Jak zarobiłem $3 000 000 pracując w Data Science

Poniższy artykuł przedstawia historię opowiedzianą z perspektywy specjalisty od danych i osadzoną w realiach Stanów Zjednoczonych. Przedstawione tutaj rady mają jednak wartość uniwersalną i każdy może je stosować w kontekście swojej kariery.

Młodzi specjaliści Data Science celują obecnie w zarobki rzędu kilkuset tysięcy. Chciałbym tu jednak zachęcić do postawienia poprzeczki trochę wyżej — celuj w milion. Nawet, jak Ci się nie uda, to nadal masz szansę na posiadanie kilku milionów i dobre życie. 

Zapamiętaj: przestaw sobie w głowie to, co myślisz o Data Science. Pomyśl o tym jak o 1000-kilometrowej podróży. Zrób pierwszy krok. 

Ja postawiłem swój pierwszy krok w obszarze Data Science w 1998 roku. Byłem Senior ETL Engineerem pracującym w magazynach danych czołowych firm. Odszedłem z pracy, wyciągnąłem 30 000 dolarów z moich oszczędności, zatrudniłem CEO i zacząłem szukać klientów. 

Moim produktem było narzędzie ETL stworzone przez mojego dobrego znajomego z Chicago oraz team z Hajdarabad, miasta w Indiach. 13 miesięcy później zostaliśmy wykupieni przez Breakaway Solutions za 6.2 miliony dolarów. Podczas świętowania w Bostonie poproszono mnie o powiedzenie kilku słów. Pamiętam, że powiedziałem tylko “przede wszystkim chodzi o dane”. Ludzie się zmieszali — Big Data i Data Scientist były stanowiskami, który miały dopiero nadejść.  

W ciągu roku Breakaway Solution zbankrutowało. Moim jedynym celem w tamtym momencie było upewnienie się, że team w Chicago dostał tyle pieniędzy, ile było im obiecane. Niedługo po implozji Internetu, eksplodował cały świat. Moja podróż w świecie Data Science trwała zaledwie 3 lata i 150 kilometrów — zostało mi jeszcze 850, ale zakładanie kolejnego startupu po atakach na WTC nie było dobrym pomysłem. 

Zmieniłem strategię — postanowiłem pracować, aby przeżyć, a nie żyć, by pracować z nadludzkim wysiłkiem, zakładając kolejny ryzykowny startup. I niespodzianka — następne 850 kilometrów zleciało w mgnieniu oka dzięki Big Data. Zakończyłem podróż w 2018, dotarłem do kamienia milowego w postaci 3 milionów dolarów w Data Science — i to wszystko przy małym ryzyku i prowadząc wspaniałe życie. 

Przenieśliśmy się niedawno z powrotem do Gór Skalistych ze wschodniego wybrzeża Stanów Zjednoczonych, gdzie podróż ta się rozpoczęła. Mam teraz w zanadrzu dużo rad i masę doświadczeń, którymi chciałbym się tutaj podzielić. 

1. Naucz się C — języka ojczystego wszystkich maszyn 
2. Naucz się Unixa — tak zaczęła się historia systemów operacyjnych
3. Naucz się modelowania danych 
4. Naucz się słuchać i obserwować ludzkie zachowania — to tam odnajdziesz pewne luki i szanse. 
5. Naucz się pisać skrypty, aby zautomatyzować wszystko to, co można zautomatyzować (ja sam nie piszę skryptów - piszę programy, które piszą inne programy, co jest tego warte. 
6. Nigdy nie siedź w jednej pracy dłużej, niż 2 lata (po takim czasie przestajesz się rozwijać)
7. Zgłaszaj się na ochotnika do nauki nowych rzeczy (nigdy nie proś o pozwolenie) 
8. Naucz się pracować w zespole — a potem stój na czele takiego teamu
9. Nigdy nie rezygnuj z marzeń (np. tworzenia następnego startupu)
10. Niech Ci, których kochasz, będą na pierwszym miejscu — reszta się jakoś ułoży (dobrze jest zjeść ciastko i mieć ciastko)

Podsumowując, celuj w 150 000 dolarów rocznie — jednego roku wyjdzie mniej, innego więcej. Bądź kimś, kto nie boi się odwalać brudnej roboty — ELT, mapowania danych, rozmów z klientami, czyszczenia danych, pracy z open source, robienia od czasu do czasu nadgodzin itd. Opłaci Ci się to.

Zacznij pracę z AI, ML oraz Deep Learningiem, ale nie zapomnij o swojej podróży. Postanowiłem wziąć przykład z Jeffa Bezosa i zbudowałem narzędzie SaaS na AWS Marketplace (Synthetic IO). Nie mam pod sobą żadnych pracowników i nigdy nie spotykam się z klientami — jedyne, co robią, to logują się na chmurę AWS, korzystają z produktu, płacą za towar, a bank mówi mi pod koniec miesiąca, ile mi zostało do końca podróży. 

Po tych wszystkich latach moja wypowiedź z Bostonu z 2000 roku jest cały czas aktualna. Chodzi przede wszystkim o dane. 

$ 3,076,525.00 $ 2,935,692.00 $ 2,827,820.00 $ 2,736,553.00 $ 2,611,406.00 $ 2,461,355.00 $ 2,314,849.00 $ 2,149,828.00 $ 1,925,911.00 $ 1,754,791.00 $ 1,614,899.00 $ 1,446,280.00 $ 1,299,227.00 $ 1,123,658.00 $ 950,746.00 $ 868,240.00 $ 701,341.00 $ 532,602.00 $ 361,920.00 $ 186,249.00

Spraw teraz, aby to była TWOJA podróż. 

Powodzenia!

Oryginał tekstu w języku angielskim możesz przeczytać tutaj.