Kecepatan Karier dan Mobility Data Scientist, Pilih Startup atau Corporate?

Memilih jalur karier sebagai Data Scientist bukan sekadar soal gaji atau proyek yang menarik. Faktor kecepatan pertumbuhan karier dan mobilitas profesional juga sangat menentukan pengalaman kerja jangka panjang. Ada dua jenis lingkungan kerja yang perlu kamu ketahui yaitu startup atau corporate. Masing-masing memberikan karakteristik yang berbeda dalam hal peluang belajar, tanggung jawab, maupun jalur promosi. Pemahaman terhadap perbedaan ini membantu Data Scientist menentukan pilihan yang sesuai dengan tujuan karier dan gaya kerja masing-masing.

Selain itu, tren industri saat ini menunjukkan banyak profesional muda mempertimbangkan dinamika pertumbuhan dan exposure sebagai kriteria utama dalam memilih perusahaan. Startup menawarkan kecepatan belajar dan pengalaman multi-domain. Corporate justru menawarkan sebaliknya yaitu kestabilan, mentoring, dan jalur karier terstruktur. Memilih dengan tepat dapat memengaruhi kemampuan seseorang untuk naik level lebih cepat atau membangun portofolio pengalaman yang beragam. Berikut adalah perbedaan antara kecepatan karier dan mobility yang dimiliki Startup maupun Corporate! Simak sampai habis sahabat DQLab!

1. Karier di Startup

Bekerja sebagai Data Scientist di startup sering berarti berada dalam lingkungan yang dinamis dan serba cepat. Tim yang relatif kecil membuat setiap anggota memiliki tanggung jawab yang luas, mulai dari pengolahan data, analisis statistik, pengembangan model machine learning, hingga implementasi solusi ke dalam produk. Hal ini memungkinkan Data Scientist untuk mendapatkan pengalaman menyeluruh dalam waktu singkat, sekaligus memperluas skill set yang mungkin memerlukan bertahun-tahun di corporate. Kecepatan belajar menjadi kunci, karena setiap proyek menuntut pengambilan keputusan yang cepat dan adaptasi terhadap perubahan strategi perusahaan.

Selain itu, startup memberikan kesempatan untuk bekerja langsung dengan inovasi dan teknologi baru. Data Scientist dapat melihat dampak nyata dari hasil analisis mereka pada bisnis dan keputusan strategis, yang memberi kepuasan tersendiri sekaligus pengalaman berharga untuk karier jangka panjang. Namun, jalur karier di startup cenderung tidak stabil, karena risiko gagal atau proyek dihentikan lebih tinggi dibanding perusahaan besar. Mobilitas internal juga terbatas, karena struktur perusahaan yang kecil biasanya hanya memiliki sedikit posisi berbeda untuk dipindahi.

Baca Juga: Irisan Antara Data Science dan Machine Learning, Bagaimana Keduanya Bersinergi?

2. Karier di Corporate

Karier Data Scientist di corporate menawarkan jalur yang lebih terstruktur dan stabil. Promosi biasanya mengikuti jenjang formal, dari posisi junior ke senior, hingga manajer atau kepala divisi, sehingga profesional memiliki roadmap yang jelas untuk mencapai posisi yang lebih tinggi. Corporate juga menyediakan program pelatihan dan mentorship yang teratur, memungkinkan Data Scientist belajar secara sistematis dan mendapatkan bimbingan dari senior berpengalaman. Struktur ini sangat membantu bagi mereka yang menghargai kestabilan dan proses pengembangan profesional yang formal.

Selain itu, corporate menyediakan peluang mobilitas internal yang luas. Data Scientist dapat berpindah antar divisi, misalnya dari marketing analytics ke risk management atau R&D, sehingga pengalaman yang diperoleh lebih beragam dan mendalam di bidang tertentu. Proyek yang ditangani biasanya berukuran besar dan memiliki standard governance serta compliance, memberi pengalaman dalam pengelolaan data perusahaan skala besar. Meski promosi cenderung lebih lambat dibanding startup, kestabilan dan reputasi yang diperoleh di corporate menjadi modal berharga untuk karier jangka panjang.

3. Memilih jalur yang tepat antara Startup vs Corporate

Memilih antara startup dan corporate harus mempertimbangkan prioritas karier dan gaya kerja pribadi. Jika seseorang menghargai kecepatan belajar, fleksibilitas, dan exposure luas, startup menjadi pilihan tepat. Setiap proyek menawarkan peluang belajar cepat dan terlibat langsung dalam pengambilan keputusan, meski risiko kegagalan lebih tinggi. Startup cocok untuk mereka yang siap menghadapi ketidakpastian, multitasking, dan ingin mempercepat perkembangan skill secara intensif.

Sebaliknya, corporate lebih cocok bagi individu yang mengutamakan stabilitas, mentoring, dan jalur promosi terstruktur. Lingkungan ini memberi kesempatan belajar melalui program resmi, pengalaman proyek besar, dan jaringan profesional luas. Banyak profesional bahkan memanfaatkan kombinasi kedua lingkungan misalnya dari corporate untuk membangun fondasi yang kuat, lalu pindah ke startup untuk pengalaman lebih dinamis sehingga dapat membangun portofolio karier yang lengkap dan berdaya saing tinggi.

Baca Juga: Fresh Graduate Tanpa Pengalaman Data Science, Haruskah Khawatir?

4. Keuntungan Percepatan Karir di Corporate

Meski kecepatan promosi di corporate relatif lebih lambat dibanding startup, ada keuntungan jangka panjang yang signifikan. Corporate menawarkan mentorship formal dan program pengembangan profesional yang memungkinkan Data Scientist mempersiapkan diri untuk posisi senior secara terencana. Struktur ini membantu individu memahami pola karier, mengembangkan kompetensi strategis, dan mendapatkan pengalaman dalam skala besar yang sulit dicapai di startup.

Selain itu, corporate menyediakan mobilitas internal lintas divisi yang memungkinkan Data Scientist memperluas wawasan tanpa harus berpindah perusahaan. Misalnya, seseorang bisa memulai di divisi marketing analytics, lalu mencoba R&D atau risk management, sehingga skill dan pengalaman yang diperoleh lebih terdiversifikasi. Kombinasi struktur jelas, pelatihan, dan peluang internal ini membuat percepatan karier di corporate tidak hanya soal naik jabatan cepat, tetapi juga membangun fondasi karier yang kuat dan berkelanjutan.

FAQ

1. Apa perbedaan utama jalur karier Data Scientist di startup dan corporate?

Di startup, jalur karier cenderung lebih cepat dan fleksibel dengan tanggung jawab luas sejak awal, sehingga Data Scientist bisa belajar berbagai skill sekaligus. Di corporate, jalur karier lebih stabil dan terstruktur, dengan mentoring, program pelatihan, dan peluang mobilitas internal yang jelas.

2. Mana yang lebih cocok untuk pemula, startup atau corporate?

Pemula yang ingin belajar cepat, menghadapi tantangan, dan terlibat langsung dalam berbagai proyek cocok memilih startup. Sementara pemula yang mengutamakan stabilitas, panduan mentoring, dan jalur promosi jelas lebih cocok di corporate.

3. Apakah mungkin membangun karier di kedua lingkungan?

Ya. Banyak profesional memulai di corporate untuk memperoleh pengalaman terstruktur, lalu pindah ke startup untuk memperluas exposure dan inovasi, atau sebaliknya. Kombinasi pengalaman ini membantu membangun portofolio karier yang lebih lengkap dan berdaya saing tinggi.

Ingin mendapatkan profesi sesuai minat? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk songsong karir impianmu di industri data bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid