¿Cómo es la práctica en Quora?

Estoy a la mitad de mi “pasantía” de ciencia de datos de 5 semanas, y mi experiencia podría ser diferente a la típica pasantía completa de verano (ver la respuesta de William Chen).

Solo por usar Quora, supe antes de llegar aquí cuán talentoso sería el equipo de datos. Usar Quora y leer las respuestas de los científicos de datos me hizo darme cuenta de que la ciencia de datos es exactamente lo que quiero hacer, y ya estoy aprendiendo mucho trabajando con este equipo todos los días.

Quora es una empresa extremadamente orientada a los datos, donde la mayoría de las decisiones de productos son impulsadas y validadas por los datos. Jugar con los datos es divertido, pero en Quora, incluso como pasante, los resultados de los datos que descubra serán extremadamente importantes para las decisiones clave del producto.

Te sentarás en el pod de datos con el resto del equipo de datos y trabajarás con un equipo de producto: feed, búsqueda, móvil, producto principal, infraestructura o integridad de contenido. También se le asignará un mentor (el mío es Jack Rae), y Yair Livne es el gerente del equipo de datos. Sentarse justo al lado del equipo hace que sea muy fácil hacer preguntas para seguir avanzando.

Inmediatamente notará que Quora y el equipo de datos en particular se mueven muy rápidamente . En su primer día, se agregará a la página del equipo y comenzará a trabajar en CodeLabs para familiarizarse con la base de código y las herramientas de datos (consulte: ¿Cuál es el proceso de incorporación de nuevos ingenieros en Quora? ¿Existe algún proceso de este tipo? ¿Quora capacita a sus empleados de manera similar a Facebook, o se les pide que comiencen a escribir código de inmediato?). Durante mi primer día introduje código en el sitio y puse en funcionamiento mi primer panel de control. También estaba usando lenguajes y tecnologías que nunca antes había usado, pero con el ritmo acelerado me di cuenta de que los aprendía rápidamente.

A veces, como pasante en empresas más grandes, trabajará en funciones que son “agradables de tener” pero que no siempre son esenciales para el producto principal. Es posible que estas características no se envíen, y si lo hacen, podría ser un año después. Definitivamente, ese no es el caso en Quora, ya que estamos enviando código todos los días y literalmente podemos verlo desplegarse minutos más tarde. Hay mucho trabajo por hacer aquí, y los proyectos en los que he estado trabajando hasta ahora parecen ser realmente impactantes.

Trabajará en proyectos en todo el espectro, desde consultar la base de datos hasta construir modelos de aprendizaje automático. Siempre pensé que este tipo de proyectos de aprendizaje automático estaban reservados para doctorados, pero en mi caso tuve la oportunidad de trabajar en esto en mi segunda semana en Quora.

A lo largo de la pasantía, trabajará en varios proyectos en todos los ámbitos, y parece que la mayoría caerá en una de estas categorías:

• Paneles de control: creación de paneles de control para rastrear algunas métricas a lo largo del tiempo
• Solicitudes de datos: cualquier persona de la empresa puede solicitar una solicitud de datos y, por lo general, esto ayudará a informar las decisiones sobre los productos.
• Producto: aprendizaje automático y otros tipos de modelos que retroalimentarán el producto, en mi caso, un clasificador para la calidad del contenido.
• Marco del experimento: mejora de la tubería de pruebas A / B.
• Herramientas de datos: para facilitarnos la vida y mejorar algunos aspectos de la canalización de datos, como las consultas, la visualización de datos o la comunicación de los resultados.

Realmente no hay límite en lo que puedes lograr aquí, y si dedicas tiempo, siempre habrá más por hacer.

Desde un punto de vista amplio de la compañía, inmediatamente tendrá la oportunidad de conocer las decisiones sobre los productos. Siempre me pregunté cómo funcionaba el feed, y con acceso completo a la base de código, ¡simplemente me senté el otro día y leí el código de feed! Es realmente emocionante ver cómo funciona todo desde la empresa, por qué se han tomado ciertas decisiones sobre los productos y los planes de Quora para el futuro.

Socialmente, he encontrado que todos en Quora son extremadamente cálidos y acogedores conmigo como pasante. Cuando acepté mi oferta de pasantía, muchas personas se acercaron a mí para felicitarme y decirme cuán emocionados estaban de que yo viniera. Comer tres comidas al día juntos te da mucho tiempo para conocer gente de toda la empresa, y he hecho muchos buenos amigos aquí. Hay un montón de actividades cada semana: bádminton, noche de póker, happy hours, viernes de vino de caja y actividades más grandes como la fiesta épica de vacaciones en San Francisco.

Fui pasante en Quora durante el verano de 2015. Antes de esto, había hecho pasantía en otros cuatro lugares:

• Sookbox (verano 2013)

• Esta fue una startup en etapa inicial que nunca despegó realmente; su producto estrella era un “servidor de medios doméstico” que Chromecast hizo prácticamente obsoleto en su infancia.

Jane Street (enero de 2014)

• Realicé prácticas comerciales en lugar de software aquí, por lo que no compararé esto con mis otras pasantías.

Microsoft Foundry (verano 2014)

Homejoy (enero de 2015)

Los elementos principales que diferenciaron mi experiencia en Quora fueron:

• Sentía que tenía mucha más propiedad sobre mi trabajo. Durante mis otras pasantías, principalmente trabajé en lo que mi mentor me asignó. Si bien los detalles de ejecución aún dependían de mí, no hice mucho para seleccionar mi proyecto, y los detalles del producto se definieron principalmente para mí. Sin embargo, en Quora tuve la oportunidad de seleccionar los proyectos que pensé que serían más interesantes / impactantes y luego trabajar con mi mentor (Usuario de Quora) para determinarlos y definirlos. Al principio fue un poco abrumador para mí, pero como resultado aprendí mucho más y también sentí que mi pasantía en Quora era más representativa de la experiencia de tiempo completo que mis pasantías anteriores.
• El equipo de ingeniería fue extraordinariamente fuerte. No tengo evidencia de que este no fuera el caso en otros lugares, pero esto fue más evidente para mí en Quora por un par de razones clave:

• Los ingenieros con los que trabajé en Quora se esforzaron mucho más por estar disponibles para preguntas y orientación (y dar a conocer su disponibilidad), por lo que tuve más oportunidades de hablarles sobre mi / su trabajo y aprender de ellos. Dado que el valor de trabajar con un equipo fuerte está en la oportunidad de aprendizaje, el hecho de que pude recopilar esta señal de esta manera fue en sí una señal positiva fuerte.
• Los proyectos en los que trabajé en Quora requirieron más colaboración con otros ingenieros, ya que a menudo estaba trabajando en una herramienta que necesitaba integrarse con los sistemas existentes o que afectaría los flujos de trabajo de otros ingenieros. Mis proyectos de pasantía en otras compañías fueron mucho más independientes.

Obtuve mucha más visibilidad en la empresa. En los otros lugares donde había estado internado, me invitaron a muy pocas reuniones, y no aprendí mucho sobre la compañía de las reuniones a las que fui invitado. En contraste, mientras estaba en Quora, asistí a todas las reuniones a las que asistieron mis compañeros de equipo de tiempo completo, y sentí que el liderazgo fue mucho más sincero con la información de la compañía durante esas reuniones. (Nota al margen: mucha gente parece pensar que las reuniones son literalmente lo peor, pero creo que compartir información es importante, y una reunión bien administrada es una forma bastante eficiente de garantizar que todos sepan algo).

La gente en Quora parecía mucho más comprometida con su trabajo y la misión. No tengo una excelente manera de medir el compromiso, pero las personas en Quora parecían mucho más enfocadas en tener un mayor impacto en la compañía en general en lugar de solo ejecutar bien localmente (incluso en comparación con Sookbox y Homejoy, que tenían equipos de ingeniería significativamente más pequeños) .

Irónicamente, en realidad no me gustó tanto mi trabajo durante mi pasantía en Quora (sin culpa de mi mentor). Quería probar algo nuevo ese verano e hice una pasantía en el equipo de la Plataforma (solo había hecho trabajo de producto antes), y terminé aprendiendo que no disfrutaba particularmente esa área de trabajo. Sin embargo, ¡tuve una impresión tan buena de la compañía que pude ver más allá de mis preferencias de área de trabajo y ahora estoy de regreso a tiempo completo en el equipo de Anuncios!

¡Todo lo que Veni dice aquí se aplica! Quería agregar algunos puntos más que se aplican específicamente al rol interno de ciencia de datos.

Algunos antecedentes : fui pasante de ciencia de datos desde junio de 2013 hasta agosto de 2013, ¡y me reuniré nuevamente con el equipo de Datos en el verano de 2014 como científico de datos a tiempo completo!

EDITAR Julio de 2014: he vuelto a trabajar a tiempo completo. 🙂

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Juega en el patio de todos : como interno, no me asignaron a ningún equipo. Aprendí cómo todos los diferentes equipos de Quora usan datos, y tuve la opción de elegir entre varios proyectos que abarcaron muchos equipos. Mi trabajo principal el verano pasado estuvo relacionado con el crecimiento, pero me animaron a jugar con los datos y compartir lo que encontré. (frase “patio trasero” prestada de John Tukey)

Proyectos de datos interesantes e impactantes: Quora es un producto de Internet para el consumidor con muchos datos interesantes y una startup joven con muchas cosas que hacer. Júntelos y encontrará tantas cosas que puede hacer. Trabajé con mi mentor Yair Livne en algunos proyectos que me parecieron interesantes, con una visión clara de cómo mi trabajo mejoraría a Quora.

Responsabilidad de un científico de datos a tiempo completo: Quora siempre está creciendo y cambiando, como equipo, producto y empresa. Siempre se sintió como si hubiera un déficit de tiempo y un exceso de cosas por hacer. En general, a los pasantes se les asignan proyectos que requieren menos aceleración, pero de otro modo eran los tipos de proyectos que harían los empleados a tiempo completo. Pude hacer cosas que sabía que eran importantes e informé algunas iniciativas de crecimiento. Para ayudarnos a los pasantes a trabajar a tiempo completo, hubo …

Gran aceleración y tutoría : todos los pasantes y nuevas contrataciones en mi época pasaron por las mismas sesiones de aceleración donde obtuvimos presentaciones de la base de código, git, diseño, datos, Adam y su visión de la empresa, y más. Los miembros del equipo de datos siempre fueron muy receptivos y serviciales en respuesta a mis preguntas. ¡Debería haber pedido más!

Respeto por su trabajo y, en general, el trabajo de todo el equipo de datos. Antes de Quora, pensaba que una empresa simplemente tenía que hacer algunas pruebas A / B para ser una verdadera empresa “basada en datos”. Quora llevó mi comprensión de una empresa “basada en datos” a un nivel completamente nuevo. Es fundamental en Quora para la toma de decisiones y la comprensión de los usuarios, por lo que el trabajo del equipo de datos y de un pasante de datos es útil y respetado. Es fácil para un interno aprender más sobre cómo Quora toma decisiones con datos.

Yo en mi último día con los platos de frutas y postres del almuerzo. 🙂

En general, sentí que aprendí mucho y recomendaría la pasantía en ciencia de datos a cualquier estudiante universitario interesado en la ciencia de datos.

Preguntas relacionadas:

• ¿Qué aprendiste de las pasantías en Quora, particularmente cosas que quizás no hayas aprendido en otro lugar?
• ¿Qué piensan los pasantes de Quora de su pasantía de verano?
• ¿Qué tipo de proyectos completaron los pasantes del verano 2013 Quora?
• ¿Qué busca Quora en sus pasantes de Data Science?

¿Interesado? Ven a aplicar! 🙂

• Pasante científico de datos (pasantía)
• Data Scientist – New Grad (Tiempo completo)

Copia de la respuesta del usuario de Quora a ¿Qué aprendieron los pasantes del verano 2014 de Quora de sus proyectos?

Llegué a entender de primera mano:

• Cómo es trabajar con un conjunto de big data del mundo real. Tener acceso a tales datos es un lujo, diría yo; es bastante diferente de los proyectos paralelos con los que jugué antes solo. Por un lado, la optimización de la escalabilidad y la velocidad es una preocupación real. Además, en un entorno como la investigación en biología o física aplicada, producir un solo punto de datos ya es bastante difícil, mientras que aquí se presta más atención a la comprensión de los datos en lugar de recopilarlos, por lo que tuve la oportunidad de aprender mucho sobre el análisis de datos del mundo real habilidades.
• Cómo ser perceptivo e interesado en los patrones de datos . Aprendí que ser un científico de datos es mucho más que realizar análisis de rutina. Esos pueden ser automatizados, pero la industria necesita científicos de datos por buenas razones: además de abordar las preguntas de “qué”, “cuánto”, también se trata de responder “por qué”. Cómo reconocer patrones de datos anormales, investigar las razones detrás de las caídas / aumentos métricos es, lo que yo llamaría, un “arte cuantitativo”.
• Cómo equilibrar el equilibrio entre simplicidad y precisión: ser pragmático. Seguramente hay algoritmos más involucrados, ajuste de hiperparámetros o definiciones métricas complicadas que pueden capturar casi exactamente lo que desea; pero en un entorno de trabajo acelerado, también es importante producir trabajo que pueda comenzar a tener un impacto lo antes posible, incluso si aún no está perfectamente optimizado. De mi pasantía aprendí a pensar en grande y pragmáticamente mejor.

Ahora estoy de vuelta como científico de datos a tiempo completo, y la comparación me permite dar fe del punto de William Chen de que un pasante asume toda la responsabilidad como un empleado a tiempo completo, y este es un sentimiento de empoderamiento y satisfacción. Un año después, cuando regresé, descubrí que mi trabajo como interno ha creado un impacto real durante el año. Los guiones y las herramientas internas que creé han ayudado continuamente a proporcionar información a las personas de toda la empresa; el modelo que construí funciona bien en la base del código de producción y ha servido como un buen trampolín para mejorar aún más; Los análisis que hice condujeron a decisiones importantes sobre el producto. En resumen, a los pasantes se les asignan proyectos tan importantes como a tiempo completo y su trabajo se valora de la misma manera.