Trước khi vào bài, Cherry muốn nhấn mạnh là tất cả các nghề trong Data Science đều có triển vọng rất tốt. Mọi so sánh Cherry sẽ đưa ra là mang tính tương đối giữa 3 nhóm nghề ( Analyst, Scientist, Engineer) với nhau. Content trong bài viết này reflect heavily quan điểm cá nhân của Cherry về tương lai, mà tương lai thì không ai chắc chắn được cả. Các bạn hãy "be a student, not a follower" (Jim Rohn). Tự cân nhắc những gì mình đọc, nếu thấy có lý thì tiếp thu, nếu không thì các bạn có thể lịch sự phản biện lại hoặc đơn giản là "agree to disagree".
Những năm vừa qua, ngành nghề được buff nhiều nhất trên mọi mặt trận có lẽ là Data Science và Data Scientist. Nhắc đến Data Science, người ta nghĩ ngay đến Data Scientist. Chắc cũng đến 80% các bạn trẻ muốn làm trong Data Science chỉ nghĩ đến việc trở thành Data Scientist. Điều này không phải không tốt tuy nhiên Cherry muốn đem lại cho các bạn một cái nhìn đầy đủ và thực tế là:
Data Scientist là một nghề kiếm được nhiều nhưng đánh đổi cũng không ít.
Engineer là nhóm nghề đang và sẽ bùng nổ mạnh nhất về nhu cầu thị trường.
Analyst là nhóm nghề 'dễ' để làm nhưng không dễ để giỏi.
Mỗi nhóm nghề đều có cái hay riêng và phù hợp với nhiều nhóm tính cách, sở thích và năng lực.
1. Data Scientist là một nghề kiếm được nhiều nhưng đánh đổi cũng không ít
Làm Data Scientist kiếm được nhiều tiền và được trọng vọng là chính xác, nhưng chi phí và thời gian đầu tư cũng không ít và cạnh tranh trong nhóm nghề này sẽ ngày càng khốc liệt
Hiện tại ở VN, nhiều đơn vị tuyển dụng Data Scientist chỉ cần có bằng đại học. Điều này là do nguồn cung nhân lực nghề này ở VN đang khan hiếm. Nếu nhìn sang các nước phát triển hơn, để được nhận vào intern vị trí Data Scientist, đa số doanh nghiệp sẽ yêu cầu bằng Thạc sĩ trở lên. Với việc (1) ngày càng nhiều trường đại học trong nước đào tạo ngành Data Science và (2) càng nhiều bạn có điều kiện ra nước ngoài học (ĐH và trên ĐH), trong vài năm nữa thì tiêu chuẩn để ứng tuyển cho vị trí Data Scientist cũng sẽ cao dần lên. Điều này có nghĩa là để theo đuổi ngành này, bạn phải chuẩn bị tinh thần bỏ thời gian và tiền bạc học cho tới để được làm đúng ngành.
Trong 3 nhóm nghề, Cherry đánh giá Scientist sẽ là nhóm cạnh tranh khốc liệt nhất trong tương lai vì hai lý do chính. Thứ nhất, không phải doanh nghiệp nào cũng có dữ liệu lớn để Scientist có đất diễn (ví dụ: công ty B2B). Thứ hai, ngày càng nhiều các giải pháp được đưa ra để đơn giản hoá việc phát triển và ứng dụng AI/ML vào thực tế (ví dụ: IBM Watson, Google AutoML). Cụ thể, việc đơn giản hoá này bao gồm: tinh giản quá trình và kĩ năng (coding) cần có để phát triển và ứng dụng AI/ML thông qua Automated Machine Learning và AI as a Service. Mặc dù các công cụ đang có trên thị trường còn nhiều điểm yếu, nhưng đây là xu hướng chung được đẩy mạnh bởi chi phí đắt đỏ trong việc thuê Scientist và khó khăn khi cạnh tranh nhân tài với các Big Tech để thực hiện một dự án AI/ML hiện nay.
2. Engineer là nhóm nghề đang và sẽ bùng nổ mạnh nhất về nhu cầu thị trường.
Nhóm Data Engineer nằm ở "đầu nguồn", nếu họ không lấy data về và đảm bảo sự ổn định và chính xác của data thì Scientist và Analyst cũng chỉ biết ngồi nhìn nhau cười thôi. Hiện tại đa số công ty còn đang rất chật vật để gom data về một chỗ, và nhu cầu này sẽ không giảm trong tương lai.
Nên nhớ là các nguồn data sẽ không bao giờ ổn định hoàn toàn. Nếu ngày mai nhãn hàng của bạn tham gia một sàn thương mại điện tử mới, thì đó sẽ là thêm nguồn data để team Engineer của công ty bạn phải kết nối. Hoặc nếu ngày mai, công ty bạn quyết định lấy giá cả sản phẩm theo Đô la Mỹ thay vì VN đồng như hiện tại thì đó lại thêm việc cho team Engineer phải chỉnh sửa.
Tương tự, nhóm AI/ML Engineer thì có khả năng đưa model của Scientist vào hoạt động với quy mô lớn. Nếu không được AI/ML Engineer triển khai thì giá trị (kinh tế) của model mà Scientist sáng tạo ra cũng coi như chỉ "nằm trên lý thuyết".
Tuy nhiên, cũng chính vì tầm ảnh hưởng lớn, mà mỗi khi có vấn đề xảy ra trong công việc của nhóm Engineer thì họ dễ 'ăn hành' nhất. Nên bạn nào cân nhắc làm nghề này sẽ phải làm quen với việc, làm tốt thì không ai nhắc tới, nhưng khi có lỗi xảy ra thì sẽ bị 'réo' liên tục, bất kể giờ giấc.
3. Analyst là nhóm nghề 'dễ' để làm nhưng không dễ để giỏi.
Analyst là nhóm nghề thường bị đánh giá 'thấp' nhất trong các nhóm nghề. Tuy nhiên, Cherry thấy điều này là không công bằng và không chính xác. Nó cũng giống như việc bạn tự pha được một ly cocktail Gin & Tonic không có nghĩa bạn là một bartender và càng không có nghĩa bạn là một bartender giỏi. Một bartender hay analyst giỏi, khác với một người biết pha cocktail/dùng tool, là họ có thể hỏi cho ra vấn đề khi mà bạn cũng không hiểu rõ mình muốn gì và không rành về các loại rượu/data để diễn tả cho chính xác. Bạn nói một, họ hiểu mười và phục vụ bạn đúng data bạn cần, trình bày theo cách bạn thích và bạn thấy dễ hiểu nhất.
Sau nhiều năm 'đu trend', rất nhiều công ty (giàu có) đã thuê Data Scientist cho Data team đến cho cả Commercial team, nhưng dần dần họ nhận ra là việc này không đem lại nhiều lợi ích cho công ty - số tiền bỏ ra cho Scientist không tương xứng với giá trị kinh tế mà họ đem lại vì vài lý do:
Những vấn đề kinh tế cần sự cấp bách (ví dụ: đối thủ tung ra đợt giảm giá mới, giá của chúng ta như thế nào so với họ? đợt giảm giá của đối thủ có 'ăn' vào doanh thu của chúng ta hay không?) để phản ứng kịp thời, thì nhóm Scientist lại cần nhiều thời gian để nghiên cứu, đảm bảo phương pháp họ làm là chính xác và khoa học.
80:20 rule: 80% các vấn đề kinh doanh/domain có thể được giải quyết bằng 20% tools/techniques, thường là những giải pháp mà Analyst cũng có khả năng làm
Analyst thường có khả năng hiểu nhu cầu của business clients và có khả năng truyền đạt tốt hơn. Scientist thường có xu hướng tập trung quá mức đến phương pháp và kĩ thuật, điều mà các business clients thường không hiểu và cũng không quan tâm.
Như bạn có thể thấy, những kĩ năng của một Analyst giỏi, thường là những kĩ năng 'mềm', khó để định nghĩa và đánh giá. Do đó, thường những gì được liệt kê trên Job description của một Analyst trông lại 'đơn giản' hơn rất nhiều so với thực tế công việc và so với các nhóm nghề khác trong Data Science.
4. Mỗi nhóm nghề đều có cái hay riêng và phù hợp với nhiều nhóm tính cách, sở thích và năng lực.
Nói đi cũng phải nói lại, các so sánh của Cherry không nhằm mục đích khen chê nghề nào hơn nghề nào, mà để các bạn thấy được mỗi nghề đều quan trọng. Các nhóm nghề này bổ sung cho nhau trong hoạt động Analytics của một công ty. Từng vị trí cũng sẽ có điểm mạnh điểm yếu khác nhau và con người ở các vị trí đó cũng thế (it's a feature, not a bug).
Nhóm nghề Engineer sẽ phù hợp với các bạn thích giải các bài toán liên quan đến máy móc và có tư duy hệ thống. Nhóm Scientist sẽ phù hợp với các bạn học thuật hơn, hơi perfectionist và quan tâm đến tính chính xác của phương pháp. Cuối cùng, nhóm Analyst là nhóm các bạn thích ứng dụng, bạn thích giải quyết vấn đề thực tế và quan tâm đến kết quả cuối cùng hơn.
Nếu đầu óc bạn thích hợp với Engineer mà bạn lại đi làm Analyst thì bạn sẽ thấy mệt mỏi vì phải làm việc với dân business bạ đâu bỏ data đó mà không có tí hệ thống gì cả. Cá tính hợp Analyst mà đi làm Engineer sẽ thấy vô cùng gò bó, vì cái task rõ đơn giản nhưng phải tính tới tính lui, sắp xếp task nào chạy trước chạy sau, đoán được lỗi nào có thể xảy ra và dự tính phải xử lý thế nào trước. Đầu óc Scientist mà đi làm Analyst sẽ thấy cực kì bứt rứt vì chưa test hết mọi hypothesis đã bị hối liên tục và đòi kết luận cuối cùng.
Để tránh cảnh bế tắc đó, Cherry khuyên các bạn nên cân nhắc tính cách, sở thích và năng lực của mình để đưa ra quyết định nghề nghiệp thay vì chạy theo trào lưu. Một số công cụ có thể giúp bạn xác định các yếu tố trên là: MTBI test (16personalities), PrincipleYou test (by Ray Dalio) và Ikigai framework.
--
Comments