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Este ensayo como se dijo se basa en una conversación con Ali Ahmadalipour sobre cómo irrumpió en la tecnología climática. Ahmadalipour es un ingeniero de software de 33 años que trabaja en la fábrica Moonshot de Google X en el Área de la Bahía de San Francisco. Ha sido editado por extensión y claridad.

Siempre pensé que me convertiría en profesor de ciencias de la tierra. Pero ahora trabajo en tecnología climática y nunca he sido más feliz.

El cambio climático no era lo más importante cuando comencé mi programa de maestría, pero mi interés creció durante el programa de dos años. Entonces, me mudé a los Estados Unidos desde Irán para obtener un doctorado en cambio climático. Estaba en camino de convertirme en profesor, pero estaba profundamente infeliz.

Como la mayoría de los estudiantes de postdoctorado, sabía que la academia era un sistema roto. No había seguridad laboral, el salario era bajo, las horas eran largas y no quería vivir en un pequeño pueblo al azar en Estados Unidos.

Era una obviedad que realmente debería estar buscando trabajos en tecnología climática. Era poco probable que consiguiera un trabajo en una universidad de alto nivel si permanecía en el mundo académico, y había más oportunidades en la industria tecnológica.

Más de seis meses después de que comenzara mi búsqueda, conseguí un trabajo como director de ciencia del clima en la firma de nube verde ClimateAI en el Área de la Bahía. Después de eso, trabajé como científico de datos principal en KatRisk, una firma de modelado de catástrofes, donde desarrollé programas para predecir y calcular los costos de los desastres naturales para las compañías de seguros. Mi salario saltó de $ 50,000 a seis cifras.

Dos años más tarde, ahora soy ingeniero de software en la fábrica Moonshot de Google X, donde desarrollo aplicaciones geoespaciales y de inteligencia artificial relacionadas con los fenómenos meteorológicos extremos y el cambio climático.

Salir de la academia requirió horas de estudio de nuevas habilidades y mucho rechazo.

Conseguir ese primer trabajo fue realmente difícil. Solicité numerosos trabajos de ciencia de datos en nuevas empresas de tecnología climática y recibí más rechazos de los que podía contar.

A partir de entonces, pasé horas todos los días aprendiendo nuevas habilidades. Aprendí a codificar en Python, me familiaricé con las bibliotecas de datos climáticos y me esforcé por aprender nuevas tecnologías como el software de código abierto TensorFlow y las aplicaciones de aprendizaje automático. También mejoré mi currículum, practiqué mis habilidades de entrevista y construí mi presencia en línea al compartir mis proyectos en LinkedIn.

Aún así, los rechazos siguieron llegando. No sentía que fuera lo suficientemente bueno, y el estrés de la rutina diaria solo amplificó mis dudas. Pero me negué a rendirme.

Construir una presencia en línea ayuda a los candidatos a destacarse en un mercado laboral competitivo

Construir mi presencia en línea realmente me diferenció del candidato típico. Pude posicionarme como un líder intelectual en tecnología climática al mostrar mis conocimientos y habilidades técnicas a una amplia audiencia.

En LinkedIn, compartí mi historia, escribí una guía sobre cómo conseguir un trabajo en geociencias y creé un tutorial en línea gratuito sobre cómo usar Python para analizar datos climáticos. También lancé un boletín llamado Trabajos Geoespaciales para recopilar puestos vacantes en tecnología climática para miles de suscriptores.

He podido usar esa presencia para conectarme con otros en el campo. Ahora, muchas personas se acercan para pedir consejos laborales y consultar sus currículos.

Aproveche la gran demanda de empleos en tecnología climática hoy

Ahora es el mejor momento para incursionar en la tecnología climática. Los capitalistas de riesgo están invirtiendo fondos en nuevas empresas de tecnología climática, lo que significa que hay una gran demanda de científicos de datos y programadores en estas empresas.

Y la paga es buena. El salario promedio para estos puestos es de aproximadamente $ 120,000 al año con espacio para un salario más alto con experiencia.

Para entrar, mi consejo es aprender a codificar en Python y analizar datos climáticos, mostrar sus visualizaciones de datos y código a los reclutadores, y establecer contactos con personas en el campo. Pero lo más importante, construya su marca y elabore una narrativa concisa para las entrevistas.