#12 Buscando el trabajo ideal 💼

Como no puede ser de otra manera, tenemos que empezar esta newsletter deseando un Feliz 2022. Esperamos que venga cargadito de salud, amor y muchos datos de calidad para que podamos disfrutar de nuestro trabajo ðŸ˜‰

También queremos aprovechar para enviarte toda nuestra energía para afrontar el blue monday. Es curioso cómo se ha resumido en un único día lo que durante toda la vida nuestros padres y abuelos habían llamado la cuesta de enero. Y es que después de estos 15 días de fiestas, excesos, regalos y tiempo con la familia (si el covid os lo ha permitido), ahora toca volver a la realidad: volver al trabajo, a las clases de inglés, al master,  empezar la dieta, ahorrar…. Sólo podemos decirte ánimo, no estás solo.

Hoy os queremos hablar de uno de los propósitos más populares cada vez que estrenamos un nuevo año: encontrar un trabajo que realmente nos llene y nos permita levantarnos cada día con la misma ilusión que el primero.

Hablemos en primer lugar de los distintos perfiles dentro del mundo de los datos. Tenemos al data engineer , al data scientist, al data analyst, al tech data analyst, al business strategy specialist, al data steward, al dataviz engineer, al chief data officer, al data manager, al CRO specialist, al CRM specialist, al iOT developer… y podríamos seguir así un buen rato más. Perdonad que los pongamos en inglés, pero tenéis que reconocer que así quedan mucho más cool, tanto para los puestos de empresas como en nuestros perfiles de linkedin ðŸ˜Ž

Dos mensajes os queremos trasladar sobre esto:

  1. Paradójicamente, las etiquetas en este mundillo son confusas. Cada empresa llama a un mismo puesto de una forma distinta. Puede que venga derivado de una falta de madurez en el sector, de un exceso de postureo o de falta de conocimiento. No lo sabemos. Pero seguro que habéis visto ofertas para data analyst donde se describían funciones de data scientist. Ofertas de data engineer, donde realmente buscaban a un data analyst. O cualquier otra combinación que se os ocurra.
  2. Los unicornios no existen. Lo explican muy bien nuestros colegas de La ruta Macguffing en este post. Las empresas siempre intentan buscar a ese unicornio que cubra todos los perfiles que hemos listado antes. Hasta cierto punto es comprensible, los recursos son limitados y si pueden cubrir con una sola persona todos los trabajos imaginables relacionados con datos, pues mejor que mejor. Si crees que eres un unicornio o crees que conoces a alguien que lo sea, por favor, avísanos. Estaremos encantados de hacerlo miembro honorífico de nuestra comunidad. Pero aviso a navegantes, las pruebas para conseguir el título no son fáciles. Al fin y al cabo, buscamos a un experto en todas las disciplinas que estén relacionadas con datos.

Si uno de tus propósitos para este 2022 es cambiar de trabajo, te recomendamos que te armes de paciencia. Habrá ofertas donde pidan que sepas de todo.  También te contactarán headhunters (no nos diréis que esto no es mucho más cool que cazatalentos), para ofrecerte puestos que no tienen nada que ver con tu perfil. 

Pero lo importante es que sepas qué quieres hacer tú. Como ya hemos dicho, en el mundo de los datos se necesitan especialistas de todo tipo. No siempre tenemos claro qué es lo que más nos gusta e intentamos formarnos y especializarnos en varias cosas. Perfecto, eso está genial, conseguirás tener una visión 360 que muy poca gente llega a tener. Pero ten en cuenta que seguramente no llegarás a ser un verdadero experto en ninguna de esas cosas. Sí que podrás ser un buen CDO (Chief Data Officer), siempre y cuando tengas también habilidades con la gestión de equipos/personas. 

Así que, nuestro consejo para este nuevo año es que  te centres en lo que más te guste del mundo de los datos e intentes especializarte en esa área. 

Tarde o temprano seguro que serás el unicornio de esa especialidad.

🔎 Datola Holmes 🎖️

Viene el reto, viene el Datola Holmes: un acertijo, una pregunta, un enigma que solo los más curiosos serán capaces de acertar edición tras edición.

No tengas miedo a equivocarte, para eso estamos aquí. 

#12 ¿Qué hace un data artist?

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Si prefieres leerla tal y como la leyeron nuestros suscritores. No te preocupes, te la dejamos por aquí:

https://ml.datola.es/u5c5t6e0d7

Equipo Datola
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