Que faites-vous si votre promotion et votre augmentation de salaire dans le Machine Learning dépendent de l’évaluation des performances ?

1 Comprendre les objectifs

Comprendre les objectifs de votre organisation et la façon dont votre travail s’aligne sur eux est la première étape vers une évaluation réussie des performances. En Machine Learning, cela signifie non seulement développer des algorithmes performants, mais aussi s’assurer que vos projets contribuent aux objectifs de l’entreprise. Qu’il s’agisse d’augmenter les revenus, de réduire les coûts ou d’améliorer l’expérience client, votre capacité à connecter votre travail de ML à ces objectifs plus larges est essentielle. Démontrer cet alignement peut influencer considérablement la perception de votre contribution par vos supérieurs et, par extension, votre aptitude à une promotion ou à une augmentation.

3 Améliorer les compétences

L’apprentissage continu est la pierre angulaire de l’apprentissage automatique. Pour exceller dans votre évaluation de performance, recherchez activement des opportunités d’améliorer vos compétences. Il peut s’agir de suivre des cours en ligne pour maîtriser les dernières techniques de ML, de participer à des ateliers pour se tenir au courant des tendances du secteur ou de contribuer à des projets de ML open source pour acquérir une expérience pratique. En démontrant un engagement envers la croissance professionnelle et en appliquant de nouvelles compétences à votre travail, vous signalez à votre employeur que vous êtes un atout précieux et avant-gardiste qui mérite d’être investi par une promotion ou une augmentation de salaire.

4 Réseau interne

L’établissement de relations au sein de votre organisation peut être aussi important que le travail technique que vous effectuez. La mise en réseau avec des collègues de différents départements peut vous donner un aperçu des différents besoins de l’entreprise et de la manière dont le Machine Learning peut y répondre. En comprenant les défis auxquels sont confrontées les autres équipes, vous pouvez positionner vos projets ML comme des solutions à ces problèmes, augmentant ainsi votre visibilité et votre importance au sein de l’entreprise. Lorsque vient le temps d’évaluer les performances, avoir des défenseurs dans toute l’organisation peut être un avantage significatif.

5 Communiquez clairement

Une communication claire de vos projets de Machine Learning et de leur impact est essentielle lors des évaluations de performance. Vous devez être capable d’expliquer des concepts complexes de ML d’une manière que les parties prenantes sans formation technique peuvent comprendre. Cela implique de traduire les détails techniques de votre travail en avantages commerciaux, tels que la façon dont un modèle d’apprentissage automatique a amélioré les processus de prise de décision ou la satisfaction des clients. Une communication efficace peut faire la différence entre être considéré comme un développeur comme les autres ou comme un contributeur stratégique qui mérite une promotion ou une augmentation.

6 Demander des commentaires

La recherche proactive de commentaires tout au long de l’année, et pas seulement lors d’évaluations formelles, peut vous fournir des informations précieuses sur la façon dont vous êtes perçu et sur les domaines dans lesquels vous pouvez vous améliorer. Dans le Machine Learning, cela peut impliquer de demander des commentaires sur vos techniques d’analyse de données ou votre approche de création de modèles à des collègues plus expérimentés. En démontrant une volonté d’apprendre et de s’adapter en fonction de la rétroaction, vous faites preuve d’un niveau de professionnalisme et de dévouement qui peut influencer positivement les résultats de votre évaluation de performance.