После четырех замечательных лет в Spotify, что было очень трудным решением, я решил покинуть Spotify на прошлой неделе. Spotify — один из самых заботливых работодателей, и я преисполнен благодарности за богатый опыт, который он дал мне за эти годы.
Потратив годы на изучение поиска и информационного поиска во время моей докторской диссертации, Spotify дал мне возможность немного изменить свое исследование и сосредоточиться на рекомендациях. Именно во время работы в Spotify я осознал привлекательность платформ с участием многих заинтересованных сторон, появление экономики создателей и роль ответственного алгоритмического принятия решений в развитии устойчивых экосистем платформ. На моей новой работе я рад продолжать уделять внимание этим темам, но подробнее об этом в другом посте.
В Spotify я чувствовал, что могу проводить высококачественные исследования, влиять на продуктовую стратегию, разрабатывать и развертывать современные модели машинного обучения, владеть производственными системами, участвовать во многих запусках продукции, затрагивающих 400 миллионов пользователей, и получать удовольствие от всего этого. Spotify был особенным местом: мне посчастливилось быть Spotifier в особые времена: я был свидетелем нашего IPO в начале 2018 года 💹, увеличил нашу пользовательскую базу со 150 млн MAU до более 400 млн MAU 🚀🚀, запускал персонализированные плейлисты, любимые миллионами, став популярное место для подкастов в мире🎙 и введение революционных в отрасли инструментов маркетинга для авторов. Так много всего произошло за столь короткое время — и все благодаря нашему огромному таланту и руководству.
Хотя у меня есть масса знаний и опыта, которыми я могу поделиться, вот краткий список из пяти вещей, которые мне особенно понравились и которые стоит выделить (в произвольном порядке).
- Богатый набор проблем. Чрезвычайно богат. Я до сих пор поражаюсь разнообразию проблем, с которыми приходится сталкиваться в Spotify. Если посмотреть на какие-то следы исследований здесь или какие-то конкретные темы, упомянутые здесь, здесь или здесь — не будет преувеличением сказать, что в Spotify будет та или иная команда, которая столкнется с этими проблемами. , и был бы заинтересован в сотрудничестве. Всего за четыре года у меня была возможность поработать над широким спектром тем:
→ понимание пользователя для персонализации (например, намерения пользователя, вознаграждение, восприимчивость пользователя)
→ оценка и измерения (например, контрфактические оценки, каузальное воздействие, вмешательства)
→ поиск (например, понимание запроса)
→ многоцелевое принятие решений на рынке (балансирование, смещение потребления )
→ ML-моделирование и рекомендации (бандиты, многозадачные представления)
→ рекомендательные аспекты (например, разнообразие, кросс-рынок)
Дефицита нет интересных и сложных проблем, над которыми нужно работать, и большинство из этих проблем не только специфичны для Spotify, но и очень важны для более широкой технологической отрасли. Знакомство с такими богатыми проблемами — одна из лучших вещей, которые могут случиться с карьерой промышленного исследователя. - Рост и текучесть ролей. Я присоединился к команде в качестве исследователя, работая над одной темой с одной целью в одном отряде. В течение следующих 4 лет я стал руководителем технологий в нескольких отрядах с людьми из разных ролей и разных миссий, преследуя несколько целей. Гибкость в сфере ответственности и круге влияния была ключевой отличительной чертой моего пребывания в Spotify. Я мог бы нырнуть в кроличью нору как специалист по обработке и анализу данных, выкапывая результаты и идеи, использовать их для обоснования выбора моделирования в качестве исследователя и реализовывать первую версию как MLE. Сразу же после этого я мог бы начать планировать с нашими замечательными менеджерами проектов то, как может выглядеть дорожная карта тестирования и развертывания. И через несколько недель я буду работать с командами партнеров, которые полагаются на нашу основную инженерную систему, чтобы убедиться, что они могут использовать систему и получать от нее свои метрические выигрыши. Этот многопрофильный опыт был чрезвычайно обогащающим и поучительным.
Для человека есть огромное пространство для роста и широкого влияния. Хотя возможности вам не подадут на блюдечке, но они есть, если их искать. - Промышленные исследования. Как продвигать новейшие разработки с помощью исследований и одновременно доводить свои производственные системы до необходимого уровня сложности? Любой исследовательской организации часто бывает трудно поддерживать правильный баланс между исследованиями и влиянием продукта. В нашей попытке сделать это правильно, нам удалось сохранить хороший портфель проектов: как краткосрочных, так и долгосрочных стратегических. Это позволило нам не только поддерживать очень тесное сотрудничество с продуктовыми командами, но и обеспечить согласованность и влияние на высшее руководство. Как исследователь, социальный капитал, который мне удалось заработать благодаря тесному партнерству с продуктом, стал важной отличительной чертой моего времени в Spotify. (как сделать это правильно, и некоторые ключевые извлеченные уроки — это тема для более длинного поста в другой раз)
- Вклад в сообщество. Я горжусь тем, что был частью команды, которая публиковала документы, выпускала наборы данных, писала сообщения в блогах, организовывала треки TREC, выпускала исследовательский код, принимала научных посетителей, организовывала семинары и предоставляла обучающие программы — и все это за короткий промежуток времени в 3 года. Я лично считаю, что для компаний важно поддерживать прочную связь между академическими исследованиями и промышленностью; и мы приложили много усилий, чтобы внести большой вклад с нашей стороны. Вот некоторые из них:
→ мы открыто публиковали (например, публикации Spotify и исследовательский блог)
→ мы выпустили довольно большие общедоступные наборы данных (например, миллион плейлистов, миллион сессии, 100 000 подкастов)
→ мы объединили научные исследования по подкастам с помощью дорожки подкастов TREC
→ мы проводили учебные пособия на конференциях высшего уровня (например, рекомендации рынка на KDD, вовлечение пользователей в WSDM, метрики заземления для систем машинного обучения человека в NeurIPS) - Инклюзивная культура. Я не могу говорить о своем времени в Spotify, не упомянув о необычайной рабочей культуре, свидетелем которой я стал. Spotify поддерживает хороший баланс между автономией сотрудников и подотчетностью. По-прежнему находящаяся под сильным влиянием шведской культуры (мы по-прежнему называем встречи fikas), она предлагает атмосферу высокого доверия. Веселая рабочая атмосфера и счастливые коллеги вызывают очень положительные эмоции.
Хотя список людей, которых нужно поблагодарить, слишком велик и состоит из замечательных людей из Tech Research, Mixer, Creator Studio, MIQ, Home, Search и многих других команд и областей продукта, стоит назвать несколько конкретных людей: Фернандо Диас , который нанял меня еще в 2017 году в эту замечательную компанию, Mounia Lalmas, который был моим менеджером большую часть времени, проведенного здесь, и постоянным гидом и наставником для меня и многих других, а Jeremy Ball и Chris Harris за то, что он был выдающимся инженерным руководителем, который руководил и формировал все мои технические достижения.
Если вы заинтересованы в решении интересных, сложных задач в веселой обстановке, я настоятельно рекомендую вам посмотреть открытые вакансии и подумать о присоединении к группе. Рад связать вас с соответствующими Spotifiers.
Как пользователь и как бывший участник группы я ❤ Spotify. Я продолжаю быть самым большим сторонником Spotify, его людей, его руководства и его миссии.
