Como el primer Científico de Datos en LivePerson y el que reclutó a la mayoría del equipo, puedo decir que estoy muy orgulloso del nivel de talento y nuestra capacidad para ejecutar aquí.
Dado que LivePerson no es tan conocido como las compañías mencionadas en la pregunta, solo explicaré que LivePerson está en el negocio de participación en línea, lo que significa que tratamos de ayudar a los visitantes de varios sitios web como Apple, AT&T y Home Depot a convertir en sitio que utiliza varios compromisos, pero somos más conocidos por nuestra solución de chat. Puede leer más en este artículo de GigaOm (http://gigaom.com/cloud/can-i-he…)
Nuestro equipo está formado por graduados del programa Talpiyot (programa Talpiot), el programa más prestigioso de las Fuerzas de Defensa de Israel, unidad 8200 (http://en.wikipedia.org/wiki/Uni…), el equivalente israelí del estadounidense Agencia de Seguridad Nacional y Harvard Statistics Ph. D, quien también era CTO de una compañía de Ad-Tech en el Área de la Bahía. Afortunadamente, hasta ahora hemos logrado reclutar personas que tienen la famosa triple corona de la ciencia de datos, pero se vuelve difícil.
La estructura del equipo está construida de manera similar a cómo funciona en LinkedIn, donde el equipo no es parte de la organización de I + D sino que está bajo la organización del Producto. Nuestro día a día consiste exactamente en los tres aspectos antes mencionados de nuestro trabajo, trabajando con varias personas de productos que comprenden lo que se puede mejorar en sus proyectos, esto ya ha llevado a dos de los productos de mayor rendimiento de LivePerson (http://www.liveperson.com / produc … y http://www.liveperson.com/produc…), algoritmos de creación de prototipos (principalmente en Python (lenguaje de programación) y Apache Hadoop) como nuestro algoritmo patentado de regresión logística ponderada y binning que estamos pensando en código abierto (esto uno realmente escrito en Java (lenguaje de programación)), haciendo análisis de negocios y escribiendo código de producción que hacemos principalmente en Scala (lenguaje de programación) con todos los sospechosos habituales que se encuentran en los sistemas de producción.
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Lo que nos separa de muchos otros equipos de ciencia de datos es que nuestros problemas son muy reales. Estamos tratando de optimizar el tráfico en vivo que llega al sitio web y recursos como agentes humanos y ofertas limitadas para que cada compromiso que hagamos afecte de inmediato a todo el sitio web. Por lo general, este no es el caso con, por ejemplo, los sistemas de recomendación, donde la recomendación entre usuarios es independiente, por lo que la precomputación se puede usar fácilmente.
Si está buscando aumentar sus habilidades de Data Science o mejor aún, ayúdenos a crecer, escríbanos.
