5 个月后，他辞去了政府工作，去找一个薪水更高的技术职位。以下是他如何为 Switch 推销自己。
快速阅读: 据《商业内幕》最新报道，库纳尔·松克勒从政府数据分析员转至私营部门，寻求更好的机会和薪酬。他通过展示在政府工作中的成就和技能，成功转型为数据科学家。尽管私营部门工作节奏更快且更具挑战性，但他认为这有助于个人成长和技术提升。松克勒计划继续在私营领域发展，同时关注公私合作以推动AI技术的应用。
库纳尔·松克勒从政府数据分析员转到私营部门，寻求更好的机会和薪酬。他指出了不同部门间工作节奏、技能提升需求和实验机会的不同。2017年，库纳尔·松克勒在佛罗里达大学获得计算机科学硕士学位时，立志成为一家大型科技公司的数据科学家。但他很快发现实现这一目标并非易事。“当时数据科学是个新兴领域，很少有初级数据科学家或机器学习工程师的职位，”松克勒告诉《商业内幕》。“我几乎没有收到大公司的面试邀请。”
在一次职业博览会上，他遇到了一些专注于水资源的州政府机构的招聘人员，得到了面试机会，并被聘为初级数据分析员。近五万名科技工作者被裁员——但有一种方法可以避免被裁员。
虽然松克勒认为政府工作“非常有趣”，并且很感激能与杰出的环境科学家合作，但他觉得工作规模限制了他的发展。“我想参与大型数据系统和大规模项目，但我没有这样的机会，”他说。松克勒还指出，尽管雇主希望利用技术，但预算限制常常阻碍政府部门投资新技术和软件。此外，薪酬也远低于私营部门，其中包括公司股票和限制性股票单位（RSU）。
在政府工作五个月后，26岁的松克勒决定转向私营部门，成为一家零售医疗保健公司的数据科学分析师。新职位的薪酬大幅提高，一年半内，他的薪水比在政府工作时高出近百分之五十。在医疗保健公司工作两年半后，他获得了超市连锁的数据分析和机器学习岗位。如今，32岁的他已成为诺德斯特罗姆的数据科学家。
库纳尔·松克勒如何利用政府工作经验进入私营领域。松克勒将他在政府工作的成就转化为可衡量的结果，展示了他对效率、成本节约和流程改进的影响。例如，他参与了多个改善工作流程的项目，为团队节省了很多手动工作时间。“我量化了这个项目——我们减少了多少手动工作量，项目带来了多少成本节约，以及我们是如何使用自动化工具改进现有流程的——并在我的简历中展示了这些成果，”他解释道。
他的策略是在领英上搜索“[公司名称]+角色”，找到在感兴趣的公司和职位工作的人员。发送初步邀请后，他安排了一次咖啡聊天，向他们介绍自己的经历以及对新职位的具体期望。“通过这种方式，你可以建立强大的人脉网络，”松克勒说。在政府机构工作期间，松克勒开发了一个完整的模块，用于自动化机构的报告系统。“当你强调这些大规模项目时，解释你是如何应对挑战和权衡的，这对招聘经理来说非常重要，”他说。“这些技能在私营部门非常受欢迎。”
松克勒也希望在转换工作前了解一些事情。松克勒没有意识到私营部门的工作节奏比政府部门快很多，更注重快速决策和新技术的迅速实施。“在政府部门，如果某个县发生洪水或水问题，我们会偶尔遇到这种情况，但总体上比较平稳，”他说。“我们有交付物的时间表，但没有什么特别疯狂的事情。”
松克勒很快发现，技术工作要求始终保持学习状态，不断自我提升——这正是他所喜欢并积极参与的事情。“我一直报名参加新课程，”松克勒说，他的经理对此非常支持。例如，松克勒学习了Tableau，并获得了亚马逊网络服务的认证，这教会了他如何在他们的云平台上训练和托管AI模型。他还最近学习了构建生成式AI应用、微调开源AI模型以及将这些模型部署到生产环境的课程。
在政府部门，如果松克勒的团队想要尝试新技术，必须详细说明为什么需要这项投资。但在非政府部门的工作中，他发现情况并非如此。“私营部门更加开放，你会有更多的机会尝试新方法——更快失败，更快成功，”他说。松克勒表示，他不再面临政府工作常有的问题，如有限的薪酬增长、缓慢的决策过程和变革惰性。然而，他也承认私营部门的一些缺点，比如由于持续的大科技公司裁员导致的不稳定就业，以及可能更长的工作时间和更严格的截止日期，而政府工作传统上提供了更好的工作生活平衡和公共服务感。
松克勒通过在诺德斯特罗姆的工作与AI和机器学习方法结合，目标随着时间的推移从成为大型科技公司的数据科学家转变为其他方向。“我认为零售业，特别是电子商务，有许多利用AI最新发展的应用场景，”松克勒说。“与其关注我在哪里工作，我更倾向于优先考虑我正在做什么类型的工作。”
松克勒计划在未来一段时间内留在私营部门，但他不认为这是永久远离公共服务。他说：“AI可以改变政府的效率和服务交付方式。”他提到了优化资源配置和提高公民参与度等用途。“其成功实施通常需要私营部门的专业知识和资源，”他说，并补充说他有兴趣帮助促进这种公私合作。
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(以上内容均由Ai生成)
