¿Qué piensan los empleadores sobre las menciones de las competencias de Kaggle en una solicitud de empleo?

Los empleadores son sorprendentemente muy binarios en su evaluación del desempeño y los resultados de Kaggle de una persona.

Una minoría de empleadores valora los resultados de Kaggle y se siente perfectamente cómoda al ver cómo utilizarían las habilidades de modelado similares a Kaggle. Estos empleadores generalmente tienen algunos Kagglers en sus equipos de DS o aprovechan los conjuntos de datos de Kaggle para ejecutar hackatones internos.

Sin embargo, la mayoría de los empleadores ni siquiera son conscientes de la existencia de Kaggle, y la gran mayoría de los reclutadores técnicos no pudieron decir si Kaggle es un nuevo lenguaje de programación, un nuevo producto de Hadoop o una carrera de caridad que completó.

Dentro de dichos empleadores, puede encontrar empleados que tengan cierto grado de comprensión de Kaggle, pero la gran mayoría de dichos empleados probablemente nunca hayan participado en una competencia. Esta es la audiencia más difícil de tratar si está entrevistando y no está seguro de cómo presentar sus logros. Si conoces bien a Kaggle, entiendes las habilidades que se necesitan para resolver los problemas de Kaggle. Sin embargo, si nunca ha hecho Kaggle, tal vez solo descargó un par de conjuntos de datos o leyó soluciones en el foro, comprender el contexto de Kaggle es extremadamente difícil.

Muchas veces, en grupos de usuarios o solo entre otros científicos de datos, me hacen preguntas como “¿puedes nombrar a un famoso científico de datos que haga Kaggle?” [Ninguno], o “¿cuál es la antigüedad promedio de los científicos de datos de Kaggle?” [En promedio, bajo], o “¿qué tan bueno de un científico de datos necesita ser para estar entre los 10 primeros?” [debe ser excelente en Kaggle, pero de otro modo ni siquiera necesita ser un científico de datos]. A las personas les cuesta mucho traducir las habilidades necesarias para mejorar el cuarto decimal del rendimiento de un modelo en lo que los científicos de datos hacen a diario para agregar valor comercial. Por lo tanto, muchos terminan simplemente descartando a Kaggle como un proyecto de juguete que muestra algunas habilidades de modelado [locas] pero que no necesariamente se traduce en habilidades de contratación más amplias.