Decifrare l’eterarchia dello scienziato dei dati da junior a senior – cosa li differenzia?

Decifrare l'evoluzione dello scienziato dei dati da livello junior a senior - cosa li differenzia?

Gettare luce sull’ambito delle aspettative di lavoro per gli scienziati dei dati junior, di livello intermedio e senior

L’esperienza e l’expertise tecnica giocano un ruolo fondamentale nella definizione di uno scienziato dei dati junior o senior, ma quali sono le aspettative aziendali per questi livelli in termini di ambito di lavoro?

Sebbene molte risorse e descrizioni di lavoro discutano le responsabilità tecniche associate a ciascun livello (o il tempo dedicato alla loro gestione), c’è una mancanza evidente di chiarezza quando si tratta delle aspettative aziendali più ampie per gli scienziati dei dati a vari livelli di anzianità.

In questo articolo, faremo luce sulle aspettative di lavoro per gli scienziati dei dati junior, di livello intermedio e senior, un quadro che si è rivelato prezioso nel mio ruolo di manager – e potrebbe esserti utile anche se:

• Stai creando una pratica formale di Data Science e ti stai chiedendo quali ruoli e livelli ti servono – credo che questo possa aiutarti.
• Sei un professionista di Data Science che spera di avanzare al livello successivo (o fare l’argomento al tuo capo di esserci già arrivato) – questo dovrebbe aiutarti anch’esso.

Quindi – iniziamo!

• Portare la correttezza nel machine learning
• Ottimizzazione Interpretazione geometrica del metodo di Newton-Raphson
• Come imparare il Machine Learning online?

Scienziato junior/associato dei dati

Lo scienziato dei dati di livello base è tipicamente per studenti appena laureati con una laurea o una laurea magistrale in Data Science/Statistiche Applicate/Big Data o per un analista dei dati esperto che ha recentemente ottenuto certificazioni in data science.

Lo scienziato dei dati junior/associato si concentra su compiti chiari piuttosto che su progetti completi. Spesso, le analisi o i modelli sono progettati dal loro manager o da uno scienziato dei dati senior, che stabiliscono anche i tempi del progetto e il ritmo delle consegne.

Uno scienziato dei dati junior/associato conosce bene i dati e li sfrutta per fornire analisi o modelli in risposta a compiti ben definiti.

Uno scienziato dei dati junior/associato svolge compiti ben definiti di data science con qualche guida da parte di un manager o di uno scienziato dei dati senior.

Aspettative per gli scienziati dei dati junior/associati:

• Sviluppa modelli predittivi, esegue analisi avanzate con la guida del manager/scienziato dei dati senior.
• Pianifica il lavoro per le prossime settimane.
• Traduce le intuizioni in raccomandazioni aziendali con la guida del manager/scienziato dei dati senior.
• Presenta i risultati/lavori tecnici ai colleghi e al manager.
• Comprende e stabilisce relazioni con aree aziendali funzionali e stakeholder diretti.
• Apprende gli strumenti, i processi e le procedure organizzative.

Scienziato dei dati

Lo scienziato dei dati di livello intermedio ha alcuni anni di esperienza ed è in grado di comprendere un problema aziendale, progettare e guidare un’intera analisi o modello fino al completamento con un apporto minimo da parte del loro manager o di uno scienziato dei dati senior. Con una buona conoscenza organizzativa e acume aziendale, propongono miglioramenti e individuano opportunità potenziali per nuove applicazioni di data science.

Un Data Scientist comprende il contesto aziendale, progetta ed esegue progetti di data science in modo indipendente.

Aspettative per un Data Scientist:

• Identifica opportunità di progetti potenziali in aree cross-funzionali e le perfeziona/prioritizza insieme al responsabile/ai Senior Data Scientist
• Pianifica mansioni e tempistiche di consegna per i prossimi mesi
• Progetta e sviluppa modelli predittivi e analisi avanzate con poca assistenza da parte del responsabile/ dei Senior Data Scientist
• Traduce le intuizioni in raccomandazioni aziendali in modo indipendente
• Presenta intuizioni/raccomandazioni/lavoro tecnico ai colleghi e agli stakeholder aziendali
• Comprende ed instaura relazioni con aree e stakeholder a livello cross-funzionale
• Supporta Junior Data Scientist e Data Analyst all’interno dell’organizzazione
• Conosce e segue gli strumenti, i processi e le procedure organizzative

Data Scientist Senior/Principale

Il Data Scientist Senior/Principale è una figura di spicco all’interno dell’organizzazione di analytics e del business in generale. Attraverso la loro profonda comprensione delle funzioni aziendali e delle relazioni consolidate, identificano costantemente opportunità di miglioramento o nuove applicazioni di data science che generano valore per l’azienda. Priorizzano e promuovono queste opportunità con un supporto minimo da parte della gestione.

Un Senior Data Scientist individua opportunità potenziali in aree più ampie e piani, avvia e consegna progetti complessi di data science per test, implementazione e utilizzo.

Aspettative per un Data Scientist Senior/Principale:

• Identifica e affina opportunità potenziali in aree più ampie con una guida minima dal responsabile
• Supporta la pianificazione e il perfezionamento della roadmap del team per i prossimi sei mesi
• Gestisce progetti di data science dall’inizio alla fine con una guida minima dal responsabile: dall’ideazione all’utilizzo aziendale
• Sviluppa e gestisce la roadmap del progetto, la gestione degli stakeholder e le deliverable
• Traduce le intuizioni in raccomandazioni strategiche e promuove la loro implementazione
• Presenta intuizioni/raccomandazioni/lavoro tecnico ai colleghi, al business e agli stakeholder esecutivi
• Instaura relazioni con aree e stakeholder a livello cross-funzionale
• È un punto di riferimento per Junior Data Scientist, Data Scientist e Data Analyst all’interno dell’organizzazione: fornisce mentoring e coaching
• Conosce e segue gli strumenti, i processi e le procedure dell’organizzazione. Raccomanda nuovi strumenti e/o miglioramenti nei processi e nelle procedure.

Nota: Il ruolo di Data Scientist Senior sopra descritto sarebbe quello di un “business” Data Scientist Senior. In alcuni casi, potrebbe essere sensato definire un ruolo di “Technical” Data Scientist Senior per una persona altamente tecnica che diventa un esperto tecnico (approfondimento) piuttosto che un Data Scientist incentrato sul business (ampiezza).

Sintesi

Nel campo della data science, distinguere tra le figure di Junior Data Scientist, Data Scientist e Data Scientist Senior va oltre l’esperienza e l’expertise tecnica. Dipende dal campo di applicazione del lavoro e dalle aspettative aziendali.

In sostanza, questi ruoli possono essere riassunti in “Compiti”, “Progetti” e “Prodotti” di data science:

Un Junior Data Scientist gestisce Compiti di Data Science.

Un Data Scientist gestisce Progetti di Data Science.

Un Senior Data Scientist gestisce Prodotti di Data Science.

Aver definito queste differenze di campo di applicazione del lavoro e averle condivise con i miei team è stato davvero utile per sostenere la crescita e lo sviluppo dei Data Scientist. Imposta chiaramente le aspettative su ciò che è richiesto a ciascun livello della gerarchia dei Data Scientist, in modo che i professionisti sappiano esattamente cosa devono dimostrare per ottenere una promozione al livello successivo.

Come ti sei organizzato nella tua organizzazione? Hai un framework simile? Sto trascurando qualcosa? Per favore, condividilo nei commenti qui sotto!

Riferimenti

[1] M. Crabtree, Come redigere una descrizione di lavoro per Data Scientist (2022), https://www.datacamp.com/blog/data-scientist-job-description

[2] H. Brooks, S. Gutierrez, La differenza tra i ruoli di Junior, Mid-Level e Senior Data Scientist (2020), https://www.datascienceweekly.org/articles/the-difference-between-junior-mid-level-and-senior-data-scientist-jobs