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Lyftトロントのライダー体験データサイエンスチームを率い、実験の水準を引き上げる
この面接では、ピープルマネジメントの力量(DSチームのリード経験2年以上)と、コンシューマー向けマーケットプレイスにおける実験・因果推論の実践的な厳密さの両方が試されます。ライダー向けプロダクトチームの測定基準の設定、多様なメンバーのメンタリング、チームへのAIネイティブなワークフロー導入の推進などが問われる想定です。技術的な深さと、シニアリーダーに伝わる明快なストーリーテリングをバランスよく示せる回答が評価されます。
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この面接で問われること
- ピープルマネジメント:データサイエンスチームの構築・リード・メンタリング
- コンシューマープロダクトにおける実験・因果推論の厳密さ(A/Bテスト、多変量テスト、インクリメンタルリフト)
- 曖昧なビジネス課題を、意思決定に使えるロードマップを左右する分析へ落とし込む力
- エンジニアリングと連携したMLモデル(傾向スコア、セグメンテーション、チャーン、パーソナライゼーション)の実運用化
- チームへのAIネイティブなデータサイエンスワークフローの導入推進
よくある質問の方向性
データサイエンスチームの立ち上げや拡大の経験を教えてください — メンバーのスキルやキャリア目標にプロジェクトをどう合わせますか?
チームの実験・因果推論の手法をレベルアップさせ、ステークホルダーの合意を得た経験を説明してください
曖昧なライダー体験に関する問いを、ロードマップを変える分析に落とし込んだプロセスを説明してください
エンジニアリングと連携してMLモデル(チャーンやパーソナライゼーションなど)を実運用に乗せた経験を教えてください
分析の厳密さを損なわずに、チームをAIネイティブなデータサイエンスワークフローへ移行させるには、どうリードしますか?
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