Содержание
Перейдіть на ключовий розділ
- Основні риси для підкреслення під час створення команди з наукових даних
- Як Майк сприяє співпраці між науковцями, зацікавленими сторонами та інженерами?
- Стратегії, Майк виявився найбільш ефективним для управління та масштабування команд наукових даних
Майк Чжоу — визнаний експерт з машинного навчання та штучного інтелекту, відомий своєю здатністю розробляти інтелектуальні системи, що призводять до успіху в бізнесі. Маючи сильну освіту з математики, інженерії та науки про дані, Майк керував піонерськими ініціативами AI, включаючи розробку найбільш розвиненого рішення, орієнтованого на клієнтів, у галузі управління дебіторською заборгованістю. Його стиль лідерства зосереджений на будівництві команд наукових даних світового класу, сприяючи співпраці між технічними та діловими зацікавленими сторонами та гарантуючи, що AI-керовані розуміння сприяють реальними результатами.
У цьому інтерв’ю Майк ділиться своїм підходом до побудови та зростаючої групи з наукових даних, поєднуючи технічну експертизу з діловою прониккою та створюючи культуру експериментів та інновацій. Майк пропонує проникливі поради для лідерів, що розвивається в ландшафті прийняття рішень, керованих даними, від ключових характеристик, які він шукає у високоефективному таланті до стратегій для узгодження зусиль AI з більш широкими цілями компанії.
Основні риси для підкреслення під час створення команди з наукових даних
Збираючи команду з наукових даних, потрібно звернути увагу на певні якості, які збалансували технічну проникливість з бізнес -розумінням. Інтелектуальна кінська сила — це критична якість, яка набула важливішої з появою рішень штучного інтелекту. Хоча це правда, що численні люди володіють ноу-хау з наукою про дані, не кожен може вирішити невідомі проблеми з вишуканістю. Крім того, невблаганна цікавість-це риса, що шукається у кандидатів, оскільки вона часто корелює з досягненням виняткових результатів за допомогою інноваційних методів, особливо в галузі наукових досліджень.
Нарешті, хоча не кожен член команди повинен досягти успіху в розповіді, маючи поєднання людей, які можуть ефективно спілкуватися з складними концепціями та виступати за науку про дані, має вирішальне значення для сприяння співпраці та підвищення видимості їх роботи
Перегляньте вражаючий посібник Allinsider до потужних інструментів наукових даних (2025 р.) Та дізнайтеся про те, які інструменти наукових даних найкраще для вашого бізнесу.
Як Майк сприяє співпраці між науковцями, зацікавленими сторонами та інженерами?
На різних посадах протягом усієї своєї кар’єри він мав досвід роботи в умовах, де науковці даних працювали автономно, а також у командах, загонах чи навіть племенах. Найкраща структура сильно різниться залежно від контексту. Лідерство та управління, а також індивідуальні учасники повинні поділитися спільним розумінням цілей. Він також відзначив успіх координації як грошових, так і неумонівних стимулів, щоб комерційні та технічні групи співпрацювали над тим, щоб отримати найкраще з своєї організації.
Залежно від рівня впливу технічного персоналу на комерційні результати, можливо, доцільно координувати їх схеми стимулювання з результатами комерційних зацікавлених сторін. Крім того, створення міжфункціональних команд є важливим, просячи членів усіх відділів сприймати себе як загальну команду до спільної мети.
Стратегії, Майк виявився найбільш ефективним для управління та масштабування команд наукових даних
Процеси часто не помічаються, особливо групами технічного розвитку, які, як правило, обходять визначення процесів та документації, притискаючись до будівлі. Але важливо спочатку реалізувати правильні процеси, перш ніж команда швидко зросте. Були зауваження, що невеликі команди можуть працювати досить добре, але почати труднощі з ефективністю, коли вони стануть більшими. Необхідно також збалансувати кількість часу, витраченого на налаштування та процес інфраструктури.
Як правило, найкраще залучити нових членів у команду лише після того, як будуть введені відповідні процеси, тому вони можуть ефективно працювати, не залежно від конкретної експертизи кількох початкових членів команди. Цей розрив у знаннях та різних стилів роботи може перешкоджати масштабним командам досягти свого потенціалу. Наявність процесів для нових членів команди дотримуватися, щоб допомогти їм стати інтегрованими в оперативний ритм команди. Крім того, структура лідерства важлива і в цьому сценарії.
Чітка структура лідерства є ключовою для успішного масштабування високоефективної команди. Ідеально підбирати керівників ліній з високим рівнем досвіду в їх дисципліні. Менеджери, які існують як координатори проектів без технічної майстерності чи досвіду, щоб очолити команду, як правило, менш продуктивні, ніж ті, хто володіє технічним досвідом та досвідом інновацій. Коли це можливо, внутрішні кандидати готуються до керівних посад.