山景，加利福尼亚州。是的，有些数据科学家在最近重组本公司内部的这些高度珍贵的工人后留下了Linkedin。但是，持有这些角色的一些人认为，举措已经加快了决策，使招聘过程中受益，并汇集了执行类似功能的人。

只要在公司的数据科学和数据工程总监Lutz Forning。手指于2013年10月到达Linkedin，加入了LinkedIn的首席财务官办公室内的商业分析团队。重组大约五个月前后，手指发现自己有更多的资源。

“突然间，你意识到组织的另一部分有类似的需要，但需要对产品方面的目标，”手指在面试中告诉Venturebeat。“我们所做的就是我们把两者都放在一起。有什么改变的是我的算法数量是我实际上可以在我的数据上测试的算法数量，因为我将算法与另一个团队集成，这非常重要。“

LinkedIn和一些其他技术公司在他们所采用的数据科学家的方式领先。随着这些数据智能公司的增长较大，他们正在调整他们将其数据科学家努力工作的方式。是的，该领域正在成熟，实际上是不同类型的数据科学家已经出现。但在大多数情况下，LinkedIn和其他公司的变化是为了回应公司内部播放的动态。

在LinkedIn，听起来专业化是几个人所需的东西。

“reorg给出了一个很好的清晰度，'好的，伙计，这就是一个人的所作所为。这是另一个人的所作所为。如果你需要另一个人的东西，那么就去和他们谈谈，“”手指说。

以上：在Linkedin的山景，加利福尼亚州的大厅里面的大厅里，校园。

图像

否，摇椅没有将产品创新带到停止。员工仍然每月获得一个“赤度”，以做他们通常不做的事情。例如，看看Lutz在几个月前做了Lutz，就在Reorg发生后。手指，通常用于内部消费的工作，使用LinkedIn对用户提供了广泛的信息，以预测在哑的中预测记者的职业轨迹。

“这只是一个想法，”手指说。他说，他的同事认为这很棒，并支持它。

每天工作

但Reorg也积极影响了工作的日常工作，就像与经理合作一样。“你要经历一两位经理，一两次会议，”高级数据科学家Jason Schissel说。

他发现自己更密切合作。“您的目标和关键结果与您正在合作的人更好，”席塞尔说。“同样的工作已经完成了。它只是解释它并确保右派在桌子上的工作量不那么工作。“

席西雷斯说，加上季度的那些小事季度，reorg应该为本公司提供生产力。

以上：杰森·施尼斯（Jason Schissel）是一个LinkedIn高级数据科学家分析网站流量数据，指出，在任何特定时间，不同的公司对术语“数据科学家”的定义有不同的定义。“有些[数据科学家]更多程序员，其中一些是统计人，其中一些是商界人士做预测，”他说。“这是一个非常广泛的频谱。”

图像

“之前，我必须做很多工作帮助所有招聘人员找到那个才华，”他说。他说，在新系统下，他还可以更轻松地聘请不同类型的员工，如应用工程师。

巴斯蒂安是一名瑞士军刀在数据科学家中。他正在讨论支持的产品，建议的技能，以及用户可视化其连接的inmaps功能。他建造了一个推荐引擎，他也是一个开源项目的Cofounder，Gephi图形可视化工具。

现在他专注。正如他写在自己的LinkedIn个人资料上，“我领导了一支才华横溢的数据科学家，专注于在LinkedIn的下一个数据驱动的产品建立下一个数据驱动的产品。”

“我认为你所看到的是，正如我们开始的那样，我们需要像Mathieu这样的人，他们可以做几乎所有东西，”手指说。“现在，一旦我们成长，我们现在正试图专注于让某些事情正确。”

其他地方的变化

但就像LinkedIn已经花时间重新排列了其数据科学家一样，其他大型或快速增长的技术公司也在对公司目标进行反应。Airbnb，Facebook和优步的高管也对他们的数据科学人才，Jonathan Dinu是一个数据科学培训启动Zipfian Academy的联合创始人Jonathan Dinu，告诉VidtureBeat。

例如，优步是“达到了一个不仅仅是10个聪明的人都在攻击事物并看到他们能得到的东西，看到他们能得到更多的规模，”Dinu说。现在，他说，替代CAB启动的数据科学家有专业。（优步没有回应VentureBeat的要求对这个故事发表评论。）

但是，一个关键问题是是否可以集中数据科学家，而LinkedIn已经从该模型移开，选择集成。

以上：高级数据科学家Mathieu Bastian，第二次从右，与他的总部的数据科学家团队遇到。

图像

“这发生了什么观点？”迪努说。“从单一数据科学团队中的[公司走出]的门槛在哪里，每个人都会做一切，到一个更成熟的团队，人们更多地关注更多，并进入一些复杂的组织结构，就像枢纽和辐条模型一样，人们被嵌入，但回来并拥有这个集中的组织？“

他说，答案取决于公司。

当Riley Newman加入Airbnb 2010年时，没有数据科学家。“我是数据团队，”他在面试中告诉Vidturebeat。但很快就在那之后，家庭分享初创公司“雇用了更多的人最终雇用了更多的人，我们有点把这家公司成碎片 - 你花了这一半，你花了这一半。”然后更多的人来了：“你采取了那个季度，你参加本季度，”纽曼说。

然后，在今年年初，事情进一步发展。Newman表示，数据科学函数分为一半，员工专注于任何事实或见解。

“每个人都需要进入事实，但是，获得的人并不是很复杂，并且可以在很大程度上是自动化的，”他说。“见解采取数据科学家的工作，如此。”

Airbnb建立了一个团队，专注于数据工程，A.K.a.清理数据并准备好分析的肮脏工作。很快那个团队将承担事实部分，给予许多员工一个简单的工具来快速检索数据，而数据科学家将处理洞察力。

但在一天结束时，所有这些数据都在一起工作。这就是纽曼，现在Airbnb的数据科学负责人，相信 - 只要它不是象牙塔。

“我不知道是否同意数据科学团队的剥夺和完全嵌入业务的独立部分内，”他说。“我认为数据科学仍然是企业中的独立功能。但是，您知道，您必须考虑其余的业务如何与该功能进行交互。来自公司周围的这种不断的压力，吸收数据科学家并完全将它们嵌入到他们的团队中。您需要一个非常非常强大的数据科学团队，以满足您从集中团队获得的利益的需求。“

以上：从左，高级数据科学家Jason Schissel，员工软件工程师Jacob Bollinger，以及高级数据科学家Mathieu Bastian。

图像

但是，如果您向LinkedIn员工询问他们对公司的新系统的看法，他们将提及其优势。

“我们之前的工作人员软件工程师Jacob Bollinger告诉Venturebeat，我们正致力于更复杂的数据产品。“这种效率是允许与其他团队进行日常合作的焦点。”