El fenómeno “Big Data” los eleva

Para obtener su doctorado en astrofísica, Chris Farrell pasó cinco años escudriñando entre los datos de un enorme acelerador de partículas. Ahora, pasa sus días analizando calificaciones para el sitio Yelp Inc., que ofrece reseñas de negocios, como restaurantes y salones de belleza, en línea.

Farrell, de 28 años, es un científico de datos, un título que apenas existía hace tres años pero que se ha convertido en uno de los segmentos más cotizados del mercado laboral de alta tecnología. Cadenas minoristas, bancos, fabricantes de equipo pesado y hasta las empresas que conciertan citas románticas quieren que los especialistas extraigan e interpreten la explosión de datos provenientes de clics en Internet, máquinas y teléfonos inteligentes.

ChrisFarrell

Farrell de apenas 28 años

“La gente los llama unicornios”, ya que la combinación de destrezas requeridas es poco habitual, dice Jonathan Goldman, quien dirigió el equipo de datos científicos de LinkedIn Corp. que en 2007 desarrolló el botón de “Personas que podrías conocer”, que cinco años más tarde generó más de la mitad de las invitaciones en la plataforma laboral en línea.

Los empleadores afirman que el candidato idóneo debe tener más que las habilidades tradicionales de investigación de mercado: la capacidad de encontrar patrones en millones de datos que provienen de distintas fuentes, para inferir de esos patrones cómo se comportan los clientes y diseñar modelos estadísticos que identifican lo que activa ciertos comportamientos.

En el operador del sitio de comercio electrónico Etsy Inc., por ejemplo, un científico con un doctorado en bioestadística que pasó años analizando archivos médicos en busca de señales tempranas de cáncer de mama, desarrolla ahora modelos estadísticos para entender los términos que usa la gente cuando busca en Etsy una nueva moda que vieron en la calle.

En la empresa de pagos móviles Square Inc., un investigador con un doctorado en psicología cognitiva que escribió modelos estadísticos para analizar la forma en que la gente cambia sus creencias políticas ahora busca patrones conductuales que identificarían qué vendedores tienen más probabilidades de tener clientes que reclaman un reembolso.

Otro joven de 28 años en Yelp, con un doctorado en matemática aplicada, convirtió la investigación para su tesis sobre mapeo de genoma humano en un producto usado por el equipo de publicidad de la empresa. El mismo algoritmo de mapeo de genoma ahora se usa para medir el efecto sobre los consumidores cuando se realizan muchos cambios pequeños en publicidad en línea.

“La academia es lenta y sólo un puñado de personas ve tu trabajo”, afirma Scott Clark, quien diseñó el algoritmo del mapeo del genoma. “En Yelp, puedo trabajar en experimentos que afectan a cientos de millones de personas. Cuando realizo un cambio pequeño en el sitio web, tengo un mayor impacto”.

Algunos experimentos de este tipo han generado preocupación. Hace poco, Facebook Inc. estuvo en el centro de una polémica por un experimento en el cual su equipo de datos científicos intentó manipular las emociones de la gente al alterar el contenido de su página de inicio.

biga

Con dos años de experiencia pueden ganar entre US$200.000 y US$300.000 al año, según reclutadores.

Christian Rudder, presidente del sitio de citas románticas OkCupid, deIAC/InterActiveCorp.  , reveló hace poco en una entrada de blog que la empresa manipulaba información con el fin de aumentar la probabilidad de que dos personas fueran compatibles y alentarlos a usar más el servicio.

Goldman, quien ahora encabeza el nuevo grupo de datos científicos de Intuit Inc., indica que los empleadores llegan a extremos para contratar a los mejores talentos. Deben estar listos para hacer una oferta con rapidez, a menudo uno o dos días después de entrevistar un candidato, y estar preparados para reunirse con los postulantes en cualquier momento del día o la noche.

Aunque un salario inicial anual de seis cifras en dólares podría ser habitual para alguien que acaba de terminar su doctorado, los científicos de datos con apenas dos años de experiencia pueden ganar entre US$200.000 y US$300.000 al año, según reclutadores.

Quien tenga “ciencia de datos” en su título laboral en una página de LinkedIn recibirá “100 emails diarios de reclutadores”, señala Josh Sullivan, quien encabeza un grupo científicos de datos de 500 personas en la consultora Booz Allen Hamilton Holding Corp.  

 

  • Para seducir a los candidatos, Sullivan agrega un toque personal: envía cartas manuscritas y vuela por todo Estados Unidos para conocer a las parejas de los candidatos, entre otros detalles.
  • La escasez se refleja en las cifras. Los sitios de empleo SimplyHired.Com y LinkedIn tienen actualmente entre 24.000 y 36.000 vacantes para puestos con ciencia de datos en sus títulos.

En 2012, el año más reciente del cual hay datos oficiales disponibles, se entregaron unos 2.500 títulos de doctorado en estadística, bioestadística, física de partículas y ciencias de la computación en EE.UU. En el último año, varias universidades lanzaron o anunciaron planes para lanzar maestrías en ciencia de datos para reducir la brecha.

Los empleadores buscan ayuda cada vez más en un programa de elite llamado Insight Data Science Fellows Program, con sede en California, que ayuda a canalizar hacia esta profesión a estudiantes de doctorado de campos como la astrofísica, la neurociencia y las matemáticas.

  • Los ex alumnos trabajan en equipos de científicos de datos en firmas establecidas de Silicon Valley y también en empresas nuevas.
  • Este año, el programa se extendió a Nueva York. Algunos científicos de datos que hace cinco años se hubieran dedicado a la academia o hubieran aceptado empleos en Wall Street, afirman que se sintieron atraídos por el auge tecnológico porque la financiación para la investigación científica se redujo durante la recesión en EE.UU.

taskrabbSaba Zuberi, una astrofísica que trabaja como científica de datos en TaskRabbit Inc., dijo que laborar para una empresa de Internet enfocada en los consumidores puede ser sorprendentemente gratificante.

En TaskRabbit, una empresa nueva que ayuda a encontrar mano de obra para tareas básicas, como empacar cajas o limpiar casas, los usuarios pueden ver un listado de las personas que pueden hacer estos trabajos. Para crear la lista, Zuberi pasó seis meses creando un modelo que tiene en cuenta la ubicación de un trabajador, los límites en su horario, la experiencia, las calificaciones y las tarifas de pagos, así como los atributos de las personas que hacen la solicitud. Cuántos más factores deben ser ponderados y combinados, más complejo el modelo, dijo.

Con el tiempo, el software aprende a distinguir cuáles son los factores más importantes para los clientes y refina los listados. Zuberi dijo que si bien el diseño de algoritmos en TaskRabbit puede no ser tan intelectualmente desafiante como probar nuevas teorías de la física de partículas, el trabajo se sentía más significativo.

Publicado en The Wall Street Journal