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您需要的4个内部数据科学团队的构建块

发布时间:2019-10-23 07:06:57 来源:

您已经花了几个月的时间来招募数据科学家到您的公司,以在您的硬件或应用程序中建立一些出色的机器学习功能。团队中只有一,两个或十个成员,但您感觉自己需要更多。如果您还没有,应该考虑如何使这些来之不易的人才保持专注,快乐和积极性。我从多年的数据科学家管理团队中汲取了一些智慧。

了解角色。

“数据科学家”已经成为一个非常模糊的术语,人们经常滥用它来标记各种人才。首先要做的是使自己熟悉现有的特定技能以及您想要的员工技能。在您自己进行基础架构和基础研究的大型团队中,您需要的是数据科学家,数据工程师和机器学习工程师的某种组合。这些学科重叠,但其纯粹形式存在很大差异。

数据科学家本质上是一位应用数学家。他们的最大优势是设计正确的问题来提出您的信息。使他们最快乐的是解决问题,即使编程是解决问题的一种方式,也不一定要花费数小时来编写软件。数据工程师是可以为分析做好准备的信息的专家,可以处理管道,错误记录和扩展快速基础架构。机器学习工程师是一名混合型专家,他将建模者的技艺与软件工程师的能力相结合。如果您迫切需要将模型投入生产,请雇用机器学习工程师。但是,如果您想组建一支具有各种才能的工作台,那么最好知道这些区别。

雇用原始马力。

如果要避免“聘用-聘用-雇用”周期,请选择具有可塑性的人才,而不是在一门学科中拥有大量经验的人才。没有人能够做所有事情,但是一支优秀的团队,特别是在规模较小的初创企业中,应该能够在需要时更换帽子。如果一名员工的知识和经验较少,另一名员工可以支持和帮助该员工成长。

在研究与应用科学之间找到平衡。

正如建立机器学习模型以不断学习一样,数据科学家和机器学习工程师也是如此。数据科学和建模处于数学的最前沿,随着发现的出现,该领域经常发展。数据团队知识的很大一部分每年都过时。这就是为什么我们向我们的团队提供年度津贴来参加会议和参加在线课程的原因。

鼓励您的人们发布并参与开源项目。也就是说,数据科学团队只能通过应用他们的知识来解决业务目标来帮助您的创业公司成功。事实证明,许多科学项目是过时的。我们的建模团队运营着一个读书俱乐部式的小组,以帮助淘汰那些me脚的好主意。一个团队成员突出显示一篇文章或一种新技术,并将其呈现给整个数据科学团队。另一个人在我们的数据源“沙箱”上对其进行了测试,并提出了调查结果。这样,其余的数据科学团队就不会陷入困境。

提供明确的职业道路。

作为创始人/首席执行官,您要做的最重要的事情就是让优秀的人才愉快地融入您的组织中。这意味着帮助新员工找到职业道路。人们可能想通过多种方式发展自己。例如,我们的一些建模人员已成为销售人员与客户见面时的重要合作伙伴。有些人可以轻松地移交给业务团队,并在新客户数据到达建模团队之前对其进行一线分析。有些人可能想更深入地研究技术专长,而那些人可以培训您希望在几年后组成一个更大的团队。使他们快乐和多产的一切,就像杂草一样生长。

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