается: данные проанализировали, ну допустим проверили гипотезу, что на 0.1% вырос отклик клиентов, но и все на этом. Пока нет применения действительно эффектного.
Машин лернинг - пока что роботы обучаются не очень эффективно, не до такой степени, чтобы их взять в промышленную эксплуатацию.
Итог - тратят больше, чем зарабатывают, поэтому как вы сказали “бездари” в бизнесе не охотно финансируют. Но может вы измените ситуацию?
Спасибо за комментарий, я там рад встретить на этом форуме человека, который понимает, о чем я говорю.
я понимаю, что это очень субьективно и неродной язык всегда можно определить проговорив с человеком достаточно долго или выбрав специфичную тему. Но я очень стараюсь, чтобы хотя бы первые 5 минут разговора меня не выдавали))))
У меня есть все необходимое, чтобы заниматься дата сайенс, кроме пожалуй времени. Я планирую поступить так:
пройти несколько курсов по ML (coursera, udemy)
взять и сделать несколько проектов у себя на работе…
– и больше ничего в голову не приходит
мне кажется с понимание бигдаты и МЛ можно устроиться в Амазон (они постоянно ищут аналитиков).
если что, киньте мне резюме (у нас тут консалтинг в Сиэтле, чуть больше 100 человек, сильная BI practice, + системные аналитики нужны. Биг дата тоже пригодится)
