Programozóként mennyire van lehetőségetek kiélni a kreativitásotokat munka közben?

Huhh kicsi KKV-nál gyakornokként még úgy vettem észre, hogy a gyakornok nem csak full stack fejlesztő, de még arcchitect, UX designer, manuális tesztelő és még fordító is.

Tehát náluk maximális szabadság van.

Most kezdek egy kb 150 fős szintén magyar cégnél. Kíváncsi vagyok, hogy náluk mi lesz, de interjún már nagyon fogták a fejüket, hogy "Te jó isten. Mit csináltak veled előző munkahelyeden?!?!" :D

Javaslatokat nyilván tudunk tenni meg sokszor a mi ötleteink mentén haladunk, ez már gyakornokként is így működött (nálam legalábbis). Viszont annyira nem kreatív, a specifikáció köt, az alapelvek kötnek, más munkája, aki szintén velem dolgozik az adott projekten, szintén köt, szóval eléggé alkalmazkodni kell.

Nyilván úgy csinálod meg, ahogy akarod (a clean code keretein belül), ha azt kérik tőled, hogy implementálj egy funkciót vagy modellt, ami ezt meg azt tudja, de azt nem te fogod kitalálni, hogy mire van szüksége az ügyfélnek és le is fognak kúrni, ha a specifikációtól eltér a munka.

@1 "data scientistként."

Az nem programozo. Ebből a szempontból össze se lehet hasonlítani a két foglalkozást.

#5

Én is data science területén dolgozom, pontosan azért tetszett meg ez a terület, mert kevésbé kötött a kódolás része, mint a fejlesztőknek és nagyobb a hangsúly az elméleti módszertanon, mint az alapelveken.

Ha nem kifejezetten neurális háló fejlesztésében (amit ma már ml engineernek hívnak, nem data scientistnek) és nem dataprepben, esetleg adatbázisfejlesztésben (azt meg data engineernek hívják) veszel részt, akkor a feladataid 80%-ban funkcionális programozásból és szkriptelésből állnak, ami közel sem annyira kötött és szintaktikailag összetett, mint egy nagyméretű kódbázist fejleszteni alkalmazásokhoz oop-ben.

Össze sem lehet hasonlítani a kettőt és nem is érdemes. Én fejlesztő voltam ezelőtt, már elbuknék egy python dev pozíció komolyabb szakmai körén.

A data sciencehez szükséges kódolási ismeretek meg sem közelítik egy fejlesztőét, akkor sem, ha tiszta kódot írsz. Nem hiába külön szakma és nem azért, mert ami megy egy fejlesztőnek, az egy data scientistnek is.

A B verzió, hogy olyan feladatokat sóztak rád, ami hivatalosan nem data scientist task.

A C meg az, hogy a kódbázis minősége nem ellenőrzött és csak kódbaszók vagytok.

6-7. Érteni vélem, amire ki akarsz lyukadni, ettől függetlenül a data scientist is programoz, csak másképpen. Ez adatprogramozás. Nem egy hagyományos applikáció-fejlesztés, hanem más típusú programozás.

Én is fejlesztő voltam korábban, és azért váltottam data science-re, mert ezt izgalmasabbnak találtam. Abban igazad van, hogy más skillek kellenek hozzá. Attól még ez is programozás.

Na de csak kötözködsz. :)