21世紀最性感的工作，到底是做什么的？
你們還記得嗎，微信每次推出表情包，都有一堆人互相打聽“為什么我還沒有”；有些新功能，只有你的朋友能看到，你卻看不到……過了一陣，這個功能甚至被取消了。
其實，這是APP在做“灰度測試”。
這個結果是如何被決定的呢？是老板們拍拍腦袋決定的嗎？
這里就要提到Data Scientist（數據科學家），他們會用所有參與測試的用戶數據來科學地評估新功能對用戶造成的影響，決定這個功能“是死是活”。
打開領英搜索Data Scientist，你可以收獲40萬條以上職位搜索結果和100萬條以上會員搜索結果。但這個職位從出現到今天，也僅僅不過十余年。
一、Data Scientist這個title到底是怎么來的？
有一種說法是，“Data Scientist”是前領英數據科學負責人Patil面對太多和data相關的職位時，為了給HR減輕負擔才換上的新名字，而自從換上了這個“不明覺厲”的新名字，這些職位申請數量立馬就增長了起來。
2012年，Patil在一篇發布于哈佛商業研究的文章里寫道，Data Scientist是21世紀的“the sexiest job”。
隨便點開幾位Data Scientist的領英檔案，不難發現他們的職業發展路徑五花八門：有從一而終在數據分析或數據科學崗位發展的，也有從其他職能半路出家的；
你也許還會發現盡管都帶著Data Scientist的title，這些人的工作內容和技能也同樣五花八門：
有一些看起來像算法工程師，強調建模水平，也有一些看起來像數據工程師，做了不少數據基建工作，更多的像是數據分析……
現在，Data Scientist已經廣泛存在中國的互聯網大廠里，也漸漸流行于不少非互聯網行業。
當然，不同公司里的Data Scientist里的工作內容會依據人力資源的組織架構有所差異，那么，作為Data Scientist這個名字的一個“發源地”，領英的DS都在做些什么？
即使在的data scientist的職位搜索里加上“目前就職于領英”的限制條件，你也會發現有數百名來自于各個國家和各個團隊的領英Data Scientist。
見微而知著，我們可以從位于北京的領英中國團隊開始，感受一下“在領英當DS，是一種怎樣的體驗？”
“首先，我不叫取數機器人”——
很多人提到數據相關崗位會時會用“取數機器人”來描述：像一個沒有感情的機器人一樣，接受數據需求，輸出數據結果。
二、在硅谷風格的領英做DS，是一種怎樣的體驗？
在領英，“取數機器人”這樣的刻板印象是不成立的，DS即使只想當一個無情的取數機器人也是行不通的。打個比方來說，DS更像是軍師，輸出的不是數據，而是基于數據分析的策略。
即使在小小的領英中國團隊里，大家的工作內容也稱得上五花八門。哪怕是同一個人，也身兼好幾個不同方向的項目。
過去兩年內團隊做過的項目就足夠讓人眼花繚亂，有的是用因果分析來評估用戶的不同行為對活躍程度的影響程度；有的是為新的功能或業務方向搭建指標體系；
有的通過對用戶行為數據分析找到產品和業務的優化點，例如在上個季度團隊基于數據分析對短信發送策略提供的優化方案，成功將ROI提高了二十個百分點；
還有一些是數據產品設計：比如在最近一個月，團隊為“職場練習生”（點擊查看）這個項目設計了一個數據產品，基于領英數據來評估學生的職場競爭力。
雖然聽起來有些復雜，但其實這些項目的目標是一致的：要么是為了提高data scientist的工作效率，要么就是為了驅動業務發展。
DS們常常掛在嘴上的一個詞叫“DBI”（Direct Buisness Impact)，它便是這些項目的終極目標。
DBI有很多種，有一種很直接的測量方式是：Data Scientist做的事情，到底給大家關心的重要指標（比如周活躍度）漲了幾個百分點？
“漲數”聽起來似乎并不容易，但實際上不少領英中國數據科學團隊里的同學都做到了。
為了實現數據科學家的價值，不僅需要編程，數據建模或者統計知識這些硬核技能，還需要product/business sense來幫助我們發現問題和判斷如何用數據來回答問題, 更需要溝通和管理能力來推動data insight從提出到落地——這是取數機器人不能做到的事情。
在領英DS團隊中，雖然“取數機器人”的刻板印象是不成立的，但是大家提到外企時會提到的“Work-Life Balance”、“平等，自由”、”扁平化的組織架構“、“全球化的視野”等等可是成立的。
哪怕是實習生，也像正式員工一樣擁有同樣的文檔和數據權限，自由地選擇自己想要做的方向，平等地和team內外的同事合作，發揮自己的影響力。
作為21世紀的“The Sexiest Job”，數據科學的魅力當然遠不止于此。
隨著互聯網行業日新月異的發展，也許數據科學家的工作范圍會不斷地再向外延伸，涉及到的知識領域也會越來越廣，越來越深。誰也不能預料到未來。
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本文來自微信公眾號 “LinkedIn”（ID：LinkedIn-China），作者：領英中國DS團隊，36氪經授權發布。
