科學家越來越受到創(chuàng)業(yè)者追捧。醫(yī)療、人工智能這樣的深科技領域不必多說，向來都是博士們的聚集地。就連 Uber、Facebook 這樣的 ToC 類企業(yè)，對于數(shù)據(jù)科學家、心理學家的需求也在逐年攀升。
然而，并不是所有科研人員都能在商業(yè)社會中如魚得水。實驗室中追求精益求精，但創(chuàng)業(yè)公司追求效率至上。如果學術人才無法應對這樣的思維轉(zhuǎn)變，就很可能無法跟上其他人的步伐。
因此，Airbnb 工程師團隊寫了這篇文章，向那些有志轉(zhuǎn)投商業(yè)的學術人才提供 4 點建議，并描述了以 Airbnb 為代表的初創(chuàng)公司在考察學術人員時看重的四點品質(zhì)：初學心態(tài)、自我管理、有效溝通、效率至上。
如果你的企業(yè)希望吸引學界人才，這些來自 Airbnb 的經(jīng)驗一定能幫到你。而如果你作為學界人才，希望深入了解商業(yè)世界，除了閱讀這篇文章，還可以關注峰瑞資本明天推出的活動。敬請期待:)
給數(shù)據(jù)科學家們的一封信
撰文 / Avneesh Saluja, Alok Gupta, Cuky Perez
翻譯 / 張耕、郭蕙、尹藝霏
來源 / AirbnbEng@Medium
▲ 學術機構(gòu)是不是博士的唯一職業(yè)出路？
對于身處大學研究所的人而言，他們的職業(yè)選擇似乎非常有限。學生常常受到導師、學長的鼓勵，被希望追隨他們的學術腳步。教授則認為只有待在學術圈里，才能擴展知識、教書育人。因此，大部分研究生、博士生都認為外面的世界實在有些遙遠，自己除了象牙塔以外無處可去。
但留在學術圈里并不容易。美國大學每年的博士學位獲得者，在數(shù)量上已經(jīng)超過學術機構(gòu)提供的工作崗位。因此，一些博士會把目光投向硅谷（尤其是科技產(chǎn)業(yè)）。但從學術環(huán)境中縱身一躍到商業(yè)社會并非易事。Michael Li（數(shù)據(jù)科學家獵頭）在他最近的博客中描述了這種轉(zhuǎn)變。他認為學術研究追求完美和精益求精，但這在商業(yè)社會行不通。如果想要在硅谷生存下來，學術人才必須學會加快速度，在最短時間內(nèi)給出答案。
我們大致同意這種基本的權衡過程，但如果想在 Airbnb 工作，這種思維的轉(zhuǎn)變與差異將更為微妙。對于希望進入 Airbnb 的學術人才，本文首先討論我們看中哪些（軟件和硬件）技能，以及為他們的成功入職提供一些具體的建議。
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對于那些來自學界的數(shù)據(jù)科學家，我們看中以下四種品質(zhì)
▲ Airbnb 用數(shù)據(jù)科學來提升用戶體驗。
在今天的科技領域中，“數(shù)據(jù)科學” 這個詞有些被用濫了。它的研究范圍包含數(shù)學統(tǒng)計、商業(yè)和 “黑客” ，承載了所有與數(shù)據(jù)相關的事物。數(shù)據(jù)科學家需要在數(shù)據(jù)中提取價值，來驅(qū)動企業(yè)成功。Airbnb 也需要通過數(shù)據(jù)來決定進行哪個實驗，開發(fā)什么機器學習模型，以此提升用戶體驗。
因此，當我們從研究所招聘專業(yè)人才時，不僅會考慮他們的專業(yè)水平、價值觀，還會考慮以下 4 種品質(zhì)：
▌初學心態(tài)
我們期望你在相應的學術領域名列前茅，對任何專業(yè)事務都能如數(shù)家珍。然而，學術上的成績和經(jīng)驗并不一定能轉(zhuǎn)化為商業(yè)上的成功。我們期望候選人能夠以審慎的心態(tài)，意識到自己在商業(yè)領域的無知。但這種無知只會是暫時的，Airbnb 有很強的導師制度，我們的企業(yè)文化關注個人成長。加入 Airbnb 并不意味著停止學習，相反，你還需要學習更多。
我們尋找的是那些渴求學習更多，并且愿意在自己專業(yè)領域之外拓展能力的人。
▌自我管理
我們期望應聘者是一位懂得自我管理的博士生。“自我管理” 也是每個人進入研究所時上的第一課：如何開展自我學習，并對目標進行優(yōu)先級排序。一個資深研究者還應該懂得如何預見一個可能失敗的研究方向，并迅速把精力轉(zhuǎn)移到更有可能成功的地方。
▲ 商業(yè)機構(gòu)非?？粗貙W術人員自我管理的能力。
此外，在那些充斥著學術競爭的尖端領域，學術人員還需要挑戰(zhàn)同行、推翻假設。在 Airbnb 的數(shù)據(jù)科學部門，我們一樣追求這種質(zhì)疑精神：不安于現(xiàn)狀，不斷追求假設的邊界，甚至是推翻假設。
▌有效溝通
我們有時會看到一些資深的研究人員不善于溝通。然而 Airbnb 是一個充滿協(xié)作的環(huán)境，數(shù)據(jù)科學家不只是待在組內(nèi)埋頭研究，還需要與工程師、設計師、產(chǎn)品經(jīng)理、和非技術人員進行合作。
Airbnb 不僅看中優(yōu)秀的專業(yè)能力，更需要將所有觀點有效地傳遞給受眾，從組內(nèi)其他的數(shù)據(jù)科學家，直至 CEO。否則觀點就無法產(chǎn)生應有的影響。無論是書面還是口頭的溝通，觀點、方法和假設的表達都必須干脆利落、同時又能讓聽眾心悅誠服。
▌短跑而非馬拉松
學術機構(gòu)會允許研究人員花幾年時間發(fā)表一篇論文，但在商業(yè)社會，這幾乎是不可能的。
▲ “效率至上” 是科學家在商業(yè)機構(gòu)工作時需要擁有的思維。
這并不意味著我們同意犧牲研究質(zhì)量，而是說在 Airbnb，我們更期待盡快看到第一手數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，通過迭代來提升表現(xiàn)。在針對數(shù)據(jù)科學家的面試過程中，我們希望候選人擁有商業(yè)頭腦，以及在提交數(shù)據(jù)產(chǎn)品或分享觀點前，能盡快提供一個較為完美的解決方案。
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如果你希望從學界進入商業(yè)社會，這里有 4 條小建議
對于不同專業(yè)領域的人來說，走出象牙塔的經(jīng)歷也會非常不一樣。學術界和商界之間在今天連接更加緊密（尤其是計算機科學和應用經(jīng)濟學），一個新的想法從研發(fā)到應用于產(chǎn)品或許只有幾個月的時間。對于希望跨出那一步的人來說，強大的編程能力和科學計算之類的 “硬知識” 固然必不可少，但是真正難掌握的是那些職場中的 “軟知識”以及商業(yè)領域的思考邏輯。我們把這種邏輯分成了 4 個大的領域：
▌注意細節(jié)
我們的世界充滿了復雜的細節(jié)和謎團。學術研究的作用之一，就是將核心問題從這些線團中抽象出來。
在學術機構(gòu)中，科學家用來做實驗的數(shù)據(jù)大多編排整齊、干凈。作為基準的測試序列已經(jīng)被他人測試過，整個實驗也有非常詳盡的記錄。為了保險起見，有些人可能會做一些額外的數(shù)據(jù)清洗工作，但不管怎么清洗，至少實驗所需的大部分信息都來自于數(shù)據(jù)本身，尤其是訓練標簽（trainng label）通常是已知的。只有在少數(shù)情況下，我們需要從一個嚴格控制變量的領域或者實驗中收集數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)沒有受到污染。
▲ 比起學術機構(gòu)，商業(yè)環(huán)境里的實驗環(huán)境總顯得 “泥濘不堪”。
如此優(yōu)秀的實驗環(huán)境，在商業(yè)機構(gòu)里幾乎是天方夜譚。首先，研究人員需要花費大量時間和精力來設定問題。這些問題包括：從數(shù)據(jù)中提取、收集的標簽（label），是否可以幫助我們解決問題？輔助變量的設計是否有漏洞？我們甚至有沒有記錄需要的信息？數(shù)據(jù)科學家需要深入問題，并利用專業(yè)知識將問題、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的成果。和研究抽象的學術問題相比，在這種快節(jié)奏的環(huán)境里工作其實需要同等或者更多的創(chuàng)造力。
▌80% 規(guī)則
學術和商業(yè)探究問題的方法不盡相同。前者希望找到盡可能優(yōu)秀的解決方案，通過不斷與之前的結(jié)果進行比較，提升實驗質(zhì)量。但如果在商業(yè)機構(gòu)中工作，你常常會被分配到這樣的工作：在一個先前沒有任何研究成果的領域應用模型，你根本沒有什么東西可以參照。這樣做往好了說是一個挑戰(zhàn)，往差了說，可能會對企業(yè)帶來負面影響。
在這樣的情況下，你只需要用 80% 的精力追求模型完美。如果過分精益求精，不僅會暴露你對目標缺乏優(yōu)先級排序，更有可能根本就行不通：實驗內(nèi)外部的評估指標或許一點關系都沒有。
▌知識-影響有效點
▲ 即便不在學術機構(gòu)里，你也可以用知識影響別人。
Michael Li 在他的評論里提到：創(chuàng)造影響力比傳揚知識更重要。在 Airbnb，我們認為每個人的終極目標其實是平衡上述兩點。很多人最初進入學術界的動力是發(fā)掘和傳播知識。這一點在商業(yè)社會更加重要，用知識、經(jīng)驗說話，可以避免其他人做重復的工作。
為了這個目的，Airbnb 建立了知識儲藏室，里面有我們內(nèi)部同事互相審閱的出版物、論文，最近還把它開源了。我們也鼓勵數(shù)據(jù)科學家盡可能積極地參與進來。我們同時有每周一次的研討會，將數(shù)據(jù)科學家和其他各個領域的領導者聚在一起，來展示他們的工作，并指導后輩。
▌積極主動
一個成功的科研人員不僅知道如何解決疑難問題，更要知道如何問對問題。這需要一份積極的態(tài)度——發(fā)現(xiàn)機會，并且開拓相應的研究方向，而不是期待別人布置一個問題讓你解決。學術界經(jīng)常鼓勵這種積極主動的探究精神，這也是為什么 Airbnb 鼓勵很多頂尖院校的人加入我們的原因。
/ To Sum Up /
引用一句名言 ：“不要雇傭聰明的人，卻告訴他們要做什么。而是讓他們告訴我們要做什么?！?每個學術領域都會培養(yǎng)不同技能的人才，我們尊重這種多樣性，并從中招賢納士，以幫助我們解決 Airbnb 每天面臨真實而有趣的問題。
如果你對Airbnb里數(shù)據(jù)科學崗位有更多的興趣， 歡迎戳我們的網(wǎng)站。（https://www.airbnb.com/careers/departments/data-science-analytics）
