Cosa mi hanno insegnato i licenziamenti tecnologici nel 2023
Proprio quando pensavamo che la vita sarebbe tornata alla normalità dopo lo scoppio della pandemia, un’ondata di licenziamenti nel settore tecnologico ha colto di sorpresa tutti noi lavoratori del settore tecnologico. Nel 2023, più di 240.000 lavoratori tecnologici sono stati licenziati in più di 1.000 aziende; il licenziamento più recente presso Google e Discord indica che continuerà nel 2024. Sia la mia azienda attuale che la mia azienda precedente hanno avuto più di un ciclo di licenziamenti durante l’ultimo anno, con alcuni dei miei amici colpiti.
Anche se questa non è la prima volta che si verificano licenziamenti nel settore, i tagli sono stati più profondi che in passato. I licenziamenti passati si erano spesso concentrati su funzioni come le vendite e il reclutamento che sono state immediatamente colpite dai rallentamenti delle attività e delle assunzioni. Questa volta, tuttavia, l’impatto è stato trasversale, comprese le funzioni tecniche come ingegneri del software e scienziati dei dati.
È nella natura umana voler distillare modelli e apprendimenti dalle cose, soprattutto come scienziato dei dati (dopo tutto, questo è uno degli aspetti chiave del tuo lavoro). Quindi, da bravo scienziato dei dati, all’inizio dell’anno mi sono seduto per condurre un “post mortem”.
Anche se è difficile prevedere in anticipo quale squadra/chi sarà interessato da un licenziamento (a meno che tu non sia uno dei decisori), penso che come scienziato dei dati ci siano cose che puoi fare per renderti più “a prova di licenziamento”. E ne condividerò alcuni qui:
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Perché? Quando si tratta di licenziamenti, la decisione su quali team/individui lasciare andare dipende solitamente in larga misura dalla strategia dell’azienda e dalle priorità del momento. Ad esempio, se un’azienda ha cercato per diversi trimestri di rendere più self-service la creazione di dashboard e il reporting delle metriche, quando arriverà una serie di licenziamenti, verrà preso in considerazione qualsiasi team che si concentri sulla creazione di dashboard e sul reporting delle metriche.
Ricorda, le cose non accadono dall’oggi al domani; ci sono segnali che puoi prendere come avvertimento. I cambiamenti di priorità di solito non possono essere implementati da un giorno all’altro e nemmeno in un trimestre. Nell’esempio sopra, prima di lasciare andare l’intero team di DS che sta creando dashboard/report…
Fonte: towardsdatascience.com
