🔥 Я получил несколько сообщений о преимуществах присоединения к FAANG и аналогичным компаниям и стартапам в контексте ролей Data Science, Machine Learning и AI.
👇 Вот мой вариант, в произвольном порядке:
1. 𝐁𝐫𝐚𝐧𝐝. FAANG+ — это не только ведущие технологические компании, но и крупнейшие компании по рыночной капитализации: отличный бренд, который можно добавить в ваш профиль, лучшие вознаграждения и льготы.
2. 𝐒𝐜𝐨𝐩𝐞. Масштабы приложений AI/ML в этих компаниях огромны, поскольку у них есть тонны данных. Вы можете приступить к работе над несколькими вариантами использования, основанными на статистике, машинном обучении, глубоком обучении, неконтролируемом / полуконтролируемом / самоконтролируемом, обучении с подкреплением и т. д. Внутренние командные переводы облегчают расширение вашего опыта машинного обучения.
3. 𝐁𝐚𝐫. Работа в области искусственного интеллекта и машинного обучения находится на переднем крае, поскольку большинство этих компаний вкладывают значительные средства в исследования и разработки и создают революционные методы и модели. Они также вкладывают значительные средства в платформу, облако, сервисы и т. д., которые упрощают создание и развертывание продуктов машинного обучения.
4. 𝐑&𝐃. Вы можете проводить исследования как в проектах, направленных на луну, если это ваша чашка чая, так и в более непосредственных проектах по науке о данных, ориентированных на бизнес, с ежемесячными или ежеквартальными результатами.
5. 𝐏𝐞𝐨𝐩𝐥𝐞. Вы получаете возможность работать со сливками с точки зрения таланта, идей, видения и исполнения. Ваш собственный уровень повысится, если вы будете окружены одними из самых ярких людей, а также сможете сотрудничать с их клиентами и сотрудниками из академических кругов, стартапов.
6. 𝐍𝐞𝐭𝐰𝐨𝐫𝐤. После FAANG люди продолжают заниматься разными делами — от создания стартапа до проведения передовых исследований, от некоммерческих организаций до венчурного капитала. Вы можете найти качественных партнеров для следующих шагов вашего карьерного пути.
7. 𝐒𝐲𝐬𝐭𝐞𝐦𝐬. Процессы и системы для AI/ML/данных являются более зрелыми и оптимизированными, чем у небольших/новых компаний, что может ускорить вашу работу и выполнение ваших проектов.
8. 𝐂𝐮𝐥𝐭𝐮𝐫𝐞. Культура в среднем более профессиональна, поскольку эти компании вкладывают значительные средства в своих сотрудников и регулярно разрабатывают новые политики, ориентированные на сотрудников, чтобы сделать их отличным местом для работы.
9. 𝐅𝐫𝐞𝐞𝐝𝐨𝐦. После FAANG вы будете востребованы, и рекрутеры и менеджеры по найму будут искать вас, если вы зарекомендовали себя в компании. У вас будет больше возможностей для проб и большая свобода в выборе карьеры и жизненной траектории, поскольку вы также можете перемещаться внутри страны в разные страны.
10. 𝐈𝐦𝐩𝐚𝐜𝐭. Учитывая масштабы, в которых работают эти компании, возможности реального измеримого воздействия огромны.
👌Есть также некоторые недостатки, предостережения и исключения, но в среднем эти факторы делают FAANG и аналогичные технологические компании очень привлекательным предложением для запуска, построения и развития вашей карьеры в области науки о данных и машинного обучения.
