21世纪最性感的工作，到底是做什么的？
你们还记得吗，微信每次推出表情包，都有一堆人互相打听“为什么我还没有”；有些新功能，只有你的朋友能看到，你却看不到……过了一阵，这个功能甚至被取消了。
其实，这是APP在做“灰度测试”。
这个结果是如何被决定的呢？是老板们拍拍脑袋决定的吗？
这里就要提到Data Scientist（数据科学家），他们会用所有参与测试的用户数据来科学地评估新功能对用户造成的影响，决定这个功能“是死是活”。
打开领英搜索Data Scientist，你可以收获40万条以上职位搜索结果和100万条以上会员搜索结果。但这个职位从出现到今天，也仅仅不过十余年。
一、Data Scientist这个title到底是怎么来的？
有一种说法是，“Data Scientist”是前领英数据科学负责人Patil面对太多和data相关的职位时，为了给HR减轻负担才换上的新名字，而自从换上了这个“不明觉厉”的新名字，这些职位申请数量立马就增长了起来。
2012年，Patil在一篇发布于哈佛商业研究的文章里写道，Data Scientist是21世纪的“the sexiest job”。
随便点开几位Data Scientist的领英档案，不难发现他们的职业发展路径五花八门：有从一而终在数据分析或数据科学岗位发展的，也有从其他职能半路出家的；
你也许还会发现尽管都带着Data Scientist的title，这些人的工作内容和技能也同样五花八门：
有一些看起来像算法工程师，强调建模水平，也有一些看起来像数据工程师，做了不少数据基建工作，更多的像是数据分析……
现在，Data Scientist已经广泛存在中国的互联网大厂里，也渐渐流行于不少非互联网行业。
当然，不同公司里的Data Scientist里的工作内容会依据人力资源的组织架构有所差异，那么，作为Data Scientist这个名字的一个“发源地”，领英的DS都在做些什么？
即使在的data scientist的职位搜索里加上“目前就职于领英”的限制条件，你也会发现有数百名来自于各个国家和各个团队的领英Data Scientist。
见微而知著，我们可以从位于北京的领英中国团队开始，感受一下“在领英当DS，是一种怎样的体验？”
“首先，我不叫取数机器人”——
很多人提到数据相关岗位会时会用“取数机器人”来描述：像一个没有感情的机器人一样，接受数据需求，输出数据结果。
二、在硅谷风格的领英做DS，是一种怎样的体验？
在领英，“取数机器人”这样的刻板印象是不成立的，DS即使只想当一个无情的取数机器人也是行不通的。打个比方来说，DS更像是军师，输出的不是数据，而是基于数据分析的策略。
即使在小小的领英中国团队里，大家的工作内容也称得上五花八门。哪怕是同一个人，也身兼好几个不同方向的项目。
过去两年内团队做过的项目就足够让人眼花缭乱，有的是用因果分析来评估用户的不同行为对活跃程度的影响程度；有的是为新的功能或业务方向搭建指标体系；
有的通过对用户行为数据分析找到产品和业务的优化点，例如在上个季度团队基于数据分析对短信发送策略提供的优化方案，成功将ROI提高了二十个百分点；
还有一些是数据产品设计：比如在最近一个月，团队为“职场练习生”（点击查看）这个项目设计了一个数据产品，基于领英数据来评估学生的职场竞争力。
虽然听起来有些复杂，但其实这些项目的目标是一致的：要么是为了提高data scientist的工作效率，要么就是为了驱动业务发展。
DS们常常挂在嘴上的一个词叫“DBI”（Direct Buisness Impact)，它便是这些项目的终极目标。
DBI有很多种，有一种很直接的测量方式是：Data Scientist做的事情，到底给大家关心的重要指标（比如周活跃度）涨了几个百分点？
“涨数”听起来似乎并不容易，但实际上不少领英中国数据科学团队里的同学都做到了。
为了实现数据科学家的价值，不仅需要编程，数据建模或者统计知识这些硬核技能，还需要product/business sense来帮助我们发现问题和判断如何用数据来回答问题, 更需要沟通和管理能力来推动data insight从提出到落地——这是取数机器人不能做到的事情。
在领英DS团队中，虽然“取数机器人”的刻板印象是不成立的，但是大家提到外企时会提到的“Work-Life Balance”、“平等，自由”、”扁平化的组织架构“、“全球化的视野”等等可是成立的。
哪怕是实习生，也像正式员工一样拥有同样的文档和数据权限，自由地选择自己想要做的方向，平等地和team内外的同事合作，发挥自己的影响力。
作为21世纪的“The Sexiest Job”，数据科学的魅力当然远不止于此。
随着互联网行业日新月异的发展，也许数据科学家的工作范围会不断地再向外延伸，涉及到的知识领域也会越来越广，越来越深。谁也不能预料到未来。
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本文来自微信公众号 “LinkedIn”（ID：LinkedIn-China），作者：领英中国DS团队，36氪经授权发布。
