Giới thiệu
Theo Glassdoor, nhu cầu làm việc từ xa đã tăng 360%. Cách thế giới vận hành đã thay đổi đáng kể, đặc biệt trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phát triển phần mềm. Như các số liệu cho thấy, nhiều chuyên gia đang nỗ lực bắt kịp với những thay đổi này.
Nhiều công ty đã chuyển sang mô hình làm việc từ xa, cho phép nhân viên dành nhiều thời gian hơn cho cuộc sống cá nhân trong khi vẫn duy trì hiệu suất và cam kết với công ty. Đối với những người đang tích cực tìm việc, họ đã tiếp cận được nhiều cơ hội mới không chỉ ở trong nước mà còn ở nước ngoài. Có thể nói nhà tuyển dụng và người lao động đã tìm ra một phương án đôi bên cùng có lợi, dựa trên sự linh hoạt và tin tưởng.
Với những lợi thế của làm việc tại nhà ngày càng được biết đến rộng rãi, ngày càng nhiều người tự hỏi liệu đây có phải là thời điểm thích hợp để thử làm tự do hay không. Do đó, các nền tảng freelancer trực tuyến như Upwork đã trở nên rất phổ biến.
Hiện tại, Upwork có khoảng 900 công việc khoa học dữ liệu đang mở. Đây đã là con số tương đối cao, nhưng với tư cách là nhà khoa học dữ liệu, bạn cũng có thể tham gia các dự án phát triển phần mềm khác không giới hạn trong khoa học dữ liệu, mở ra triển vọng còn tốt hơn cho những người muốn làm tự do. Nếu bạn mới vào nghề, hãy xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về cách trở thành nhà khoa học dữ liệu để biết thêm chi tiết.
Là một freelancer khoa học dữ liệu, bạn sẽ thấy có rất nhiều tin đăng dự án thú vị để ứng tuyển, được chia sẻ bởi cả công ty và cá nhân. Bài đăng công việc thường nêu sẵn mức chi trả và thời hạn mong muốn, giúp bạn dễ dàng quyết định có nên nhận dự án hay không. Tất nhiên, bạn không cần chỉ làm một dự án tại một thời điểm. Bạn có thể tự đặt quy tắc, quản lý thời gian theo ý mình để đạt hiệu suất tối đa mà không đánh đổi cân bằng công việc/cuộc sống.
Tuy nhiên, làm việc tự do cũng có một số bất lợi, như thiếu phúc lợi công ty, và điều này đáng để bạn cân nhắc kỹ trước khi quyết định.
Ưu và nhược điểm của việc làm Nhà khoa học dữ liệu tự do
Khi làm freelancer, bạn thực chất đang xây dựng thương hiệu cá nhân. Bên cạnh việc hoàn thành các nhiệm vụ đã nhận, bạn còn có trách nhiệm đảm bảo phát triển thương hiệu, lên kế hoạch thu chi và tự đưa ra mọi quyết định, như chọn giấy phép phần mềm sẽ sử dụng.
Thành công trong công việc tự do đòi hỏi rất nhiều nỗ lực, nhưng cũng như các hình thức việc làm khác, làm freelancer có cả ưu và nhược điểm.
Ưu điểm
- Bạn có thể làm việc ở bất cứ đâu miễn là có kết nối internet.
- Bạn chọn những công việc muốn làm và có điều kiện phù hợp với mình.
- Bạn có thể tự lên kế hoạch khối lượng công việc và kỳ nghỉ, làm bao nhiêu tùy theo thời gian và năng lượng cho phép. Nếu muốn làm khoa học dữ liệu tự do bán thời gian, bạn cũng sẽ tìm thấy những công việc chỉ tốn vài giờ mỗi ngày.
- Vì freelancer làm việc toàn cầu, đôi khi họ có thể tận dụng những cơ hội có thu nhập tốt hơn so với làm việc tại địa phương ở quê nhà.
- Với sự đa dạng của nhiệm vụ nhận được, bạn có thể trau dồi năng lực theo nhiều cách khác nhau, thay vì phải làm đi làm lại các công việc đơn điệu như khi là nhân viên. Ngoài ra, kỹ năng nghiên cứu và phát triển của bạn cũng có thể tiến bộ nhanh chóng, vì bạn rèn luyện chúng hàng ngày khi chủ động tìm kiếm công việc.
Nhược điểm
- Freelancer có những nghĩa vụ thuế nhất định cần tự theo dõi, điều này có thể trở nên quá tải, đặc biệt với người mới bắt đầu.
- Thiếu phúc lợi. Vì bạn tự vận hành công việc của mình, sẽ không có công ty cung cấp các phúc lợi như nhân viên thường có. Điều này có nghĩa bạn phải tự lo một số thứ, như bảo hiểm y tế.
- Dự án có thể kéo dài hơn dự kiến, hoặc khách hàng có thể muốn hoàn thành sớm. Điều này cuối cùng sẽ rèn luyện khả năng thích ứng của bạn, nhưng trong ngắn hạn, bạn có thể cảm thấy thiếu ổn định trong cuộc sống công việc.
- Bạn sẽ gặp khách hàng tốt, và cũng sẽ làm việc với những khách hàng có thể gây rắc rối. Dù thế nào, bạn vẫn cần làm khách hàng hài lòng. Điểm số họ dành cho bạn trên các nền tảng freelancer và các đánh giá công khai có thể ảnh hưởng đáng kể đến khả năng bạn được thuê bởi các đơn vị khác trong tương lai.
- Chênh lệch múi giờ. Trong một số trường hợp, bạn có thể cần thích nghi với múi giờ nơi khách hàng cư trú, điều này có thể ảnh hưởng đến đời sống riêng tư.
- Rất thường xuyên bạn sẽ không có đồng nghiệp ngồi cạnh, đôi lúc có thể thấy cô đơn. Điều quan trọng là chú ý đến trạng thái tinh thần và nhu cầu xã hội, nếu không, cả động lực lẫn sức khỏe của bạn có thể sa sút dần.
- Luôn tồn tại rủi ro gặp khách hàng không tuân thủ các điều kiện đã thỏa thuận ban đầu, bao gồm cả việc thanh toán. Khả năng này nói chung là nhỏ, nhưng bạn vẫn cần ghi nhớ và có biện pháp phòng ngừa để luôn được đối xử công bằng.
Các kỹ năng của Nhà khoa học dữ liệu tự do
Là freelancer, bạn cần sự kết hợp tốt giữa kỹ năng mềm và kỹ năng cứng. Kiến thức kỹ thuật dĩ nhiên đóng vai trò rất quan trọng, nhưng các khía cạnh khác như kỹ năng xã hội, khả năng ngôn ngữ và kiến thức kế toán cơ bản cũng then chốt.
Kỹ năng cứng
Kỹ năng kỹ thuật
Phần lớn kỹ năng khoa học dữ liệu xuất phát từ nền tảng khoa học máy tính, CNTT, toán học và thống kê. Tuy nhiên, không giới hạn ở các lĩnh vực này vì chúng cũng có thể đến từ nhiều con đường kỹ thuật khác. Các kỹ năng nền tảng cần có cho mọi nhà khoa học dữ liệu gồm:
- Lập trình và thư viện
- Trực quan hóa dữ liệu
- Học máy
- Xác suất và thống kê
- Đại số tuyến tính
- Xử lý/tiền xử lý dữ liệu
Kỹ năng ngôn ngữ
Năng lực ngôn ngữ thành thạo là nền tảng cho giao tiếp hiệu quả. Là freelancer, bạn sẽ thường xuyên làm việc với khách hàng ở các quốc gia khác nhau. Nếu bạn xem các tin đăng việc trên bất kỳ nền tảng freelancer nào, bạn sẽ thấy hầu hết, nếu không muốn nói là tất cả, đều bằng tiếng Anh.
Sở hữu trình độ tiếng Anh đủ để hiểu mô tả công việc và phản hồi bằng văn bản sẽ giúp ích cho bạn. Tuy nhiên, đến một lúc nào đó, trình độ tiếng Anh hạn chế có thể không đủ. Ở các dự án vừa và lớn, bạn thường sẽ cần thực hiện các cuộc gọi video trước, trong và sau dự án. Khách hàng sẽ ưu tiên ứng viên có thể giao tiếp trôi chảy trong quá trình tuyển chọn. Vì lý do này, nếu tiếng Anh không phải tiếng mẹ đẻ của bạn, việc cải thiện kỹ năng này sẽ mang lại lợi thế lớn.
Kế toán
Freelancer phải nộp thuế và các khoản phí liên quan đến làm tự do, tùy thuộc vào quốc gia cư trú. Khi công việc phát triển, loại thuế bạn phải nộp có thể thay đổi. Việc có kỹ năng kế toán tốt và theo dõi các thay đổi về luật thuế là điều thiết yếu, vì không tuân thủ có thể dẫn đến rủi ro pháp lý.
Kỹ năng mềm
Tập hợp những khả năng được coi là ‘kỹ năng mềm’ có thể là chìa khóa để giành được niềm tin của khách hàng. Dưới đây là những kỹ năng bạn cần học và thành thạo để trở thành freelancer thành công:
Giao tiếp
Mẫu số chung của các freelancer giỏi là cách giao tiếp đặc trưng. Trước khi nhận việc, điều quan trọng là freelancer và khách hàng hiểu rõ yêu cầu và nhu cầu của nhau. Cả hai bên cần truyền đạt rõ ràng để tránh mơ hồ hay hiểu lầm ngay từ đầu.
Đàm phán
Học cách đàm phán đòi hỏi kinh nghiệm. Đàm phán đôi khi là chủ đề nhạy cảm và luôn phải thực hiện một cách tôn trọng. Freelancer chỉ có thể học qua thực hành. Điều quan trọng là nêu rõ nhu cầu và kỳ vọng của bạn mà không quá cứng nhắc và, nếu có sai sót, cần rút kinh nghiệm. Kết quả mong muốn luôn là các điều khoản hợp đồng công bằng cho cả hai bên.
Trí tuệ cảm xúc
Khả năng dự đoán cảm xúc của khách hàng khi gặp vấn đề sẽ giúp bạn lên kế hoạch cho các giải pháp có thể đề xuất, cũng như cách trình bày chúng. Cũng có thể có những tình huống khách hàng không thể diễn đạt suy nghĩ vì nhiều lý do. Trong những trường hợp như vậy, sự thấu cảm của freelancer có thể giúp khách hàng cảm thấy được thấu hiểu và được hỗ trợ tốt.
Trừu tượng hóa
Trừu tượng hóa là kỹ năng được dùng rộng rãi bởi kỹ sư và nhà khoa học, bao gồm việc suy nghĩ về một vấn đề phức tạp và chia nó thành một số thành phần đơn giản ở mức độ khái quát cao. Sau đó, chỉ bằng cách tập trung vào các thành phần đơn giản này, việc tiếp cận vấn đề phức tạp trở nên dễ dàng hơn.
Khách hàng có thể không có nhiều kiến thức kỹ thuật như freelancer, và ngay cả khi có, họ có thể gặp khó khăn trong việc hiểu tường tận mọi bước công việc. Đó là lý do freelancer cần có khả năng cung cấp bản tóm tắt rõ ràng về cách tiếp cận và kiến trúc dự án, và đây là nơi kỹ năng trừu tượng hóa phát huy tác dụng. Khách hàng đánh giá cao khi nhận được bức tranh tổng quan rõ ràng về quy trình và điều này có thể giúp xây dựng cầu nối vững chắc giữa hai bên.
Các nền tảng hàng đầu để tìm việc Khoa học dữ liệu tự do
Các website freelancer cung cấp nền tảng tương tác giữa người đăng việc và freelancer. Những nền tảng này cho phép bạn lọc các đề nghị việc làm để phù hợp với kỹ năng của mình. Tất cả giai đoạn của một dự án diễn ra trên các nền tảng này, bao gồm cả thanh toán cuối cùng, khiến chúng trở thành công cụ rất hữu ích và đáng tin cậy cho người làm chuyên nghiệp. Các nền tảng hàng đầu hiện nay cho công việc khoa học dữ liệu được liệt kê dưới đây.
Upwork
Hiện có khoảng 900 tin đăng việc liên quan đến khoa học dữ liệu trên nền tảng này, như thể hiện trên trang khoa học dữ liệu của Upwork. Các đề nghị công việc trên Upwork thường được chốt khá nhanh. Quá trình đàm phán có thể kéo dài từ vài phút đến một tuần. Điều này có nghĩa là mỗi tuần bạn có thể có khoảng cả nghìn công việc khoa học dữ liệu để ứng tuyển.
Toptal
Khác với các nền tảng freelancer khác, Toptal thực hiện phỏng vấn kỹ thuật nghiêm ngặt với tất cả ứng viên freelancer. Kết quả là chỉ 3% ứng viên hàng đầu được chấp nhận. Điều này đảm bảo chỉ những freelancer thành công và chuyên nghiệp nhất có thể kinh doanh trên nền tảng này.
Fiverr
Điểm khác biệt của Fiverr là trên nền tảng này, chính các freelancer thường đưa ra các gói công việc cụ thể mà họ có thể thực hiện theo gói cơ bản, tiêu chuẩn và cao cấp. Nhờ đó, động lực kinh doanh theo một số cách ổn định hơn so với các nền tảng khác, vì freelancer có thể nêu rõ chính xác nhiệm vụ sẽ thực hiện, trong bao lâu và với mức phí bao nhiêu.
Kết luận
Bắt đầu hành trình trở thành nhà khoa học dữ liệu tự do có thể nhiều thử thách, nhưng có thể mang lại một sự nghiệp khoa học dữ liệu đáng giá, nơi bạn tận hưởng sự độc lập khi là chính sếp của mình. Hãy đón xem phần 2, nơi chúng tôi sẽ cung cấp lộ trình chi tiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu, các mẹo hữu ích bổ sung và trả lời những câu hỏi thường gặp. Trong lúc chờ đợi, bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay bằng cách đăng ký Lộ trình nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu với Python.
