如何在科技机构建立成功的科学家职业生涯
应用科学与工程负责人分享其专业见解
编者按：作者于2017年加入该机构担任全球数据科学负责人，参与了数百次科学家职位的面试。以下是她对如何在机构中成为成功科学家的见解。
在过去四年多的时间里，我一直作为科学领导者在该机构工作。两年前，我成为了所谓的"标准提升者"。这些经验丰富的面试官帮助提升招聘标准。我领导着一个名为M5的科学与工程团队——五个M代表多语言、多地区、多模态、多任务、多实体——这是一个大规模人工智能项目，专注于改变深度学习模型的构建和部署方式。
招聘团队关注什么？
职能能力
- 科学知识的广度和深度
- 开发科学应用的经验
- 脚本语言编程技能
不同科学角色的核心职责各不相同：
- 数据科学家：评估将科学原理应用于业务问题的可行性，需要数据技能、数学/统计知识和分析思维
- 研究与应用科学家：需要在一个数据驱动科学领域有深厚专业知识，通常会深入考察机器学习、语音识别、运筹学等领域
- 应用科学家需要具备软件开发能力，将算法投入生产环境
- 经济学家需要具备开发应用计量经济学离线代码的经验
领导力原则应用
在参与过的200多次面试中，三个原则尤为突出：
- 学习与好奇：主动寻求学习新技能的机会
- 深入探究：深入细节解决问题，而非停留在表面理解
- 创新与简化：产生新想法或简化解决方案以实现长期收益
机构如何支持科学家？
学习支持
- 在线和课堂课程
- 团队维基和学习门户
- 专家指导和导师计划
- 免费在线课程机会
社区连接
- 定期举办科学会议、读书会、讲座和研讨会
- 年度机器学习会议等大型科学会议
- 与志同道合的研究人员建立联系的机会
成长机会
- 扩大职责范围和发展技能组合
- 国际调动机会
- 从个人贡献者到技术负责人再到管理职位的职业发展路径
如何建立成功的职业生涯？
信任是倍增器
- 通过能力和贡献建立信任：保持专业能力，提供高质量成果
- 持续寻求反馈并采取行动
从问题出发的工作方式
- 适应以客户影响为成功标准的工作文化
- 在好奇心和解决方案驱动的研究之间保持平衡
成为全面发展的科学家
- 理解业务问题
- 将复杂问题分解为可科学解决的组成部分
- 有效沟通科学内容
成功是旅程而非终点。如果您对加入以客户为中心的旅程感兴趣，请访问科学职业页面。在这里，每一天都是新的开始。