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परिचय
Lyft, Inc. सैन फ्रांसिस्को में स्थित एक तेजी से विस्तार करने वाली राइड-शेयरिंग कंपनी है, जो संयुक्त राज्य भर में 644 शहरों और कनाडा के 12 शहरों में काम कर रही है। 2012 में लंबी दूरी के कार-पूलिंग व्यवसाय के एक हिस्से के रूप में स्थापित किया गया था, जिसे मूल रूप से_ ज़िमराइड_ कहा जाता है, Lyft को 2013 में सिलिकॉन वैली में लॉन्च किया गया था।
कंपनी तेजी से फैल गई है, अप्रैल 2014 में 60 अमेरिकी शहरों से बढ़कर जनवरी 2017 तक 300 से अधिक हो गई है। अब, 2020 तक एक अरब रिकॉर्ड की गई सवारी के साथ, Lyft 23 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुंच गई है।
Lyft प्रतिदिन लाखों डेटा पॉइंट उत्पन्न करता है और उन्हें अपने डेटा विज्ञान और अनुसंधान विज्ञान क्षमताओं को बढ़ाने की आवश्यकता होती है। इसलिए, एक समर्पित डेटा विज्ञान और व्यापार खुफिया विभाग को सबसे उन्नत का लाभ उठाने का काम सौंपा गया है एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और बिग डेटा (AWS S3/AWS EC2 का उपयोग करके) उपकरण प्रदान करने में व्यापार मॉडल और अंतर्दृष्टि .
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डेटा विज्ञान की जिम्मेदारियां लिफ्ट इंजीनियरिंग
Lyft में डेटा विज्ञान क्षमताओं को तीन विशिष्ट टीमों में विभाजित किया गया है: डेटा वैज्ञानिक, अनुसंधान वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर।
एनालिटिक्स इन्फ्रास्ट्रक्चर के निर्माण के लिए डेटा वैज्ञानिक जिम्मेदार हैं , मॉडल बनाना और स्वयं-सेवा विश्लेषण के लिए डैशबोर्ड स्थापित करना। मूल रूप से डेटा विश्लेषकों के रूप में ब्रांडेड, Lyft में डेटा वैज्ञानिक की भूमिका एनालिटिक्स पर अधिक केंद्रित है और उत्पाद निर्णयों को आगे बढ़ाने के लिए उत्पाद प्रबंधकों के साथ एम्बेड किया जा रहा है।
Lyft के अनुसंधान वैज्ञानिक पारंपरिक डेटा वैज्ञानिकों के रूप में अधिक कार्य करते हैं और कोर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर काम करने के लिए शिप प्रोडक्शन कोड, जैसे अनुमानित राइड टाइम और प्रत्येक राइड का मूल्य। Lyft अनुसंधान वैज्ञानिक Lyft ऐप और उत्पाद चलाने वाले ऑटोमेशन इंजन पर बहुत काम करते हैं।
अंत में, Lyft में मशीन लर्निंग इंजीनियर बुनियादी ढांचे के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करते हैं अनुसंधान वैज्ञानिकों द्वारा निर्मित जटिल मॉडलों को होस्ट करने के लिए इसकी आवश्यकता होती है।
Lyft में डेटा विज्ञान की भूमिकाएँ हैं: विभिन्न उत्पादों और विशेषताओं में टीमों के लिए विशेष रूप से सिलवाया गया। जैसे, सटीक भूमिका और जिम्मेदारियां उन टीमों और उत्पादों/सुविधाओं पर निर्भर करेंगी जिन्हें आपको सौंपा गया है।
आप जिस भी टीम के साथ काम कर रहे हैं, या उत्पाद/विशेषताएं आपकी टीम को सौंपी गई हैं, Lyft में एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका बिजनेस एनालिटिक्स, मॉडलिंग, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग इम्प्लीमेंटेशन तक फैली होगी।
आवश्यक कुशलता
Lyft में एक खुला, समावेशी और विविध वातावरण बनाने की संस्कृति है जहाँ सदस्यों को उनके द्वारा टेबल पर लाने के लिए पहचाना जाता है। Lyft 3 साल से अधिक के अनुभव के साथ उच्च योग्य आवेदकों को नियुक्त करना पसंद करता है डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन .
Lyft में काम पर रखने के लिए अन्य बुनियादी आवश्यकताओं में शामिल हैं:
- सांख्यिकी, अर्थशास्त्र, अनुप्रयुक्त गणित, संचालन अनुसंधान या इंजीनियरिंग जैसे मात्रात्मक क्षेत्र में बीए/बीएस। उन्नत डिग्री को प्राथमिकता दी जाती है।
- डेटा साइंस या एनालिटिक्स भूमिका में उद्योग का 3+ साल का अनुभव।
- उत्कृष्ट डेटा विश्लेषण, मॉडलिंग, पायथन और SQL भाषा (MySQL, PostgreSQL, SqlServer, Oracle) कौशल - बड़े डेटा सेट पर संरचित और कुशल प्रश्न लिखने में सक्षम।
- झांकी, पावर बीआई, या इसी तरह के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर में प्रवीणता।
- ETL तर्क का उपयोग करके नई डेटा तालिकाएँ बनाना बहुत सुविधाजनक है: संपूर्ण एंटरप्राइज़ डेटा मॉडल बनाना, प्रबंधित करना और ठीक करना।
- वर्कफ़्लो प्रबंधन टूल जैसे एयरफ़्लो में प्रवीणता।
- प्रश्न में श्रोताओं को लक्षित निष्कर्षों और अनुशंसाओं को प्रस्तुत करने की क्षमता के साथ असाधारण संचार कौशल।
किस प्रकार की डेटा विज्ञान भूमिका?
वाहन डेटा मैपिंग लिफ्ट इंजीनियरिंग
Lyft में एक समर्पित डेटा एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस विभाग है, लेकिन आपके द्वारा सौंपी गई टीमों और उत्पाद के आधार पर, नौकरी की भूमिका और कार्य थोड़ा भिन्न हो सकते हैं। टीमों के आधार पर, कार्यों में शामिल हो सकते हैं:
- विकास लीवर को प्रबंधित करने के लिए उपकरणों को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाना।
- साप्ताहिक, मासिक और त्रैमासिक व्यावसायिक समीक्षाओं के माध्यम से केंद्रीय कार्य धाराओं से जुड़े KPI पर नज़र रखें और रिपोर्ट करें।
- पूरे बाज़ार में मूल्य परिवर्तनों के बाज़ार-स्तर के प्रभाव का विश्लेषण करें।
- उत्पाद के साथ मिलकर काम करने से बड़े पैमाने पर मूल्य निर्धारण का प्रबंधन करने के लिए सबसे कुशल उपकरण, सिस्टम और प्रक्रियाओं का निर्माण होता है
Lyft में डेटा विज्ञान टीमों में शामिल हैं:
- मानचित्रण
- स्वायत्त वाहन
- बाजार
- अद्भुत मूल्य
- विकास दल
- सवार अनुभव
- चालक अनुभव
- धोखाधड़ी टीम
- हवाई अड्डे का अनुभव
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ओरडाटासाइंस.कॉम
Lyft डेटा वैज्ञानिक साक्षात्कार
Lyft का डेटा विज्ञान विभाग व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए सबसे उन्नत एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और बड़े डेटा टूल का लाभ उठाता है।