诞生于2010年的北美邻里社交产品Nextdoor于几周前宣布了即将上市的消息，作为目前邻里社交赛道里的独角兽公司，被称为美版“58同城”。Nextdoor目前估值约43亿美元。值得注意的是Nextdoor在疫情期间的表现：2020年，Nextdoor日活跃用户增长了50%，营收达到了1.23亿美元，同比增长49%

最近Nextdoor正在拓展全球市场，其增长营销团队正在迫切招募数据科学家、增长营销官等热门岗位。下图即为Nextdoor正在招募的英国数据科学家岗位描述：

今天这篇文章就让我们来看看这家美版58同城需要什么样的数据分析人才吧！

数据科学家的多样性

“你是什么类型的数据科学家？”当你遇到任何一个数据科学家时都应该问这个问题。数据科学是一个有意思的角色，不同的数据科学家有着不同的背景和技能。随着数据科学领域快速的发展，“数据科学家”的含义包罗万象，因此当有人说“我是一名数据科学家”时，他们实际的意思可能是：

• 我是统计学家

• 我构建复杂的模型

• 我是ETL高手（Extract, Transform, Load)

• 我是数据驱动的产品策略师

以上这些角色都非常重要。任何一家高速增长并依赖数据的公司都需要上述的人才。但是，上述的职位之间差别很大，如何为这些不同的角色分类呢？

以Nextdoor为例，他们的数据科学与分析的核心是决策。如果我们纵观整个团队和上述列举的所有学科，将团队和各学科连结起来为决策做贡献的正是数据科学与分析的员工们。数据科学家们的分析可帮助利益相关者做出决策，他们所建造出来的模型在产品开发和迭代中得到检验，他们可自行决定Nextdoor如何访问和使用数据。

在公司招聘中最重要的事情之一就是确保引入的决策者类型适合团队的需求以及匹配即将推出的产品。数据科学家和团队之间期望的不匹配会导致数据科学家和利益相关者不满，以及员工的高流动率。

Nextdoor 数据科学家的角色

数据科学是一个不断发展的领域。在Nextdoor, 管理层希望员工可以选择在跨学科中成长、探索，并且培养技能。另外，管理层非常认同技能的多样性对于数据科学家工作的益处。

最好的建模师是可以检测和分析模型输出的人，最好的ETL编译人员是可以深入了解数据将如何被运用的人，最好的分析师是能够确定其工作如何通过简单或复杂的模型来改进产品的人。

Nextdoor开发了两个框架来定义数据科学家：重大决策和核心技能。

重大决策框架能帮助Nextdoor评估员工工作的效益，而核心技能可以帮助Nextdoor评估员工们的专业知识。公司要想成功，则需要二者兼备。结合上述两个框架，公司可以展示数据科学家在公司成功的各种方式，并且能让公司更好定义在招聘上的角色和级别需要。接下来就让我们看看这两个框架具体是什么意思！

1. 重大决策

因为Nextdoor数据科学与分析的核心在于关注决策。因此重大决策通常发生在当一个人或者一个产品对公司产生重大影响时，以下就是Nextdoor数据团队定义的重大决策：

• 我们可以构建一个模型，它可以在小功能级别到主要系统级别都能做出重要决策。

• 我们可以制定和运行分析，推动团队层面的决策到公司战略层面的重大决策。

• 我们可以就团队（或者整个公司）应该如何使用数据或者在数据之间进行交互做出重大决策。

• 我们可以构建数据集或者自动化数据交付，以便推动团队，组织，或者公司级别的重大决策。

• 我们可以确定应该如何运行和分析测试和实验，这能决定公司如何对功能调整来做出重大决策。

从根本上说，公司通过衡量员工参与的决策所带来的影响来决定员工对于团队的影响。该框架之所以有效，是因为它涵盖了所有的数据学学科，并且确保员工不断引领价值。

2. 核心技能

Nextdoor实施的另一个框架是核心技能的概念。Nextdoor团队优势之一在于拥有多种类型且具备不同技能的复合型人才。Nextdoor不想对特定领域的学习做出规定或限制。恰恰相反，Nextdoor期望员工在特定的角色最重要的领域中表现卓越，并且Nextdoor奖励具备深厚专业知识和广泛技能的员工。

Nextdoor的核心技术技能包括（但不限于）以下内容：

• 数学（线性代数，微积分）

• 统计和概率

• 机器学习

• 数据操作

• 数据表设计与架构

• 数据工程

• 数据可视

• 实验设计

• 制图和地理系统分析

• 产品分析

• ETL设计

• 熟练计算机语言

• 定性/定量交叉分析

• 调查设计和抽样

• 软件工程

Nextdoor在所有上述领域都有成功的数据科学家，包括深入到一个领域的员工和可以胜任任何事的员工。当Nextdoor将重大决策框架和核心技能框架结合起来时，就能全面地为每个数据科学家的角色建立一个图景，并且确定他们在Nextdoor的发展情况。

最后

Nextdoor的工程主管Antonio Silveira曾对新经理说：“人是你将尝试解决的最困难的问题。”

作为数据科学家，他们是天生的量化者，并且有一种倾向，希望将人的行动绘制出来，将人们一切行为放在图表中分析，并让人们走上一条清晰的轨迹。但是现实情况下的人永远更加复杂，路径也在不停的变化。对于Nextdoor来说，重要的是找到一种方法来定义数据科学家的角色，专注所有学科的决策和影响，且让数据科学家们了解到他们在Nextdoor的职业发展和成长路径。