这六招帮助数据科学家在初创公司取得成功！

【51CTO.com快译】无论数据科学家刚开始迈上职业生涯，还是已经是经验丰富的从业人员，供职于初创公司有许多优势。大多数初创公司更注重实际动手操作，通常大多数员工参与公司的许多方面。这为参与其中和增强技能提供了大好机会。

在大公司，一个团队可能负责研究开发，另一个团队负责质量保证。在初创公司，同一个团队可能负责研究、开发和测试的方方面面。正因为如此，初创公司的专业人员能获得更广泛的经验，因为他们可以看到全局，迅速获得成为团队领导者所需的工具。

如果数据科学家有机会在初创公司工作，这六招将帮助他及其他数据专业人员取得成功：

1. 研读笔记

作为团队成员，数据科学家不仅在被叫去审查代码时研讨笔记，还应该阅读团队的所有笔记和附注。这可以确保他对整个过程和研发情况有最全面的了解。数据科学家每天做出好多决策，连他自己都不知道。研读笔记让他可以获得初创公司其他人完成的代码审查的好处。

好处有两方面：

• 提示、技巧和窍门是数据科学家在研究同事的代码审查时可以挖掘的宝藏，因而提高自身的工作效率，并加强技能。
• 笔记可以透露在标准代码审查或会议中不会透露的信息，质疑之前的假设，阐明下一步可能会是什么。

2. 经常与队友联系

如果与团队成员积极联系，数据科学家不仅可以了解其他人从事的工作，还能发现自己如何做出有意义、有价值的贡献。

• 成为他人的征询对象。要乐于成为小黄鸭。
• 打探其他团队成员面临的挑战，如果你有能力，主动提供帮助。
• 熟悉新工具、新做法和解决问题的新方法。

3. 拥抱DIY精神

拥抱初创公司的DIY精神让数据科学家有机会开发在大公司将由不同技术团队开发的软件工具。这不仅可以提升技能，还可以让你变得更自力更生，从而使你能够独立排除故障和解决问题。

4. 采取整体方法

在小型初创公司，团队的每个成员都是较大生态系统中的重要成员，协同工作以开发产品或服务。这就意味着有机会参与其中，并了解公司使命的各个方面背后的原因。

5. 用户眼中的UI

了解用户界面与了解流程和系统的利益相关者一样重要。在提出假设、构建内部工具和训练模型时，数据科学家必须考虑：

• 谁使用该模型的输出?
• 她/他的使用情况是什么样的?
• 该信息处理任务有什么影响?

数据科学家可以通过获取用户反馈(如果所在的初创公司有用户反馈)来更好地了解UI方面什么管用。有时，用户可能已经知道什么管用、什么不管用，因此聆听用户的心声，可以帮助他决定着重开发哪些功能。从队友那里获得潜在盲区方面的反馈也很重要，因为他们的观点会不一样，他们的角度会发现你疏忽的地方。

如果数据科学家为开发的产品全面负责，就能获得用户及团队其他成员提供的宝贵见解，并为己所用。

6. 合并请求仅仅是开始

在大公司，测试“合并请求”(Pull request)后，数据科学家的工作结束了。而在初创公司，同样的数据科学家会更进一步，检查特征/模型实际运行起来效果如何、他的见解在如何付诸实施。初创公司的数据科学家还要注意实时监控工具和日志，检查其中几个，以便在最初的几分钟/几小时/几天内发现任何异常情况。

正如这六招表明的那样，在初创公司取得成功需要更强的适应能力、愿意即兴发挥以及需要时能够灵活转变。还要成为紧密团队中的一员，亲历产品或服务经历开发的每一个阶段。虽然风险可能很高，但回报也很大。

原文标题：Six Ways For Data Scientists to Succeed at a Startup，作者：Amit Attias

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