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[职场感言] 为什么大家都喜欢diss FB的data scientist?

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看到过好多帖子说FB的data scientist analytics其实就是analyst, 并不是hard core ds。那么大家对ds的定义是什么呢,做ML modeling的吗?

但我看了一圈发现现在主流科技公司的ds其实做的事情都和FB差不多啊,都差不多是product analytics (定义metrics,做dashboard,做A/B testing 或者causal inference)。真正用到ML的还是比较少,用的话也是调个包跑个logistic regression/XGBoost,也很少上线模型。我看过DS做product analytics的公司包括linkedin, airbnb, Google (做inference比较多), Uber (大量analytics和ab test,少量model), Lyft, Amazon, Apple (看组,很多组做analytics,少部分做NLP之类的),Twitter,Adobe... 这基本上是所有top科技公司了。

不知道为什么很多人说FB的DS是analyst,没什么人说其他公司的ds。感觉现在做ML modeling的岗要么是research/applied scientist,要么是ML engineer,DS真的做的很少了。所以我一直很不解为什么那么多人diss FB的ds,希望有上述公司的同学可以出来说说。

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K姐 2020-1-8 00:55:21 | 显示全部楼层
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ql2 发表于 2020-1-7 08:43
K姐现在DS主流是不是analytics啊?做ml的要么是中小厂DS要么是大厂RS/AS了?有时候我也搞不清一个公司的DS ...

这些都是方法,个人认为不是关键。
厂子并不care用什么方法,只care最终产生的结果是不是真的有用(impact)
如果简单rule就能提升KPI,又为什么非要复杂的建模?
好的分析给出了有用的insight,并且顺而促进产品更新迭代指出新方向,产生了效益,那么不管你是excel分析还是PyTorch做的分析,都是好的结果。

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因为其他厂analyst就叫analyst,不会像fb这样给个ds的title……
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yanshuo619 2020-1-17 02:53:17 | 显示全部楼层
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本帖最后由 yanshuo619 于 2020-1-17 02:58 编辑

不管是啥scientist,既然叫科学家,他的职责应该是做科研,咱们随便搜一下科研的定义:
. 1point3acres''一般是指利用科研手段和装备,为了认识客观事物的内在本质和运动规律而进行的调查研究、实验、试制等一系列的活动,为创造发明新产品和新技术提供理论依据。科学研究的基本任务就是探索、认识未知。"

我觉得这其中最重要的是“为创造发明新产品和新技术提供理论依据”, 注意是为XXXX提供理论依据,而不是创造新产品和新技术,前者是科学家,后者是工程师。

而我呆过的公司确实是叫scientist 的人提供的都是理论,他们每天的工作是看新paper,了解最前沿的学术界科研成果,把这些学术理论转化成工业界可落地的理论。

而他们出来一个理论依据之后,并且轻量级验证可行,则去配合工程师去把样板产品做出来,一次次的矫正到满意之后,真正的上产品线扩大化去生产,最终落地到换成利益。

所以楼主说的这些,不是说FB,而是任何一个地方这都不应该 叫  “”科学家“”,这真的是工程师或者分析师的工作。

最后举个例子,学术界出来了一套推荐算法理论,A公司的科学家小组 把这个理论吃透,懂了原理,然后他们根据自己公司的业务场景,把这个理论定制一下,定义初步需要的数据种类和体量,公司花钱找请一些被观察者来专门收集他们的数据,用这个小数据集来验证他们的初步模型,几番矫正之后,科学家工程师团队合作,做出beta测试版产品原型,开放给一小部分客户,然后更大量的收集数据,继续调整模型,然后新模型和旧模型分两组客户 做AB test看效果,这其中主要是 工程师做产品分析师 分析结果看来新旧哪个更好 , 然后科学家反思怎么继续调整更好。如此反复很多次,达到一个科学家认为达标,开始推广到全面产品线使用, 然后即使产品N年了,只要公司还希望提高准确度,愿意砸钱,那么这个流程还会重复,一直提升。然后科学家 根据这期间所做的所有工作记录和数据支持,来把他们的成果写成paper发表,当然一般以公司名义发表,或者作为公司财产把这个成果保留起来,那些都是公司决定了,但是要整理成论文

以上是我经历过的公司,和理解的这几个职位的区别,当然肯定不全面,如果理解不同,欢迎指正

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地里一个莫名其妙舍本逐末的鄙视链之类的东西,ML调包还是深度学习调参就是高端大气,而不是做的东西能有多大的impact多少的contribution

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 楼主| ql2 2020-1-7 23:43:20 来自一亩三分地官方APP | 显示全部楼层
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hpfan_128 发表于 2020/01/07 20:26:47. check 1point3acres for more.
因为其他厂analyst就叫analyst,不会像fb这样给个ds的title……
那你可能不知道现在硅谷大厂ds差不多都这样,就算有的会用到ml,可能也是偶尔一两个项目用到,大部分的活还是analytics。而且谁说其他厂做个analytics就给analyst的title了...Airbnb那个DS analytics和FB就一模一样的,给的pay还贼高。LinkedIn大部分也是FB这种。Apple一堆人也是算metrics画图的。我的意思是如果diss这种ds 为什么只说FB一家,为啥不把这些硅谷大厂一起说了...
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 楼主| ql2 2020-1-7 14:03:38 来自一亩三分地官方APP | 显示全部楼层
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小六毛 发表于 2020/01/07 13:48:20
analyst现在都开始做causal inference了么。。为啥我听说的analyst停留在excel sql的阶...
对的 我发现是这样...小厂DS都在做ML,大厂DS都在做analytics。
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staftermath 2020-1-16 10:28:55 | 显示全部楼层
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感觉关注点有点偏。

厂子想做什么不管我什么事情。关键是:
1. 给足钱。
2. 能学到想学的东西。

如果愿意做Analytics的去了FB当然爽。
不愿做的就不去了。

难度上一般来说肯定是搞算法的>自己实现各种算法的>>测试不同算法的>一个算法吃遍天下调餐侠~做分析的。
然而出门了一看title大家都是DS,当然有人会不服气。

作为一个螺丝钉考虑怎么样对厂子好,厂子要什么,没啥意义。这年头做这行的没几个人跟公司共患难。把老板马屁拍好了,来个活干了就行。
想涨工资就跳槽。

关键还是自己硬实力。不然下家一问,开口只能说increase business value by xxxx这种MBA的调调。
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和Airbnb 一样,fb的ds也大体分为三类
. check 1point3acres for more.
Core ds, 做一些比较hard core的ds,会发表一些学术论文。个人觉得他们的重点有点倾向于计算机social network的分支,另外还有一些经济学的研究。job profile是software engineer, 换言之,他们和其他swe是等同的。

Infra ds, 用一些ML,inference和统计的方法去研究提高fb的infra, 比如根据流量分析和预测,CDN怎么设计可以节约资源啦。 最近这个track的job profile被集体转为了software engineer (对有phd学位的自动转,master需要重新面两轮coding)


Analytic ds, 这一类可能才大部分是分析的工作。比如metric definition或者AB testing. 其他一些ds如Small business DS也应该属于此列。. 1point3acres



. 1point3acres



补充内容 (2020-1-15 21:33):
在我看来,前两类的面试都不会容易,coding,ml,统计都会考察。敢diss的人可以来试试看。
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不在这圈没怎么听说过有人diss。。
但是lz形容的这工作内容 尤其是causal inference 感觉已经很hard core了。。尤其是比较Bayesian的内容 需要的数学积累应该是高于ML的。。
另外我认识的fb ds基本都是大牛。。在fb research core data science或者comp econ组 基本都是top10 math/physics/stat phd。。很难想象为啥会被diss。。。
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holmet 2020-1-19 06:19:00 | 显示全部楼层
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本帖最后由 holmet 于 2020-1-19 06:21 编辑 . From 1point 3acres bbs

因为FB最早开的先河,把product analyst title改成DS,好几年前了,那时Apple还叫statistician,google还叫QA,LinkedIn也是analytics org,很多厂在那会都还没DS这种title。之后就都跟风跟上了呗,if the title is not DS, then it doesn't sound as cool as DS and the position won't be as attractive。时至今日所有大厂都完成了analyst title -> DS的转变,才有了楼主的困惑,只是因为FB DS = Analyst历史最悠久。(题外话,公司给同个岗位换title是常有的事,为了迎合就业市场,现在哪个title听着好听就会换成更好听的,或者内部re-org,划到了不同部门下面但其实职责没变)
话说回来,还是因为DS这个职业本身太新,来美时间稍微久点的人都该知道,7、8年前data science还是个全新概念,就算读统计,读CS的人很多人都没听说过还有这个职业,一个太新的职业在初期就容易有不同的解读。如果已经存在很多年了,比如当年很多的Statistician,相信就更好理解job scope了
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 楼主| ql2 2020-1-7 13:44:05 来自一亩三分地官方APP | 显示全部楼层
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小六毛 发表于 2020/01/07 13:42:00
不在这圈没怎么听说过有人diss。。
但是lz形容的这工作内容 尤其是causal inference 感觉已经很har...
我说的不是core ds和research science,只是说ds analytics。我是看到好些帖子下面有人说FB的ds其实就是data analyst之类的...
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ql2 发表于 2020/01/07 13:44:05
我说的不是core ds和research science,只是说ds analytics。我是看到好些帖子下面有人说F...
analyst现在都开始做causal inference了么。。为啥我听说的analyst停留在excel sql的阶段。。
另外小厂的data scientist是有很多做

补充内容 (2020-1-6 21:49):
做ML systems的。。尤其是没有MLE的那些。。(没打完发出了)
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 楼主| ql2 2020-1-7 13:53:32 来自一亩三分地官方APP | 显示全部楼层
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小六毛 发表于 2020/01/07 13:48:20
analyst现在都开始做causal inference了么。。为啥我听说的analyst停留在excel sql的阶...
ds analytics其实也是大部分时间在写sql。不过我感觉现在大厂ds也都这样。causal inference我说的是跑跑econometrics那些model,不像大佬想的那么fancy。
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lazycat321 2020-1-7 13:55:27 | 显示全部楼层
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同好奇,而且他家这个职位是不是很缺人?过去半年三四个recruiters联系,求内部人讲讲
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ql2 发表于 2020/01/07 14:03:38
对的 我发现是这样...小厂DS都在做ML,大厂DS都在做analytics。
之前面uber的ds,聊下来感觉更像是applies ml. 之后在fb,确实更少需要train ml model,更多的是analysis。

补充内容 (2020-1-7 04:14):
打错。*之前在Uber面试ds
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小六毛 发表于 2020/01/07 13:42:00
不在这圈没怎么听说过有人diss。。
但是lz形容的这工作内容 尤其是causal inference 感觉已经很har...
那帮在FB叫research scientist,不是DS……之前一个FB recruiter跟我聊过,FB DS的确就是跑跑SAS和R做点analytic的东西
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