从实习生到研究科学家的机器学习之路

‘多思考，敢想大事’

何明辉如何将她的实习经历转变为全职研究科学家职位

去年，一位朋友告诉何明辉关于某中心搜索研究团队的一个开放实习机会。这正是她一直在寻找的机会：在美国探索电子商务研究问题的机会。

何明辉当时正在特拉华大学攻读金融服务分析项目的博士学位，刚刚完成了在中国在线购物平台淘宝上为期一年的第三方卖家实习。在实习期间，她监测并分析了网红直播中的关键绩效指标，寻找能够转化为观众参与度和购买行为的因素。

何明辉在中国获得了数学学士学位，并一直想看看更广阔的世界——这一愿望部分激励她追求更高学位。但这次实习代表了一个将她的技能付诸实践的机会。

"我获得高级学位的动机之一是去美国，因为那里是世界上一些最大的科技和电子商务公司的所在地，"何明辉说。“我也想运用我的数学知识来理解客户行为。”

她对高级学位的追求提供了看世界的机会，但何明辉知道她的热情更多存在于实践中而非理论中。

"作为博士生，你的产出是研究论文，"她说。“但我想把这些理论应用到实际产品中。”

渴望在美国零售商处应用她的数据分析和机器学习技能，何明辉申请了这次实习并成功获得，于2020年6月加入了搜索研究团队。

使用数据理解客户行为

在实习期间，何明辉与定量用户研究人员合作，将他们从调查和其他方法中获得的数据与定性研究见解相结合。研究团队专注于理解客户在某中心商店搜索产品时发生的情况。他们在寻找什么？他们能找到想要的东西吗？在提供搜索结果后，什么影响了购买决策？

具体来说，她建立了机器学习模型来预测客户何时可能犹豫或放弃购买。她还在客户的搜索查询上应用自然语言技术来推断他们的搜索意图，然后将其与他们的实际行为和交易结合起来，以理解他们的购物路径。

这个角色是何明辉博士兴趣的自然延伸。在她的论文中，她使用机器学习方法分析主要品牌在社交媒体上的帖子，将它们的图像属性（如颜色和内容主题）与粉丝的参与度相关联。

超越数据分析

搜索研究团队负责人选择了何明辉进行实习。他一直在寻找能够使用数据进行应用科学研究以增强客户搜索体验的人。但负责人也寻求一个在分析客户行为时能够超越数字思考的个体，并重视何明辉研究人们在淘宝和社交媒体上行为的经验。

在试图理解人们及其习惯时，负责人说，你从小规模的定性研究开始，并对人们的行为和动机创建假设。“但在某个时刻，你必须扩大这些初始假设。要做到这一点，理想情况下你需要具备研究科学专业知识的人来扩展你在数万或数百万客户信号中寻找洞察力的能力。”

"考虑到规模，我们有很多数据。所以在某种意义上，这不是一个查看数据和寻找模式的挑战，"负责人继续说。“更多的是关于当你查看一个巨大数据集时知道从哪里开始。”

知道从哪里开始是一种从客户出发逆向工作的形式——这是客户至上的关键组成部分——而何明辉已经准备好这样做。由于家人和朋友还在中国，她密切关注中国和美国的电子商务趋势。在淘宝供应商实习期间，她致力于理解与网红直播相关的客户行为和销售转化率——这是像家庭购物网络或QVC这样的视频驱动购物平台的数字化、年轻化版本。

用想法上的主动性激励他人

推荐她实习的朋友是Alexa购物部门的数据科学家。在他们的对话中，何明辉经常充满关于美国零售景观的问题。

负责人说何明辉的好奇心和主动性是她成为成功实习生的部分原因。"她无所畏惧，"他说。“最好的实习生不知道某件事是难题还是简单问题——这并不重要。更多的是关于’你让我去检查这个。我会尝试一下，然后带着我学到的东西回来。'”

何明辉做得非常出色，负责人将她的夏季实习延长了一个月，然后全职雇佣了她。在完成博士学位后，她于三月加入了负责人的团队。作为一个主要由民族志学者组成的团队中的研究科学家，何明辉角色的一个优点是能够与用户研究人员、产品经理和设计师互动。这种跨学科工作增强了她的学习体验。

最近，何明辉向负责人提到她有一些想要追求的研究想法。负责人鼓励她把这些想法带给整个团队讨论，于是她写下了脑海中不同概念的总结。这样做的过程激励了她的同事们思考他们想要提出的建议——何明辉的简报最终成为了她团队的模板。

"她激励团队意识到他们的想法也很重要，"负责人说。就何明辉而言，她说这种对新思维的开放态度是她在某中心工作最欣赏的品质之一。

此外，由于何明辉的实习发生在冠状病毒大流行期间，她和负责人还没有亲自见过面。目前仍住在特拉华州的何明辉计划最终搬到加利福尼亚州的帕洛阿尔托，团队其他成员都在那里。

她对其他有兴趣在某中心追求全职角色的实习生的建议是：首先，与你的经理多谈论你的想法和目标——她说，他们的经验可以帮助你将非正式问题塑造成真实项目。

另一个建议是什么？"多思考，"她说。“敢想大事。”
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