Building a Strong Data Science Team Culture

Начало Статьи Выступления Прототипы Обо мне

Building a Strong Data Science Team Culture

Как построить сильную культуру в команде Data Science

[ leadership datascience lazada ] · 5 min read

[ leadership datascience lazada ] · 5 мин. чтения

I know, I know. I’m guilty of not posting over the past four months. Things have been super hectic at Lazada with Project Voyager (i.e., migrating to Alibaba’s tech stack) since last September and then preparing for our birthday campaign in end Apr. In fact, I’m writing this while on vacation =)

Знаю, знаю. Виноват — не публиковал ничего четыре месяца. В Lazada было безумно много дел с Project Voyager (миграция на технологический стек Alibaba) с прошлого сентября, а потом подготовка к нашей юбилейной распродаже в конце апреля. Вообще-то я пишу это в отпуске =)

One of my first objectives after becoming Data Science Lead at Lazada—a year ago—was to build a strong team culture. Looking back, based on feedback from the team and leadership, this endeavor was largely a success and contributed to increased team productivity and engagement.

Одной из первых задач после того, как я стал лидом Data Science в Lazada — год назад — было выстроить сильную командную культуру. Оглядываясь назад, судя по отзывам команды и руководства, эта инициатива в целом удалась и способствовала росту продуктивности и вовлечённости команды.

Why culture?

Почему культура?

When I first joined the Lazada data team, we had 4-5 data engineers and data scientists combined. A year later, we grew to 16. After another year, we were 40-ish. During 1-on-1s with the team, some of the earlier team members raised concerns that our culture was being diluted as we scaled, and it “didn’t feel the same anymore”. Back then, different team members had different views of what our culture was.

Когда я только пришёл в команду данных Lazada, нас было 4–5 человек — дата-инженеры и дата-сайентисты вместе. Через год нас стало 16. Ещё через год — около 40. Во время личных встреч некоторые из ранних участников команды выражали обеспокоенность тем, что наша культура размывается по мере роста и «ощущения уже не те». Тогда у разных членов команды были разные представления о том, что такое наша культура.

In addition, during interviews, many candidates would ask about our culture—this was key in determining if Lazada Data Science was a good fit for them. Having a culture document available for sharing before interviews allowed candidates to learn more about us beforehand, and was more scalable (than answering questions at interviews).

Кроме того, на собеседованиях многие кандидаты спрашивали о нашей культуре — это было ключевым фактором при решении, подходит ли им Lazada Data Science. Наличие документа о культуре, которым можно поделиться до собеседования, позволяло кандидатам узнать о нас заранее и было более масштабируемым решением (чем ответы на вопросы на собеседовании).

Given the above, I made drafting a Lazada Data Science culture document a priority. It would indicate to current (and future) team members the values and behaviors that were encouraged and provide clarity on our working environment. In addition, we wanted to openly share with potential team members to give them a better sense if we would be a good fit before the interview.

Учитывая всё вышесказанное, я сделал подготовку документа о культуре Lazada Data Science приоритетной задачей. Он должен был показать текущим (и будущим) членам команды, какие ценности и модели поведения поощряются, и внести ясность в нашу рабочую среду. Кроме того, мы хотели открыто делиться им с потенциальными членами команды, чтобы они могли лучше понять, подходим ли мы друг другу, ещё до собеседования.

How did we draft this document?

Как мы составили этот документ?

First, I researched the culture of companies I admired. This includes:

Сначала я изучил культуру компаний, которыми восхищаюсь. Среди них:

Netflix for quickly pivoting from mail-order DVDs to streaming

Valve for moving from games to platform

Google for managed chaotic innovation

Amazon for customer obsession and results

Netflix — за быстрый переход от почтовой доставки DVD к стримингу Valve — за переход от игр к платформе Google — за управляемые хаотичные инновации Amazon — за одержимость клиентом и нацеленность на результат

I tried to understand the intent behind each of their values, why they chose those values, and how it worked well for them in their context (e.g., market, stage of growth).

Я старался понять замысел, стоящий за каждой из их ценностей, почему они выбрали именно эти ценности и как они работали в их контексте (например, рынок, стадия роста).

I also consulted internal engineering and data leaders on what they felt was essential culture for high performing teams. This was helpful as they shared deeply about the good and bad aspects of Lazada’s culture (e.g., moving and failing fast—good, not taking ownership—bad). In addition, I sought the opinions of my informal mentors—data and technical leaders in other companies—on what worked well for them. The research findings and consultation outcomes were largely similar.

Я также консультировался с внутренними лидерами в инженерии и работе с данными о том, что они считают ключевым для культуры высокоэффективных команд. Это было полезно, поскольку они подробно рассказали о хороших и плохих сторонах культуры Lazada (например, быстро двигаться и не бояться ошибок — хорошо, не брать на себя ответственность — плохо). Помимо этого, я обратился за мнением к своим неформальным менторам — лидерам в области данных и технологий из других компаний — о том, что работало для них. Результаты исследования и консультаций в целом совпали.

After creating a draft, focus groups were held with the team and leadership to share informally and seek feedback. Everyone largely agreed with the draft and there was not as much debate as I expected.

После подготовки черновика были проведены фокус-группы с командой и руководством для неформального обсуждения и сбора обратной связи. Все в целом согласились с черновиком, и споров было значительно меньше, чем я ожидал.

Key points in Lazada’s Data Science team culture

Ключевые положения культуры команды Data Science в Lazada

Here’s a summary of our culture document. The full document can be found at the end of the post.

Вот краткое содержание нашего документа о культуре. Полный документ можно найти в конце статьи.

Our culture is built around five values:

Наша культура строится вокруг пяти ценностей:

Ownership: You behave like a founder, in buyers’, sellers’ and Lazada’s best interest, even against popular opinion—nothing is “not your job”.

Collaboration: You collaborate with other functions and the team to improve overall outcomes (e.g., make time for others, respecting diversity).

Communication: You are transparent with progress, results, and learnings (i.e., mistakes) and provide timely feedback so we can all improve.

Innovation: You generate ideas, challenge assumptions, and apply technology and data science advances to create practical and measurable value.

Impact: You ship. Also, you set ambitious targets, deliver consistently strong outcomes, measure them obsessively, and are a team lynchpin.

Ответственность: Вы ведёте себя как основатель, действуете в интересах покупателей, продавцов и Lazada, даже вопреки общему мнению — ничто «не ваша работа». Сотрудничество: Вы взаимодействуете с другими функциями и командой для улучшения общих результатов (например, находите время для других, уважаете разнообразие). Коммуникация: Вы прозрачны в отношении прогресса, результатов и выводов (то есть ошибок) и даёте своевременную обратную связь, чтобы мы все могли расти. Инновации: Вы генерируете идеи, ставите под сомнение допущения и применяете достижения технологий и Data Science для создания практической и измеримой ценности. Результативность: Вы выпускаете продукт. А ещё ставите амбициозные цели, стабильно достигаете высоких результатов, одержимо их измеряете и являетесь ключевым звеном команды.

The following aspects are also an important part of our culture:

Следующие аспекты также являются важной частью нашей культуры:

There are no mistakes, only opportunities to learn. In tech, our biggest threat over time is lack of innovation—everyone has the freedom and space to fail. “Failure is an option here. If things are not failing, you are not innovating enough”—Elon Musk

Everyone has the responsibility to do the right thing. Leadership provides the resources and context so everyone can perform good, independent thinking. The aim is to be highly aligned and loosely coupled, so we can all be fast and flexible.

Hiring well is the most important contribution to our success—we only hire people who are, or have the potential to be, better than us. Questions to ask ourselves: “Would I want this person to be my boss?”, “Would I learn a significant amount from this person?”. Beyond merely technical skills, we value initiative and teamwork.

Ошибок не бывает — бывают только возможности для обучения. В технологиях наша главная угроза в долгосрочной перспективе — отсутствие инноваций. У каждого есть свобода и пространство для неудач. «Неудача здесь — допустимый вариант. Если ничего не проваливается, значит, вы недостаточно инновационны» — Elon Musk Каждый несёт ответственность за то, чтобы поступать правильно. Руководство предоставляет ресурсы и контекст, чтобы каждый мог самостоятельно принимать качественные решения. Цель — быть максимально согласованными и при этом слабо связанными, чтобы все могли действовать быстро и гибко. Правильный найм — самый важный вклад в наш успех. Мы нанимаем только тех, кто сильнее нас или имеет потенциал стать сильнее. Вопросы, которые стоит задать себе: «Хотел бы я, чтобы этот человек был моим руководителем?», «Смогу ли я многому у него научиться?». Помимо технических навыков, мы ценим инициативу и умение работать в команде.

Final thoughts on Culture

Заключительные мысли о культуре

Some people feel that culture is hindsight bias—only after companies are successful is culture cited as a reason for success. There may be some truth to this, and there are companies that were/are very successful that do not have a good culture (e.g., Enron, Uber, Goldman Sachs).

Некоторые считают, что культура — это ошибка выжившего: только после того, как компании добиваются успеха, культуру называют причиной этого успеха. В этом есть доля правды, и существуют компании, которые были или остаются очень успешными, не имея хорошей культуры (например, Enron, Uber, Goldman Sachs).

On the flip side, others feel that culture is the most important factor distinguishing the best from the merely good. Often cited is the famous quip by Peter Drucker—“Culture eats strategy for breakfast”.

С другой стороны, многие считают, что культура — важнейший фактор, отличающий лучших от просто хороших. Часто цитируют знаменитое высказывание Peter Drucker: «Культура ест стратегию на завтрак».

Having been in technical roles across government, giants, and startups, my view is that a good and strong culture is essential—it helps the team do their best work and be successful, grow in a safe environment, and attract more talent, which contributes to further success and the talent flywheel. Nonetheless, it is not the only necessary ingredient. Other aspects such as strategy, product, customer experience, are also key.

Побывав на технических позициях в государственных структурах, крупных корпорациях и стартапах, я убеждён: хорошая и сильная культура необходима — она помогает команде работать на максимуме, расти в безопасной среде и привлекать новые таланты, что запускает маховик дальнейшего успеха. Тем не менее это не единственный необходимый ингредиент. Другие аспекты — стратегия, продукт, клиентский опыт — тоже играют ключевую роль.

Thanks for making it to the end of this post. Here’s the full culture deck.

Спасибо, что дочитали до конца. Вот полная презентация о культуре.

If you found this useful, please cite this write-up as:

Если вам это было полезно, пожалуйста, цитируйте эту статью так:

Yan, Ziyou. (May 2018). Building a Strong Data Science Team Culture. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/building-a-strong-data-science-team-culture/.

or

или

@article{yan2018team, title = {Building a Strong Data Science Team Culture}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2018}, month = {May}, url = {https://eugeneyan.com/writing/building-a-strong-data-science-team-culture/} }

Join 11,800+ readers getting updates on machine learning, RecSys, LLMs, and engineering.

Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, которые получают обновления о машинном обучении, рекомендательных системах, LLM и инженерии.