En este Liderando con sesión de datos, conozca David Zakkam, un líder con más de 19 años de experiencia. David ocupó puestos clave en Swiggy, Meta y Uber, y actualmente se desempeña como Director de Ciencia de Datos de Uber. Comparte ideas sobre el papel dinámico de la ciencia de datos a la hora de afrontar desafíos, optimizar las experiencias de los clientes y afrontar crisis como la de la COVID-19. El viaje de David, la transición y la resolución de problemas complejos, proporciona perspectivas valiosas para los entusiastas de los datos y los profesionales de la industria.

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Ideas clave de nuestra conversación con David Zakkam

• La transición de la consultoría a las empresas de productos ofrece un papel más integrado e impactante en la aplicación de la ciencia de datos a los negocios.
• Durante crisis como la de la COVID-19, la ciencia de datos puede desempeñar un papel fundamental en la toma de decisiones y la recuperación en tiempo real.
• Personalizar las experiencias de los clientes a través de conocimientos basados ​​en datos puede mejorar significativamente el compromiso y el crecimiento.
• El trabajo de integridad en las plataformas de redes sociales implica problemas complejos y conflictivos que requieren vigilancia constante y respuesta rápida.
• El futuro de la ciencia de datos en la movilidad incluye mejorar las experiencias de los clientes y conductores, integrar servicios y aprovechar la IA para soluciones creativas.

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Ahora, veamos las respuestas de David Zakkam a las preguntas formuladas en Liderando con datos.

¿Cómo comenzó su trayectoria en la ciencia de datos y cómo fueron sus primeros días?

Mi vida profesional se puede dividir en tres fases distintas: 5 años de formación, una década de consultoría en ciencia de datos y los últimos 5 años en empresas tecnológicas. Comencé como graduado en ingeniería bioquímica del IIT Delhi, trabajando en biología computacional, que se podría considerar como ciencia de datos para la biología. Después del MBA, hice la transición a la tecnología y, después de un período en ventas, pasé formalmente a la profesión de ciencia de datos.

¿Cómo fue la transición de la consultoría en Mu Sigma a trabajar en empresas centradas en productos como Swiggy?

La transición fue estimulante. En consultoría, no se tiene el mismo nivel de integración empresarial para realizar cambios impactantes. En una empresa de productos, usted es parte de todo el viaje y trabaja con varios equipos para garantizar que la ciencia de datos se aplique de manera efectiva a los negocios. La propiedad de extremo a extremo genera mayor responsabilidad y satisfacción. Mi amplia experiencia fue invaluable, especialmente cuando se trata de problemas complejos y sin resolver.

¿Puedes compartirnos algún problema interesante que hayas abordado en Swiggy durante el confinamiento por el COVID-19?

Cuando llegó el cierre, el negocio de Swiggy cayó más del 90% de la noche a la mañana. Formamos un grupo de WhatsApp 24 horas al día, 7 días a la semana con altos ejecutivos de la empresa para abordar la crisis. Abordamos una variedad de cuestiones, desde comprender las interpretaciones del bloqueo a nivel de distrito hasta rastrear los patrones de migración de nuestra fuerza laboral, lo que afectó nuestra participación de mercado. Estos esfuerzos nos ayudaron a volver a los niveles anteriores a la COVID en seis meses.

¿Cómo utilizó Swiggy la ciencia de datos para optimizar la experiencia del cliente y el crecimiento de los restaurantes?

Utilizamos análisis para personalizar cupones según el comportamiento del cliente, animándolos a aumentar el valor o la frecuencia de sus pedidos. Para los restaurantes, creamos una herramienta para simular y optimizar su gasto en diversas opciones promocionales, brindándoles información útil para hacer crecer su negocio.

¿Cuáles fueron los desafíos y los aspectos interesantes de trabajar en la integridad del contenido en Meta?

En Meta, nos ocupamos de diversas formas de contenido y comportamiento inapropiados, desde cuentas falsas hasta interacciones dañinas. El equipo de integridad, formado por miles de ingenieros y científicos de datos, utilizó técnicas sofisticadas de medición y muestreo para mejorar nuestros clasificadores. El desafío fue la naturaleza conflictiva de los problemas, donde los atacantes evolucionaron constantemente sus tácticas, lo que nos exigió ser ágiles y receptivos.

¿En qué tipo de problemas de ciencia de datos estás trabajando actualmente en Uber?

En Uber, dirijo equipos enfocados en el crecimiento de la movilidad, nuevas verticales como vehículos y alquileres de alta capacidad, calidad de conductores y mensajería, y crecimiento comercial en el lado de las entregas. Estamos trabajando para mejorar las experiencias de los clientes y conductores, mejorar la confiabilidad y garantizar una integración perfecta de servicios como los taxis con la plataforma de Uber.

¿Qué le depara el futuro a su equipo en Uber y qué piensa sobre la IA generativa?

Si bien los planes de contratación actuales son inciertos, el objetivo a largo plazo es hacer crecer el equipo de ciencia de datos en India para igualar la presencia tecnológica del 30%. En cuanto a la IA generativa, veo su potencial en casos de uso creativo en los que puede generar contenido significativo. Sin embargo, la mayoría de los problemas empresariales actuales son deterministas y requieren técnicas de optimización más que creatividad.

Recapitulación 

El viaje de David Zakkam en la ciencia de datos, desde la biología computacional hasta roles tecnológicos impactantes, cuenta una historia convincente. Sus experiencias resaltan el poder transformador de la ciencia de datos en decisiones comerciales críticas, especialmente durante las crisis. Al navegar por los desafíos de Swiggy durante el bloqueo de COVID-19, abordar la integridad del contenido en Meta y liderar soluciones basadas en datos en Uber, las ideas de David revelan diversas Ciencia de los datos aplicaciones.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/david-zakkam/