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Liderazgo en ciencia de datos en Roblox

En cualquier medida, Roblox ha crecido extremadamente rápido en los últimos años. Ya sea desde el punto de vista de la participación del consumidor, el contenido del desarrollador o la participación de los empleados, cada tipo de crecimiento ha planteado desafíos únicos para escalar. La misión de la organización Data Science & Analytics es aumentar nuestra velocidad, frecuencia y conocimiento en la toma de decisiones para crear el producto adecuado. Brindamos recomendaciones perspicaces que dan forma a la hoja de ruta del producto y creamos y producimos modelos que automatizan la toma de decisiones. Y para lograrlo de manera efectiva, nos integramos como miembros socios de los equipos de producto.

Los gerentes de producto de Roblox están en el asiento del conductor para tomar decisiones sobre la hoja de ruta del producto... no es exactamente un concepto innovador. Roblox tiene una cultura sólida basada en la creación de una visión del producto, proporcionando un faro brillante en la distancia en lugar de objetivos a corto plazo. Para tener éxito, cada líder debe ser capaz de comunicar su visión e incluso llegar a suspender el proceso de construcción hasta que esa visión sea clara. La ciencia de datos puede y debe desempeñar un papel importante en la construcción de esta visión y cómo se logrará. Nuestros científicos de datos sirven como navegadores para nuestros gerentes de productos al mando.

Como navegantes de la hoja de ruta del producto, los científicos de datos responden la gran pregunta: "¿cómo llegamos de aquí a allá?" Con una pregunta tan amplia que responder, un enfoque orientado al servicio sería ineficaz en la carga cognitiva de un PM. No queremos que los gerentes de producto hagan preguntas específicas como "¿debo girar a la izquierda aquí?" cada 30 segundos. Por lo tanto, solo podemos tener éxito si los científicos de datos son un socio empoderado en este viaje para crear un producto.

La autonomía en cualquier organización puede ser un desafío debido a las muchas relaciones interfuncionales necesarias para tener éxito. Pero se vuelve más fácil cuando todos se guían por los mismos principios. Roblox se basa en cinco valores fundamentales:

  • Adoptar la visión a largo plazo
  • Poséder
  • Autoorganización
  • hacer cosas
  • Respetar a la comunidad

Los científicos de datos aplican estos valores a su manera funcional. Comienza con "tomar una visión a largo plazo" de los objetivos de nuestro producto, traduciendo los objetivos cualitativos que el producto busca alcanzar en una medida cuantitativa. El contexto es extremadamente importante porque las métricas de proxy pueden ser abstracciones simplificadas y deben escalar con nuestras capacidades de datos. Un científico de datos también debe poseer estas métricas y convertirse en el orador de lo que tiene sentido rastrear y, a menudo, lo que es más importante, de lo que no à seguir para mantener al equipo enfocado. La "autoorganización" se expresa a través de la autonomía, ya que los científicos de datos se esfuerzan por descubrir la estructura subyacente de una métrica y buscan palancas oportunistas. Planean responder el siguiente conjunto de preguntas y no esperan a que otros inicien una solicitud, esencialmente construyendo su propia hoja de ruta analítica de comprensión.

La excelencia analítica se logra “haciendo las cosas”. Esto puede significar hacer recomendaciones para la hoja de ruta del producto con una visión analítica profunda, diseñar experimentos hipotéticos donde sea necesario y aumentar el esfuerzo que se necesita para responder preguntas a través de la automatización y el modelado. “Respetar a la comunidad” se puede ver a través de la lente de la tutoría y el trabajo en equipo en toda la organización y el equipo del producto. Los científicos de datos comparten sus aprendizajes, técnicas y contexto con quienes los rodean y esperan lo mismo a cambio. No estamos jugando un juego de suma cero.

Para aplicar estos valores de manera productiva, un científico de datos debe traer ciertas características para abordar los problemas de manera adecuada. Tener una motivación intrínseca, una fuerte curiosidad y la necesidad de mejorar son características importantes para recordar. Acompañar a quienes tienen un buen nivel de comunicación y la capacidad de retroalimentar y pedir feedback son los pilares para que mejoremos tanto como buscamos mejorar el producto.

Cuando te das cuenta de que la ciencia de datos y el análisis son más que una compilación de técnicas y metodologías y se enfocan en mejorar la calidad y acelerar la frecuencia de la toma de decisiones, realmente has alcanzado el estatus de científico de datos en Roblox. Buscamos unir al mundo a través del juego y la diversión.


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Esta publicación de blog apareció originalmente en Roblox Tech Blog.