Como científico de datos, ¿te importa si estás ayudando a los malos? ¿O simplemente haces tus trucos, coges tu sueldo y no piensas en ello?

Voy a tratar de dar una respuesta un poco más matizada aquí.

Uno de los lujos de trabajar en un campo altamente solicitado es que puede tomar sus decisiones de empleo en algo que no sea la simple necesidad de un cheque de pago.

Personalmente, cuando trabajo a tiempo completo para una empresa, pongo mi energía en el éxito de la organización, y no podría hacerlo si los valores y objetivos de la empresa no se alinearan con los míos.

El mejor ejemplo que puedo dar es que hay una compañía local para mí que contrata una tonelada de talento de datos para mejorar las decisiones de compra de anuncios para grandes organizaciones. Desafortunadamente, sus clientes más grandes están en dominios como Big Oil y Super PAC con los que no estoy de acuerdo. Dado eso, he tomado una decisión personal de no buscar un trabajo a tiempo completo allí.

Por el contrario, si estoy asumiendo un contrato de 30–60 para configurar KPI de análisis, estrategia, etc., luego le enseño a la compañía cómo pensar de una manera basada en datos y luego caminar hacia la puesta del sol, entonces soy mucho menos exigente: todos pueden beneficiarse al aprender a pensar analíticamente, y no necesito estar de acuerdo con sus valores para pasar algún tiempo ayudándoles a comprender los datos. Tal vez esos datos incluso lo ayuden a reevaluar algunas posiciones en las que podría estar en desacuerdo con usted.

Obviamente, es una elección personal para cada uno de nosotros, pero necesito aceptar la cultura, los valores y las metas de la compañía para justificar el nivel de esfuerzo que se necesita para ser realmente excelente en mi trabajo a largo plazo, pero Todavía puedo iniciar un buen proyecto de cualquier manera.

Esta pregunta no está técnicamente relacionada con la ciencia de datos. Esto está relacionado con quién eres, qué necesitas. Por supuesto, hacer algo ilegal te dará más dinero, pero un día te pagará mal.