Modelarea viitorului muncii: perspective din Arpit Agarwal de la Meta

Pandemia de COVID-19 a transformat locul de muncă, munca la distanță devenind o normă de durată. În acest episod din Conducerea cu datele, Arpit Agarwal de la Meta discută despre cum implică viitorul muncii realitatea virtuala, permițând colaborarea de la distanță care reflectă experiențele în persoană. Arpit împărtășește perspective din călătoria sa, subliniind momentele esențiale și provocările analitice în etapele incipiente ale dezvoltării produselor.

[Conținutul încorporat]

Puteți asculta acest episod din Leading with Data pe platforme populare precum Spotify, Podcast-uri Google, și Apple. Alege-ți preferatul pentru a te bucura de conținutul perspicace!

Informații cheie din conversația noastră cu Arpit Agarwal

• Munca viitoare depinde de realitatea virtuală pentru colaborarea de la distanță.
• Lansarea unei echipe de știință a datelor stimulează inovația și impactul asupra afacerii.
• Știința datelor din stadiul inițial al produsului acordă prioritate calității, folosind teste interne și feedback.
• Angajarea pentru știința datelor necesită pricepere tehnică, rezolvare de probleme și caracter puternic.
• Creșterea carierei în domeniul științei datelor necesită o explorare amplă, urmată de expertiză specializată.

Alăturați-vă viitoarelor noastre sesiuni Leading with Data pentru discuții interesante cu liderii AI și Data Science!

Acum, să vedem întrebările la care Arpit Agarwal a răspuns despre călătoria sa în carieră și experiența în industrie.

Cum a remodelat pandemia de COVID-19 modul în care lucrăm?

Pandemia ne-a schimbat fundamental dinamica muncii. Am trecut de la mediile centrate pe birou la adoptarea muncii de la distanță ca o nouă realitate. Chiar și cu politicile de revenire la birou, o parte semnificativă a forței de muncă va continua să opereze de la distanță. Provocarea constă în menținerea productivității și încurajarea conexiunilor care au fost odată construite în pereții birourilor. Instrumentele actuale nu reușesc să reproducă experiența în persoană, care este locul în care viziunea lui Meta intră în joc. Dezvoltăm produse care oferă senzația de a lucra cot la cot, de a înțelege limbajul corpului celuilalt și de a colabora eficient, totul într-un spațiu virtual.

Puteți împărtăși călătoria dvs. de la facultate pentru a deveni lider în știința datelor?

Călătoria mea a început la BITS Goa, unde am urmat o diplomă de informatică. Inițial, eram concentrat pe plan academic, dar BITS mi-a permis să explorez alte interese, inclusiv interpretarea datelor. Am condus un club de puzzle-uri, ceea ce mi-a stârnit interesul pentru date. După facultate, m-am alăturat Oracle, unde am lucrat în depozitarea datelor și business intelligence, ajutând clienții să ia decizii bazate pe date. Această experiență mi-a consolidat interesul pentru analiză și aplicațiile sale de afaceri. Am urmat un MBA pentru a-mi aprofunda înțelegerea afacerii și mai târziu m-am alăturat Mu Sigma, unde mi-am perfecționat abilitățile de analiză. Cariera mea a progresat prin roluri de consultanță și poziții de conducere în startup-uri precum Zoomcar și Katabook, unde am abordat diverse provocări ale științei datelor.

Care au fost momentele cheie din cariera ta care ti-au modelat drumul?

Alăturarea lui Zoomcar a fost un moment esențial. Am fost însărcinat să construiesc echipa de știință a datelor de la zero, ceea ce mi-a permis să lucrez la proiecte inovatoare, cum ar fi sistemele de notare a șoferilor care folosesc datele auto. Această experiență mi-a oferit oportunitatea de a lucra îndeaproape cu directori de nivel C și de a influența direct deciziile de afaceri. Un alt moment important a fost timpul petrecut la Katabook, unde am ajutat compania să devină bazată pe date și am lansat diverse inițiative de analiză, inclusiv oferte de împrumuturi bazate pe modele de învățare automată.

Viziunea lui Meta pentru viitorul muncii se învârte în jurul realității virtuale, urmărind să creeze un spațiu în care colaborarea la distanță este la fel de naturală și eficientă ca și interacțiunile în persoană. Știința datelor joacă un rol crucial în stabilirea obiectivelor organizaționale ambițioase pentru produsele care sunt înaintea timpului lor. Aceasta implică alinierea strategiei de produs la aceste obiective, asigurarea calității produsului și gestionarea unor echipe globale diverse. Știința datelor abordează, de asemenea, provocarea analizei pentru produsele care se află în stadiile incipiente de dezvoltare, unde datele clienților sunt limitate.

Care sunt provocările de a face analize pentru produsele care sunt în faza 0 la 1?

Analiza pentru produse în faza 0 la 1 este o provocare, deoarece există date limitate despre clienți pentru a ghida luarea deciziilor. Accentul se pune pe asigurarea calității și funcționalității produsului, ceea ce este esențial pentru produsele companiei. Ne bazăm pe testarea internă (dogfooding), testarea alfa și beta cu grupuri selectate și pe cercetarea utilizatorilor pentru a colecta feedback și a valida direcția produsului. Odată ce avem o bază solidă, putem lansa produsul unui public mai larg și putem folosi știința datelor pentru a măsura adoptarea, reținerea și repetarea pe baza feedback-ului utilizatorilor.

Cum evaluezi candidații pentru roluri în știința datelor, în special în domenii emergente, cum ar fi AI generativă?

Când angajez pentru roluri de știință a datelor, caut candidați cu abilități puternice de rezolvare a problemelor, o înțelegere profundă a elementelor fundamentale ale învățării automate și competențe în limbaje de programare și manipulare a datelor. În special pentru IA generativă, candidații ar trebui să aibă experiență în domeniul relevant, cum ar fi procesarea limbajului natural sau viziunea computerizată. În plus, prețuiesc caracterul și etica în muncă, pe care le evaluez prin întrebări comportamentale, verificări ale referințelor și capacitatea candidatului de a-și explica proiectele în profunzime.

Ce sfaturi ai pentru persoanele care își încep cariera în știința datelor?

Pentru începătorii în știința datelor, explorați diverse interese înainte de a vă specializa. Utilizați resurse abundente de învățare gratuite, acordați prioritate abilităților pentru valoare și împlinire față de câștigurile financiare rapide. Profitați de oportunități, chiar și în proiecte sau companii mai mici, pentru o creștere substanțială. Recunoașteți că munca grea stă la baza norocului; succesul este o călătorie continuă de învățare și îmbunătățire.

Rezumând

Călătoria lui Arpit Agarwal exemplifica impactul științei datelor asupra diverselor industrii. Viziunea lui Meta pentru viitorul muncii evidențiază rolul esențial pe care îl joacă știința datelor. Aspiratorii oameni de știință de date pot obține sfaturi valoroase din accentul pus de Arpit pe dezvoltarea abilităților, îmbrățișarea oportunităților și călătoria de durată a învățării continue. 

Pentru sesiuni mai captivante despre AI, știința datelor și GenAI, rămâneți la curent cu noi despre Leading with Data.

Consultați sesiunile noastre viitoare aici.

Legate de

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/shaping-the-future-of-work-insights-from-metas-arpit-agarwal/