trabajando como ingeniero de aprendizaje automático en una gran empresa tecnológica.
Sobre el papel, tenía el trabajo de mis sueños:
Trabajo flexible Colegas inteligentes y amigables Excelentes ventajas y beneficios Buen equilibrio entre vida personal y laboral Casi ninguna reunión Y mi compensación fue de más de $100 mil
A pesar de todo esto, siempre sentí que faltaba algo.
Inicialmente pensé que era una fase y que necesitaba darle más tiempo, pero la sensación nunca pareció desaparecer con el paso de los meses.
En todo caso, se hizo más fuerte y comencé a sentirme desmotivado.
Amo mucho este campo; Literalmente he estado escribiendo blogs y filmando videos de YouTube sobre ciencia de datos y aprendizaje automático durante más de 3 años, pero el año pasado no sentí el mismo placer.
Esto realmente me molestó, ya que todavía estoy relativamente temprano en mi viaje y me quedan muchas cosas por aprender.
Sabía que algo tenía que cambiar.
Quería recuperar esa pasión y entusiasmo que tenía hace sólo dos años.
Entonces, en este artículo, quiero repasar por qué finalmente dejé mi trabajo de ingeniero de aprendizaje automático y ofrecer una visión alternativa de cómo son en realidad estos trabajos “soñados”.
De más está decir que esta es mi opinión sólo sobre mi corta experiencia en un solo equipo y no debe tomarse como un reflejo de la empresa o su gente.
Paso
Aunque las Big Tech son obviamente empresas de tecnología, eso no significa que se muevan tan rápido cuando se trata de probar e iterar ideas.
A medida que las empresas crecen, naturalmente contratan más empleados y agregan más niveles en su estructura corporativa. Posteriormente, poco a poco la burocracia va apareciendo.
No hay mucho que puedas hacer para evitarlo.
Esto sucede cuando a la empresa normalmente le va muy bien y obtiene importantes beneficios.
Como dice el viejo refrán:
Si no está roto no lo arregles
Por lo tanto, es menos probable que estas empresas prueben nuevas ideas o estrategias para proteger sus resultados.
Están menos dispuestos a hacer cambios más grandes y riesgosos, por así decirlo.
Lo entiendo, tiene mucho sentido.
Sin embargo, para personas como yo, este tipo de cultura simplemente no me conviene.
A decir verdad, soy una persona muy luchadora, pragmática y orientada a la acción.
No me molesto en probar cada uno de los detalles intrincados, ni en dedicar demasiado tiempo a preguntas completamente aleatorias de “qué pasaría si” y hundirme en la madriguera del análisis y la parálisis.
La mejor estrategia, en mi opinión, es tener un 80% de confianza en que su idea funcionará mediante pruebas fuera de línea, modelado del peor de los casos, etc., y luego enviarla a producción para ver qué sucede.
Algunas personas pueden pensar que eso es imprudente y algo estúpido.
Está bien, he aprendido que nunca se puede satisfacer a todos.
Para mí, este enfoque es mucho más divertido y motivador, ya que puedes ver con frecuencia tu creación salir al mundo.
Claro, a veces fallarás por completo, pero ese es el objetivo de este proceso.
Es iterativo y la próxima vez aprenderá y creará un producto mejor.
Desafortunadamente, esta forma de trabajar no se alinea con la cultura de las grandes empresas, o al menos no con ciertos equipos, según mi experiencia.
Dicho sin rodeos, no se alineaba con mi forma de trabajar, por lo que me costaba mantenerme motivado.
Falta de propósito
Es un cliché decir que eres sólo un pequeño engranaje en una gran máquina, pero eso es exactamente lo que sentí.
Unos meses después, me di cuenta de que mi trabajo realmente no importaba mucho.
Claro, generó impacto, pero en el gran esquema de las cosas, fue solo una gota en el océano.
Estuviera yo allí o no, la empresa funcionaría sin problemas, obtendría beneficios y seguiría generando ingresos para los accionistas.
No me malinterpretes, entiendo que es un ejemplo perfecto de buenos negocios y de cómo se debe administrar una corporación.
Sin embargo, me hizo sentir un poco inútil y sin propósito. Todo lo que hice fue básicamente inútil y eso realmente afectó mi motivación.
Probablemente esto se deba a algún ego, pero quería sentirme realmente valorado y, en última instancia, a cargo del rumbo de la empresa.
Si dejo una empresa, quiero que lo sientan.
Ser útil es lo que me da un propósito y, finalmente, no sentí eso durante el año pasado.
Herramientas internas
Esto es un poco deshonesto, pero muchas de estas grandes empresas tienen un montón de herramientas internas que han desarrollado a lo largo de los años para aumentar la productividad.
Por ejemplo, en lugar de trabajar directamente con AWS, la empresa hace que sus ingenieros de infraestructura creen contenedores alrededor de AWS para hacer que sus servicios principales sean más fáciles de usar y administrar mejor los permisos de roles.
Google es una empresa conocida por tener muchas herramientas internas, pero muchas fuentes afirman que son muy buenas.
Si bien esto suena genial en el papel, no aprendes cómo usar cosas como AWS correctamente, por lo que no adquieres habilidades transferibles que puedas aplicar en otros roles si decides irte.
En mi experiencia, había muchas herramientas internas para habilidades fundamentales que quería aprender:
Uso de sistemas en la nube Creación de infraestructura de implementación de modelos Configuración de automatizaciones en Git/GitHub
Estos simplemente te los dieron en un plato y no tuve que pensarlo dos veces.
Claro, mejora la productividad, te lo concedo.
Pero soy alguien que quiere entender realmente lo que sucede bajo el capó todo el tiempo, porque cuando algo se rompe, quiero saber cómo arreglarlo.
No sentí que hubiera aprendido mucho de esto y eso no es lo que quiero en este momento de mi carrera.
Alcance pequeño
Había alrededor de 100 ingenieros de aprendizaje automático en toda la empresa, y alrededor de cinco veces ese número en toda la organización de datos, aprendizaje automático y ciencia.
Dada esta cantidad de empleados, muchos de los productos y algoritmos eran muy maduros, hasta el punto de que era extremadamente difícil obtener más ganancias o lograr un impacto sustancial.
No es necesariamente algo malo y claramente mi trabajo es encontrar formas de mejorar.
Es por lo que me pagaron.
Sin embargo, cuando tienes cientos de personas trabajando o que han trabajado en el mismo algoritmo durante más de una década, el alcance de las mejoras que puedes realizar es muy pequeño.
La única alternativa real es redefinir cómo abordar el problema. Pero, como dije al principio, ninguna empresa rentable y establecida querrá pasar un año rediseñando un sistema completo.
Simplemente no es práctico, ni vale la pena a los ojos de los altos directivos.
Gran parte del trabajo que estaba haciendo era más mantenimiento y mantener la operación en funcionamiento.
No había mucho margen para implementar nuevas funciones o algoritmos y, con el tiempo, el trabajo se volvió obsoleto y poco motivador, como mencioné al principio.
¿Qué sigue?
El camino fácil para mí era quedarme, eventualmente obtener un ascenso a ingeniero senior de aprendizaje automático y tener un trabajo cómodo y bien remunerado durante la próxima década.
¿Pero dónde está la diversión en eso?
Solo tengo 26 años y si algo he aprendido sobre mí durante el último año es que no rehuyo los riesgos y que soy mucho más emprendedor de lo que pensaba inicialmente.
Quiero construir grandes cosas que nadie más tenga y hacer mi pequeña mella en el mundo.
Muchas personas pondrán los ojos en blanco o se burlarán de mí cuando digo eso, lo cual ya han hecho antes frente a mí.
Pero ese es el precio que pagas cuando eres delirantemente optimista y quieres cosas que otros tienen demasiado miedo para probar o incluso decir.
Entonces, he decidido hacer un giro de 180 grados. Voy a pasar de ser una gran tecnología a ser el sexto empleado en una startup.
Gran cambio, con gran riesgo. Pero como dice el dicho:
Nada cambia, si nada cambia.
Estoy muy emocionado por esta nueva aventura y no puedo esperar para ayudar a construir un unicornio.
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