Mencari Sesuap Nasi: Part II

Pasca hengkang dari Lazada pada 15 Juli 2016, aku pun bergegas untuk mencari pekerjaan terbaru, terutama pekerjaan dengan titel seorang Data Scientist, kombinasi dari seseorang yang ahli statistika dan pemrograman. Pada dasarnya Lazada memiliki Data Scientist namun tidak untuk skala lokal, melainkan regional. Sebut saja nama seperti Kai Xin Thia, yang juga menjadi Co-Founder DataScience SG (Singapura). Aku yang bertitel Data Analyst sebenarnya memiliki celah untuk melakukan analisis statistika, namun aku harus fokus pada hal yang lebih berkutat pada statistika deskriptif (report), ekstrak data dari database dan pemrograman.

Aku merasakan perbedaan yang sangat jauh ketika pertama kali mencari pekerjaan pasca wisuda, dengan mencari pekerjaan saat aku sudah pernah bekerja sebelumnya. Meskipun hanya 2,5 bulan, aku telah mempelajari banyak hal seperti:

1. Menulis clean code
2. Membuat workflow terstruktur
3. Mengekstrak data menggunakan MySQL
4. Mengetahui dasar dari web programming menggunakan PHP, HTML, CSS dan Javascript menggunakan Code Igniter sebagai framework
5. Sedikit demi sedikit memahami Linux dan penjadwalan menggunakan Cron Job
6. Semakin nyaman dengan Python
7. Menggunakan R dengan library yang belum pernah dipakai sebelumnya
8. Mengetahui ruang lingkup dunia kerja, sistem dan manajemennya
9. Memahami ekosistem e-commerce

Sempat vakum dari dunia kerja selama satu minggu (18 Juli 2016 – 22 Juli 2016), akhirnya, aku mendarat kembali, kali ini di perusahaan yang berkutat pada Big Data Analytics. Jelas, sebuah perbedaan yang cukup besar, ketika aku masih menjadi fresh graduate, yang entah ingin terjun di ranah mana, waktu tunggu yang kutempuh adalah 74 hari (dari tanggal wisuda) atau 94 hari (dari tanggal yudisium). Sedangkan pada jilid kedua, waktu tunggu yang kutempuh adalah 7 hari (dari tanggal uji coba) atau 14 hari (dari tanggal resmi), aku pun bergerak lebih cepat.

Perjalanan mencari pekerjaan jilid kedua dimulai meskipun aku sempat ingin bersantai sejenak, membebaskan diri dari ranah 9-to-5. Aku tidak terlalu menembak perusahaan, namun lebih menembak ke pekerjaan apa yang akan kulakukan, at least, relevan dan berkutat dengan data dan analisis. Meskipun begitu, ada satu perusahaan yang kutembak dari dulu, yaitu Tokopedia. Sebelumnya, aku pun pernah melamar sebagai Data Analyst di Tokopedia pada jilid pertama. Satu tahun sebelum resmi menjadi wisudawan pun, aku sudah menargetkan Tokopedia sebagai tempat pelabuhanku. Seakan-akan menjadi Nakama menjadi impianku.

Pada percobaan kedua ini, aku tidak hanya melamar pada satu pekerjaan spesifik di Tokopedia. Pekerjaan yang relevan dengan data selain Data Analyst seperti Digital Analyst, Fraud Analyst dan Data Scientist, semuanya aku lamar. Aku pun mendapatkan undangan sebagai Fraud Analyst dan Data Scientist dengan dua jalur tahap tes yang berbeda. Keduanya, relevan dengan ilmu statistika yang kumiliki, namun dari itu, Data Scientist mensyaratkan kemampuan pemrograman yang mumpuni dibandingkan Fraud Analyst.

Aku sudah membayangkan bekerja sebagai Fraud Analyst menggunakan alat statistika seperti outlier detection, anomaly detection, supervised learning dan clustering untuk melihat hal-hal mencurigakan dalam data yang diduga sebagai fraud. Kalau perlu, aku dapat membuat otomisasi untuk mengirimkan alarm seperti halnya pada pekerjaanku sebelumnya, namun kali ini lebih mendalam dengan menggunakan alat statistika dan machine learning yang tepat agar dapat menurunkan persentase false positive dan false negative dalam prediksi.

Pada tes Fraud Analyst, aku diundang untuk mengikuti wawancara HR sebagai penjajakan awal. Kelemahan terbesarku adalah, apa yang kubayangkan dan kurencanakan, tidak bisa kutuangkan dalam bentuk realita sepenuhnya. Able to sell yourself dan menyakinkan orang lain merupakan kemampuan yang sangat penting dimiliki. Sayangnya, pada akhirnya, aku mengulangi kegagalan yang sama, gagal melewati blokade HR. Padahal, akan lebih nyaman dan nyambung, kalau wawancara (ngobrol) dengan user secara langsung untuk melihat kebutuhan dan requirement yang memang mereka inginkan.

Selain itu aku pun mengikuti tes Data Scientist via Hackerrank secara online. Aku pun hanya mampu menjawab dua dari lima pertanyaan pemrograman (meskipun pada akhirnya, pertanyaan ketiga bisa kujawab setelah mengikuti tes). Tes yang diberikan benar-benar pure pemrograman dan tidak ada analisis data sama sekali. Aku yang merupakan lulusan statistika tidak mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan pemrograman yang sudah memasuki level advance seperti stacking. Dan pada akhirnya, aku menutup kemungkinan sepenuhnya untuk menjadi bagian dari Nakama sebagai Fraud Analyst maupun Data Scientist untuk saat ini.

Pada hari yang bersamaan dengan tes wawancara Fraud Analyst di Tokopedia, aku diundang untuk mengikuti trial di Mediatrac selama seminggu. Titel yang tertulis adalah Data Engineer, namun pada dasarnya, pekerjaan yang akan kuhadapi lebih mengarah ke Data Scientist, melakukan analisis data menggunakan metode statistika maupun machine learning, persis seperti hal yang kutargetkan dari awal.

Selama satu minggu itu pun, aku melakukan analisis data untuk mengelompokkan daerah di Jakarta berdasarkan kemiripannya dilihat dari segmentasi daerahnya (apakah condong ke daerah bisnis, komersial, ibadah, otomotif ataupun lainnya). Metode yang kugunakan adalah metode unsupervised learning yang sudah sangat sering digunakan yaitu k-means. Pada dasarnya, banyak kemungkinan metode dan pendekatan lain yang dapat kugunakan seperti menggunakan metode kohonen SOM. Dari satu minggu itu saja, aku sudah mempelajari hal baru dalam menggunakan library di R yang belum pernah kugunakan sebelumnya seperti ggmap, reshape dan slidify, serta menggunakan fungsi dan pengulangan secara lebih mendalam.

Aku pun sempat menjajak e-commerce lain seperti OLX dan Bukalapak. Di OLX, aku diundang untuk wawancara user sebagai Business Intelligence Developer, atau dengan kata lain disebut sebagai Data Engineer, dengan pekerjaan yang berkutat dengan ETL, database dan pernak-pernik lainnya. Hal tersebut sudah cukup jauh dari ilmu statistika yang kudapatkan saat di bangku perkuliahan dulu yang lebih condong untuk menganalisis data seperti Data Scientist, dibandingkan menyiapkan sistem data yang siap untuk dianalisis. Alhasil, tidak ada kabar selanjutnya yang mengindikasikan bahwa aku tidak cocok dengan pekerjaan tersebut.

Seperti halnya tes Data Scientist di Tokopedia, aku mendapatkan surel untuk mengikuti tes Data Scientist di Bukalapak. Namun, kali ini, tidak melulu berkutat dengan soal pemrograman, dan juga soal yang diberikan tidak melalui third-party seperti Hackerrank, melainkan soal langsung yang dikirimkan melalui surel dalam bentuk pdf. Pada dasarnya, ada tiga segmentasi soal yaitu: pemrograman, query dan analisis data. Tidak seperti tes Data Scientist di Tokopedia di mana aku hanya mampu menjawab dua dari lima soal yang tersedia, pada tes kali ini aku mampu menjawab semua soal dan mengumpulkannya via surel di hari terakhir batas pengumpulan. Meskipun begitu, tidak ada kabar lanjutan, entah karena posisi tersebut sudah terisi atau bagaimana.

Pada akhirnya, aku pun ditakdirkan untuk memperdalam kemampuan data science di Mediatrac sebagai Data Engineer Scientist. Secara non-spesifik, tujuanku di sini adalah meningkatkan kapasitas diri dari segi teknikal maupun non-teknikal sehingga aku mampu melompat lebih jauh lagi di masa depan. Pada dasarnya, perusahaan ini adalah wadah bagiku untuk meningkatkan kemampuan pada: programming, data science, statistics, problem solving, decision making, english, interpersonal, communication, networking dan lain-lain. Di tahun 2018, aku sudah siap untuk melompat lebih jauh, sebagai seorang ahli data yang memiliki berjuta ide yang mampu memecahkan berbagai macam masalah di Indonesia maupun dunia.

Nitty Gritty - Part II

Keterangan: 

biru (tes/wawancara)

Date	Details
15 Juli 2016	Hengkang dari Lazada
16 Juli 2016	Merapat ke Depok, sebar CV terbaru ke Tokopedia, Bukalapak, BCA, dsb.
18 Juli 2016	Kembali ke kosan menggunakan Transjabodetabek (leadtime ~ 30 menit)
20 Juli 2016	Kirim lamaran ke Mediatrac (10.03)
20 Juli 2016	Panggilan dari Excite Indonesia sebagai Data Analyst (10.44)
20 Juli 2016	Panggilan dari Tokopedia sebagai Fraud Prevention Analyst (18.09)
21 Juli 2016	Tes tahap awal dari Hackerrank sebagai Data Scientist Tokopedia
22 Juli 2016	Wawancara HR Tokopedia sebagai Fraud Prevention Analyst
22 Juli 2016	Panggilan dari Mediatrac untuk mengikuti uji coba minggu depan
23 Juli 2016	Merapat ke Depok, menyelesaikan soal Data Scientist Tokopedia
24 Juli 2016	Kembali ke kosan menggunakan Transjabodetabek (leadtime ~ 1 jam)
25 Juli 2016	Wawancara singkat dan uji coba di Mediatrac
27 Juli 2016	Panggilan dari OLX sebagai BI Developer (13.56)
28 Juli 2016	Wawancara user OLX (16.30)
29 Juli 2016	Presentasi hasil analisis, uji coba di Mediatrac
30 Juli 2016	Merapat ke Depok tanpa membawa laptop
31 Juli 2016	Kembali ke kosan menggunakan Transjabodetabek (leadtime ~ 20 menit)
1 Agustus 2016	Resmi menjadi bagian dari Mediatrac sebagai Data Engineer Scientist
2 Agustus 2016	Mendapat undangan tes tahap awal Data Scientist Bukalapak
6 Agustus 2016	Mengumpulkan jawaban tes tahap awal Data Scientist Bukalapak

Waktu tunggu: 7 hari (dari tanggal uji coba), 14 hari (dari tanggal resmi)

Panggilan: Excite, Tokopedia, Mediatrac, OLX, Aimia

Mengikuti: Tokopedia, Mediatrac, OLX, Aimia

Gagal total: Traveloka, Bhinneka, BCA, dan lain-lain

Berhasil: Mediatrac