Estás leyendo la publicación: Proceso de contratación de ciencia de datos en Purplle
La marca de belleza y cuidado personal en línea Purplle se convirtió en el unicornio número 102 de la India después de recaudar $ 33 millones el año pasado en fondos de la Serie E, liderados por Paramark Ventures de Corea del Sur. Fundada por Manish Taneja y Rahul Dash, la empresa respaldada por Sequoia también ha encontrado inversores en Premji Invest, Blume Ventures y Kedaara Capital.
Con un equipo pequeño pero fuerte de 11 miembros, siete científicos de datos y cuatro analistas de datos, Purplle se destaca en su industria al aprovechar el poder de la IA y el análisis para refinar la experiencia del cliente e impulsar la excelencia operativa. El equipo emplea modelos de pronóstico basados en datos para capacitar a otras divisiones comerciales para que tomen decisiones concisas y más impactantes.
La ciencia de datos se aplica en varias funciones y áreas clave en Purplle. Estos incluyen personalización, descubrimiento de productos, búsqueda y sugerencias, recomendaciones y procesos de gestión de la cadena de suministro basados en datos, como sugerencias de cajas y DRR (entrega, devolución y reemplazo).
La revista Analytics India se puso en contacto con Vivek Parihar, jefe de ingeniería de Purplle, para comprender cómo la plataforma de comercio electrónico aprovecha la ciencia de datos en su operación diaria y qué buscan en los posibles candidatos.
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Dentro del equipo de inteligencia artificial y análisis de Purplle
“Uno de los enfoques principales del equipo de inteligencia artificial y análisis de Purplle es brindar recomendaciones personalizadas y optimizar el motor de búsqueda, resolviendo los desafíos de descubrimiento de productos de los clientes mediante el uso de inteligencia artificial y análisis”, dijo Parihar.
Purplle se asegura de que los productos apropiados se muestren a los clientes correctos en el momento adecuado, optimizando sus plataformas mediante el uso de datos personalizados y centrados en el cliente. Además, la IA se emplea para abordar las preocupaciones de la cadena de suministro, como determinar el almacén de origen más adecuado para una entrega eficiente.
Un logro reciente del equipo de ciencia de datos de Purplle es tomar el control del proceso de planificación de vistas de elementos (IV) de Purplle, pasándolo de un sistema manual a un sistema completamente automatizado. Esto permite la predicción de los IV de nivel de producto, lo que permite a los equipos comerciales tomar medidas informadas y optimizar sus procesos en colaboración con las marcas. Al planificar los IV diarios, el algoritmo se dirige de manera efectiva a los clientes y optimiza su experiencia.
Además, la introducción de un algoritmo basado en el aprendizaje por refuerzo, específicamente el algoritmo bandido de múltiples brazos, ha permitido a Purplle lograr un equilibrio entre la exploración y la explotación. Este algoritmo determina cuándo mostrar los productos de mayor rendimiento y cuándo mostrar diversos productos con fines de exploración.
Su pila tecnológica está en la plataforma en la nube de Google, incluidas herramientas como Bigtable, BigQuery, Google Storage, Dataproc, Kubernetes, Redis y Elastic Search, entre otras, para entrenar y servir sus modelos de datos. El equipo también usa Flagr y Open Source para pruebas AB y Python como lenguaje de programación. Desde la creación y la implementación del modelo hasta el servicio, toda su canalización está totalmente automatizada mediante CI/CD.
Proceso de entrevista
Purplle busca personas que posean capacidades analíticas sólidas, un conocimiento profundo de las estadísticas, habilidades de programación competentes, gran visión para los negocios y experiencia en técnicas de visualización de datos.
El proceso de entrevistas de Purplle para roles de ciencia de datos consta de dos rondas para científicos de datos junior y tres rondas para científicos de datos senior.
- Ronda 1: la primera ronda se lleva a cabo con científicos de datos senior para evaluar la competencia técnica y las habilidades de resolución de problemas de un candidato.
- Ronda 2: la segunda ronda se lleva a cabo con el líder de ciencia de datos para profundizar en el conocimiento del dominio y la experiencia del proyecto del candidato.
Para puestos de alto nivel, se lleva a cabo una ronda adicional con el gerente senior de productos de datos para enfocarse en las habilidades de liderazgo del candidato y su capacidad para contribuir a la visión estratégica del equipo.
Finalmente, la ronda de “Level Up” se incluye en la evaluación de la idoneidad cultural para evaluar la idoneidad cultural de los candidatos, asegurando la alineación con los valores de la organización y la capacidad de prosperar en el entorno laboral.
Los candidatos a la ciencia de datos se evalúan en función de las áreas de resultados clave (KRA) o las áreas de rendimiento clave (KPA), que incluyen la evaluación del impacto de sus proyectos en las métricas comerciales, la producción de artefactos reutilizables, la garantía de la calidad del código y la entrega, la resolución proactiva de errores, la optimización del código, implementar nuevas tecnologías o iniciativas de aprendizaje, mantener una variación constante del esfuerzo por debajo del 10 %, administrar errores y problemas, y lograr un rendimiento óptimo en el manejo de la memoria, el uso de la CPU y la optimización de consultas.
Expectativas
Al unirse al equipo de ciencia de datos de Purplle, se espera que los nuevos miembros valoren la independencia y sobresalgan en el análisis y la toma de decisiones que tengan un impacto positivo en el negocio y las ventas. El dominio de la codificación, la familiaridad y un gráfico sólido con los marcos de ML de uso común son habilidades técnicas esenciales. El equipo busca activamente personas que puedan aplicar eficazmente su conocimiento de ML para evaluar, comprender y resolver problemas comerciales del mundo real.
Por otro lado, los candidatos pueden esperar trabajar en un entorno dinámico donde puedan tomar decisiones de forma autónoma, comunicarse libremente, construir y probar hipótesis y experimentar.
Sin embargo, Vivek señala que algunos de los errores comunes que cometen los candidatos a menudo incluyen aplicar modelos y esperar que resuelvan problemas comerciales directamente sin intervención o análisis, y utilizar modelos complicados sin conocer claramente el mecanismo y la función del modelo.
Cultura del trabajo
En Purplle, la empresa mantiene una cultura de trabajo centrada en el empleado con políticas flexibles, diferenciándose de sus competidores en la industria. El ambiente de trabajo fomenta la colaboración entre equipos, facilitada por reuniones frecuentes con gerentes de informes y compañeros de equipo, lo que garantiza una comunicación fluida en toda la organización.
La empresa cuenta con una estructura organizativa plana y una cultura de inicio vibrante, cultivando activamente conexiones de equipos multifuncionales y brindando acceso a cualquier persona dentro de la organización, independientemente de su nivel o designación.
Cuando se trata de trabajar con el equipo de ciencia de datos, Purplle se destaca por fomentar la propiedad individual y empoderar a los empleados. Utilizan herramientas avanzadas de ciencia de datos y canalizaciones robustas para capturar la actividad del usuario, brindando experiencia práctica con la última tecnología.
“El equipo está bien informado, es ingenioso y está listo para brindar orientación. Promovemos el aprendizaje entre equipos y el intercambio de ideas. Alentamos la experimentación y el análisis antes de lanzarlo, lo que genera un conocimiento valioso y un aprendizaje rápido”, agregó.
Cuando se trata de beneficios, los empleados reciben ESOP basados en el desempeño después de un período estipulado. La compañía también ofrece seguros, licencia por maternidad y otros beneficios como descuentos para empleados en la aplicación de compras Purplle.
Los candidatos que se postulan para Purplle deben recordar dominar los conceptos básicos y concentrarse en aplicar su conocimiento para resolver problemas comerciales en lugar de crear modelos sofisticados para mostrar su experiencia”, concluyó.
Entonces, si tiene una inclinación por el pensamiento analítico, la resolución de problemas y un gran interés en trabajar con datos, es ideal para Purplle.
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