¿Cómo es ser un científico de datos en Instacart?

A las pocas horas de mi primer día, el líder de mi equipo me llevó a un lado y me explicó que los dos rasgos más importantes para el éxito en Instacart son “propiedad” y “velocidad”. Dijo que el modelo predictivo que había construido como parte del proceso de solicitud parecía una mejora moderada sobre el existente y sugirió que lo pusiéramos en producción “hoy, o más tarde mañana”. Tenía la esperanza de encontrar una manera tener un impacto rápido, pero esto definitivamente superó mis expectativas.

Entonces sí, la propiedad y la velocidad, sobre todo. Todos en ingeniería tienen el objetivo de enviar algo todos los días, y en el equipo de ciencia de datos puede significar una mejora del modelo o un análisis publicado internamente o agregar una característica a uno de nuestros algoritmos de optimización. Y en cuanto a la propiedad, para dar un ejemplo, recientemente comencé a trabajar en la reconstrucción de nuestro sistema de pronóstico de demanda, y depende de mí cómo hacerlo, qué idiomas y / o herramientas usar, con quién colaborar y cómo medir éxito. Solo necesito resolver el problema comercial.

También vale la pena señalar nuestros datos: la mayoría de las empresas básicamente tienen datos sobre una cosa, o solo uno de sus conjuntos de datos es completo o lo suficientemente grande como para ser realmente útil. Para una empresa bastante enfocada, tenemos una gama inusualmente amplia de conjuntos de datos interesantes, desde contenido de la cesta hasta precios, consejos, el proceso de compra (tenemos otra aplicación solo para nuestros compradores personales), búsqueda de productos, interacciones en el sitio web, clasificaciones de pedidos y más . Y a menudo se dice que la ciencia de datos es realmente un 80% de limpieza e integración de datos, pero ese porcentaje aquí es mucho más bajo: creo que haber sido fundado por un ingeniero de logística nos llevó al camino correcto desde el principio en términos de registro exhaustivo y un concepto bien concebido organización de los datos.

Por último, a los clientes les encanta el servicio de Instacart y estamos creciendo exponencialmente. El equipo de ciencia de datos planea triplicar o cuadruplicar su tamaño durante el próximo año y trabajará en logística, productos de consumo, recomendaciones y muchas otras áreas, ¡así que es un momento emocionante para ser parte de esto!