持续加速，高度协作，始终学习
在过去的大约12个月里，我一直在一家健康科技初创公司担任数据科学家。我加入时是团队中的两名数据科学家之一，这意味着我们需要成为全栈工程师和科学家，完成工作并构建可扩展的系统，为公司未来的成功打下基础。
在这段时间里，我学到了比我在任何其他职位上学到的更多。这篇文章主要展示了总结我迄今为止最好的经验的三个主要理念。
基本上，你需要成为一个悖论。你必须走在彼此常常对立的世界之间的细微界线上。这个工作的这一方面可能很难脱颖而出，因为它常常要求你比其他大多数职位更多地做很多事情。但对于那些渴望获得极具回报的学习经验的人来说，它是无可比拟的。
成为建设者和战略家
你需要建设多少东西很大程度上取决于初创公司的发展阶段以及数据科学/机器学习、数据工程和数据分析团队的人员数量。无论如何，你很可能不仅要操作完整的机器学习堆栈（从数据摄取到部署），还要构建一个平台，以使未来的项目变得更好。
通常情况下，这意味着与关键的业务利益相关者进行会议，并创建直接影响利润的模型。这在大多数数据项目中是常见的做法，但在这种情况下可能会有更多的噪音。按照定义，你正在一个试图以新颖的方式做某事或解决问题，以为客户提供比竞争对手更大价值的领域工作。这意味着你不太可能从事传统的机器学习项目，做着每个人都在做的事情，并且你肯定不会被交给一个项目；你将负责尝试构建一些新的东西。无论是对数据集策划、特征工程、建模、模型应用，还是以上所有内容，你都应该试图创新（同时仍然保持道德和合法约束，显然）。