Mejor con Talento

Mejor con Data Science Jobs

Existe una amplia literatura que intenta analizar y describir los pasos de una búsqueda de empleo eficiente, pues en muchas ocasiones resulta ser un proceso tan imprescindible como tedioso para todo aquel que quiera desarrollar su carrera profesional en el mundo de la empresa.

Lejos queda ya el método tradicional, caracterizado por definir tus destrezas y experiencias en un folio y recorrer cada departamento de Recursos Humanos personalmente, esperando recibir la deseada llamada con una nueva oportunidad.

En la mayoría de estos casos, este camino se andaba sólo una vez en la vida, pues la palabra “fijo” formaba un tándem indivisible con la de “contrato”, uniendo a empresa y trabajador hasta que la jubilación les separase.

Al hablar todo este tiempo en pasado es más que obvio que estas no son las técnicas actuales para buscar y encontrar empleo. En la época en la que nos encontramos y desde hace ya varios años, la digitalización de este proceso ha desembocado en un giro del mismo de 180º.

A día de hoy, para encontrar una oportunidad laboral, no hace falta más que un dispositivo con conexión a Internet, debido a que la casi totalidad de organizaciones han canalizado su reclutamiento y selección a través de su página web o plataformas de empleo.

Los motivos fundamentales son tanto la comodidad para todas las partes como, más recientemente, el endurecimiento de la legislación en materia de protección de datos, en aras a preservar lo máximo posible los intereses de los candidatos.

Negocio a la Vista con Data Science Jobs

Bajo este contexto han ido surgiendo multitud de empresas que se lanzaban a la piscina tecnológica para poder dar un servicio de nexo de unión entre los demandantes de empleo y los ofertantes. 

Inspirados muchos de ellos en las redes sociales como Facebook, Twitter o Instagram, comenzaron a surgir los portales de empleo tal y como los conocemos hoy en día. Se trata de entornos web que actúan como punto en común entre las empresas y candidatos.

Las primeras, se dedican a publicar sus ofertas y demás información de interés. Por su parte, los futuros empleados, diseñan su perfil lo más atractivo posible para conseguir sus objetivos. 

Algunos de los más conocidos son:

– LinkedIn. Fundada en 2009, guarda cada vez más similitudes con Facebook. No se limita sólo a la publicación de ofertas, sino que es una red social en la que los profesionales tienen un peso muy importante y pueden interactuar tanto como deseen.

– InfoJobs. De menor tamaño, pero mayor antigüedad, pues se fundó en 1998. Actúa como una bolsa de empleo en la que sólo se pueden aplicar a ofertas, sin más interacción posible entre candidatos.

 Indeed. Se trata de un motor de búsqueda de empleo cuya mayor especialidad es la recopilación de las opiniones de los empleados sobre su paso por las empresas, en términos de salario, trabajo, compañeros, etc.

Existen muchos más portales, sin embargo, todos guardan una relación no tan positiva: pese a tener numerosos filtros que permiten segregar empleos y ofertas según preferencias, experiencia y estudios, todos ellos actúan como cajón de sastre en el que se aglutina toda la malgama de profesionales de la empresa. Esto dificulta en muchas ocasiones que trabajadores con perfiles muy especializados encuentren su espacio en esta jungla de empleo.

DataScienceJobs: Una Vía de Escape

Bajo este cúmulo de circunstancias en las que se encuentra actualmente el mercado de la búsqueda de empleo, hay un grupo de jóvenes emprendedores que han sabido ver la oportunidad y lanzarse a por ella.

Miguel Sempere, Álvaro Ferro, Luis Llera, Ricardo Ocaña y Jorge Casañ cruzaron sus caminos entre los muros de CUNEF y, tras identificar todas las mismas deficiencias en sus búsquedas de empleo, decidieron aportar su pequeño granito de arena a mejorar las cosas.

Asesorados de profesionales de recursos humanos nace datasciencejobs.es, con el objetivo fundamental de dar una respuesta especializada a los perfiles de ciencia de datos a la altura de lo que requieren.  

Esta startup es el primer portal de empleo focalizado en perfiles de Big Data. En él, los potenciales candidatospueden buscar empleos de todas las disciplinas relacionadas, desde un analista de datos hasta un ingeniero de machine learning o data engineer.

La diferencia entre un data scientist y un data engineer se encuentra en la parte técnica o computacional. Mientras que el primero tiene una visión de negocio más sólida, el data engineer es necesario para ayudar en la implementación de los modelos, sobre todo a nivel de arquitectura.

Sin embargo, es necesario también entender que existen más perfiles, como el data analyst (que generalmente no entra en asuntos de machine learning y se centra más en la estadística descriptiva) o el data architect, cuya responsabilidad se centra en las arquitecturas de Big Data.

Renovarse o Morir

A veces nos vemos abrumados por esa atmósfera cambiante a ritmo vertiginoso, ante cuya actividad tan sólo se contemplan dos comportamientos: actuar u observar. 

Es el primero de ellos el que ha empujado a estos jóvenes emprendedores (lejanos a los recursos humanos) a tomar parte del mercado laboral e intentar aprovechar una oportunidad de negocio innovadora que, aunque nos cueste creerlo, también existe en el mundo de la gestión de personas.

Jaime Fajardo Santana

Responsable de Selección IT. En todo este tiempo he adquirido un gran interés por todos los temas relacionados con la gestión de personas y nuevas tecnologías, sobre cuyas temáticas baso la gran parte de mis artículos.

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