7 платформ для получения высокооплачиваемых вакансий в области науки о данных

7 платформ для поиска высокооплачиваемых вакансий в области науки о данных

 

Если вы недавно закончили учебу или недавно уволены, то этот блог-пост для вас. Эти 7 платформ предлагают некоторые очень высокооплачиваемые работы в области науки о данных. Вы можете получить полную занятость, частичную занятость, контрактные или временные работы, просто создав страницу профиля и добавив свои достижения. Я знаю, что мы живем в неопределенных временах и все сложнее найти работу своей мечты, но нужно начинать с чего-то. 

В этом блоге мы рассмотрим топ-7 платформ, которые помогут вам найти высокооплачиваемые роли в области науки о данных. Будь вы стремитесь начать карьеру или продвинуться в своей профессии, эти сайты связывают соискателей работы с ведущими компаниями, нанимающими специалистов в области науки о данных. В условиях растущего спроса на навыки работы с данными, эти платформы предоставляют вам доступ к удаленным, фриланс- и традиционным возможностям в области науки о данных. 

 

• «LLMOps – следующий этап развития MLOps»
• Усильте свои исследования с помощью индивидуального AI-ассистента с поддержкой LLM.
• Сбалансировать инновации и устойчивость разбор воздействия на окружающую среду генеративного искусственного интеллекта.

1. LinkedIn

 

Я являюсь большим поклонником LinkedIn. Это одна из лучших платформ для специалистов в области науки о данных, где можно найти высокооплачиваемые роли и получить признание за свои навыки. LinkedIn позволяет искать тысячи вакансий в области науки о данных в ведущих компаниях всех отраслей. С помощью мощных алгоритмов LinkedIn рекомендует вакансии, соответствующие вашим профилю, навыкам и интересам. 

  

Вы можете легко подавать заявки на должности и связываться с рекрутерами напрямую. LinkedIn также позволяет расширить ваш профессиональный кругозор и связаться с лидерами в области науки о данных. Заполнив профиль ключевыми навыками, проектами и рекомендациями, вы можете быстро стать признанным кандидатом для работы в области науки о данных. Платформа также облегчает доступ к актуальным тенденциям и лучшим практикам науки о данных с помощью подобранных материалов. 

 

2. Wellfound

 

Wellfound (предыдущее название – AngelList Talent) – отличная платформа для специалистов в области науки о данных для поиска высокооплачиваемых удаленных вакансий в стартапах и крупных технологических компаниях. Создавая профиль на Wellfound, вы можете получить доступ к вакансиям в области науки о данных в быстрорастущих стартапах. 

  

Платформа отличается высокой отзывчивостью – вам часто отвечают менеджеры по найму в течение нескольких дней после подачи заявки. Wellfound позволяет идентифицировать стартапы, в которые вы верите и хотите внести свой вклад с помощью ваших навыков работы с данными. В моем собственном опыте использования Wellfound при поиске работы в стартапах я имел только положительные впечатления. Платформа адаптирует ваш профиль и экспертизу в области науки о данных к соответствующим открытым позициям в самых интересных молодых компаниях. 

 

3. Toptal

 

Мой опыт работы с сайтом Toptal был удивительным – это отличный источник работы для фрилансеров и контрактных специалистов в области науки о данных. Toptal поддерживает сеть из топ-3% профессионалов в области науки о данных в мире, поэтому вы чувствуете себя как элитный специалист, работая с ними. Вы можете быть наняты в качестве фрилансеров в области науки о данных, инженеров по обработке данных, инженеров машинного обучения и др.

  

Стоимость проектов на платформе отличная. Клиентами Toptal являются лучшие компании, стартапы и организации, поэтому работа является сложной и приносит удовлетворение. Входя в эксклюзивную сеть Toptal, вы также повышаете свою самооценку и самооценку как профессионала в области науки о данных. Вы проходите строгий отбор, чтобы продемонстрировать свои навыки, что приносит вам чувство достижения, когда вы принимаетесь в Toptal.

 

4. Upwork

 

Upwork – отличная платформа для фрилансеров-специалистов в области науки о данных для поиска высокооплачиваемой гибкой работы. Как и Fiverr, Upwork связывает вас с клиентами, ищущими работы на проектной основе, почасовыми заданиями, долгосрочными контрактами и даже потенциальными полноценными должностями. 

Ключевым моментом является выделение и работа над своим портфолио на Upwork. Обязательно подчеркните свои конкретные возможности в области науки о данных, инструменты, с которыми у вас есть опыт, и достижения прошлых проектов.

Следите за размещением новых предложений о работе в области науки о данных на Upwork, которые подходят вам по навыкам. При подаче заявки акцентируйте внимание на то, как вы можете принести пользу потенциальным клиентам.

5. Колабтри

Колабтри – это специализированная площадка для научных сотрудников и экспертов в индустрии. Хотя на построение репутации может потребоваться время, Колабтри может стать источником прибыльных работ в области науки о данных. Я потратил около 2 часов на тщательное заполнение своего профиля всеми моими академическими и профессиональными квалификациями, достижениями и областями компетенции. Это сразу привлекло внимание потенциальных клиентов.

Многие проекты на Колабтри имеют фиксированные цены, но есть возможность вести переговоры о тарифах, исходя из ваших возможностей и опыта. Поначалу я брал некоторые проекты с низкой оплатой, чтобы установить себя на платформе. Но, придерживаясь Колабтри и успешно завершая ряд проектов, меня стали контактировать с предложениями лучше оплачиваемых контрактов. Платформа очень отзывчивая – клиенты могут легко связываться с вами напрямую для потенциальных проектов, соответствующих вашим навыкам.

6. Indeed

Indeed – это ведущая платформа для поиска работы, которая может быть отличным источником высокооплачиваемых мест местных работ в области науки о данных, особенно за пределами Северной Америки. Создавая профиль и выборочно подавая заявки, Indeed связывает вас с тысячами возможностей в области науки о данных в вашем регионе. Важно не злоупотреблять заявками – тщательно рассмотрите и подавайте заявки только на работы, которые тщательно соответствуют вашим навыкам.

Indeed известен своим большим количеством вакансий в области науки о данных для начинающих специалистов, но с правильным опытом вы также можете найти более сложные и высокопрофессиональные позиции. Для жителей Южной Азии и других рынков вне Северной Америки Indeed является основной платформой для поиска местной работы. Обязательно следите за новыми высокооплачиваемыми вакансиями в области науки о данных в вашем городе или стране на Indeed.

7. Вакансии Amazon

Большие технические компании, такие как Amazon, предлагают выгодные вакансии в области науки о данных, которые не всегда размещаются публично на сайтах, таких как LinkedIn и Indeed. Чтобы получить доступ к этим эксклюзивным вакансиям, вам следует проверять Amazon.jobs и другие внутренние сайты технических компаний. Эти внутренние сайты предлагают сотни вакансий в области науки о данных по всему миру.

Изображение из Amazon Jobs

Большинство вакансий в области данных в крупных технологических компаниях можно найти только на их внутренних карьерных сайтах. Amazon постоянно нанимает на позиции данных в различных подразделениях, таких как Alexa, AWS, розничная торговля, операции и др. Работа на этих позициях часто хорошо оплачивается на всех уровнях. Следите за Amazon.jobs, если хотите получить работу в области науки о данных в ведущей технологической компании с хорошей заработной платой и льготами.

Заключение

Получение высокооплачиваемой работы в области науки о данных может изменить вашу карьеру. Хотя конкуренция за топовые позиции яростная, использование онлайн-платформ дает вам доступ к невероятным возможностям. 7 высокооплачиваемых платформ позволяют вам установить контакт с работодателями и клиентами, ищущими ваши специализированные навыки в области данных. Будьте искусны в создании профилей, выделяйте свои квалификации, экспертизу и достижения в области науки о данных. Будьте избирательны при подаче заявок и показывайте, как ваша компетенция может добавить ценности.

Продолжайте попытки. Вы в конечном итоге найдете работу. В ожидании предложения о работе продолжайте приобретать новые навыки и работать над портфолио.

Ознакомьтесь с моим последним блогом, чтобы узнать больше:

• 5 портфельных проектов для студентов данных последнего года обучения
• Как успешно сдать экзамен на профессиональный сертификат “Специалист по обработке данных”
• 5 ошибок, которые я допустил при переходе в карьеру в области обработки данных

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) – сертифицированный профессиональный специалист по обработке данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредотачивается на создании контента и написании технических блогов о машинном обучении и технологиях обработки данных. Абид имеет степень магистра по управлению технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационной инженерии. Его видение – создать продукт искусственного интеллекта, используя графовые нейронные сети для студентов, борющихся с психическими проблемами.