Creo que la respuesta a esta pregunta realmente depende de la combinación de empresa / rol / industria, pero como sus antecedentes se parecen a los míos, analizaré su pregunta.
Para empezar, creo firmemente que completar una pasantía es más valioso que un “proyecto de investigación de verano relacionado con el LD”, a menos que esa investigación se realice en el contexto de un laboratorio respetado en su universidad, y usted tiene el objetivo explícito de publicar un documento que le ayudará a ingresar a los mejores programas de posgrado en aprendizaje automático. Dicho esto, si bien las funciones de pasantía en ciencia de datos en compañías tecnológicas son abundantes (ver, por ejemplo, ¿Qué compañías tienen pasantías en ciencia de datos para estudiantes universitarios?), Encontrar empresas que contraten activamente estudiantes universitarios no es trivial (en mi experiencia). Tendrá que ser agresivo, a veces solicitar y hacer un seguimiento con los reclutadores en roles en los que un título de posgrado es “recomendado” o incluso “obligatorio”. Encontrar compañías que estén dispuestas a arriesgarse con un candidato más joven será inevitable filtro: afortunadamente, varias grandes empresas están dispuestas a comprometerse con estudiantes universitarios. Evadí esta barrera artificial haciendo una pasantía como “ingeniero de datos” y trabajando en infraestructura relacionada con el equipo de ciencia de datos. Esto me dio información valiosa sobre los esfuerzos diarios de un científico de datos.
En segundo lugar, recomiendo elegir trabajar en un producto con el que esté familiarizado. Este es el elemento más subestimado del proceso de toma de decisiones, en mi opinión. Como científico de datos, se le solicitará constantemente que genere y pruebe hipótesis sobre el producto, produzca ideas y sugiera direcciones futuras. Si eres un usuario activo del producto, esto no es tan difícil; de hecho, ¡a menudo es divertido! Dirigirse a empresas que crean productos que le encantan lo convertirá en un mejor entrevistador y un mejor empleado.
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Finalmente, tenga objetivos de aprendizaje. Los objetivos cambiarán drásticamente los roles y las compañías a las que se postula. Si desea crear sistemas de aprendizaje automático escalables, un rol en la ciencia de datos probablemente no sea el adecuado para usted; en cambio, debe enfocarse en los roles de ingeniería de ML. También debe identificar y entrevistar a las empresas que han establecido una reputación positiva por utilizar sistemas de aprendizaje automático para resolver problemas. Si desea trabajar directamente en problemas comerciales, debe dirigirse a los roles de analista o “cuantitativo”, y a un conjunto completamente diferente de empresas. Si está interesado en aprender cómo las compañías de Internet evitan el spam y el abuso, los roles de ciencia de datos en las compañías de redes sociales pueden ser más adecuados para sus objetivos de aprendizaje. Establecer objetivos de aprendizaje también tiene el beneficio de prevenir “malos ajustes” (una situación en la que está trabajando en proyectos que no le interesan, en detrimento de ambas partes).
Para resumir, navegar con éxito una carrera de ciencia de datos probablemente no sea tan diferente a administrar una carrera en cualquier otro campo: establezca algunos objetivos, sea agresivo, sepa lo que vale, descubra qué es divertido y qué no, restablezca esos objetivos y repita el ciclo. ¡La mejor de las suertes!